Magyar Tudomány, 2007/09 1171. o.

A jövrl a jelenben



MULTIÁGENS SZIMULÁCIÓ:

A TÁRSADALOMTUDOMÁNYI

KÍSÉRLETEZÉS ESZKÖZE


Vág András


wifig yahoo.com



Az ágensek jó ideje fontos szerepet játszanak a mesterséges intelligencia kutatásokban, emellett a különféle egyéb szimulációs módszerek között folyamatosan növekszik jelentségük a jövkutatásban is. Az ágens alapú modelleket az ún. „elosztott mesterséges intelligencia” technológiájának megteremtése tette lehetvé. A gondolat lényege, hogy a mveletvégzés, a gondolkodás és irányítás nem egy centrumban, hanem több helyre szétosztva, többnyire hálózatban történik. Ennek az ötletnek a megvalósulásai a multiágens rendszerek. Az a tény, hogy a kutatók már jó ideje feszegetik a statisztikai változókra és táblázatokra alapozott szociológia és az idsorokra és egyensúlyi modellekre alapozott közgazdaságtan határait, valamelyest megkönnyíti az ilyen kezdeményezések szakmai fogadtatását. Az 1. ábra segít a módszer elhelyezésében a különféle szakterületek között (Davidsson, 2002).

Multiágens rendszerekrl beszél a szakirodalom akkor, ha egy modell több ágensbl épül fel. A multiágens modellek általában az alábbi fbb sajátosságokkal rendelkeznek: (1) nincs központi irányítás, az ágensek nem kapcsolódnak semmilyen centralizált vezérléshez; (2) minden egyes ágens korlátozott információval vagy problémamegoldó kapacitással rendelkezik, így minden egyes ágens „nézpontja” korlátozott; és (3) a környezeti adatok is decentralizáltak. A multiágens modellekben gyakorlatilag több száz, ezer vagy akár millió ágens „él” egymással szimultán kölcsönhatásban. Ez a (4) folyamatos kölcsönhatás a multiágens modellek mködésének további jellemzje. Az ágensek kölcsönhatásai alkotják a modell struktúráját. A szakirodalomban legtöbbször külön kezelik az ágensek mködésének és az együttmködések hálójának specifikációját. A publikációkban az elméleti konstrukcióra, a pontos modell-leírásra – vagyis hogy a modell minél jobban feleljen meg a valóságnak – nagyobb hangsúlyt helyeznek a kutatók, mint az ágensek intelligenciájának növelésére és a bonyolult kognitív folyamatok szimulációjára.

A társadalmi viselkedést szimuláló multiágens modellek mködésének további jellemzinek ismertetése eltt vessünk egy pillantást a 2. ábrára. A kép egy fiktív multiágens modell alapvet elemeit mutatja. Bal oldalon az ágensek mozgástere látható, egy lokális „világ”, amelyben különféle ágensek (például: férfiak és nk) mozognak. Az ágensek viselkedését a beépített függvények irányítják. Az ágensek egymással is kapcsolatba kerülnek, amit az ábrán vonalak jelölnek. A modellekben az egyes ágenstulajdonságok idpillanatról idpillanatra lépve „állítódnak be”, a szimuláció tehát az események történetét állítja el. Minden idpillanatban az összes ágens érzékeli a korábbi idpillanatban képzdött „ingereket” mint függvénybemeneteket, és elállítja a „reakciókat”, vagyis a függvénykimeneteket a következ idlépés számára.

