협력적 먹이 찾기에서 탄생한 언어: 원시인의 웅얼거림에서 문법으로

다중 에이전트 강화 학습을 통해 인공지능 에이전트가 자연어와 유사한 의사소통 프로토콜을 자발적으로 개발하는 것을 확인한 연구 결과가 발표되었습니다. 이는 인간 언어의 기원에 대한 새로운 이해를 제공하며, 향후 언어 진화 연구에 중요한 기여를 할 것으로 예상됩니다.

원시 시대, 인류의 조상들은 제스처, 울음소리, 간단한 신호를 통해 협력하고, 계획을 세우고, 포식자를 피하고, 자원을 공유했습니다. 오늘날 인류는 복잡한 언어를 사용하여 놀라운 결과를 만들어냅니다. 이러한 의사소통의 진화를 이끈 원동력은 무엇일까요? 언어는 어떻게 발생하고, 적응하며, 팀워크에 필수적인 요소가 되었을까요?

언어의 기원을 이해하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 언어학과 인류학의 주요 가설 중 하나는 언어가 초기 인류의 협력에 대한 생태적, 사회적 요구를 충족하기 위해 진화했다는 것입니다. 언어는 고립된 상태에서 발생한 것이 아니라 공유된 생존 목표를 통해 발생했다는 것입니다.

Maytus Piriyajitakonkij 등 연구진은 이러한 관점에서 영감을 얻어 다중 에이전트 먹이 찾기 게임에서 언어의 발생을 조사했습니다. 이 게임 환경은 의사소통의 진화에 영향을 미쳤다고 여겨지는 인지적 및 생태적 제약 조건을 반영하도록 설계되었습니다. 에이전트는 다른 에이전트와 환경에 대한 부분적인 지식만 가지고 공유 그리드 세계에서 작동하며, 고가치 목표물을 획득하거나 시간 순서대로 작업을 실행하는 것과 같은 게임을 완료하기 위해 협력해야 합니다.

연구진은 엔드-투-엔드 심층 강화 학습을 사용하여 에이전트가 처음부터 행동과 의사소통 전략을 모두 학습하도록 했습니다. 그 결과, 에이전트는 자연어의 특징인 임의성, 상호 교환성, 변위, 문화적 전승 및 구성성을 지닌 의사소통 프로토콜을 개발하는 것을 발견했습니다. 연구진은 각 특성을 정량화하고, 인구 규모 및 시간적 의존성과 같은 요소들이 생성된 언어의 특정 측면을 어떻게 형성하는지 분석했습니다.

이 연구 프레임워크는 구현된 다중 에이전트 설정에서 부분적인 관측 가능성, 시간적 추론 및 협력적 목표로부터 언어가 어떻게 진화할 수 있는지 연구하기 위한 플랫폼 역할을 합니다. 연구진은 모든 데이터, 코드 및 모델을 공개적으로 공개할 예정입니다. 이 연구는 인간 언어의 기원에 대한 이해를 심화시키는 데 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다. 향후 연구에서는 더욱 복잡한 환경과 다양한 협력적 과제를 설정하여 언어의 진화 과정을 더욱 자세히 탐구할 수 있을 것입니다.