人工社会

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人工社会 （Artificial society）是用于社会分析中计算机模拟的基于特定主体的计算模型。 它主要涉及复杂系统 Complex Systems、涌现 emergence、蒙特卡洛方法 Monte Carlo method、计算社会学 computational sociology、多主体系统 Multi-agent system和演化编程 evolutionary programming等主题。尽管概念很简单，但人们却花了一段时间才提出这一概念。复杂的数学模型无论以前还是现在都很普遍地存在着，而这看似简单的模型却在二十世纪四十年代后期才发展起来，并随着微型计算机的出现而真正加快了发展速度。


概述

人工社会旨在构建由叫做“主体 agent”的计算单元组成的并行仿真模型，以模拟现实中的各种现象。人工社会主要用于研究涌现过程，也就是从社会系统中底层（微观）行为发展出高层（宏观）行为的过程。


基于主体建模的历史可以追溯到冯·诺依曼机 Von Neumann Machines，其概念是有一种能够自我复制的机器。该机器将按照精确详细的指示制作一个自己的复制品。约翰·冯·诺依曼 John von Neumann的朋友斯坦尼斯拉夫·乌兰姆 Stanislaw Ulam也是一位数学家，后来对该概念进行了扩展，他建议将机器构建在二维平面上，作为网格的格子集合。 这个想法反过来启发了von Neumann这位初始提出者，使其进一步改进想法，并创造了第一个元胞自动机 Cellular Automata。

关于这个机器的一些想法，可以参考自复制自动机理论 Theory of Self-reproducing Automata。


随后数学家约翰·何顿·康威 John Horton Conway取得了进一步的发展，设计了著名的康威的生命游戏 Conway's Game of Life。与冯·诺依曼机 Von Neumann Machines不同，康威的生命游戏 Conway's Game of Life以二维棋盘的形式在虚拟世界中根据极其简单的规则进行操作。


基于主体的模型在社会学建模中的应用，最早是由计算机科学家克雷格·雷诺兹 Craig Reynolds发起。他试图为生物建立主体模型，这种方法后来被克里斯托弗·朗顿 Christopher Langton称为“人工生命 artificial life”。


人工生命这种计算学方法在应用于社会系统分析后，被约书亚·爱泼斯坦 Joshua M. Epstein和罗伯特·阿克斯泰尔 Robert Axtell命名为“人工社会”。[1]最终，人工社会以计算社会学的形式提供了一种新的社会学分析方法。其主要问题是古典社会学的问题，即宏观-微观联系的问题，该问题首先由法国社会学家埃米尔·杜尔克海姆 Émile Durkheim提出，主要描述“社会系统内的个体如何影响宏观社会水平并受到其影响的”。


人工社会已被近期社会学广泛接受为一种有前景的方法，其特征是广泛使用计算机程序和计算机模拟，其中包括 演化算法 evolutionary algorithms（EA）， 遗传算法 genetic algorithms（GA）， 遗传编程 genetic programming（GP）， 模因编程 memetic programming（MP） ， 基于主体的建模 agent based model和元胞自动机（CA）。


对许多人而言，人工社会是很多来自其他更传统领域（如语言学、社会物理学、数学、哲学、法学、计算机科学、生物学和社会学）的学者们，进行跨学科研究的交汇点。从他们的学科传统看，特殊的计算方法和理论方法会引起争议。 作为一个领域，它有争议的历史。 有些人将其称为“实践神学”或“无事实科学”。然而，在最近的科学期刊上发表的人工社会的文章，《人工社会与社会模拟杂志 Journal of Artificial Societies and Social Simulation》和《社会复杂性杂志 Journal of Social Complexity》中显示，多主体建模在社会学主流中越来越被接受。


社会主体

人工社会模型中的每个社会主体可以与相邻的主体（邻居）进行互动。 比方说主体Smith可能会与主体Jones进行过沟通。 主体Smith可能会模仿、感染主体Jones，或与主体Jones玩游戏。


沟通 Conversations

主体沟通并不是指进行闲聊。 这里主体沟通通常是指目标导向的事务处理。 例如，主体Smith想从主体Jones那里买书。 其沟通过程如下图：


实线带箭头是指消息。虚线带箭头是指响应。而三角箭头是过程调用或任务实施。


多主体系统 Multi-agent Systems (MAS)