Modellek készítéséhez mködési leírások, szabályok szükségesek. Ezek tetszleges koncepciók, létez jogszabályok, a labdarúgás szabályai (például a népszer robotfoci-mérkzéseken) vagy egyéb társadalmi elméletek és törvényszerségek lehetnek. Mindezek kvantifikált módon – mint függvények vagy adatok – jelennek meg az ágensek és a környezet mködésében. Az elméletek a pszichológia, a szociológia, a közgazdaságtan, az ökológia stb. körébl származnak. A korábban bevált vagy éppen ellenrizni kívánt elméletek és koncepciók érvényességét, látókörét bvíti a multiágens szimuláció azzal, hogy különféle feltételek és individuális viselkedések mellett lehet azokat kipróbálni. Ráadásul úgy, hogy a modell néhány további „szolgáltatást” is nyújt a felhasználónak, mint például az emergens jelenségek szimulációját. Ki lehet így próbálni például azt, hogy mekkora és milyen az a „viselkedési tér” (a modell változóinak idsorai különféle indulófeltételek mellett), amelyben a szimulált világ jelenségei lejátszódnak, más szóval társadalomtudományi kísérleteket lehet végezni a számítógép segítségével.

A multiágens modellezés egyik nagy elnye az emergencia – az új megjelenése a régi struktúrában – szimulálásának képessége. A számításon alapuló emergencia a helyi, individuális viselkedésekbl kialakuló új, csoportos viselkedési formák megjelenésével kapcsolatos, mint például a tömeg mozgása és a káosz. A termodinamikai emergencia a káoszból, a „zajból” létrejöv rendezettséggel foglalkozik, mint például az élet létrejötte. A modellhez viszonyított emergencia olyan folyamatokat ír le, amelyekben az egyedeknek a rendszerhez való alkalmazkodás érdekében meg kell változtatniuk saját viselkedésüket. Ez az értelmezés az evolúciós változások szemléltetésére alkalmas. Bizonyított ugyanis, hogy viszonylag egyszer szabályok szerinti mködés is különféle aggregált hatásokat (új jelenségeket) hoz létre. Ez történik például a viselkedési normák evolúciójának szimulációja esetében is, ami egyébként az ágens alapú modellezés egyik népszer területe.

A futási eredmények megjelenítései és értelmezései több szempontban különböznek a különféle egyenletekre épül vagy rendszerdinamikai elven mköd hagyományos modellektl. A folyamatok általában a számítógép képernyjén mozgásukban láthatók, egyszerbb esetekben, például mint egy négyzetes „világban” történ különféle ágenstevékenységek (szétterjedések, diffúz folyamatok, struktúraképzdések stb.), bonyolultabb (például ökológiai) modellekben pedig mint az adott geográfiai terület jellegzetességeinek mozgásai színekkel vagy szimbolikus alakzatokkal bemutatva.


Mesterséges társadalmak


A szimuláció általában, és az ágens alapú modellezés különösen – a dedukció és az indukció mellett – a tudomány harmadik módszerének tekinthet (Axelrod – Tesfatsion, 2005). A tudósok a dedukciót arra használják, hogy feltételezésekbl elméleteket építsenek, az indukciót pedig arra, hogy az empirikus adatokban mintázatokat fedezzenek fel. A szimuláció nem bizonyít általános elméleteket, hanem adatokat állít el az induktív elemzés számára. A szimulált adatok – szemben a tipikus indukcióval – pontosan specifikált feltételezésekbl származnak, vonatkozzanak azok akár egy tényleges, akár egy tervezés alatt lév rendszerre. Következésképpen a szimuláció mind alkalmazásaiban, mind céljaiban különbözik a dedukciótól és az indukciótól. A szimuláció – ellenrzött számítógépes kísérletek révén – a rendszerek mélyebb megértését teszi lehetvé.

A társadalomtudomány régóta keresi a választ arra a kérdésre, hogy az egyének interakciói miként hozzák létre a társadalmi szinten értelmezett történéseket, másképpen fogalmazva: miképpen kapcsolódik össze a mikro- és makroszint. Sem a politikai, sem a gazdasági rendszerek megértéséhez általában nem elegend az önálló, az egymástól elszigetelt résztvevk cselevéseinek leírása és magyarázata, hanem az egyének kölcsönös kapcsolatait is be kell vonni a vizsgálódás körébe. Ezen keresztül arra a régi problémára lehet választ kapni, hogy miként jön létre az individuumok viselkedéseibl és kölcsönhatásaiból valami társadalmi szempontból új, valami másfajta csoportos jelenség, mint ami eddig volt, vagyis miként lesz több az egész, mint a részek összege. (A hagyományos társadalomelméletek adósak maradtak a társadalmi változások olyan magyarázataival, amelyekben az egyének kölcsönös interakcióinak is szerepük van.) A társadalmi jelenségek számítógépes szimulációját a tárgyalt kontextusban röviden „mesterséges társadalomnak” nevezik.

