Verbesserung der interkulturellen Kommunikation in Codenames

Kulturelle Unterschiede können zu Missverständnissen führen, wenn Leute kommunizieren. Das gilt besonders in Spielen wie Codenames, wo die Spieler sich verstehen müssen, um erfolgreich zu sein. In diesem Kontext haben wir eine Methode namens Rational Speech Acts for Cross-Cultural Communication (RSA+C3) entwickelt, um diese kulturellen Lücken zu überbrücken. Als wir untersucht haben, wie gut RSA+C3 im kooperativen Spiel Codenames Duet funktioniert, haben wir herausgefunden, dass unsere Methode die Teamarbeit zwischen Spielern aus verschiedenen Kulturen verbessert hat.

Wir haben drei wichtige Beiträge geleistet: (1) Wir haben simulierte Codenames-Spieler erstellt, die lernen, wie echte Menschen zu spielen, (2) Wir haben untersucht, wie kulturelle Unterschiede die Kommunikation in unseren Modellen beeinflussen, und (3) Wir haben gezeigt, dass RSA+C3 den Spielern helfen kann, besser zu kommunizieren, indem sie die kulturellen Hintergründe ihrer Partner verstehen.

Zum Beispiel könnte ein englischer Sprecher aus dem U.K. das Wort "boot" verwenden, um den Stauraum im Auto zu beschreiben, während jemand aus den USA es als einen Schuhtyp betrachten könnte. Dieser Unterschied kann Verwirrung stiften und zu Kommunikationsproblemen führen. Aber beim Sprechen verlassen sich die Leute oft auf ihr Verständnis des kulturellen Hintergrunds ihres Partners, um solche Missverständnisse zu klären. Unser Ziel ist es, ein KI-System zu schaffen, das ähnlich denken und sich während des Spiels an neue Spieler anpassen kann.

Bestehende Forschungen zur interkulturellen Kommunikation konzentrieren sich oft auf kurze Gespräche oder betonen das Verständnis kultureller Werte und Normen. Das übersieht jedoch den entscheidenden Teil, sich während einer Interaktion an den kulturellen Kontext anzupassen. Zum Beispiel könnte ein amerikanischer Spieler vermuten, dass sein Partner Britisch ist, und sein Verständnis des Wortes "boot" entsprechend anpassen. Um das anzugehen, führen wir RSA+C3 als Methode ein, die diesen Anpassungsprozess betont.

Um die Effektivität von RSA+C3 zu testen, haben wir eine Studie mit Codenames Duet eingerichtet, einem kooperativen Spiel, bei dem die Spieler Hinweise geben und raten. Zuerst simulierten wir Spieler mit unterschiedlichen kulturellen Hintergründen, indem wir Daten verwendeten, die verschiedene Kulturen widerspiegeln. Dann haben wir untersucht, wie diese Spieler im Spiel interagierten und zusammenarbeiteten. Unsere Ergebnisse zeigten, dass RSA+C3 die Spielergebnisse für Spieler aus verschiedenen kulturellen Hintergründen erheblich verbesserte.

#Verwandte Arbeiten

In diesem Abschnitt sprechen wir über frühere Forschungen, die auf dem Rational Speech Acts-Rahmen basieren und wie Sprachspiele verwendet werden können, um menschliche Dialoge zu analysieren.

#Kultur in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Viele Sprachmodelle (LLMs) haben heute Schwierigkeiten, mit mehreren Kulturen umzugehen und zeigen oft unterschiedliche Leistungen je nach kulturellem Kontext. Während einige Modelle kulturelle Normen erkennen können, nutzen sie dieses Wissen oft nicht in praktischen Szenarien. Es gab Forschungen zur Personalisierung von LLMs mit verschiedenen Techniken, die sie für Aufgaben wie Inhaltsmoderation nützlich machen. Die meisten Studien konzentrierten sich jedoch auf kulturelle Normen und nicht auf das gemeinsame Wissen, das Mitglieder einer Kultur teilen.

Im Gegensatz dazu zielt unser Ansatz darauf ab, zu bewerten, wie gut unsere Modelle Unterschiede in Kommunikationsstilen durch längere Gespräche verstehen können.

#Anwendungen von RSA und pragmatischem Denken

Frühere Studien haben das Konzept des kontextbasierten Denkens in Sprachmodellen verwendet, um verschiedene Diskussionen zu interpretieren. RSA wurde in Spielen untersucht, in denen die Spieler zwischen ähnlichen Bildern unterscheiden müssen. Diese Modelle wurden auch verwendet, um komplexe Diskussionen zu verstehen, insbesondere wenn höfliche Sprache oder indirekte Phrasen verwendet werden. Darüber hinaus wurde RSA in internationalen Kontexten angewendet, in denen Individuen über die Hintergründe anderer Teilnehmer nachdenken.

