Migliorare la comunicazione interculturale in Codenames

Le differenze culturali possono portare a fraintendimenti quando le persone comunicano. Questo è particolarmente vero in giochi come Codenames, dove i giocatori devono capirsi per avere successo. In questo contesto, abbiamo sviluppato un metodo chiamato Atti di Parlare Razionali per la Comunicazione Interculturale (RSA+C3) per aiutare a colmare queste lacune culturali. Studiando quanto bene funziona RSA+C3 nel gioco collaborativo Codenames Duet, abbiamo scoperto che il nostro metodo ha migliorato il lavoro di squadra tra giocatori di culture diverse.

Abbiamo fatto tre contributi importanti: (1) abbiamo creato giocatori simulati di Codenames che apprendono a giocare come persone reali, (2) abbiamo studiato come le differenze culturali influenzano la comunicazione nei nostri modelli, e (3) abbiamo dimostrato che RSA+C3 può aiutare i giocatori a comunicare meglio comprendendo i background culturali dei loro partner.

Ad esempio, un madrelingua inglese del Regno Unito potrebbe usare la parola "boot" per parlare del bagagliaio di un’auto, mentre qualcuno degli Stati Uniti potrebbe pensarlo come un tipo di scarpa. Questa differenza può causare confusione e portare a un’interruzione nella comunicazione. Tuttavia, quando parlano, le persone spesso si basano sulla loro comprensione del background culturale del partner per risolvere tale confusione. Il nostro obiettivo è creare un sistema AI che possa ragionare in modo simile e adattarsi a nuovi giocatori durante il gioco.

Le ricerche esistenti sulla comunicazione interculturale spesso si concentrano su conversazioni brevi o enfatizzano la comprensione dei valori e delle norme culturali. Tuttavia, questo può trascurare il punto chiave di adattarsi al Contesto culturale durante un'interazione. Ad esempio, un giocatore americano potrebbe indovinare che il suo partner è britannico e adattare la sua comprensione della parola "boot" di conseguenza. Per affrontare questo, introduciamo RSA+C3 come metodo che enfatizza questo processo di adattamento.

Per testare l'efficacia di RSA+C3, abbiamo impostato uno studio utilizzando Codenames Duet, che è un gioco collaborativo in cui i giocatori danno e indovinano indizi. Prima abbiamo simulato giocatori con diverse culture utilizzando dati che riflettono varie culture. Poi abbiamo esaminato come questi giocatori interagivano e collaboravano nel gioco. I nostri risultati hanno mostrato che RSA+C3 ha migliorato significativamente i risultati del gioco per giocatori di diverse origini culturali.

#Lavori Correlati

In questa sezione, parliamo di ricerche precedenti che si sono basate sul framework degli Atti di Parlare Razionali e di come i giochi linguistici possano essere usati per analizzare i dialoghi umani.

#Cultura nell'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)

Molti modelli linguistici (LLM) oggi incontrano difficoltà quando si trattano diverse culture e spesso mostrano performance diverse a seconda del contesto culturale. Mentre alcuni modelli possono riconoscere le norme culturali, spesso non riescono a utilizzare questa conoscenza in scenari pratici. Ci sono stati studi sulla personalizzazione degli LLM usando varie tecniche, rendendoli utili per compiti come la moderazione dei contenuti. Tuttavia, la maggior parte degli studi si è concentrata sulle norme culturali piuttosto che sulla conoscenza comune condivisa tra i membri di una cultura.

In contrasto, il nostro approccio mira a valutare quanto bene i nostri modelli possano comprendere le differenze negli stili comunicativi attraverso conversazioni più lunghe.

#Applicazioni di RSA e Ragionamento Pragmatico

Studi precedenti hanno utilizzato il concetto di ragionamento basato sul contesto nei modelli linguistici per interpretare varie discussioni. RSA è stata studiata in giochi in cui i giocatori devono differenziare tra immagini simili. Questi modelli sono stati anche applicati per comprendere discussioni complesse, specialmente quando vengono usati linguaggi cortesi o frasi indirette. Inoltre, RSA è stata applicata in contesti internazionali in cui gli individui ragionano sui background di altri partecipanti.

