Developing the models of artificial societies with simulation of agents’ joint socio-economic activity a challenging task is to endow the agents with properties allowing them to mutually take into account each other’s intentions and activities. The presence of such properties in agents creates conditions for the emergence of social organization in the modeled system, including processes of coordination and governance. In the proposed study, agents obtain the required properties due to their natural ability to create and use shared (collective) mental models under various modes of communication between them. On this basis, the concept of an agent with a universal coordination instrument (UCI) is substantiated. Agents optimize UCI settings to take full account of each other’s activities and maximize the benefits of joint activities. UCI with settings is a common information environment for participants in joint activities, as well as a means of determining the optimal content of their joint activities. The main components and functions of UCI as a special type of agent-based simulation model are discussed. The necessary conditions for using the UCI are considered. From the results obtained it follows that individuals with UCI have both substantive and procedural rationality, which leads to the emergence of two types of equilibrium in the socio-economic system.
Идентификаторы и классификаторы
The results of the study, presented in several preprints [19-22], make it possible to substantiate the idea that each socio-economic individual who conducts joint activities with other individuals has a universal coordination instrument. This instrument that exists in people’s minds can be presented as a special agent-based simulation model, in which other participants in the joint activity are represented as active agents. The instrument exists due to the natural abilities of individuals to organize various communication options among themselves, which lead to the emergence of a shared (collective) mental model. The shared mental model, in turn, allows individuals to determine the content of their activities taking into account the intentions and activities of each other. To substantiate the idea of the universal coordination instrument, a justification for the possibility and formulation of the problem of creating a special simulation model is proposed, including the formation and functioning of a shared mental model for all main options for communications between participants in joint activities
Список литературы
1. Arrow K. J. Social Choice and Individual Values, New York: Wiley, 1963. ISBN: 0-300-01364-7
2. Badke-Schaub P., Neumann A., Lauche, K., & Mohammed, S. Mental models in design teams: a valid approach to performance in design collaboration? // CoDesign. 2007, 3(1), 5-20.
3. Bronk R., Beckert J. The instability of preferences: Uncertain futures and the incommensurable and intersubjective nature of value (s). Max Planck Institute for the Study of Societies, Discussion Paper 2022, 22/1.
4. Cohen P. R., Levesque H. J., Smith I. A. On team formation. Synthese Library. 1997. 87-114.
5. Craik K. J. W. The nature of explanation. 1967, Vol. 445. CUP Archive.
6. Denzau A. T., North D. C. Shared mental models: ideologies and institutions // Kyklos, 1994, 47(1), 3-31.
7. Hayek F. A. V. The use of knowledge in society. The American Economic Review 35:44, 518-530, 1945.
8. Hindriks K. V., Van Riemsdijk M. B. A computational semantics for communicating rational agents based on mental models. In International Workshop on Programming Multi-Agent Systems (pp. 31-48). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009.
9. Hurwicz L. The design of mechanisms for resource allocation // The American Economic Review. 1973, 63(2), 1-30.
10. Hurwicz L., Reiter S. Designing economic mechanisms. Cambridge University Press. 2006.
11. Johnson-Laird P. N. Mental models in cognitive science // Cognitive science. 1980, 4(1), 71-115.
12. Jones N. A., Ross H., Lynam T., Perez P., and Leitch A. Mental models: an interdisciplinary synthesis of theory and methods // Ecology and Society. 2011, 16(1): 46.
13. Jonker C., van Riemsdijk M., Vermeulen B. Shared mental models. A conceptual analysis. In Coordination, Organizations, Institutions, and Norms in Agent Systems VI, 2011. 132-151.
14. Klein G., Feltovich P. J., Bradshaw J. M., Woods D. D. Common ground and coordination in joint activity // Organizational simulation. 2005, 53. 139-184.
