Review articles on artificial societies
Review articles on artificial societies
Annotation
PII
S207751800000089-6-1
Publication type
Article
Статус публикации
Published
Authors
V. Istratov 
Affiliation: Cemi RAS
Address: Russian Federation, Moscow
Galina Besstremyannaya
Affiliation: Cemi RAS
Address: Russian Federation, ,
Albert Bakhtizin
Affiliation: Deputy Director on scientific work of CEMI RAS. Head of laboratory of computer simulation of socio-economical processes, CEMI RAS
Address: Russian Federation, ,
Abstract
This review consists of three parts. The first part talks about a new project to create a virtual world that will be inhabited by millions of artificial people. The second part contains the terms used by developers of agent-based models and artificial societies (based on Wikipedia), and the third part is review of articles of the journal JASSS.
Keywords
JASSS, artificial societies, agent-based models
Received
27.02.2007
Date of publication
30.04.2007
Number of characters
11342
Number of purchasers
0
Views
675
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf

To download PDF you should sign in

1

1 сентября 2004 года стартовал новый, амбициозный по своим масштабам (участники - 5 университетов из трех европейских стран) и беспрецедентный по объему финансирования (1,6 млн. евро) проект по созданию не много не мало виртуального мира, который, по утверждению разработчиков в ближайшее время населят миллионы искусственных людей.

2

Название проекта NEW-TIES (New and Emergent World models Through Individual, Evolutionary and Social Learning или «Новые производные модели мира, создаваемые посредством индивидуального, эволюционного и социального обучения»).

3

Участниками проекта являются пять университетов: 1) Vrije Universiteit (Нидерланды), 2) University of Surrey (Великобритания), 3) Eotvos Lorand University (Венгрия), 4) Napier University (Англия), 5) Universiteit Van Tilburg (Нидерланды). В то же время, команда разработчиков приглашает заинтересованных в успешной реализации проекта людей принять участие в исследовании.

4

По замыслу разработчиков, к моменту окончания проекта (31 августа 2007 года) виртуальный мир будет заселен миллионами людей, взаимодействующих друг с другом, в то время как ученые получат возможность наблюдать за происходящим со стороны и получать знания о закономерностях протекания тех или иных общественных процессов.

5 Существа, населяющие виртуальный мир, будут иметь отличительные характеристики (пол, продолжительность жизни, габариты и т.д.) а также некоторые приобретаемые в процессе жизни «черты характера». Исследователи будут наблюдать как искусственные люди изучают язык для общения друг с другом, по необходимости работают сообща, ссорятся, мирятся и т.д. Для продолжения рода, обитатели виртуального мира будут заводить семьи и рожать детей.
6 В настоящий момент таких созданий 2000 и живут они в единственном компьютере, однако впоследствии, компьютер будет подключен в сеть для присоединения извне дополнительного множества искусственных людей.
7 «Однажды, мы сможет точно предсказать результаты выборов, прежде чем начнется голосование» сказал руководитель проекта, профессор Эйбен. «Множество работ посвящено созданию искусственного интеллекта, однако в них не рассматривается вопрос о взаимодействии искусственных сущностей. При достаточных усилиях, прикладываемых разработчиками и энтузиастами со стороны, мы перестанем нуждаться в референдуме о Европейской конституции» пошутил ученый.
8 Новый проект, по мнению авторов, несомненно, должен заинтересовать и разработчиков компьютерных игр. С использованием новой технологии, персонажи игр могут стать более характерными. К слову сказать, помимо интеллектуальной начинки, предполагается создание привлекательной для пользователей графической оболочки. Искусственные люди будут выглядеть не хуже, чем в 3D-шутерах, однако будут существенно превосходить их по своим умственным возможностям.
9

