Cтраница 2
Понятие автономного агента предполагает наличие у него различных режимов функционирования, переходы от замкнутости к открытости и наоборот. С одной стороны, автономия агента означает его ( хотя бы периодическую) независимость от среды, т.е. отсутствие входов. Точнее, входные воздействия не столько определяют поведение автономного агента, сколько являются лишь пусковыми факторами, инициализирующими различные стратегии поведения. [16]
По нашему мнению, особые перспективы в плане современного развития теории интеллекта имеют социокультурный и генетический подходы. Выготского может трактоваться как одна из первых попыток раскрыть коммуникативную ( семиотическую) природу естественного интеллекта. Она может успешно применяться при обосновании и разработке социального подхода в ИИ, основанного на взаимодействии автономных агентов. Пиаже обеспечивают исходные предпосылки для построения единой теории интеллекта как сложной, открытой, самоорганизующейся динамической системы с элементами формализации интеллектуальных процессов. Заметим, что при рассмотрении интеллекта как открытой системы речь идет о моделировании не только чисто интеллектуальных ( читай, рациональных) процессов, но и эмоционапьных, интенцио-нальных, волевых процессов. Античная психологическая триада интеллект-чувства-воля возрождается и наполняется новым смыслом в эпоху искусственных агентов. [17]
В ранние годы ИИ были популярными споры на тему: Может ли машина мыслить. Аналогично, распространение концепции агентов в современном научном сообществе, привело к появлению таких вопросов как: Что такое автономный агент. Чем отличаются агенты от обычных компьютерных программ или манипуляционных роботов. В чем состоит различие между интеллектуальным агентом и экспертной системой. [18]
Суть новаторских, далеко опередивших свое время, идей А.А.Богданова заключается в том, что он не только раскрыл содержание понятия системы ( комплекса), но и предложил механизмы ее формирования. Эта сеть процессов производства составляющих и понимается под организацией системы, тогда как структура есть особый пространственно-временной образ ( паттерн) произведенных составляющих. Иными словами, система рассматривается не как нечто застывшее, а как процесс постоянных преобразований, связанных с непрерывной сменой состояний равновесия. Этот процессуальный взгляд на организацию сложных систем, предполагающий все большую полноту функционального использования их свойств и структур, можно считать краеугольным камнем теории MAC как эволюционирующих систем с активными, автономными агентами. [19]
Недавно были разработаны и другие модели, чтобы охватывать более реалистичные свойства людей и их экономических взаимодействий. Такие мультиагентские модели, часто исследуемые с помощью компьютера, поддерживают гипотезу о том, что наблюдаемые характеристики финансовых цен, описанные в главе 2, типа негауссовских толстых хвостов распределений приращений, непредсказуемость, большей частью, исходов, кластеризованной и чрезмерной волатильности, может эндогенно результировать из взаимодействия между агентами. Это относительно новая область исследований, возглавляет которую, в частности, Институт Санта-Фе в Нью-Мексико [8, 18] и развиваемая теперь во многих других учреждениях во всем мире, рассматривает рынки, как комплексные эволюционные адаптивные системы, населенные ограниченно рациональными агентами, взаимодействующими друг с другом. Проблема бара Эль-Фарола и миноритарные игры, обсуждавшиеся ранее - это примеры такого общего класса моделей. Сейчас мы кратко рассмотрим некоторые репрезентативные работы, чтобы проиллюстрировать разнообразие, мощь и ограничения таких подходов. Эти агентские модели обязаны большой интеллектуальной работе Герберта Саймона ( Herbert Simon) [379], чье понятие ограниченная рациональность, появившееся на пересечении экономики, психологии и информатики, является основой, на которой стоит большая часть литературы о поведенческой экономике. Основная задача этой исследовательской школы в приложении к экономическому моделированию [2] состоит в понимании того, почему наблюдается некоторая глобальная регулярность, развивающаяся и сохраняющаяся, в децентрализованных рыночных экономиках, несмотря на отсутствие нисходящего планирования и управления, типа торговых сетей, социальных денег, рыночных протоколов, деловых циклов и общее принятие технологических новшеств. Задача в том, чтобы конструктивно продемонстрировать, как такая глобальная регулярность могла бы вырасти снизу вверх, через повторяющиеся локальные взаимодействия автономных агентов. [20]