15. Mantzavinos C. Individuals, institutions, and markets. Cambridge University Press. 2004.
16. Mantzavinos C., North D. C., Shariq S. Learning, institutions, and economic performance // Perspectives on politics. 2004, 2(1). 75-84. EDN: GJLXEL
17. Maskin E, Sj?str?m T. Implementation theory. Handbook of social Choice and Welfare. 2002, 237-288.
18. Mohammed S., Ferzandi L., Hamilton K. Metaphor no more: A 15-year review of the team mental model construct // Journal of management. 2010, 36(4). 876-910.
19. Parinov S.I. Micro level of economic coordination processes // Voprosy Ekonomiki. 2023, 2. 127-144. , https://mpra.ub.uni-muenchen.de/114816/1/MPRA_paper_114816.pdf. DOI: 10.32609/0042-8736-2023-2-127-144 EDN: GUTSHW
20. Parinov S.I. Towards economic coordination mechanisms design // Voprosy Ekonomiki. 2023, 9. 121-137. (In Russ.) https://mpra.ub.uni-muenchen.de/117282/1/coordination-mechanism-design-en.pdf (2023b). DOI: 10.32609/0042-8736-2023-9-121-137 EDN: QTXTWB
21. Parinov S. Fundamental socio-economic coordination process and metacoordination. Preprint at Munich Personal RePEc Archive, https://mpra.ub.uni-muenchen.de/118980/1/MPRA_paper_118980.pdf (2023c).
22. Parinov S. Universal Coordination Instrument of Economic Individuals. Zenodo. 2024 https://zenodo.org/records/10811557.
23. Roy R. K., Denzau A. T. Shared mental models: insights and perspectives on ideologies and institutions // Kyklos. 2020, 73(3). 323-340. EDN: GIAQPI
24. Salas E., Sims D.E., Burke C.S. Is there a вbig fiveг in teamwork? // Small group research. 2005, 36(5). 555-599. EDN: JPRCVP
25. Simon H.A. Rationality as Process and as Product of Thought. Richard T. Ely Lecture // American Economic Review, May 1978, v.68, no.2, p.1а16.
26. Simon H. A. Rationality in psychology and economics. Journal of Business, 1986. S209-S224.
27. Smith V.L. Causal versus consequential motives in Mental Models of agent social and economic action: Experiments, and the neoclassical diversion in economics // Kyklos. 2020, 73, 341а370.
28. Stigler G.J. The economics of information // Journal of political economy. 1961, 69(3). 213-225.
29. Williamson O.E. The economic institutions of capitalism. New York: Free Press. 1985.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В работе ставится и проблема формирования дискретных представлений непрерывных процессов интеллектуальными системами различной природы. Выделяются несколько философских подходов, таких как монизм, сенсуализм, дуализм, физикализм, бихевиоризм, кибернетика и семиотика, которые предлагают разные интерпретации трансформации непрерывных процессов в их дискретные представления интеллектом и сознанием. Обсуждаются недостатки существующих теорий в объяснении механизмов, которые приводят к формированию дискретных представлений. Введение в представления междисциплинарных исследований искусственного интеллекта (ИИ) и когнитивных наук категории дискретизации, заимствованной из цифровой обработки сигналов, позволяет предложить новый взгляд на функции естественного и искусственного интеллекта, в котором дискретизация становится ключевой функцией ИИ, осуществляющей преобразование непрерывных процессов в их дискретные представления. Проводится аналогия между дискретизацией в сознании и механизмами, используемыми в искусственном интеллекте, подчеркивая важность формирования дискретных представлений в процессе восприятия и интеллектуальной обработки информации. Обсуждение принципа неопределенности Гейзенберга в контексте дискретизации показывает, как дискретизация в процессе восприятия может привести к потерям информации и возникновению неопределенности в системах искусственного интеллекта. Концепция дискретизации может существенно углубить наше понимание того, как происходит обработка информации в сознании, как формируются уникальные ощущения и качества воспринимаемого мира, а также как данные процессы связываются с идеями самоорганизации и странных петель, предложенными Дагласом Хофштадтером. Обсуждение понятия квалиа приводит к аргументированию положений о том, что квалиа как совокупность осознанного субъективного опыта необходимо содержит функцию дискретизации как составную часть организации субъективных восприятий. Если это представление верно, то философский зомби в мысленном эксперименте Чалмерса становится принципиально невозможным, а его критика физикализма и материализма предстает неубедительной. Исследование открывает новые возможности в изучении взаимодействия между непрерывным и дискретным, предлагая направления для будущих исследований в философии сознания, искусственном интеллекте и когнитивных науках.