10 Термины, используемые разработчиками агент-ориентированных моделей и искусственных обществ (Переводы из Википедии. По возможности, мы старались дать наиболее точный перевод)
11 Агент-ориентированные модели (АОМ)
12 АОМ – специальный класс вычислимых моделей, основанных на индивидуальном поведении агентов, и создаваемых для компьютерных симуляций. Эти компьютерные симуляции тесно взаимосвязаны со следующими понятиями: сложные системы, метод Монте-Карло, вычислительная социология, системы с множеством агентов и эволюционное программирование.
13 Краткий исторический экскурс
14 Первая АОМ была разработана в конце 1940-х гг. В последствии, развитие микрокомпьютеров способствовало дальнейшему развитию этого направления и возможности проводить компьютерные симуляции. Основная идея, лежащая в основе агент-ориентированных моделей заключается в построении «вычислительного инструмента» (представляющего собой набор агентов с определенным набором свойств), позволяющего проводить симуляции реальных явлений. Конечная цель процесса по созданию АОМ – отследить влияние флуктуаций агентов, действующих на микроуровне, на показатели макроуровня.
15 Принято считать, что агент-ориентированные модели берут свое начало с вычислительных машин Джон фон Неймана (Von Neumann), являющихся теоретическими машинами, способными к воспроизводству.
16 Джон фон Нейман предложил использовать машины, которые следуют детальным инструкциям для создания точных копий самих себя. Впоследствии данный подход был усовершенствован другом фон Неймана – Станиславом Уламом, который предложил изображать машину на бумаге - в качестве набора клеток на решетке. Данный подход стал началом развития клеточных автоматов.
17 Наиболее известной реализацией конечного автомата стала игра «Жизнь», предложенная Джоном Хортоном Конвеем (John Horton Conway), отличающаяся от машины фон Неймана достаточно простыми правилами поведения агентов.
18 Использование АОМ для социальных систем взяло свое начало с работы программиста Крега Рейнолдса (Craig Reynolds ), в которой он предпринял попытку моделирования деятельности живых биологических агентов (модель «Artificial life» - Искусственная жизнь).
19 Теория
20 В основе агент-ориентированных моделей лежат три основные идеи: объектная ориентированность; обучаемость агентов (или их эволюция); сложность вычислений.
21 Доминирующим методологическим подходом является подход, при котором вычисляется равновесие или псевдоравновесие системы, содержащей в себе множество агентов. При этом, сами модели, используя простые правила поведения, могут выдавать весьма интересные результаты.
22 АОМ состоят из динамически взаимодействующих по определенным правилам агентов. Среда, в которой они взаимодействуют, может быть достаточно сложной.
23 Основные свойства агентов АОМ:
24 Интеллектуальность. В то же время, это свойство должно быть умеренным для того, чтобы агенты не могли познать нечто большее, выходящее за рамки правил игры.
25 Наличие жизненной цели.
26 Расположение во времени и пространстве. Имеется ввиду некоторая «среда обитания», которая может быть представлена и в виде решетки (как в игре «Жизнь»), так и в виде гораздо более сложной структуры. Иногда, результат взаимодействия агентов в «среде обитания» - равновесие, иногда – непрекращающийся процесс эволюции, а иногда – бесконечный цикл без определенного решения.
27 Считается, что АОМ дополняют традиционные аналитические методы. Последние позволяют нам охарактеризовать равновесие системы, а АОМ позволяют исследовать возможность получения такого состояния. АОМ могут объяснить причину возникновения таких явлений как: террористические организации, войны, обрушения рынка акций и т.д.
28 В идеале, АОМ могут помочь идентифицировать критические моменты времени, после наступления которых, чрезвычайные последствия будут иметь необратимый характер.
29 Коммерческие приложения
30 С середины 1990-х годов, АОМ стали использовать для решения множества коммерческих и технологических проблем. Примерами могут послужить задачи:
31
  • оптимизации сети поставщиков и логистика;
  • моделирования потребительского поведения (в том числе социальные сети);
  • распределенных вычислений;
  • менеджмента трудовых ресурсов;
  • управления транспортом;
  • управления инвестиционными портфелями.
32 В этих и других приложениях стратегии поведения определяются с учетом поведения множества индивидуальных агентов–атомов и их взаимодействий. Таким образом, АОМ могут помочь в изучении влияния индивидуального поведения агентов на эволюцию всей системы.
33

Методы

34

Простой и доступной программой для разработки АОМ является бесплатно распространяемое приложение NetLogo. Изначально NetLogo был разработан как учебный инструмент, однако сейчас им пользуются не только студенты, но и тысячи исследователей. Это программа часто применяется в ВУЗах для обучения студентов основам АОМ. Схожей функциональностью обладает программа StarLogo.

