В итоге, вариант оценивается человеком, следовательно, он должен быть описан в терминах, понятных человеку, принимающему решение. В классической задаче коммивояжёра это одно число (время, расстояние), и проблемы выбора нет. Если для человека важно не только время, но и другие показатели - красота дороги или уровень опасности, то все усложняется и человек вынужден принимать решение сам, а не доверять его алгоритму.
Объективно востребована необходимость выращивания относительно нового класса творческих людей. Эти люди не порождают гениальные варианты, а выбирают их из множества уже порожденных. Конечно, такое было и раньше. Классический пример связан с физиками Вавиловым и его учеником Черенковым. Вавилов предложил эксперимент, в котором надо было тщательно наблюдать различные варианты излучения. Черенков заметил наиболее интересное излучение и получил за него Нобелевскую премию. Ва-вилов, к сожалению, к этому моменту уже умер. И таких примеров немало.
Особенно это относится к вариантам развития искусственного общества. Порождаемые экспериментом варианты необходимо представить в терминах, понятных человеку, принимающему решение.
Какова проблема? Алгоритм анализирует все варианты, которых, как правило, огромное число. Человеку же нужно предъявить сравнительно их небольшое число. Вопрос: как их выбирать?
Дополнительная проблема состоит в том, что искусственный объект, (ракета, компьютер, общество и др.) устроен чрезвычайно сложно. А человеку надо объяснить в понятных ему терминах, что происходит со сложным объектом. Здесь возможно решение с помощью создания специального языка, которому человек предварительно должен обучиться.
Там, где четко определена цель, обычно удается сформулировать оптимизационную задачу и участие человека минимально. Однако при оценке многих вариантов человек играет решающую роль. Искусственные тексты, особенно литературные произведения, стихи и пр. может оценить только человек. Кстати сказать, это дает дополнительный аргумент для выявления области, где без человека обойтись невозможно. Роботом его не заменить.
В рыночной экономике ключевой пункт состоит в выявлении спроса на новые продукты, предназначенные для потребления человеком.
Здесь возникает любопытная проблема защиты интеллектуальной собственности. Эксперт, изучающий варианты наборов слов, вычисленных компьютером, и нашедший «жемчужину», получает ее в собственность или нет? Золотодобывающая компания найденные работниками самородки считает своей собственностью. А как здесь?
Со времени выхода книги Эпштейна и Акстела прошло немало времени. Сформировалась научная ассоциация людей, занимающихся профессионально построением искусственных обществ. Проходят мировые конгрессы, посвященные искусственным обществам и социальному моделированию. (см.: сайт www.artsoc.ru, где имеется информация об этих конгрессах).
Здесь уместно заметить, что методологический подход, базирующийся на построении АОМ, в чём-то сродни физической методологии, связанной с элементарными частицами. Там предполагается, что есть элементарные частицы, то есть кирпичики, из которых строится всё разнообразие материальных объектов, с которыми мы сталкиваемся. Причем хочется, чтобы элементарных кирпичиков было сравнительно немного.
Используя данный подход к пониманию общества, можно считать такими элементарными кирпичиками действия и взаимодействия людей. Не самих людей, что некоторым кажется наиболее естественным, а действия, которые они осуществляют. Тогда желание видеть количество элементарных частиц небольшим хотя бы частично имеет место.
Разнообразие людей намного больше, чем разнообразие действий, ими осуществляемых. Представляется несколько удивительным, что до сих пор не сформирован список (номенклатура) действий, осуществляемых людьми. Каких только списков не создано: изделий, животных, насекомых, слов, языков, народностей, типов людей и т.п. и т.д. При этом, сколько-нибудь подробного списка человеческих действий (занятий) нет, а ведь жизнь каждого из нас состоит из временной последовательности таких действий.
