Читать «Критическая масса, как одни явления порождают другие» онлайн - страница 304

Предположим, что мы наблюдаем, как наши модельные агенты начинают вдруг лихорадочно «складывать» целые горы сахара, после чего задаем самый тупой вопрос: «А что происходит?» Сможем ли мы догадаться, что будут делать агенты, исходя из простых правил, которые мы сами задали им в исходном состоянии? Думаю, что мы не можем этого предсказать. Разумеется, позднее в модельной системе «что-то» произойдет. Проблема заключается в том, можем ли мы связать это «что-то» с чем-то подобным, но происходящим в гораздо более сложной системе, например, на бирже или в политической системе?³

В 1996 году Аксельрод и его коллега Майкл Коэн предложили Акстеллу и Эпштейну сравнить возможности их модели распространения культуры и Шугарскэйпа и проверить, дают ли эти две очень разные модели одинаковые результаты при решении эквивалентных задач. Последнее условие подразумевает, что при моделировании учитывается одинаковое количество культурных особенностей и штрихов при одинаковых размерах и форме решетки. Подчеркнем, что это ограничение лишь вводит одинаковые начальные условия, но вовсе не означает идентичности результатов самих моделей, поскольку в них используются разные правила взаимодействия.

Результаты такого сравнения оказались обнадеживающими, так как обе модели приводили к одинаковому числу конечных устойчивых состояний при варьировании культурного разнообразия и размеров решетки.

В настоящее время с моделью Шугарскэйп связано много амбициозных планов. Например, в рамках так называемого Проекта-2050, разрабатываемого совместно Институтом Брукинга, Институтом Санта-Фе и Институтом мировых ресурсов (World Resources Institute, Washington, D. С.), предполагается разработка рекомендаций по политике в области демографии, использования природных ресурсов, эмиграции, экономики и т.д. с целью обеспечения так называемого устойчивого развития человечества. Разумеется, решение столь масштабной задачи потребует создания гораздо более сложной и многофакторной модели. Интересно, что на этом уровне компьютерного моделирования не имеет смысла даже сравнивать сложность исследуемых социальных и физических систем, не говоря уже о проведении прямых аналогий, как это делалось. Однако можно ожидать, что в поведении даже самых усложненных и утонченных социальных систем неизбежно обнаружится физическое ядро, т. е. некая явная особенность коллективного поведения, которая вновь напомнит нам о фазовых переходах, степенных законах распределения и других явлениях, возникающих во множестве задач похожего типа. Более простые модели выявляют такие особенности быстрее и нагляднее.

Многие социологи с надеждой смотрят в будущее, полагая, что именно компьютерное моделирование станет магистральным направлением развития их науки. Шугарскэйп является всего лишь одной из многих разработанных в последние годы систем компьютерного моделирования, основанных на подходе «снизу вверх». Под этим термином стали понимать самые разные работы, в которых социальные структуры, организации, коллективное поведение и традиции определяются и изучаются на основе представлений на низшем уровне, т. е. на уровне взаимодействия отдельных личностей. Иногда этот метод называют «моделированием на агентах», и выше мы уже приводили множество примеров его успешного применения для анализа роста фирм, организации торговли, движения пешеходов и т. п. Метод находит самые разные применения, например, недавно такое моделирование было очень успешно использовано при организации туристических маршрутов в Национальном парке Гранд-Каньон, позволив разработать новое высокоэффективное и рациональное расписание экскурсий.