35

Инструментов для реализации более широкого спектра задачи в области АОМ является программа Swarm. В ней используется язык программирования Objective-C и она может быть рекомендована программистам, пишущих на C, причем не только профессионалам, но и новичкам. Программировать в среде Swarm можно так же и на языке Java.

36

Отметим также еще несколько программ: MASON, Repast (используется Java), EcoLab (используется C++), Cormas (используется SmallTalk).

37

Обзор статей журнала JASSS по проблемам моделирования искусственных обществ

38

1. Применение гибридных агенто-ориентированных систем для моделирования пространственно-зависимых розничных рынков (Using Hybrid Agent-Based Systems to Model Spatially-Influenced Retail Markets; http://jasss.soc.surrey.ac.uk/9/3/2.html)

39 В данной модели авторы анализируют розничной рынок бензина в графстве Западный Йоркшир, Великобритания. Гибридной модель названа в силу того, что авторы объединяют собственную модель поведения агентов – продавцов бензина, с SI-моделью (spatial interaction model), которая определяет поведение покупателей бензина. Компьютерная реализация модели выполнена на языке Java.
40

2. Моделирование финансовых рынков при помощи агенто-ориентированной смешанной модели (The Simulation of Financial Markets by an Agent-Based Mix-Game Model; http://jasss.soc.surrey.ac.uk/9/3/6.html)

41

Автор исследует принципы действия финансовых рынков при помощи собственной агенто-ориентированной модели, являющейся развитием игры миноритариев (minority game). Суть игры миноритариев заключается в том, что каждый игрок пытается принять такое решение, чтобы оказаться в меньшинстве, что сулит ему больший выигрыш, нежели то же самое решение будет принято большинством участников игры. Все игроки абсолютно однородны и имеют предел памяти результатов ходов конкурентов и некий временной горизонт, в рамках которого игрок оценивает собственную эффективность. В первом случае информация является открытой для всех участников, во втором – игрок оперирует личной конфиденциальной информацией.

42

3. Взаимодействия на основе ожиданий: модель, построенная на концепции случайности Лумана (Expectation-Driven Interaction: a Model Based on Luhmann's Contingency Approach; http://jasss.soc.surrey.ac.uk/9/4/5.html).

43

Цель данной работы – математическая и компьютерная формализация предпосылок теории Лумана, с тем чтобы показать, как общение на основе ожиданий приводит к обучению. В особенности авторов интересует механизм распространения знания и интерактивного рождения знания. Случайность – краеугольный камень теории социальных систем, разработанной немецким социологом Никласом Луманом. Согласно этой теории общество представляет собой самовоспроизводящуюся систему коммуникативных взаимодействий. Также авторами заимствуются подходы и идеи из статистической физики. По сути данная работа является обобщением работы Петера Дитриха, Томаса Крона и Вольфганга Банцхафа, которые на основе теории Лумана описали возникновение общественного порядка.

44

4. Агенто-ориентированные имитации с прямым участием: соединяя мульти-агентные системы и ролевые игры (Agent-Based Participatory Simulations: Merging Multi-Agent Systems and Role-Playing Games); http://jasss.soc.surrey.ac.uk/9/4/8.html).

45

В то время как агенто-ориентированные модели довольно давно используются для моделирования поведения человека, совмещать ролевые игры и агенто-ориентированные модели стали относительно недавно. В частности, подобным синтезом занимается группа ComMod (сокр. от Companion Modelling). Эта исследовательская группа выработала некие общие базовые принципы проведения исследований, на которые и опираются авторы в данной работе. Свой метод авторы предлагают назвать агенто-ориентированной имитацией с прямым участием (agent-based participatory simulations).