Два основных вопроса, относящиеся к действиям и взаимодействиям. Первый: когда и по каким причинам происходят действия и взаимодействия? Второй: что меняется в головах людей и в обществе в целом в результате осуществления действий и взаимодействий? Для ответа на первый вопрос надо сформулировать правила, в соответствии с которыми люди принимают решения и далее эти решения осуществляются. Для осуществления действия достаточно решения человека. Для осуществления же взаимодействия необходимо групповое решение. Групповые решения, как известно, принимаются по различным правилам, которые и необходимо специфицировать в том или ином случае. Что касается второго вопроса, то здесь появляются понятия информации, памяти, состояния, которые относятся и к отдельному человеку, и к обществу в целом. Применительно к человеку иногда удобно употреблять слово «портрет». Портрет человека, биологический, психологический, социальный, одним словом, какой угодно, точнее какой нужно для описания его состояния. В. Истратов (см. Истратов В. (2008)), построил сравнительно про-стую модель поведения человека, в которой индивидуум осуществляет всего 9 действий (работа, сон, прием пищи,...). Временная последовательность действий, выбранная человеком на протяжении его существования, говорит о многом и в конечном счёте определяет смысл его жизни.
Выше прозвучало слово «расчёт». На настоящей стадии развития инструмента «искусственное общество» - это слово является ключевым. Новое знание получается с помощью расчётов, то есть с помощью различного рода компьютерных экспериментов, а не скажем, доказательства математических теорем или других менее строгих логических рассуждений.
Для объективности следует отметить, что существует некоторый скептицизм относительно уровня достоверности или истинности получаемых с помощью расчётов знаний. Но это отдельный вопрос, имеющий свою историю.
Например, говорится, что с помощью расчётов можно получить любое явление, любой факт, который желателен экспериментатору. Простое возражение этому утверждению состоит в том, что сама так называемая «подгонка» и порождает новое знание.
Чтобы не быть голословным, приведем пример расчётов, отвечающих на вопрос, как в обществе возникает иерархия (Один из примеров иерархии). Речь идёт о работе Hemelrijk, C. K. (1999). Автор построила и исследовала общество искусственных обезьян и сравнила его с поведением естественных обезьян. Суть правила взаимодействия агентов состоит в использовании так называемого эффекта «победителя - побежденного».
Данный эффект состоит в закреплении положительной обратной связи: шансы победителя снова победить (кого- то другого) возрастают, побежденного снова проиграть тоже возрастают. Это означает, что иерархия доминирования возрастает со временем. В результате таких чисто локальных взаимодействий (между обезьянами) возникает иерархическая структура.
Другой пример отвечает на вопрос, как появляется расслоение общества людей, в чем-то неодинаковых. Нобелевский лауреат по экономике Шеллинг предложил в своей ещё весьма старой работе, см. Schelling, T. C. (1969), вполне естественные правила взаимодействия агентов. Общество у него состоит из агентов двух типов. Агент предпочитает жить в окружении себе подобных, то есть старается переместиться в область, где ему подобных агентов больше. В результате появляется структура похожая на индийские касты. Это работа Шеллинга оказалась весьма популярной среди людей, занимающихся построением АОМ. Появились десятки работ, в которых подход Шеллинга развивается в разных направлениях.
Какой вывод из подобного рода работ вытекает? Правила взаимодействия агентов между собой и с окружающей средой могут быть детально осмыслены только с помощью инструмента АОМ. Это принципиальный вывод.
Когда депутаты Госдумы спорят до хрипоты о введении того или иного закона или поправки, приводя сотни аргументов «за» и «против», они видят только вершину айсберга, да, возможно, свой интерес. Надо погрузить будущий закон в среду искусственного общества, и только тогда можно с большей уверенностью говорить, на кого он работает, и что принесёт.
Есть любопытные примеры, когда желание получить наблюдаемый в жизни феномен, или, если хотите, подгонка, не работает. Известный социолог Луман, см. Луман Н. (1999), Луман Н. (2005), всю жизнь описывавший, как устроено человеческое общество, вдохновил разработчиков АОМ на использование его правил взаимодействия между людьми.
Появилась модель Лумана, см. Fleischmann Anselm (2005). И какие бы модификации модели Лумана ни рассматривались, какие бы исходные данные ни брались, экспериментальные расчёты всегда приводили к значительному экономическому неравенству. Даже если все люди есть клоны одного и того же человека, через какое-то время возникает неравенство. Одним везёт, другим нет, таково устройство человеческого общества.