#Sprachspiele für KI

Sprachspiele wie Codenames werden oft verwendet, um KI zu testen und zu sehen, wie sie mit Menschen interagiert. Frühere Forschungen haben untersucht, wie Agenten in realistischen Umgebungen basierend auf Spielentscheidungen agieren. Codenames wurde zuvor vereinfacht, um nonverbale Elemente in einem Spiel zu untersuchen, und zu analysieren, wie Agenten verfolgen, was andere Spieler denken. In unserer Arbeit zielen wir darauf ab, den kulturellen Kontext der Spieler zu berücksichtigen, während sie in verschiedenen Spielen interagieren und zusammenarbeiten.

#Pragmatismus und der RSA-Rahmen

Der RSA-Rahmen beschreibt Kommunikation als einen Austausch zwischen einem Zuhörer und einem Sprecher. Im Kontext von Codenames Duet betrachten wir den Zuhörer als den Ratenden und den Sprecher als den Hinweisgeber.

#Rational Speech Acts-Rahmen

Im RSA-Modell interpretiert der Zuhörer Bedeutungen, ohne den Kontext zu berücksichtigen, während der Sprecher auswählt, was er sagt, basierend darauf, was er möchte, dass der Zuhörer rät. Die Effektivität der Kommunikation hängt von der Nützlichkeit der gewählten Worte ab und davon, wie gut sie die beabsichtigten Bedeutungen vermitteln.

#RSA+C3: Rational Speech Acts für interkulturelle Kommunikation

Der RSA-Rahmen berücksichtigt keine Situationen, in denen gemeinsames Wissen nicht geteilt wird. Deshalb schlagen wir RSA+C3 vor, das lernt, sich während des Spiels an Partner aus verschiedenen Kulturen anzupassen. Indem wir die verschiedenen kulturellen Hintergründe der Spieler modellieren, können wir die Kommunikation zwischen ihnen verbessern.

#Aufgabendaten und Metriken

In diesem Abschnitt beschreiben wir den Datensatz, das Spiel und die Metriken, die wir in unserer Studie verwendet haben, um die interkulturelle Kommunikation zu analysieren.

#Codenames Duet

Codenames Duet ist ein Spiel, das Zusammenarbeit zwischen einem Hinweisgeber und einem Ratenden erfordert. Das Spiel besteht aus einem Set von 25 Wörtern, wobei der Ratende einen bestimmten Teil, die sogenannten Zielwörter, identifizieren muss, während er bestimmte andere, die Vermeidungswörter, meiden muss. Die Herausforderung besteht darin, effektiv zu kommunizieren, ohne Fehler zu machen, die dazu führen, dass man das Spiel verliert.

#Datensatz

Um unseren Ansatz zu bewerten, verwendeten wir den Cultural Codes-Datensatz, der Informationen aus verschiedenen Spielen von Codenames Duet sowie Spieler-Demografien enthält. Dieser Datensatz hilft uns, Modelle zu entwickeln, die den kulturellen Hintergrund menschlicher Spieler widerspiegeln.

#Spieler-Modellierung mit LLMs und trainierten Wort-Einbettungen

Wir erkunden zwei Hauptmethoden zur Modellierung von Spielern in Codenames: Wort-Einbettungen und LLMs. Wir haben festgestellt, dass trainierte Wort-Einbettungen oft bessere Ergebnisse lieferten als untrainierte, ausser bei spezifischen Aufgaben im Zusammenhang mit dem Geben von Hinweisen.

#Modellierung von Codenames-Spielern mit Wort-Einbettungen

Wir haben unsere Wort-Einbettungen trainiert, um die Strategien und gewählten Ziele menschlicher Spieler widerzuspiegeln. Der Prozess umfasste die Wahl von Zielwörtern und entsprechenden Hinweisen, die zur effektiven Kommunikation beitragen würden.

#Training von Wort-Einbettungen

Wir haben unsere Wort-Einbettungen mit dem Ziel trainiert, wie gut unsere Modelle Hinweise und Zielwörter auswählen konnten. Der Trainingsprozess beinhaltete, die Einbettungen so zu gestalten, dass sie die menschlichen Muster widerspiegeln, die in den Daten beobachtet wurden.

#Ratender- und Hinweisgeber-Prompting

Wir haben die Spieler unter Verwendung der Llama2-Serie von Text- und Chat-Modellen modelliert, da sie Open Source sind. Mit einer Few-Shot-Prompting-Technik haben wir Hinweise generiert und Zielwörter basierend auf dem kulturellen Kontext ausgewählt.

#Einbeziehung des kulturellen Kontexts in die Spieler-Modelle

Um die Kommunikation der Spieler in Codenames zu modellieren, haben wir unsere Modelle so trainiert, dass sie Spieler mit verschiedenen kulturellen Hintergründen widerspiegeln. Indem wir den Datensatz aufgrund verschiedener demografischer Merkmale aufteilen, wollten wir zeigen, wie der kulturelle Kontext die Kommunikation beeinflussen kann.

#Zielraten unter Berücksichtigung des kulturellen Kontexts

Durch die Einbeziehung kultureller Informationen in den Ratenprozess konnten wir erkunden, wie verschiedene Spieler Zielwörter basierend auf den kulturellen Hintergründen ihrer Partner auswählten.

