A holistic approach to artificial neural network models of language emergence and language acquisition - Case studies on pragmatic reasoning and language-perception interactions
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https://doi.org/10.48693/379
https://doi.org/10.48693/379
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| DC Element | Wert | Sprache |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Prof. Dr. Michael Franke | ger |
| dc.contributor.advisor | Prof. Dr. Peter König | ger |
| dc.creator | Ohmer, Xenia | - |
| dc.date.accessioned | 2023-08-04T08:49:50Z | - |
| dc.date.available | 2023-08-04T08:49:50Z | - |
| dc.date.issued | 2023-08-04T08:49:51Z | - |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.48693/379 | - |
| dc.identifier.uri | https://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/ds-202308049542 | - |
| dc.description.abstract | Humans interact with each other and with their environment. On the one hand, language is shaped by these interactions as we communicate about our experiences. On the other hand, language shapes these interactions as we use it to act in the world (by informing, requesting, promising, and so on). As a consequence, language is intertwined with many cognitive functions, such as perception, action, and social reasoning. To understand how language emerged and evolved, as well as how language is learned and used, it is important to take these connections into account. This thesis presents three case studies that investigate interfaces between language and other areas of cognition. The case studies use computational, agent-based models to study language acquisition and language emergence phenomena. We follow a long tradition of modeling interactive language use in the form of communication games. In all case studies, the agents play games that involve generating and/or interpreting references to objects, which is a simple but fundamental use of language. The agents are implemented as artificial neural networks. Artificial neural networks not only dominate machine learning research but are also popular as models of cognitive functions. We use the case studies to learn about cognitive mechanisms related to language as well as to suggest ways in which artificial neural networks may benefit from integrating such mechanisms. Case study 1 shows how reasoning about the speaker’s intention and the context can help children learn the meanings of new words. Case study 2 demonstrates how considerations about the context can lead to the emergence of object references at different levels of specificity (as in "Fido", "dalmatian", "dog'', "animal"). Case study 3 models aspects of the bidirectional influence between visual perception and (emergent) language. In general, I argue that the combination of communication games and artificial neural networks generates a versatile framework for studying language-cognition interfaces. A holistic approach to modeling language will increase our understanding of how humans learn and use language as well as our ability to emulate this behavior in machines. | eng |
| dc.rights | Attribution 3.0 Germany | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/ | * |
| dc.subject | artificial intelligence | eng |
| dc.subject | language evolution | eng |
| dc.subject | word learning | eng |
| dc.subject | deep learning | eng |
| dc.subject | agent-based simulation | eng |
| dc.subject.ddc | 000 - Allgemeines, Wissenschaft | ger |
| dc.title | A holistic approach to artificial neural network models of language emergence and language acquisition - Case studies on pragmatic reasoning and language-perception interactions | eng |
| dc.type | Dissertation oder Habilitation [doctoralThesis] | - |
| thesis.location | Osnabrück | - |
| thesis.institution | Universität | - |
| thesis.type | Dissertation [thesis.doctoral] | - |
| thesis.date | 2023-04-12 | - |
| orcid.creator | https://orcid.org/0000-0002-1295-0973 | - |
| dc.contributor.referee | Prof. Dr. Thomas Brochhagen | ger |
| dc.subject.bk | 54.72 - Künstliche Intelligenz | ger |
| ddb.annotation | Menschen interagieren miteinander und mit ihrer Umgebung. Einerseits wird Sprache durch diese Interaktionen geprägt, da wir über unsere Erfahrungen kommunizieren. Andererseits prägt Sprache diese Interaktionen, da wir sie nutzen, um in der Welt zu agieren (indem wir informieren, bitten, versprechen und so weiter). Folglich ist Sprache mit vielen Bereichen der Kognition wie beispielsweise Wahrnehmung, Handlung und sozialer Kognition verflochten. Um die Entstehung, die Evolution, den Erwerb und die Verwendung von Sprache zu verstehen, ist es wichtig, diese Zusammenhänge zu berücksichtigen. Diese Arbeit stellt drei Fallstudien vor, die Schnittstellen zwischen Sprache und anderen Bereichen der Kognition erforschen. Die Fallstudien verwenden agentenbasierte Computermodelle, um Aspekte der Sprachentstehung und des Spracherwerbs zu untersuchen. Einer langen Tradition folgend, modellieren wir interaktiven Sprachgebrauch mithilfe von Kommunikationsspielen. In allen Fallstudien spielen die Agenten Spiele, bei denen Objektreferenzen generiert und/oder interpretiert werden müssen. Das Referenzieren von Objekten ist ein einfacher, aber grundlegender Teil des Sprachgebrauchs. Die Agenten werden als künstliche neuronale Netze implementiert. Künstliche neuronale Netze dominieren nicht nur die Forschung im Bereich des maschinellen Lernens, sondern sind auch beliebt als Modelle kognitiver Funktionen. Mit den Fallstudien wollen wir sowohl etwas über kognitive Mechanismen im Zusammenhang mit Sprache lernen, als auch Wege aufzeigen, wie künstliche neuronale Netze von der Integration solcher Mechanismen profitieren können. Fallstudie 1 zeigt, wie die Berücksichtigung des Kontexts und der Intention der sprechenden Person Kindern helfen kann, die Bedeutung neuer Wörter zu lernen. Fallstudie 2 demonstriert, wie unter Berücksichtigung des Kontexts unterschiedlich spezifische Objektreferenzen entstehen können (z. B. "Fido", "Dalmatiner", "Hund", "Tier"). Fallstudie 3 modelliert Aspekte des bidirektionalen Einflusses zwischen visueller Wahrnehmung und (emergenter) Sprache. Im Allgemeinen argumentiere ich, dass die Kombination von Kommunikationsspielen und künstlichen neuronalen Netzen ein vielseitiges Framework zur Untersuchung von Schnittstellen zwischen Sprache und Kognition darstellt. Ein ganzheitlicher Ansatz zur Modellierung von Sprache wird unser Verständnis davon verbessern, wie Menschen Sprache erwerben und verwenden, sowie unsere Fähigkeit, dieses Verhalten in Maschinen zu emulieren. | ger |
| Enthalten in den Sammlungen: | FB08 - E-Dissertationen | |
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|---|---|---|---|---|
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