Signals: Evolution, Learning, & Information

PhiLoSci Wiki
Zolaist (토론 | 기여)님의 2025년 2월 10일 (월) 09:45 판 (새 문서: 목차 * Introduction # Signals # Signals in Nature # The Flow of Information # Evolution # Evolution in Lewis Signaling Games # Deception # Learning # Learning in Lewis Signalin...)
(차이) ← 이전 판 | 최신판 (차이) | 다음 판 → (차이)
둘러보기로 가기 검색하러 가기


목차

  • Introduction
  1. Signals
  2. Signals in Nature
  3. The Flow of Information
  4. Evolution
  5. Evolution in Lewis Signaling Games
  6. Deception
  7. Learning
  8. Learning in Lewis Signaling Games
  9. Generalizing Signaling Games: Synonyms, Bottlenecks and Other Mismatches
  10. Inventing New Signals
  11. Networks I: Information Processing
  12. Complex Signals and Compositionality
  13. Networks II: Teamwork
  14. Learning to Network

9. 신호 게임의 일반화 : 동의어, 병목 등

이 장에서 스컴스는 송신사-수신자 신호 게임의 상태, 행위, 신호의 수가 같은 특수한 경우를 넘어서는 일반화를 시도한다. 상태가 신호/행위에 비해 많거나, 신호의 개수가 상태/행위에 비해 너무 적거나 많은 경우에는 어떤 일이 벌어질까? 일단, 적절한 상태-행위에 따라 송신자와 수신자가 받는 보상이 같다는 조건은 유지한다.

  • 상태가 많은 경우 : 상태 3개, 신호 2개, 행위 2개로 이루어진 게임을 가정하자. (1) 3번 상태에 대해 확실히 더 나은 행위가 있는 경우, 진화적으로 안정적인 전략(ESS)은 하나의 신호가 두 개의 상태를 마치 하나의 상태처럼 취급하는 것이다. (2) 3번 상태에 대해 더 나은 행위가 없는 경우, 진화적으로 안정적인 전략은 없다. (3) 3번 상태에 대한 두 행위의 보상에 약간의 차이가 있는 경우, 이 경우에도 진화적으로 안정적인 전략은 하나의 신호가 두 개의 상태를 마치 하나의 상태처럼 취급하는 것이다. 결국, 일반화하면, 상태가 많은 신호 체계에서, 신호 체계는 상태들의 분할하게 되고, 결국 범주 체계를 만들어낸다.

신호가 많은 경우 :

신호가 적은 경우 :

범주 체계

10. 새 신호의 발명