WWW.KNIGI.KONFLIB.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

 
<< HOME
Научная библиотека
CONTACTS

Pages:     | 1 || 3 | 4 |

«© 2005 г. А.А. ДАВЫДОВ КОМПЬЮТАЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ ДАВЫДОВ Андрей Александрович - доктор философских наук, главный научный сотрудник ИС РАН. Введение. ...»

-- [ Страница 2 ] --

Свойства и отношения в Artificial social systems. В компьютационной теории используются свойства и отношения социальных систем, выделяемые в частных теориях социальных систем, разработанных в рамках социально-инженерной, гуманитарной, естественно-научной и математической парадигм, а также в частных теориях социальных систем, выделенных по "вертикали" и "горизонтали" социума. Они могут быть реализованы в компьютерной системе с помощью компьютационных средств.

Структура Artificial social system: иерархические и неиерархические взаимодействия Multi-Artificial Social agents, и "выходы" — множество взаимосвязанных искусственных системообразующих элементов - искусственных результирующих систем.

Примеры иерархических структур Artificial social system - структуры "нейронных сетей" со скрытыми слоями классов Radial basis function, Jordan and Elman networks, Reccurent networks, Generalized feedforward networks, Multilayer perceptrons, Self-organizing feature maps, Time lagged recurrent networks и др., основанные на "нечеткой" логике «т.д.

Законы функционирования Artificial social system. Примеры таких законов классы "Life", "Weighted Life", "Larger than Life", "Generations", "Weighted Generations", "Vote for life", "Rules tables", "Cyclic CA", "1-D binary CA" и др. в клеточных автоматах [34], стратегии компьютерного обучения "нейронных" сетей, например, прямого и обратного распространения ошибки, обучения без учителя, генетические и эволюционные алгоритмы обучения и т.д., логические, эмоциональные и иные законы Artificial Intelligence [30-33].

Компьютационные средства компьютационной теории социальных систем.

Имитационные парадигмы. Парадигмы компьютерного имитационного моделирования - это Equation-Based Modeling, Neuro-Based Modeling, Artificial IntelligenceBased Modeling и Multi-Agent-Based Social Simulations (MABSS), предназначенные для моделирования фрагментов [35] социальных систем.

Парадигма Equation-Based Modeling служит моделированию детерминистских количественных свойств и отношений в социальных системах. Парадигма основана на Digital Computing (численных "вычислениях") и Hard Computing ("жестком" вычислении). В рамках данной парадигмы используются стандартные языки программирования, например, C++, множество численных математических методов, например, классические методы системной динамики Дж. Форрестера [36], социодинамики В. Вайддиха, численные методы, реализованные в системе имитационного моделирования Simulink пакета MatLab [37] и т.д.

Парадигма Neuro-Based Modeling предназначена для моделирования процессов обучения, оптимизации, адаптации в социальных системах. Основана на достижениях нейрокомпьютерной науки, в частности, на Neuro Computing (нейро "вычислениях"), "мягких вычислениях" [38], Computational Learning Theory (COLT) (компьютационной теории обучения) [39]. В рамках этой парадигмы используются генетические алгоритмы обучения, алгоритмы эволюционных стратегий и т.д. [40], получили распространение компьютерные системы BrainMaker, NeuroShell, NeuroSolutions, STATISTICA Neural Networks и др.

Парадигма Artificial Intelligence-Based Modeling предназначена для моделирования Artificial Social Intelligence (искусственного социального интеллекта) - возникновения (исчезновения) и функционирования знаний, смыслов, символов, эвристических правил и т.д., процессов обучения в Artificial social systems и моделирования Distributed Social Artificial Intelligence (распределенного социального искусственного интеллекта) - распределения общей совокупности Artificial Social Intelligence по искусственным социальным агентам [41]. Используются языки программирования искусственного интеллекта, например, LISP и PROLOG. Основана на когнитивных вычислениях, эмоциональных и "мягких" вычислениях, используются некоторые методы COLT и методы AI, в частности, вероятностные рассуждения, рассуждения на примерах, различные логики, эвристические стратегии и т.д.

Парадигма Multi-Agent-Based Social Simulations (MABSS) нацелена на моделирование логических и количественных взаимодействий между Artificial Social Intelligence agents и дискретных состояний Artificial Social Intelligence agents. Здесь используют стандартные языки программирования общего пользования, например, C++, Java, специализированные языки многоуровневого имитационного моделирования социальных систем, например, SWARM, MIMOSA, SDML и др. Данная парадигма основана на контекстуальном вычислении, символьных вычислениях и др.; используются методы пороговой логики, темпоральной логики, математической статистики.

В MABSS используют множество компьютерных систем. Так, Р. Тобиас и К. Хофманн [42] проанализировали компьютерные системы RePast, Swarm, Quicksilver, VSEit, AgentSheets, Ascape, Breve, Cormas, ECHO, JADE, Madkit, MAGSY, MASON, MIMOSE, NetLogo и др. и установили, что на множестве выделенных критериев лучшей сегодня в парадигме MABSS является компьютерная система RePast (Recursive Porous Agent Simulation Toolkit), разработанная на языке программирования Java департаментом Social Science Research Computing Университета Чикаго.

