Learning to Communicate Across Modalities: Perceptual Heterogeneity in Multi-Agent Systems
作者: Naomi Pitzer, Daniela Mihai
分类: cs.MA, cs.AI, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2026-01-29
备注: To be published in EvoLang XVI proceedings. 15 pages, 17 figures
💡 一句话要点
研究异构多智能体系统中的跨模态通信，解决感知差异下的信息传递问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 涌现通信 多智能体系统 感知异质性 跨模态学习 二元通信 分布式表征 互操作性
📋 核心要点
- 现有涌现通信研究忽略了现实世界中多智能体系统感知的异质性，限制了其应用范围。
- 提出在异构模态和缺乏感知基础的智能体间进行多步二元通信博弈，研究跨模态信息传递。
- 实验表明，多模态系统能学习类别一致的消息，但效率低于单模态，且微调可实现跨系统通信。
📝 摘要（中文）
涌现通信为智能体如何发展共享的结构化表征提供了洞见，但现有研究大多假设模态同质或表征空间对齐，忽略了现实世界中存在的感知异质性。本文研究了一个异构的多步二元通信博弈，其中智能体在模态上存在差异，且缺乏感知基础。尽管存在感知错位，多模态系统仍能收敛到基于感知输入的、类别一致的消息。单模态系统通信效率更高，使用更少的比特并实现更低的分类熵，而多模态智能体需要更大的信息交换并表现出更高的不确定性。比特扰动实验有力地证明了意义是以分布式的而非组合式的方式编码的，因为每个比特的贡献取决于其周围的模式。最后，互操作性分析表明，在不同感知世界中训练的系统无法直接通信，但有限的微调能够实现成功的跨系统通信。这项工作将涌现通信定位为一个研究智能体如何在异构模态之间适应和转移表征的框架，为理论和实验开辟了新的方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有涌现通信研究通常假设智能体具有同质的感知模态或对齐的表征空间，这与现实世界中多智能体系统普遍存在的感知异质性不符。这种假设限制了涌现通信在实际场景中的应用，例如，不同类型的传感器（视觉、听觉、触觉等）如何协同工作，以及如何让具有不同感知能力的智能体进行有效沟通。因此，该论文旨在研究在感知异质性条件下，智能体如何通过涌现通信学习共享的表征，并实现有效的信息传递。
核心思路：该论文的核心思路是构建一个异构的多智能体通信环境，其中智能体在感知模态上存在差异，并且缺乏直接的感知基础。通过让智能体参与一个多步二元通信博弈，观察它们如何通过交互学习来克服感知差异，并发展出共享的通信协议。这种方法允许研究者探索不同模态之间的信息交换机制，以及智能体如何适应和转移表征。
技术框架：该论文的技术框架主要包含以下几个模块：1) 感知模块：每个智能体都有一个感知模块，负责将输入数据（例如，图像或音频）转换为内部表征。不同智能体的感知模块可能具有不同的结构和参数，以模拟感知异质性。2) 通信模块：智能体之间通过二元消息进行通信。通信模块负责将内部表征编码为二元消息，并将接收到的消息解码为内部表征。3) 决策模块：决策模块根据内部表征和接收到的消息做出决策。在多步通信博弈中，决策模块可能需要多次迭代，以便智能体能够逐步达成共识。4) 奖励函数：奖励函数用于评估智能体的表现，并指导学习过程。奖励函数通常基于智能体是否成功地完成了任务，例如，正确地分类了输入数据。
关键创新：该论文的关键创新在于研究了感知异质性对涌现通信的影响。通过构建一个异构的多智能体通信环境，该论文揭示了多模态智能体在学习共享表征时所面临的挑战，以及它们如何通过信息交换来克服这些挑战。此外，该论文还通过比特扰动实验证明了意义是以分布式的而非组合式的方式编码的，这为理解涌现通信的内部机制提供了新的视角。
关键设计：该论文的关键设计包括：1) 异构感知模态：智能体使用不同的感知模态（例如，图像和音频）作为输入。2) 多步二元通信：智能体通过多步二元消息进行通信，允许它们逐步交换信息并达成共识。3) 比特扰动实验：通过随机翻转消息中的比特，研究每个比特对整体意义的贡献。4) 互操作性分析：评估在不同感知世界中训练的系统之间的通信能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，尽管存在感知错位，多模态系统仍能收敛到类别一致的消息。单模态系统通信效率更高，而多模态智能体需要更大的信息交换。比特扰动实验证明意义的分布式编码方式。互操作性分析显示，微调可实现跨系统通信，提升了系统的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多机器人协同、人机协作等领域，尤其是在异构传感器网络和跨模态信息融合方面具有潜在价值。例如，不同类型的机器人可以通过学习共享的通信协议，协同完成复杂的任务。此外，该研究还可以帮助我们理解人类如何通过不同的感官模态进行交流，从而改进人机交互系统。
📄 摘要（原文）
Emergent communication offers insight into how agents develop shared structured representations, yet most research assumes homogeneous modalities or aligned representational spaces, overlooking the perceptual heterogeneity of real-world settings. We study a heterogeneous multi-step binary communication game where agents differ in modality and lack perceptual grounding. Despite perceptual misalignment, multimodal systems converge to class-consistent messages grounded in perceptual input. Unimodal systems communicate more efficiently, using fewer bits and achieving lower classification entropy, while multimodal agents require greater information exchange and exhibit higher uncertainty. Bit perturbation experiments provide strong evidence that meaning is encoded in a distributional rather than compositional manner, as each bit's contribution depends on its surrounding pattern. Finally, interoperability analyses show that systems trained in different perceptual worlds fail to directly communicate, but limited fine-tuning enables successful cross-system communication. This work positions emergent communication as a framework for studying how agents adapt and transfer representations across heterogeneous modalities, opening new directions for both theory and experimentation.