Các hệ thống nhận thức phức tạp, chẳng hạn như mạng xã hội, đàn robot hoặc mạng sinh học, được cấu thành từ các thực thể riêng lẻ (các tác nhân) mà hành động của chúng thường phát sinh từ một số hình thức tương tác “xã hội” tinh vi với các tác nhân khác. Ví dụ, hãy xem xét cách con người hình thành quan điểm cá nhân về một hiện tượng nhất định. Các quan điểm được hình thành thông qua các tương tác lặp đi lặp lại với các cá nhân khác, dù là thông qua tiếp xúc vật lý hay ảo. Một cơ chế khuếch tán xuất hiện, thông qua đó các quan điểm, thông tin, hoặc thậm chí cả tin giả lan truyền. Học tập xã hội cũng phát sinh trên các hệ thống do con người tạo ra dưới dạng các chiến lược ra quyết định của nhiều tác nhân tương tác trên một mạng lưới. Hãy xem xét một đàn robot được triển khai trên một khu vực nguy hiểm, nơi một số robot hoạt động trong điều kiện bất lợi (ví dụ: tầm nhìn hạn chế hoặc thông tin không đầy đủ) chỉ có thể thực hiện nhiệm vụ của chúng (chẳng hạn như cứu người trong một chiến dịch cứu hộ) bằng cách tận dụng sự hợp tác đáng kể từ các robot khác có quyền truy cập tốt hơn vào thông tin quan trọng. Bản thân tự nhiên cung cấp nhiều ví dụ tuyệt vời khác về học tập hợp tác dưới dạng mạng sinh học. Chủ đề chính của cuốn sách này liên quan đến các cơ chế khuếch tán thông tin và ra quyết định trên đồ thị, và nghiên cứu về cách các quyết định của tác nhân phát triển năng động thông qua tương tác với các tác nhân lân cận và môi trường.

Abstract:

Complex cognitive systems, such as social networks, robotic swarms, or biological networks, are composed of individual entities (the agents) whose actions typically arise from some sophisticated form of “social” interaction with other agents. For example, consider the way humans form their individual opinions about a certain phenomenon. The opinions take shape via repeated interactions with other individuals, whether through physical contact or virtually. A diffusion mechanism emerges through which opinions, information, or even fake news propagate. Social learning also arises over man-made systems in the form of decision-making strategies by multiple agents interacting over a network. Consider a robotic swarm deployed over a hazardous area, where some robots operating under disadvantageous conditions (e.g., with limited visibility or partial information) would only be able to perform their task (such as saving a life during a rescue operation) by leveraging significant cooperation from other robots that have better access to critical information. Nature itself provides many other excellent examples of cooperative learning in the form of biological networks. The main topic of this book relates to mechanisms for information diffusion and decision-making over graphs, and the study of how agents’ decisions evolve dynamically through interactions with neighbors and the environment.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Matta, Vincenzo, Bordignon, Virginia, Sayed, Ali H.
Thông tin nhan đề:	Social Learning: Opinion Formation and Decision-Making over Graphs
Nhà xuất bản:	Now Publishers
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Nguồn gốc:	https://www.nowpublishers.com/Article/BookDetails/9781638284727
Mô tả vật lý:	484p.
Năm xuất bản:	2025