Evolutionary ecology of words

📄 arXiv: 2505.05863v1 📥 PDF

作者: Reiji Suzuki, Takaya Arita

分类: q-bio.PE, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-05-09

备注: 8 pages, 5 figures. Preprint of the paper published in Proceedings of 2025 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Artificial Life and Cooperative Intelligent Systems (ALIFE-CIS)

期刊: Proceedings of 2025 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Artificial Life and Cooperative Intelligent Systems (ALIFE-CIS), pp. 1-7 (2025)

DOI: 10.1109/ALIFE-CIS64968.2025.10979831

💡 一句话要点

提出一种模型以探讨词汇的进化生态

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 进化博弈 大型语言模型 生态模拟 词汇进化 代理模型 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的进化博弈理论和代理模型在处理语言表达的多样性和复杂性方面存在不足。
  2. 论文提出的模型利用LLM生成的词汇，允许代理在空间环境中互动并进化出多样的词汇选项。
  3. 实验结果显示，经过长时间的演化，生态系统中出现了多样化的物种，并且某些物种在特定生态位上占据主导地位。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种词汇进化生态模型，旨在通过利用大型语言模型（LLMs）的丰富语言表达，扩展进化博弈理论和基于代理的模型。该模型允许代理之间出现和进化多样且无限的互动选项。每个代理在空间环境中移动，拥有由LLM生成的短词或短语。当代理相邻时，其互动结果由LLM基于词汇关系决定，失败者的词汇被胜者替代。实验结果表明，从初始的已知物种中，逐渐出现了多种物种，并且某些大型物种在不同生态环境中占据主导地位。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有进化博弈理论和代理模型在语言表达多样性方面的不足，尤其是如何有效模拟词汇的进化过程。

核心思路：通过引入大型语言模型（LLMs），模型允许代理生成和使用多样化的词汇，进而模拟代理之间的互动和词汇的进化。

技术框架：模型包括代理生成词汇的模块、空间环境模拟模块以及基于词汇关系的互动决策模块。代理在空间中移动并与邻近代理进行互动，互动结果由LLM决定。

关键创新：最重要的创新在于将LLM与进化博弈理论结合，使得词汇的生成和进化过程更加真实和多样化，突破了传统模型的局限。

关键设计：模型中设置了词汇变异机制，允许代理在互动中根据LLM的输出进行词汇的替换和变异，确保了生态系统的动态演化。实验中还考虑了物种的生态适应性和生存竞争。

📊 实验亮点

实验结果表明，从初始的已知物种中，逐渐出现了多种新物种，且某些大型物种在生态系统中占据主导地位。实验展示了物种的独特演化过程，表明模型在模拟生态系统演化方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括语言学习、自然语言处理和人工智能代理的设计。通过模拟词汇的进化过程，可以为语言模型的训练和优化提供新的思路，推动智能系统在复杂环境中的适应能力和交互能力的提升。

📄 摘要（原文）

We propose a model for the evolutionary ecology of words as one attempt to extend evolutionary game theory and agent-based models by utilizing the rich linguistic expressions of Large Language Models (LLMs). Our model enables the emergence and evolution of diverse and infinite options for interactions among agents. Within the population, each agent possesses a short word (or phrase) generated by an LLM and moves within a spatial environment. When agents become adjacent, the outcome of their interaction is determined by the LLM based on the relationship between their words, with the loser's word being replaced by the winner's. Word mutations, also based on LLM outputs, may occur. We conducted preliminary experiments assuming that ``strong animal species" would survive. The results showed that from an initial population consisting of well-known species, many species emerged both gradually and in a punctuated equilibrium manner. Each trial demonstrated the unique evolution of diverse populations, with one type of large species becoming dominant, such as terrestrial animals, marine life, or extinct species, which were ecologically specialized and adapted ones across diverse extreme habitats. We also conducted a long-term experiment with a large population, demonstrating the emergence and coexistence of diverse species.