Философские проблемы моделирования мультиагентных систем

Мультиагентные системы (МАС) - это технология, основанная на распределенных вычислениях, предназначенная для эмуляции сложного эмерджентного поведения множества агентов на основе различных механизмов обратной связи. Философский интерес к ним связан, во-первых, с когнитивными свойствами отдельных агентов и системы в целом; во-вторых, с возможностями моделирования сложного социального поведения и, возможно, более глубокого понимания социальности как таковой. Главная проблема - в какой степени мультиагентные модели соответствуют моделируемой реальности. Поскольку они представляют собой вычислительные системы, необходимо рассмотреть общую теорию вычислений и их онтологический статус; определить, каким образом вычислительные процессы формируют правилосообразные системы, состоящие из множества когнитивнонагруженных агентов; сделать правдоподобные предположения относительно закономерностей эволюции таких систем в естественных и искусственных условиях. Особое внимание уделяется в статье гипотезе ограниченной рациональности агентов или, что то же самое, их когнитивной ограниченности, что делает необходимым использование аппарата эпистемической логики для формализации процессов в МАС. Полученные результаты дают дополнительные аргументы в пользу известного философского тезиса: высшие когнитивные способности определяются и объясняются сложной социальной организацией их носителей.

1. Аронов и др. 2015 - Аронов И.З., Максимова О.В., Зажигалкин А.В. Исследование времени достижения консенсуса в работе технических комитетов по стандартизации на основе регулярных марковских цепей // Компьютерные исследования и моделирование. 2015. Т. 7. № 4. С. 941-950.

2. Афанасьев 2012 - Афанасьев М.Я. Разработка и исследование многоагентной системы для решения задач технологической подготовки производства. Автореф. дисс. ... канд. тех. наук. - СПб., 2012.

3. Городецкий 2014 - Городецкий В.И. Многоагентная самоорганизация в B2B сетях // XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-214. Москва, 16-19 июня 2014 г. - М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2014. С. 8954-8966.

4. Макаров 2013 - Макаров В.Л. Искусственные общества и будущее общественных наук // Лекции и доклады членов Российской Академии наук в СПбГУП (1993-2013). В 3 т. / сост., науч. ред. А.С. Запесоцкого. Т. 1. - СПб.: СПбГУП, 2013. С. 536-551.

5. Михайлов 2015 - Михайлов И.Ф. Человек, сознание, сети. - М.: ИФ РАН, 2015.

6. Михайлов 2017 - Михайлов ИФ. К общей онтологии когнитивных и социальных наук // Философия науки и техники. 2017. № 2. С. 103119.

7. Новиков, Чхартишвили 2013 - Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексия и управление (математические модели). - М.: Физматлит, 2013.

8. Редько, Сохова 2013 - Редько В.Г., Сохова З.Б. Многоагентная модель прозрачной рыночной экономической системы // Труды НИИСИ РАН. 2013. Т. 3. № 2. С. 61-65.

9. Bechtel 2008 - Bechtel W. Mental Mechanisms: Philosophical Perspectives on Cognitive Neuroscience. - L.: Routledge, 2008.

10. Craver 2006 - Craver C.F. When Mechanistic Models Explain // Syn-these. 2006. Vol. 153. No. 3. Р. 355-376.

11. Eiben et al. 2006 - Eiben A.E., Schut M.C., Vink N. On the Dynamics of Communication and Cooperation in Artificial Societies // Complexus. 2004/2005. Vol. 2. No. 3-4. Р. 152-162. DOI: 10.1159/000093687

12. Fagin et al. 1995 - Fagin R., Halpern J., Moses Y., Vardi M. Reasoning about Knowledge.- Cambridge, MA: MIT Press, 1995.

13. Glennan 2002 - Glennan S. Rethinking Mechanistic Explanation // Philosophy of Science. September 2002. Vol. 69. No. 3. Р. 342-353.

14. Kempes et al. 2017 - Kempes C.P., Wolpert D., Cohen Z., Perez-Mer-cader J. The Thermodynamic Efficiency of Computations Made in Cells Across the Range of Life // Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2017. Vol. 375. No. 2109. DOI: 10.1098/rsta.2016.0343

15. Kim et al. 2012 - Kim P.S., Coxworth J.E., Hawkes K. Increased Longevity Evolves from Grandmothering // Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences. 2012. Vol. 279. No. 1749. P. 4880-4884. DOI: 10.1098/rspb.2012.1751

16. Knoll 2005 - Knoll J. The Brain and Its Self. A Neurochemical Concept of the Innate and Acquired Drives. - Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag, 2005.

17. MacLennan 2004 - MacLennan B.J. Natural Computation and Non-Turing Models of Computation // Theoretical Computer Science. 2004. Vol. 317. No. 1-3. P. 115-145.

18. Niazi, Hussain 2013 - Niazi M.A., Hussain A. Cognitive Agent-based Computing-I. A Unified Framework for Modeling Complex Adaptive Systems Using Agent-based & Complex Network-based Methods. - N. Y.; L: Springer, 2013.

19. Singh 1994 - Singh M.E. Multiagent Systems. - Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag, 1994.

20. Thomas 2007 - Thomas R. W. Cognitive Networks. Dissertation submitted to the Faculty of the Virginia Polytechnic Institute and State University in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Computer Engineering. June 15, 2007. - Blacksburg, VA.

21. Turing 1936 - Turing A.M. On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem // Proceedings of the London Mathematical Society. 1936. Vol. s2-42. No. 1. P. 230-265.

22. Vlassis 2007 - Vlassis N. A Concise Introduction to Multiagent Systems and Distributed Artificial Intelligence // Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning. 2007. Vol. 1. DOI: 10.2200/S00091ED1-V01Y200705AIM002

23. Wimsatt 2002 - Wimsatt W.C. Functional organization, analogy, and inference // A. Ariew, R. Cummins, M. Perlman (Eds.). Functions: New Essays in the Philosophy of Psychology and Biology. - Oxford, UK: Oxford University Press, 2002. P. 173-221.

24. Wooldridge 2002 - Wooldridge M. An Introduction to Multiagent Systems. - Chichester: JohnWiley & Sons Ltd., 2002.