In this study, we investigate the emergence of naming conventions within a swarm of robots that collectively forage, that is, collect resources from multiple sources in the environment. While foraging, the swarm explores the environment and makes a collective decision on how to exploit the available resources, either by selecting a single source or concurrently exploiting more than one. At the same time, the robots locally exchange messages in order to agree on how to name each source. Here, we study the correlation between the task-induced interaction network and the emergent naming conventions. In particular, our goal is to determine whether the dynamics of the interaction network are sufficient to determine an emergent vocabulary that is potentially useful to the robot swarm. To be useful, linguistic conventions need to be compact and meaningful, that is, to be the minimal description of the relevant features of the environment and of the made collective decision. We show that, in order to obtain a useful vocabulary, the task-dependent interaction network alone is not sufficient but it must be combined with a correlation between language and foraging dynamics. On the basis of these results, we propose a decentralised algorithm for collective categorisation which enables the swarm to achieve a useful -- compact and meaningful -- naming of all the available sources. Understanding how useful linguistic conventions emerge contributes to the design of robot swarms with potentially improved autonomy, flexibility, and self-awareness.


翻译:在这项研究中,我们调查在一群集体饲料的机器人中出现命名公约的情况,即从环境中的多种来源收集资源。在饲料中,群群探索环境,并就如何利用现有资源作出集体决定,选择单一来源或同时利用多个来源。与此同时,机器人在当地交换信息,以商定如何命名每个来源。在这里,我们研究任务引起的互动网络与新兴命名公约之间的相互关系。特别是,我们的目标是确定互动网络的动态是否足以确定一种对机器人群可能有用的新兴词汇。要有用,语言公约就必须是紧凑和有意义的,这就是对环境和集体决定的相关特点作最起码的描述。我们表明,为了获得有用的词汇,依赖任务的互动网络本身是不够的,但必须与语言和动态的相互关系结合起来。根据这些结果,我们提议一种分散化的算法,用以确定一种对机器人群集可能有用的词汇。 语言公约需要更加精细化和有意义地表达各种语言意识。我们表明,为了能够实现有意义的设计层次的自我意识,我们建议一种分权化的算法,使所有现有的语言意识的源都具有潜在的价值。

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