#Hinweisgenerierung mit kulturellem Kontext

Wir fanden heraus, dass die Berücksichtigung des kulturellen Kontexts den Hinweisgebern half, Hinweise zu generieren, die mit dem Hintergrund des Ratenden kompatibel waren. Die Leistung verbesserte sich, als verschiedene demografische Faktoren berücksichtigt wurden.

#Few-Shot-Prompting mit kulturellem Kontext

Wir haben untersucht, wie gut verschiedene demografische Merkmale die Anpassung des Modells an menschliche Spieler beeinflussten. Die Ergebnisse zeigten, dass die Einbeziehung demografischer Informationen die Kommunikationsanpassung sowohl beim Ratenden als auch beim Hinweisgeber verbesserte.

#Interkulturelles pragmatisches Denken

Wir haben unterschiedliche Arten von Hinweisgebern implementiert, um die Bedeutung des kulturellen Kontexts während des Spiels hervorzuheben. Die Effektivität unserer Modelle kann daran gemessen werden, wie gut sie mit menschlichen Spielern übereinstimmen.

#Hinweisgeber

Wir haben drei Arten von Hinweisgebern bewertet: den wörtlichen, RSA und RSA+C3 Hinweisgeber. Jede Art hatte unterschiedliche Erfolgsquoten, basierend auf dem Ansatz, den kulturellen Hintergrund des Ratenden zu berücksichtigen.

#Interaktive Auswertungsergebnisse

Unsere Ergebnisse deuteten darauf hin, dass die Verwendung von RSA+C3 in Verbindung mit angemessenen kulturellen Überlegungen zu einer höheren Erfolgsquote in den Spielen führte, was die Bedeutung des kulturellen Kontexts und des pragmatischen Denkens aufzeigt.

#Erklärung der breiteren Auswirkungen

Während die Nutzung des kulturellen Kontexts die Kommunikation verbessern kann, erkennen wir auch die Risiken, zu sehr auf demografische Informationen zu setzen, was zu schädlichen Stereotypen führen kann. Zukünftige Arbeiten sollten sich darauf konzentrieren, diese Aspekte auszubalancieren und das Verständnis zu fördern.

#Experimentdetails

Um die Spielerinteraktionen zu simulieren, verwendeten wir die Standardparameter, die für die Llama2-Modelle bereitgestellt wurden. Das ermöglichte die Erkundung verschiedener Ansätze zur Auswahl von Hinweisen und Zielen basierend auf dem kulturellen Kontext der beteiligten Spieler.

#Hinweisgenerierung

Wir forderten die Modelle auf, Hinweise basierend auf spezifischen Spiel-Situationen und den kulturellen Hintergründen der Spieler zu generieren. Dazu gehörte die Berücksichtigung von Vermeidungswörtern und neutralen Wörtern im Rateprozess.

#Zielauswahl

Wir generierten Prompts, um potenzielle Zielwörter basierend auf dem Spielkontext zu extrahieren. Unser Ansatz stellte sicher, dass die Spieler Ziele auswählten, die mit dem kulturellen Hintergrund ihres Partners übereinstimmten.

#Weitere Ergebnisse zum Training von Einbettungen

Wir bewerteten die Leistung von trainierten Einbettungen und verglichen sie mit Basislinienmodellen. Die Analyse informierte uns weiter über die Effektivität unseres Ansatzes.

#Hyperparameter-Tuning für RSA und RSA+C3

Wir haben unsere Methoden verfeinert, um optimale Einstellungen zu finden und zu untersuchen, wie verschiedene Parameter die Leistung über Kulturen hinweg beeinflussten.

#Interaktive Evaluierungsexperimente

Die Experimente zielten darauf ab, zu analysieren, wie gut Spieler aus verschiedenen kulturellen Hintergründen während des Spiels kooperieren konnten, wobei der Fokus darauf lag, wie der kulturelle Kontext die Erfolgsquoten beeinflusste.

#Qualitative Beispiele für kulturellen Kontext

Wir haben Beispiele bereitgestellt, in denen Missverständnisse zwischen Spielern mit unterschiedlichen Bildungshintergründen auftreten könnten. Diese Beispiele zeigten, wie kulturelle Unterschiede im Wissen die Ratenstrategien und die Kommunikation während des Spiels beeinflussten.

Diese Untersuchung zur interkulturellen Kommunikation in Codenames Duet hebt die Notwendigkeit hervor, kulturelle Hintergründe zu verstehen, um das Spielerlebnis zu verbessern. Unsere Forschung dient als Plattform für weitere Untersuchungen darüber, wie kultureller Kontext die Kommunikation in kollaborativen Settings umgestalten kann. Durch unsere Ergebnisse wollen wir bessere Interaktionen zwischen Spielern aus verschiedenen Hintergründen fördern und den Gesamterfolg von kollaborativen Spielen steigern.