A szakkönyvekben a mesterséges társadalmak bemutatása szinte kivétel nélkül az ún. kollektív viselkedés (amikor az egyedek viselkedését szomszédai irányítják a közös minta irányába) szimulációjával kezddik. Az egyik leggyakrabban idézett példa ebbl a körbl Thomas C. Schelling etnikai szegregációs modellje, amelyben a szerz a családok lakásválasztási szokásait vizsgálta az USA néhány városában. A vizsgált idszakban (1970-es évek eleje) már a növekv etnikai tolerancia volt jellemz Amerikára. A modell kiinduló feltételezése az volt, hogy ha a szomszédok brszíne számít a lakásválasztásban, akkor – még ha az egyének tolerálják vagy egyenesen támogatják az integrációt – is kialakul az etnikai szegregáció. Az ágenseket úgy programozták, hogy „saját” környezetükbe költözzenek, ha nem „elégedettek” környezetükkel. Akkor „elégedettek”, ha adott sugarú körben szomszédaiknak legalább x %-a velük egyez „brszín”. Ha egy fehér ágens új helyre költözött, ezzel megnövelte a fehérek arányát az új helyén, és elköltözésre késztetett egy fekete ágenst. A program futásakor – a kiinduló paraméterektl függen – elbb-utóbb beállt egy stabil állapot, vagy instabil maradt, és az ágensek örökösen „költöztek” (3. ábra). Az eredmény egyértelmen azt jelezte, hogy már kismérték intolerancia is létrehozza a szegregációt (Schelling, 1971). A „mikromotivációkkal magyarázott makrojelenségek” (Schelling, 1978) szimulációja – amire Schelling modellje jó példa – egyre népszerbbé vált, és a módszert folyamatosan fejlesztik és adaptálják különféle területekre.

Ilyen népszer alkalmazási terület az evolúciós modellek különféle interpretációi is. Az eljárások lényege, hogy utánozzák a biológiai vagy kulturális evolúciót, amihez például genetikus algoritmusokat használnak, mutációkat generálnak, kiválasztódást szimulálnak, új tulajdonságokat vezetnek be, és így tovább. Az evolúciós modellezés a társadalomtudományok körében is folyamatosan terjed, és gazdaságtudományon belül már önálló irányzattá kezd válni az ún. „ágens alapú gazdaságtan” (Evolúciós modellek…, 2001).


Multiágens szimuláció a jövkutatásban


A fentiek alapján nem meglep, hogy a multiágens modellek megjelentek az elrejelzési módszerek eszköztárában is. A multiágens modelleket elssorban azért lehet kiválóan alkalmazni az elrejelzés-készítésben, mert az ágensek összetett, a változásokra reagálni képes szubjektumokat reprezentálnak. Az ágensekkel oly módon jeleníthetk meg, modellezhetk egyes társadalmi viselkedéstípusok, ahogy azok megadott képességeikkel, tanulásukkal, döntéseikkel és tevékenységükkel formálják a saját, a többi ágens és a környezet jövjét. Humán környezetben a jövbeli pályák kiszámítása csak valószínségi alapon történhet, és a helyzettl függen különböz mértékben jelenik a meg a modellben (és a valóságban is) a véletlen. A jöv anticipációja és ennek beépítése a döntési algoritmusokba a kognitív ágensek szociális tevékenységeinek, például a versengésnek és az együttmködésnek lehetséges eszköze.

