순수하게 국소적인 상호작용(local interactions)으로부터 전역적인 합의(global agreement)에 도달하는 것은 집단 지성(collective intelligence)의 결정적인 문제입니다. 대부분의 관련 모델은 모든 에이전트가 단일한 통신 프로토콜(communication protocol)을 공유한다고 가정합니다. 우리는 에이전트들이 이를 공유하지 않을 때 어떤 일이 발생하는지 질문합니다. 세포 집단이 개별적으로는 관찰할 수 없는 전역적 다수결(global majority)에 합의해야 하는 밀도 분류 작업(density classification task)을 해결해야 하는 신경 세포 자동체(Neural Cellular Automaton)를 사용하여, 우리는 조절 가능한 "언어적 거리(linguistic distance)"를 통한 번역으로 서로의 메시지를 읽는 하위 집단으로서의 "언어(languages)"를 도입합니다. 우리는 언어적 거리가 합의를 늦추고, 완전한 파편화(fragmentation)보다는 집단 간의 가벼운 발산(divergence)을 유발하며, 다양한 프로토콜 하에서 공유 규칙이 학습된 집단은 불일치(mismatch)에 강건(robust)하지만, 균질하게 학습된 집단은 그렇지 않다는 것을 발견했습니다. 이러한 결과는 링(ring) 구조와 2차원 격자(two-dimensional grid) 모두에서 유효하며, 외국어 영역이 시스템을 더 높은 에너지의 부분적으로 질서 정연한 상태로 남겨두는 경계 결함(boundary defect)으로 작용하는 이징 완화(Ising relaxation)로 자연스럽게 해석될 수 있습니다. 이러한 패턴은 인간 집단 연구에서 보고된 효과들과 질적으로 일치하며, 이는 통신 프로토콜 간의 거리가 언어 특유의 요소 없이도 그러한 현상을 생성하기에 충분한 최소한의 메커니즘임을 시사합니다.