从咕哝到语法：合作觅食中涌现的语言

早期穴居人依赖手势、发声和简单的信号来协调、规划、躲避捕食者和分享资源。如今，人类利用复杂的语言进行协作，取得了非凡的成果。是什么推动了这种交流的演变？语言是如何出现、适应并变得对团队合作至关重要的？理解语言的起源仍然是一个挑战。语言学和人类学领域的一个主要假设认为，语言的演变是为了满足早期人类合作的生态和社会需求。语言并非孤立产生，而是通过共同的生存目标产生的。受此观点启发，我们研究了多智能体觅食游戏中的语言出现。这些环境旨在反映被认为影响交流进化的认知和生态限制。智能体在共享的网格世界中运作，只对其他智能体和环境有部分了解，必须协调行动来完成游戏，例如拾取高价值目标或执行按时间顺序排列的动作。通过端到端深度强化学习，智能体从零开始学习行动和交流策略。我们发现智能体发展出了具有自然语言典型特征的交流协议：任意性、互换性、位移性、文化传播性和组合性。我们量化了每种特性，并分析了不同因素（如种群大小和时间依赖性）如何塑造 emergent language 的特定方面。我们的框架是研究语言如何在具身多智能体环境中从部分可观察性、时间推理和合作目标中演变而来的平台。我们将公开所有数据、代码和模型。