本文探讨了在自利的独立学习智能体之间实现协作的挑战，提出了一种新的无偏高阶导数的策略梯度算法，旨在提高学习智能体之间的协作能力。通过考虑其他智能体在多次试验中通过试错学习的动态，本研究表明，学习意识可以促进智能体在复杂的社交困境中实现高奖励和有效的协作。文章的关键发现包括：学习意识智能体能够操控 naive 学习者以实现协作，并且在多样化的智能体群体中，学习意识能够有效提高整体学习成果。这些结果为智能体学习和协作的机制提供了新的理论基础。
1 共同学习智能体的策略梯度
1. 学习意识：算法强调学习意识的重要性，允许智能体在决策时考虑其他智能体的学习动态，从而形成一种互相影响的学习机制。
学习动态的影响：学习意识使智能体能够识别和理解其他智能体的学习过程，从而更有效地调整自身的策略，优化决策结果。
· 促进协作的机制：通过学习意识，智能体可以利用对其他智能体行为的预测，推动自身与他人之间的协作。这种预判能力使得智能体在竞争中能够实现双赢局面。
· 缓解非平稳性：在多智能体环境中，由于其他智能体的学习会导致环境动态的变化，学习意识帮助智能体适应这种非平稳性，使得其决策过程更加稳定和有效。
· 多样性与异质性：学习意识可以在智能体群体中促进多样化的策略和行为表现。不同程度的学习意识可以形成协同效应，增强整体系统的学习能力和适应性。
· 强化学习信号：通过关注其他智能体的学习行为，学习意识为智能体提供了更多的学习信号，帮助它们在复杂环境中获得更好的长期回报。
2 策略更新机制：COALA-PG通过引入共同学习的框架，制定了智能体在面对其他学习智能体时的策略更新规则，以实现更高效的学习。
3. 无偏性与可扩展性：该算法具有无偏性，并且能够在更复杂的多智能体环境中进行扩展，支持使用递归序列模型进行长时间观察历史的处理。
与现有的学习方法相比，COALA-PG在多智能体协作学习中表现出更优越的性能，能够更好地应对非平稳环境带来的挑战。
2 结语
本文提出了一种新的策略梯度算法，通过学习意识使自利的独立学习智能体在复杂的社交困境中实现合作，从而提高整体回报和学习效果。
论文题目： Multi-agent cooperation through learning-aware policy gradients
论文链接： https://arxiv.org/abs/2410.18636
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