Но всё-таки мечта учёных остаётся. Если можно сделать электронную копию турбины, самолета, ядерного взрыва, то что мешает сделать электронную копию человеческого общества. Мешают только ресурсные ограничения. Надо иметь небывалое количество данных, самый мощный суперкомпьютер и тогда проводи любые эксперименты. Результат - идеальное общество, о котором мечтали люди типа Компанеллы, Оуэна, Маркса, фантастов. А вот другой результат - траектория движения от существующего общества к идеальному вряд ли может быть получен. Ибо мы натыкаемся на ситуацию, которая воплощена в известной теореме К. Эрроу о невозможности, см. Arrow K. J. (1951). И вообще неясно, как будет функционировать общество, в котором действует его полная электронная копия. Ясно только, что могут возникнуть известные логические парадоксы, да ещё один яркий пример фрактала.
Поясню суть проблемы более детально. Итак, предположим, что техника компьютерного моделирования и получения (считывания) информации об окружающем мире достигли такого уровня, что в результате построено цифровое общество, являющееся точной копией существующего. Это означает, что в построенном цифровом обществе есть блок, который есть в точности такое же цифровое общество. Мы имеем классический фрактал. Он может существовать только в мысленных рассуждениях, но не в действительности из-за противоречий законам природы, где бесконечность не существует.
Теперь о логическом парадоксе, который похож на парадоксы, возникающие с квантором всеобщности: «Человек (бог) не может быть всемогущим, поскольку он не может построить гору, на которую не в состоянии залезть».
Аналогичное рассуждение приводит к невозможности существования цифрового общества, которое является точной копией исходного общества. Ибо в противном случае наше будущее известно полностью и надо забыть о творчестве как таковом.
В настоящей статье многое осталось за кадром, в частности, инструменты порождения нового знания в форме коллективного творчества, также базирующиеся на информационных технологиях. Технология открытого кода позволяет большому сообществу программистов создавать программы, непосильные для одного или малой группы. Другой пример - Википедия, получающая всё большую популярность среди населения.
Инструменты типа Гугл, Яндекс, Фэйсбук и прочие, включая всевозможные социальные сети, порождают новые способы получения новых знаний. Ибо они рождают варианты, созданные коллективно и коллективно же одобренные. Некоторые мемы, случайно возникшие, становятся столь популярными, что войдут в мировую сокровищницу литературных, живописных и прочих шедевров. И это настоящее народное творчество, у которого нет индивидуального автора. Авторское право нуждается здесь в корректировке.
И наконец, построение и исследование искусственных миров может помочь в осмыслении известных споров среди философов (и частично, физиков и психологов), обострившихся после появления теории квантовой механики. См.: например, недавно вышедшую книгу Петренко и Супруна (Петренко В.Ф., Супрун А. П. (2017).) Сомнения относительно объективности окружающего мира разгорелись с новой силой
Список источников
1.Луман Н. (1999) «Теория общества», в сб. Теория общества, М. КАНОН-пресс Ц. стр. 196-235.
2.Луман Н. (2005) «Эволюция» Пер. с немецкого, ЛОГОС, 256 стр.
3.Люгер Ф. Джордж (2003) Искусственный интеллект. Перевод с четвертого издания. Изд. Вильямс. 863 стр.
4.Макаров В.Л. (2006) Получение нового знания методом компьютерного моделирования. Книга «Искусственный интеллект. Междисциплинарный подход.» Москва, ООО «ИИнтеЛЛ» 2006.
5.Макаров В.Л. Бахтизин А. Р. Социальное моделирование - новый компьютерный прорыв (Агент - ориентированные модели). Изд. «Экономика», Москва, 2013.
6.Петренко В.Ф., Супрун А.П. (2017) Методологические пересечения психосемантики сознания и квантовой физики. Нестор-История, Москва, Санкт Петербург, 2017.
7.Тапскотт, Дон. "Электронно-цифровое общество. Плюсы и минусы эпохи сетевого интеллекта", (1999). Пер. с анг. 1996 года.
8.Arrow K. J. (1951) Social Choice and Individual Values. John Wiley and Sons.
9.Bartle Richard (2003) Designing Virtual Worlds.
10.Mascaro, Steven, Korb, Kevin B., Nicholson, Ann E.
11.Woodbery, Owen (2010) "Evolving Ethics: The New Science of Good and Evil"
12.Imprint Academic: Exeter, Devon UK. Castronova, Edward (2005) Synthetic Worlds. Business and culture of online games. The University of Chicago Press, 2005.
13.Conway J. (1970) “The Game of Life”. Journal “Scientific American”.
14.Epstein Joshua M. (2005) “Remarks on the Foundations of Agent-based Generative Social Science” SEI Working Paper (Santa Fe Institute).