#Giochi Linguistici per AI

I giochi linguistici come Codenames sono spesso usati per testare l'AI e come interagisce con gli umani. Ricerche passate hanno esaminato come gli agenti si comportano in ambienti realistici basati sulle scelte di gioco. Codenames è stato semplificato in precedenza per studiare elementi non verbali in un gioco, esaminando come gli agenti seguono ciò che gli altri giocatori pensano. Nel nostro lavoro, miriamo a incorporare il contesto culturale dei giocatori mentre interagiscono e collaborano in vari giochi.

#Ragionamento Pragmatico e il Framework RSA

Il framework RSA descrive la comunicazione come uno scambio reciproco tra un ascoltatore e un parlante. Nel contesto di Codenames Duet, consideriamo l'ascoltatore come chi indovina e il parlante come chi dà gli indizi.

#Framework degli Atti di Parlare Razionali

Nel modello RSA, l'ascoltatore interpreta i significati senza considerare il contesto, mentre il parlante sceglie cosa dire in base a ciò che desidera che l'ascoltatore indovini. L'efficacia della comunicazione dipende dall'utilità delle parole scelte e da quanto bene trasmettono i significati intesi.

#RSA+C3: Atti di Parlare Razionali per la Comunicazione Interculturale

Il framework RSA non considera situazioni in cui la conoscenza comune non è condivisa. Pertanto, proponiamo RSA+C3, che apprende ad adattarsi a partner di culture diverse durante il gioco. Modellando i diversi background culturali dei giocatori, possiamo migliorare la comunicazione tra di loro.

#Dati di Mansione e Metriche

In questa sezione, descriviamo il dataset, il gioco e le metriche utilizzate nel nostro studio per analizzare la comunicazione interculturale.

#Codenames Duet

Codenames Duet è un gioco che richiede collaborazione tra chi dà indizi e chi indovina. Il gioco consiste in un insieme di 25 parole dove chi indovina deve identificare un particolare sottoinsieme noto come parole obiettivo, evitando alcune altre chiamate parole da evitare. La sfida è comunicare efficacemente senza fare errori che portano a perdere il gioco.

#Dataset

Per valutare il nostro approccio, abbiamo utilizzato il dataset Cultural Codes, che contiene informazioni da vari giochi di Codenames Duet insieme ai dati demografici dei giocatori. Questo dataset ci aiuta a sviluppare modelli che riflettono il background culturale dei giocatori umani.

#Modellazione dei Giocatori Utilizzando LLM e Embeddings di Parole Addestrati

Esploriamo due modi principali per modellare i giocatori in Codenames: embeddings di parole e LLM. Abbiamo scoperto che utilizzare embeddings di parole addestrati spesso ha portato a risultati migliori rispetto a quelli non addestrati, tranne per specifiche attività legate al dare indizi.

#Modellazione dei Giocatori di Codenames con Embeddings di Parole

Abbiamo addestrato i nostri embeddings di parole per riflettere le strategie e gli obiettivi dei giocatori umani. Il processo ha comportato la scelta di parole obiettivo e indizi corrispondenti che aiutassero nella comunicazione efficace.

#Addestramento degli Embeddings di Parole

Abbiamo addestrato i nostri embeddings di parole con l'obiettivo di migliorare quanto bene i nostri modelli potessero selezionare indizi e parole obiettivo. Il processo di addestramento ha coinvolto il rendere gli embeddings rappresentativi dei modelli umani osservati nei dati.

#Induzione di Chi Indovina e Chi Dà Indizi

Abbiamo modellato i giocatori utilizzando la serie di modelli di testo e chat Llama2 poiché sono open-source. Utilizzando una tecnica di prompting few-shot, abbiamo generato indizi e selezionato parole obiettivo in base al contesto culturale.

#Incorporare il Contesto Culturale nei Modelli di Giocatore

Per modellare la comunicazione dei giocatori in Codenames, abbiamo addestrato i nostri modelli per riflettere giocatori con background culturali distinti. Suddividendo il dataset in base a vari attributi demografici, abbiamo mirato a mostrare come il contesto culturale possa influenzare la comunicazione.

