人工社会 artificial society

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（或宏观）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。

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。这个问题为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 进化算法（EA）， 遗传算法（GA）， 遗传编程 genetic programming（GP）， 模因编程 memetic programming（MP） ， 基于主体模拟 agent based model和元胞自动机（CA）。

对于许多人而言，人工社会是跨学科研究中许多其他传统领域的交汇点，例如语言学、社会物理学、数学、哲学、法律、计算机科学、生物学和社会学。在这些领域中，异常的计算和理论方法会在其本国学科内引起争议的可以讨论。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，人工生命技术在社会学主流中越来越被接受。

在这些领域中，异常的计算和理论方法会在其本国学科内引起争议的可以讨论。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”。

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/）。