В статье рассматриваются основные факторы экономических кризисов. Факторы проанализированы с помощью моделей машинного обучения. В исследовании применяются два алгоритма машинного обучения, деревья решений и градиентный бустинг. Деревья решений создаются путем разделения данных на подмножества на основе значения входных функций. Бустинг, ансамблевый метод, обучается путём объединения множества небольших моделей для создания финальной, прогнозирующей модели. Проведён детальный анализ научных работ на тему использования машинного обучения для анализа кризисных явлений. Распространённые факторы моделирования дополнены новыми, итоговые факторы включают в себя широкий список макроэкономических показателей, биржевых данных и социально-политических факторов. Данные были проанализированы с помощью статистического анализа временных рядов, далее данные были стандартизированы для применения в моделях машинного обучения. Параметры моделей подобраны на данных, с помощью метода кросс-валидации. Наиболее эффективные модели были использованы для анализа значимости факторов кризисных явлений. Результаты показывают потенциал использования моделей машинного обучения в анализе кризисов, предлагает новые инструменты раннего обнаружения кризисов и использования результатов для стратегического планирования органами государственной власти. Будущие направления исследования включают в себя улучшения статистической интерпретации результатов машинного обучения, применение более сложных моделей и создание систем анализа в реальном времени.
Начиная с 2014 года уже несколько систем искусственного интеллекта получили официальные назначения на управленческие позиции в международных компаниях. Таким образом можно говорить о том, что в настоящее время происходит смена парадигмы принятия управленческих решений: от ситуации, когда искусственный интеллект просто служит инструментом поддержки директоров или комитетов совета директоров мы переходим к ситуации, когда искусственный интеллект управляет процессом принятия решений. Один из ключевых вопросов сейчас заключается в том, стоит ли вообще заниматься правом как вычислением. Качественное вычислительное право является жизненно важным условием для успешного развития современной человеческой цивилизации. Необходимость создания алгоритмического законодательства для технических систем уже рассматривалась знаменитыми математиками, в частности Готфридом Лейбницем и Пьером Лапласом. Несмотря на то, что великие мыслители прошлого смогли предвидеть основные принципы, которые могут стать основой для построения рассуждений техническими системами, в свое время они не обладали необходимыми техническими и общественно-социальными инструментами. В статье предлагается методика создания справочника (словаря) по формулированию алгоритмических основ управленческих решений. Рассматриваемая модель справочника (словаря) имеет своей целью предложить справочную основу для формирования политик для автономных систем ИИ, которая позволит всем заинтересованным пользователям выражать информированное согласие или несогласие с принимаемыми системами ИИ решениями. Насколько известно автору, это первая модель справочника (словаря) по моделированию алгоритмических решений автономных систем ИИ для целей корпоративного управления.
Последствия изменения климата, геополитических конфликтов, пандемий, массовой миграции, гиперинфляции и других кризисов могут усугубить неравенство в доступе к водным ресурсам. Водные ресурсы России распределены неравномерно, поэтому при управлении водными ресурсами крайне важно учитывать возможные социально-экономические реалии, возникающие под воздействием глобальных климатических изменений и ухудшения состояния окружающей среды. Своевременная оценка воздействия на водные ресурсы, совершенствование системы управления способствуют росту экономики. Построение рейтинга регионов Российской Федерации по уровню воздействия на водные ресурсы необходимо для формирования и корректировки государственной политики в сфере сохранности водных ресурсов. В статье обозначены этапы работ при построении рейтинга на основе рэнкинга отдельных показателей, составляющих систему показателей, предложены показатели, характеризующие воздействие на водные ресурсы, которые должны быть включены в информационную базу построения рейтинга. Результаты рейтингования регионов позволяют получить совокупность регионов с низким и высоким уровнем воздействия на водные ресурсы. На первом месте в рейтинге будут располагаться регионы с низким воздействие на водные ресурсы, на последних местах - с высоким. Таким образом, дальнейший анализ системы государственного управления водными ресурсами в регионах лидерах позволят сформировать предложения по корректировки программ регионов-аутсайдеров.
