Здравствуйте, Влад.
Цитата:
Как непосредственно использовать этот инструмент(САС)?
Во-первых, сама теория САС еще только создается и поэтому далеко не все свойства таких Систем открыты и изучены. Это - активно и быстро развивающееся направление. Достаточно просто набрать в google "complex adaptive systems", чтобы в этом убедиться, а потом набрать то же самое на русском: "сложные адаптивные системы", чтобы увидеть воочию изобилие исследований по этому направлению "там" и почти полное их отсутствие "здесь". Работы в этом направлении начались в рамках Санта Фе Института еще в 1980-ых, когда возникла идея и принципиальная возможность создания виртуальных миров. Этот подход позднее развился в платформу многоагентного моделирования, в которой виртуальная реальность является своего рода компьютерной имитацией срезов реального мира. Агенты наделялись способностью "отражать реальность" (создавать схемы реального окружения и выбирать оптимальное поведение на базе таких схем). Агенты наделялись способностью накапливать полезный опыт, адаптируя свое поведение и схемы реальности к своему опыту. Влияние агентов друг на друга могло быть прямым и опосредствованным "средой", причем в последнем случае агенты оставляли "следы" в "среде", которые работали как информирующие стимулы выбора того или иного поведения. Обшая направленность этого направления состояла в изучении глобальных свойств САС через проигрывание на компьютере разных многоагентных моделей. В течение 1990-ых шло накопление информации о глобальных свойствах таких многоагентных моделей САС. Удалось установить, что несмотря на глубокое качественное различие разных моделй, которые могли, например, моделировать экономику, финансовый рынок, какую-либо крупную сетевую структуру, или экосистему... - все модели в определенном смысле вели себя идентично на макроскопическом уровне. Причем идентичность эта была заметна тем лучше, чем более приближенной к реальности была изучаемая модель. Оказалось, что все такие модели развиваются по закону прерывистого равновесия ("punctuated equilibrium"), то есть периоды плавного постепенного развития перемежаются резкими скачками. Это видно по макропеременным, регистрирующим состояние системы как целого. Например, если рассматривается модель экосистемы, то такой макропеременной является "численность населения", если рассматривается, например, финансовый рынок, то это - суммарная прибыль за единицу времени... Макропоказатели развития Системы как целого показывают режим прерывистого равновесия. Например, прибыль растет, темп роста постепенно замедляется, сходит на нет, и вдруг за короткое время прибыли резко падают, рынок коллапсирует. Через какое-то время прибыли опять начинают расти - и цикл повторяется. Другая закономерность, которую обнаружили - это статистика событий-скачков. Как распределены промежутки между скачками, сами величины скачков. Оказалось, что имеют место не гауссовы, а степенные законы распределения, то есть зависимость между величинами скачков и их частотой в логарифмическом масштабе является прямой линией. Аналогия с физикой привела к мысли рассматривать САС как системы, в которых спонтанно возникает (организуется) критическое состояние. Отсюда пошел термин "самоорганизованная критичность". В критическом состоянии идет постоянный процесс качественного обновления Системы. Происходит это через лавины реконфигурации. Агенты, в поисках наилучшей для их самосохранения позиции, занимают определенные ниши внутри системы (обычно это моделируется через движение агентов к локальным пикам в так называемом ландшафте пригодности "fitness landscape"). В течение какого-то времени все агенты сидят в своих нишах (вблизи пиков ландшафта пригодности) и Система эволюционирует без скачков, постепенно. Но в ходе такой эволюции само положение ниш и их уровень устойчивости (положение пиков пригодности и их высота) постепенно меняются, причем так, что положение агентов становится все более неустойчивым. В какой-то момент в результате постоянно происходящих в системе воздействий одних агентов на других (или внешних влияний) агент (один или несколько) выбивается из своей ниши (покидает свой пик пригодности) и устремляется на поиск новой ниши (поиск другого пика пригодности). Это событие вследствие взаимозависимости всех агентов, оказывает мощное влияние на положение других агентов и те из них, которые наиболее сильно были связаны с данным агентом и (или) те, неустойчивость ниши которых была особенно велика, тоже покидают свои ниши и устремляются на поиски новых более устойчивых положений (других пиков пригодности). Развивается лавинообразный процесс переориентации агентов на новые пики пригодности. Он сопровождается кардинальным изменением самого адаптивного ландшафта, изменением положений пиков и их высоты. Эту фазу развития называют реконфигурацией. Это - относительно скоротечный процесс, который завершается созданием новой структуры ниш и новым распределением агентов по нишам. На макроуровне мы наблюдаем резкое скачкообразное изменение макроиндексов, характеризующих общее состояние Системы. Такие скачки наводят на мысль о возможности применения теории катастроф для описания САС.
МАМ - это не единственный путь моделирования САС. Такие вещи как сеть и структура имеют свою логику и свои весьма интересные свойства. Просто собрание взаимодействующих агентов и собрание агентов в рамках определенной структуры и сети - это разные модели. Реконфигурация для МАМ-модели со структурой и сетью будет протекать значительно сложнее. Структура и сеть будут в эти моменты кардинально перестраиваться. Наконец, есть МСП - способ описания и изучения по принципу сверху-вниз. И все это следует интегрировать в одно целое. Идеи "свободы", "желания".... - реализуемы в рамках САС. Отношение "свободы" - это отношение самоопределения, которое в простейшей своей форме описывается как положительная или отрицательная обратная связь ("feedback process"). Свобода в более глубоком смысле осуществляется через субстанциальное отношение по типу "агент" - "свойства и логика Системы как целого" - "выражение логики Системы через свойства агента (imergence)".
САС - это новая технология изучения и познания. Мир устроен очень сложно. Все в нем взаимосвязано и предугадать, к чему приведут те или иные решения и поступки можно лишь проиграв последствия на приближенной к реальности модели. Мы как бы видим виртуально то, что произойдет, если мы будем поступать так или иначе. Причем результаты могут быть просто ошеломительными. Например, применяем меры по наведению порядка и улучшению жизни бедных слоев населения - казалось бы, должны получить стабильность, а получаем через некоторое время социальный взрыв. Что практически дает САС - новые системы искусственного интеллекта, используя которые можно прогнозировать последствия политических, военных, управленческих решений. Поскольку мир, в котором мы живем - это совокупность взаимовложенных, взаимопереплетенных и взаимодействующих САС, то понятно, что поле применения здесь не ограничено.
Григорий.