#Indovinare gli Obiettivi con il Contesto Culturale

Incorporando informazioni culturali nel processo di indovinare, siamo stati in grado di esplorare come diversi giocatori selezionassero parole obiettivo basate sui background culturali dei loro partner.

#Generazione di Indizi con il Contesto Culturale

Abbiamo scoperto che includere il contesto culturale ha reso più facile per chi dà indizi generare indizi compatibili con il background di chi indovina. Le performance sono migliorate quando sono stati considerati vari fattori demografici.

#Prompting Few-shot con il Contesto Culturale

Abbiamo esaminato quanto bene diversi attributi demografici influenzassero l'allineamento del modello ai giocatori umani. I risultati hanno indicato che includere informazioni demografiche ha migliorato l'allineamento comunicativo sia in chi indovina che in chi dà indizi.

#Ragionamento Pragmatico Interculturale

Abbiamo implementato diversi tipi di chi dà indizi per evidenziare l'importanza di considerare il contesto culturale durante il gioco. L'efficacia dei nostri modelli può essere misurata da quanto bene si allineano con i giocatori umani.

#Chi Dà Indizi

Abbiamo valutato tre tipi di chi dà indizi: il letterale, l'RSA e il chi dà indizi RSA+C3. Ogni tipo aveva diversi tassi di successo in base all'approccio adottato per considerare il background culturale di chi indovina.

#Risultati della Valutazione Interattiva

I nostri risultati hanno indicato che usare RSA+C3 insieme a considerazioni culturali appropriate ha portato a un tasso di successo più elevato nei giochi, rivelando l'importanza del contesto culturale e del ragionamento pragmatico.

#Dichiarazione sugli Impatti Più Ampi

Sebbene utilizzare il contesto culturale possa migliorare la comunicazione, riconosciamo anche i rischi di fare troppo affidamento su informazioni demografiche, che potrebbero portare a stereotipi dannosi. Il lavoro futuro dovrebbe concentrarsi su come bilanciare questi aspetti promuovendo la comprensione.

#Dettagli dell'Esperimento

Per simulare le interazioni tra giocatori, abbiamo utilizzato parametri predefiniti forniti per i modelli Llama2. Questo ha consentito di esplorare vari approcci alla selezione di indizi e obiettivi basati sul contesto culturale dei giocatori coinvolti.

#Generazione di Indizi

Abbiamo chiesto ai modelli di generare indizi basati su situazioni di gioco specifiche e sui background culturali dei giocatori. Questo ha incluso il considerare parole da evitare e parole neutre nel processo di indovinare.

#Selezione di Obiettivi

Abbiamo generato prompt per estrarre potenziali parole obiettivo basate sul contesto del gioco. Il nostro approccio ha garantito che i giocatori selezionassero obiettivi allineati con il background culturale del loro partner.

#Risultati Aggiuntivi di Addestramento degli Embeddings

Abbiamo valutato le performance degli embeddings addestrati e li abbiamo confrontati con modelli di base. L'analisi ci ha ulteriormente informato sull'efficacia del nostro approccio.

#Ottimizzazione degli Iperparametri per RSA e RSA+C3

Abbiamo affinato i nostri metodi per trovare impostazioni ottimali, esaminando come diversi parametri influenzassero le performance tra le culture.

#Esperimenti di Valutazione Interattiva

Gli esperimenti miravano ad analizzare quanto bene i giocatori di diverse culture potessero cooperare durante il gioco, concentrandosi su come il contesto culturale influenzasse i tassi di successo.

#Esempi Qualitativi di Contesto Culturale

Abbiamo fornito esempi in cui potrebbero sorgere fraintendimenti tra giocatori di diversi background educativi. Questi esempi hanno dimostrato come le differenze culturali nella conoscenza influenzino le strategie di indovinare e la comunicazione durante il gioco.

Questa esplorazione nella comunicazione interculturale in Codenames Duet mette in evidenza la necessità di comprendere i background culturali per migliorare le esperienze di gioco. La nostra ricerca serve come piattaforma per ulteriori indagini su come il contesto culturale possa ridefinire la comunicazione in contesti collaborativi. Attraverso i nostri risultati, miriamo a promuovere interazioni migliori tra giocatori di diverse origini e migliorare il successo complessivo dei giochi collaborativi.