Автор изучил демо-версии перечисленных компьютерных систем. Каждая из них имеет достоинства и недостатки, которые проявляются при компьютационном описании конкретной социальной системы и проведении конкретного имитационного моделирования, особенно на стадии анализа полученных имитационных данных. Однако, в целом, они эффективно дополняют друг друга. Кроме того, эти компьютерные системы имеют открытую архитектуру: наряду со встроенными библиотеками моделей с десятками готовых типовых имитационных моделей пользователь может сам запрограммировать нужную модель. В целом, для эффективного компьютационного описания Artificial social system, имитационного компьютерного моделирования и анализа его результатов целесообразно пока использовать не одну, а одновременно несколько компьютерных систем.



Прототипом компьютерной системы для разработки Artificial social systems, имитационного моделирования и эмпирического анализа полученных результатов в настоящее время может являться пакет MatLab (версия 6.5 и выше) [37]. В нем реализована обширная, простая и удобная система имитационного моделирования Simulink, где с помощью готовых элементных "блоков" можно создать нелинейные иерархические модели, включать в модель эмпирические данные, использовать парадигмы Equation-Based Modeling, Neuro-Based Modeling, MABSS, например, клеточные автоматы и "нейронные" сети, основанные на "нечетких" множествах, темпоральной (временной) логике, пороговой логике, осуществлять анализ данных с помощью современных методов, в частности, фрактального анализа [16], вейвлет-анализа [43] и т.д. Однако пакет MatLab в настоящее время не позволяет в полной мере реализовать Artificial Intelligence.

Поскольку каждая из рассмотренных парадигм предназначена для моделирования одного фрагмента социальной системы, то для реализации общесистемного критерия целостности [44] в имитационных моделях Artificial social systems используются одновременно несколько парадигм, в частности, Multi-Agent-Based Social Simulations и Artificial Intelligence-Based Modeling, например, имитационные модели доверия Multi-Artificial Social agents, основанные на репутации и конфиденциальности [45].

Имитационные модели. В компьютационной теории социальных систем используются такие классы имитационных моделей Artificial social systems, как Artificial social models, Social-scientific models (Socio-cognitive models и Socio-concrete models), Prototyping for resolution [46] и т.д. Кратко охарактеризую некоторые из них.

Artificial social models предназначены для выдвижения принципиально новых теоретических гипотез. При этом, как правило, используются не реальные эмпирические данные, а формальные компьютационные модели Computer Science, например, Artificial Life (искусственной жизни) - клеточные автоматы, квантовые автоматы, "нейронные" сети, компьютерные модели самоорганизации, сложности, детерминированного хаоса и т.д., а также компьютационные модели Artificial Intelligence.

Socio-cognitive models. Компьютерные модели данного класса предназначены для проверки классических частных теорий социальных систем гуманитарной парадигмы. Примеры здесь - компьютерные модели, разработанные для проверки теорий Т. Парсонса, Н. Лумана, Э. Дюркгейма, а также модели Artificial Intelligence, например, анализируемые в [30-33].

Socio-concrete models служат выявлению законов строения и функционирования конкретных социальных систем. Эти модели основаны на данных государственной и ведомственной статистики, опросов общественного мнения, экспертных опросах, прямом наблюдении и т.д.

Models Solving problems. Компьютерные модели данного класса предназначены для разработки управленческих рекомендаций, для управления социальной системой. Их используют в деятельности персонала и менеджеров компаний, в компьютерных системах Data Mining (добыча знаний), с обзором которых можно ознакомиться в монографии автора [16], а также в компьютерных системах поддержки принятия управленческих решений [47].

Multi-simulation (множественное имитационное моделирование) включает одновременное и параллельное моделирование на множестве имитационных моделей, например, клеточных автоматов и "нейронных" сетей. Одни модели можно реализовать на клеточных автоматах, другие на "нейронных" сетях и т.д. Разновидность Multi-simulation - многоуровневое иерархическое моделирование, где одновременно на различных иерархических уровнях функционируют несколько имитационных моделей. Для проверки адекватности результатов имитационного моделирования в рамках Multi-simulation используется процедура Model-to-Model Analysis (сравнение результатов, полученных с помощью разных моделей, использование результатов одной модели в другой модели и т.д.) [48].

Social Software Engineering (инженерия социального программного обеспечения) [49] представляет собой итеративную процедуру: программируется компьютерная система, затем проводятся эмпирические исследования и компьютерные эксперименты с использованием данной системы. По их результатам меняют компьютерную систему. Процесс продолжается до тех пор, пока функционирование компьютерной системы не будет отвечать заданным критериям, например, позитивизма, реализма, конвенционализма, интерпретивизма, компьютивизма и т.д., используемым в Computational sociology для валидизации теорий. Разработка такой системы является методом создания компьютационной теории социальных систем.

Возможности компьютационной теории социальных систем. Опыт [24] показывает, что процесс компьютационного описания - эффективный метод изучения социальной системы, поскольку здесь необходимо основываться на принципе конструктивности, принятом в Computational Sociology. Согласно ему теоретическое понятие или теория в целом должны быть реализованы с помощью какого-либо языка программирования и определенной модели (моделей) в функционирующей компьютерной системе. Данный критерий позволяет избежать методологических проблем, встречающихся при описании частных теорий социальных систем в рамках гуманитарной парадигмы, например, "разрыва" между теорией, эмпирикой и практикой, и позволяет полнее реализовать принципы системного мышления [5, 7] в изучении социальных систем: междисциплинарность, целостность, множественность, одновременность и т.д.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |