The words we can all agree on: a computer-generated environment to test for evolution of lexical agreement
Las palabras con las que todos podemos concordar: un entorno generado computacionalmente para examinar la evolución del acuerdo sobre ítems léxicos;
| dc.creator | Atoofi, Saeid | |
| dc.date | 2012-01-01 | |
| dc.date.accessioned | 2019-04-16T14:01:08Z | |
| dc.date.available | 2019-04-16T14:01:08Z | |
| dc.identifier | https://lenguasmodernas.uchile.cl/index.php/LM/article/view/30739 | |
| dc.identifier.uri | http://revistaschilenas.uchile.cl/handle/2250/38410 | |
| dc.description | This paper reports on an experiment in which virtual agents in a computer simulated program were set up to assimilate the evolution of lexical agreement based on Complex Adaptive Systems theory (Lee & Schumann 2003, Waldrop, 1992), and Artificial Life (Kirby 2002). Prior studies (Matsen & Nowak 2004; Kirby 2001) have shown that, through iterated learning, computer agents can agree to map a sign to a single referent. In the current experiment, initially agents were randomly assigned to different letter signs. A simple rule based on cellular automata environment (Wolfram 2002) allowed agents to either converge with the sign of their neighbor or change the sign of their neighbor to one similar to theirs. Results of the experiment showed that only under certain conditions could a general consensus on meaning-signal mapping be achieved. If agents had a very loose rule that involved maximum degrees of freedom for agreeing with the neighboring agents, the environment became unstable and no consensus was reached. Similarly, a strict rule with few degrees of freedom produced clusterization with no overall agreement in the environment. The optimal situation for a consensus was achieved under the condition in which agents had more degrees of freedom to agree with a neighboring agent, as well as having less heterogeneity of signs. Furthermore, it is discussed that contrary to biological evolution, patterns of organization such as lexical agreement can emerge out of mere agents’ interaction with one another without the need for the presence of an advantageous trait in the agent as required by Darwinian evolution through natural selection. | en-US |
| dc.description | Este artículo da cuenta de un experimento en el que se dispusieron agentes virtuales en un programa computacionalmente simulado para asimilar la evolución de acuerdos sobre léxico, basado en la teoría de sistemas complejos de adaptación (Lee y Schumann 2003, Waldrop 1992) y vida artificial (Kirby 2002). Estudios previos (Matsen y Nowak 2004; Kirby 2001) han demostrado que, a través del aprendizaje iterativo, agentes informáticos pueden ponerse de acuerdo para asignar un signo a un único referente. En el experimento descrito en este artículo, los agentes fueron inicialmente asignados al azar a diferentes signos que, en el presente caso, estaban representados por letras. Una regla simple basada en un entorno celular autómata (Wolfram 2002) permitió a los agentes converger con el signo del agente vecino, o bien, cambiar el signo de su vecino por uno similar al signo que cada uno representaba. Los resultados del experimento mostraron que solo bajo ciertas condiciones podía lograrse un consenso general sobre el mapeo del significado del signo. Si los agentes tenían una regla muy relajada que involucraba grados máximos de libertad para concordar con los agentes vecinos, el entorno se hacía inestable y no se llegaba a consenso. Del mismo modo, una regla estricta con pocos grados de libertad producía agrupamientos que no mostraban en general acuerdos en el ambiente. La situación óptima para lograr consenso se alcanzaba bajo la condición de que los agentes tuvieran más grados de libertad para ponerse de acuerdo con un agente vecino, así como también presentaran menos heterogeneidad entre los signos que representaban. Además, se discute que, contrariamente a la evolución biológica, los patrones de organización tales como el acuerdo léxico pueden surgir a partir de la mera interacción entre agentes sin la necesidad de la presencia de un rasgo ventajoso en un agente, como es requerido por la evolución darwiniana a través de la selección natural. | es-ES |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Universidad de Chile. Facultad de Filosofía y Humanidades | es-ES |
| dc.relation | https://lenguasmodernas.uchile.cl/index.php/LM/article/view/30739/32489 | |
| dc.source | Lenguas Modernas; Núm. 40 (2012): Segundo semestre; Pág. 11-27 | es-ES |
| dc.source | 0719-5443 | |
| dc.source | 0716-0542 | |
| dc.title | The words we can all agree on: a computer-generated environment to test for evolution of lexical agreement | en-US |
| dc.title | Las palabras con las que todos podemos concordar: un entorno generado computacionalmente para examinar la evolución del acuerdo sobre ítems léxicos | es-ES |
| dc.title | fr-CA | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
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Lenguas Modernas
[0-9]{4}