Активное применение имитационных и агент-ориентированных моделей выходит на принципиально новый уровень. Исследование развития этого направления в России с позиции публикационной активности было опубликовано в предыдущей работе. Подход с применением передового инструментария дает преимущества для разработчиков управленческих механизмов. На данный момент приобретают популярность языковые модели, которые способны генерировать ответы и решать задачи на высоком уровне сложности. Подобные разработки уже применяют вместе с агент-ориентированным подходом, что вызывает особый интерес с точки зрения перспектив прикладной значимости. Масштабирование исследований с помощью такого инструмента может быть скорректировано в нужный вектор, и настроено на разный уровень детализации - от отдельных модельных объектов в виде сущностей до параметрических особенностей каждого отдельного государства вместе с глобальными изменениями мировой экономики. Основой статьи является обзор различных моделей, где проанализированы российские и зарубежные разработки, сконструированные с помощью методологии компьютерных имитационных моделей. Данный метод позволяет специалистам внедрять новые подходы в структуру государственного управления за счет анализа и прогнозирования вызовов в различных сферах общественной жизни. Помимо этого, рассмотрены популярные программные обеспечения для работы с моделями подобного класса. В другом блоке приведена подборка прикладных моделей с индивидуальной настройкой под каждую из задач, и демонстрацией результатов, которые передают специфику разных сфер общественной жизни, начиная с демографической оценки населения стран, планирования в системе здравоохранения до военных столкновений и заканчивая программными продуктами для анализа космической обстановки. Примерами стали модели, где изучена демографическая ситуация в России, распространение пандемии. В результатах экспериментов некоторых моделей можно выделить социальную направленность, которая хорошо помогает разобраться в специфике демографических и социальных проблем - сокращение населения, уровень поддержки политической элиты, поведение людей в стрессовой ситуации, меры государственной поддержки, дающие положительный эффект для населения.
Благоприятная демографическая и миграционная ситуация в регионе способствует его экономическому процветанию, поскольку для успешного развития производственного потенциала территории необходимы квалифицированные кадры. Миграционная привлекательность территории обуславливается качеством жизни населения, что подразумевает не только высокие доходы граждан, но и развитость транспортной и социальной инфраструктуры, доступность образовательных и медицинских услуг, благоприятные климат и экологическую обстановку, наличие рабочих мест. В статье описывается математический аппарат для расчета интегрального показателя качества жизни населения. Для поддержки принятия решений по управлению миграционными процессами предложена агент-ориентированная модель, позволяющая прогнозировать интенсивность миграционных потоков в муниципальных районах Республики Башкортостан в зависимости от изменения качества жизни населения. Подробно описываются алгоритмы выбора места проживания и размещения производственных мощностей соответственно для агентов «Житель» и «Предприятие». Выходными данными модели являются прогнозы изменения удовлетворенности жителей территории качеством жизни, численности мигрантов в муниципальном районе, уровня экономического развития предприятий. На основе действующей Федеральной программы «Комплексное развитие моногородов» проведены сценарные эксперименты, которые позволили прогнозировать показатели миграционного прироста территорий Республики Башкортостан, задействованных в реализации программы.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2025 год.
Издательство
- Издательство
- ГАУГН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Мароновский пер, д 26
- Юр. адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Мароновский пер, д 26
- ФИО
- Промыслов Николай Владимирович (ИСПОЛНЯЮЩИЙ ОБЯЗАННОСТИ РЕКТОРА)
- Контактный телефон
- +7 (___) _______