マルチエージェントシステム | Tags

AI・機械学習

2026年2月3日 07:02

A network visualization showing interconnected nodes in a distributed system, where bright blue and green nodes are selectively connected while dimmer gray nodes remain isolated, illustrating the concept of selective cooperation in multi-agent machine learning systems

品質か量か？マルチエージェントシステムにおけるガウス過程を用いた誤差情報に基づく選択的オンライン学習：拡張版

品質か量か？マルチエージェントシステムにおけるガウス過程を用いた誤差情報に基づく選択的オンライン学習：拡張版コンセンサスよりも協調：分散システムにおいて選択的学習が重要な理由主張：効果的な分散学習には、エージェントが包括的にではなく選択的に協調することが必要である。隣接するすべてのモデルを無差別に集約すると、予測精度が低下し、対応するパフォーマンス向上なしに計算リソースの消費が増加する。根拠と前提：マルチエージェントシステムは従来...

#ガウス過程 #オンライン学習 #マルチエージェントシステム

AI・機械学習

2026年2月2日 13:02

Four geometric silhouettes representing AI agents positioned around a strategic game board with glowing network connections between them, some solid and some broken, illustrating cooperation and deception in game theory

どのAIが最も上手に嘘をつくか?ジョン・ナッシュが設計したゲーム理論の古典

どのAIが最も上手に嘘をつくか?ジョン・ナッシュが設計したゲーム理論の古典 AIシステムにおけるナッシュの欺瞞ゲームの理解ジョン・ナッシュの「So Long, Sucker」ゲーム—1950年に発表され、シルビア・ナサールの伝記に記録された4人プレイヤーの逐次ゲーム—は、個々の利得最大化を追求する合理的エージェントが、複数ラウンドの相互作用において欺瞞的戦略を採用する形式的メカニズムを実証している(Nash, 1950; Nasar, 1998)。このゲー...

#AI倫理 #AIセーフティ #説明可能なAI