MAS是包含多个计算主体的计算机系统。其主体是自治的：他们可以控制自己的行为，并且可以在无需人工或其他系统干预的情况下采取行动。计算机科学家对MAS的兴趣首先是由1980年代多处理器计算机的发展推动的，然后是1990年代Internet的迅速扩展。


在1990年代MAS发展之前，计算机对社会现象的模拟主要是使用微积分，或基于方程的建模 equation-based modeling（EBM），包括理性选择理论的效用函数（例如，Coleman 1990）以及宏观社会学和组织模型的系统动力学。在EBM中，模型是一组方程（通常是微分或差分方程），模拟过程需要求解方程（Halpin 1999；Parunak，Savit和Riolo 1998）。许多社会学家对EBM印象是唯一可用的计算机模拟工具。社会模拟被认为是“美国社会学协会”关于数学社会学的一部分。最近有关社会学模拟的调查文章完全忽略了MAS或仅顺便提及了它们（Halpin 1999； Hanneman，Collins和Mordt 1995； Meeker和Leik 1997）。


在人工社会中，模型则是一个多主体系统：一组并行运算且相互通信的自治主体。最早人工社会的实现是托马斯·谢林 Thomas C. Schelling著名的棋盘格模拟种族隔离（1971）。就像其早期谢林的模拟一样，人工社会允许研究人员进行虚拟实验，建立一系列模拟以解决特定的研究问题。模拟过程会激活所有主体，并观察随着主体交互而涌现出的宏观行为。在1990年代，计算机建模技术和计算能力的发展使MAS成为社会学家和经济学家可使用的模拟工具。这种社会仿真方法在计算机科学家中迅速得到了发展，随后便出现了一些论文集（Conte，Hegselmann和Terna，1997；Gilbert和Conte，1995；Gilbert和Doran，1994； Moss和Davidsson，2001；Sallach和Macal，2001；Sichman，Conte和Gilbert，1998），并创建了新期刊《人工社会与社会模拟杂志》（http://www.soc.surrey.ac.uk/JASSS/）。

其他参考资料


参考文献

  1. ↑ Epstein, Joshua M.; Axtell, Robert L. (1996). Growing Artificial Societies: Social Science From the Bottom Up. Cambridge MA: MIT/Brookings Institution. pp. 224. ISBN 978-0-262-55025-3. https://archive.org/details/growingartificia00epst/page/224. 
  • Artificial Societies - by Department of computer science in College of Science of San Jose State University
  • Halpin, Brendan. 1999. “Simulation in Sociology.” American Behavioral Scientist 42:1488-508.[1]
  • Parunak, H. Van Dyke, Robert Savit, and Rick L. Riolo. 1998. “Agent-Based Modeling vs. Equation-Based Modeling: A Case Study and User’s Guide.” Pp. 10-25 in Multi-Agent Systems and Agent-Based Simulation, edited by J. S. Sichman, R. Conte, and N. Gilbert.Berlin: Springer.[2]
  • Hanneman, Robert A., Randall Collins, and Gabriele Mordt. 1995. “Discovering Theory Dynamics by Computer Simulation: Experiments on State Legitimacy and Imperialist Capitalism.” Sociological Methodology 25:1-46.[3]
  • Meeker, Barbara F. and Robert K. Leik. 1997. “Use of Computer Simulation for Theory Development: An Evolving Component of Sociological Research Programs.” Pp. 47-70 in Status, Network, and Structure: Theory Development in Group Processes, edited by J. Szmatka, J. Skvoretz, and J. Berger. Palo Alto, CA: Stanford University Press.
  • Conte, Rosaria, Rainer Hegselmann, and Pietro Terna, eds. 1997. Simulating Social Phenomena. New York: Springer.[4]
  • Gilbert, Nigel and Rosaria Conte, eds. 1995. Artificial Societies: The Computer Simulation of Social Life. London: UCL Press.[5]
  • Gilbert, N. and J. Doran, eds. 1994. Simulating Societies: The Computer Simulation of Social Phenomena. London: UCL.[6]
  • Moss, Scott, and Paul Davidsson, eds. 2001. Multi-Agent-Based Simulation. Berlin: Springer. Sallach, David L. and Charles N. Macal, eds. 2001. Social Science Computer Review Special Issue: The Simulation of Social Agents. Thousand Oaks, CA: Sage.[7]
  • Sichman, Jaime S., Rosaria Conte, and Nigel Gilbert, eds. 1998. Multi-Agent Systems and Agent-Based Simulation. Berlin: Springer.[8]


相关链接


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