A modellekben szerepl egyes ágensek különféle társadalmi-gazdasági-politikai szereplket reprezentálhatnak. Az ágensek lehetnek egyének, családok, szervezeti egységek, szervezetek és államok is. Az egyén jövbeli viselkedésének szimulációja mentális mködésének interpretációján alapul. A modellépítés során ehhez számos feladatot kell megoldani, például az egyedi döntési folyamat és a környezet megfelel interpretációját. Az egyének és a családok (háztartások) viselkedését szimuláló multiágens modellek mködéséhez az elméleti alapokat elssorban a pszichológia nyújtja, de megjelennek a fogyasztásszociológia és a marketing elemei is. Nagy hagyománya van a szervezetek bels mködése, a termelfolyamatok és gyártósorok szimulációjának is. Az ágensmodellek építi e korábbi modellekre és a szervezetelméletekre támaszkodnak. A szervezetek multiágens szimulációja alkalmával a koordináció és kooperáció különféle aspektusai jelennek meg. A szervezetek egymás közötti kapcsolatai elssorban a cégek piaci viselkedését szimuláló multiágens modellekben jelennek meg. Ezekben az esetekben is viszonylag könny megtalálni az elméleti és empirikus alapokat a közgazdasági szakirodalomban. A piac multiágens szimulációi során számos olyan publikáció jelent meg, amely egy elméleti modellt tesztel, és ezzel a mesterséges társadalmakhoz hasonlítanak. A geográfia és az ökológia szinte „adja magát”, mivel a térbeli változásokat szimuláció közben, a képernyn láthatjuk. Több, kifejezetten ökológiai problémák elrejelzésére alkalmas, multiágens elven mköd szoftvert fejlesztettek az utóbbi években, amelyekkel hatékonyan lehet a témával foglalkozni. Az ágens alapú ökológiai modellek aránya, a többi ökológiai modell mellett, lassan, de biztosan növekszik. Sajátosságuk, hogy nem „tisztán” ökológiai modellek, hanem összekapcsolódnak egyéb jelenségekkel, kérdésfeltevésekkel (például: földhasználattal, környezetvédelemmel, természeti katasztrófákkal stb.). A földhasználat idbeli változásaival kapcsolatos modellek a legelterjedtebbek közé tartoznak, mivel kifejezetten alkalmasak heterogén feltételek mellett megvalósuló komplex térbeli interakciók reprezentációjára és decentralizált döntések modellezésére. Bizonyos, hogy a következ évtizedekben az ágens alapú társadalomszimulációt egyre elterjedtebben használják majd nemcsak a kutatólaboratóriumokban, hanem egyszersége és vizualitása miatt a participatív jövkutatásban és az oktatásban is.


Kulcsszavak: multiágens szimuláció, társadalomtudomány, gazdaság, ökológia, modellezés


IRODALOM

Axelrod, Robert – Tesfatsion, Leigh (2005): A Guide for Newcomers to Agent-Based Modeling in the Social Sciences. http://www.econ.iastate.edu/tesfatsi/abmread.htm

Davidsson, Paul (2002): Agent Based Social Simulation: A Computer Science View. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 5, 1, http://jasss.soc.surrey.ac.uk/5/1/7.html

Hideg Éva (szerk.) (2001): Evolúciós modellek a jövkutatásban. AULA, Budapest

Schelling, Thomas C. (1978): Micromotives and Macrobehavior. Norton, New York

Schelling, Thomas C. (1971): Dynamic Models of Segregation. Journal of Mathematical Sociology 1, 1, 1–14.

Wilensky, Uri (1998): NetLogo Segregation Model. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/models/Segregation . Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University, Evanston, IL.

1. ábra • A multiágens modellek és mködésük

2. ábra • Egy multiágens modell (mesterséges társadalom) elemei

3. ábra • Schelling szegregációs modellje (Forrás: Wilensky, 1998)


<-- Vissza a 2007/09 szám tartalomjegyzékére


<-- Vissza a Magyar Tudomány honlapra


[Információk] [Tartalom] [Akaprint Kft.]