Көп агентті модельдеу дегеніміз не? Қарапайым тілдегі нұсқаулық

Көп агентті модельдеу - бұл жүйені зерттеу тәсілі, ол үшін әрқайсысының өз ережелері, мақсаттары немесе жеке басы бар агенттер деп аталатын көптеген тәуелсіз актерлерді модельдеу және олардың өзара әрекеттесуінен жалпы нәтиженің шығуына мүмкіндік беру керек. «Нарық» немесе «қоғамдық пікір» үшін бір теңдеу жазудың орнына, сіз жеке тұлғаларды сипаттайсыз және топтың не істейтінін бақылайсыз. Қазіргі заманғы тілдік модельдермен бұл агенттер табиғи тілде оқи, жаза және есте сақтай алады, бұл әдісті адамдардың қалай әрекет ететіні туралы сұрақтар үшін пайдалы етеді.

Негізгі идея: мінез-құлық өзара әрекеттесуден туындайды

Көптеген маңызды нәтижелерді бір ғана актер шешпейді. Көлік кептелістері, баға спиральдары, вирустық қауесеттер және қоғамдық көңіл-күйдің өзгеруі бір-біріне әсер ететін көптеген жергілікті шешімдерден туындайды. Көп агентті модельдеу мұны байыпты қабылдайды.

Әдеттегі модельдеу үш компоненттен тұрады:

• Агенттер : әрқайсысының өз жағдайы (не білетіні, не қалайтыны немесе сенетіні) және мінез-құлқы (әрі қарай не істеу керектігін қалай шешетіні) бар актерлер.
• Қоршаған орта : агенттер әрекет ететін және бір-бірін бақылайтын кеңістік, мысалы, карта, нарық немесе әлеуметтік желі.
• Уақыт қадамдары немесе айналымдары : әр қадамда агенттер бақылайды, шешім қабылдайды және әрекет етеді, нәтижесінде қоршаған орта өзгереді.

Бұл тәсілді ерекшелендіретін нәрсе - пайда болу : ешкім тікелей бағдарламаламаған топ деңгейіндегі үлгілер. Әрбір жеке тұлғаның шағын қалауы қайталанатын өзара әрекеттесу арқылы үлкен және таңқаларлық ұжымдық нәтижеге әкелуі мүмкін.

Қайдан пайда болды: агентке негізделген модельдеу

Бұл идея жаңалық емес. Экономика, экология, әлеуметтану және информатика саласындағы зерттеушілер ондаған жылдар бойы агенттік модельдеуді қолданып келеді. 1970 жылдардағы алғашқы жұмыстар тордағы өте қарапайым ережелермен көршілерге қатысты жеке қалаулардың қалайша тұтас көршілік деңгейінде күшті сегрегацияға әкелуі мүмкін екенін көрсетті. Келесі онжылдықтарда зерттеушілер жасанды қоғамдар құрды, нарықтарды модельдеді және эпидемиялардың, үйір жануарлар мен көлік қозғалысының модельдерін жасады.

Бұл классикалық модельдердің ортақ ерекшелігі бар: агенттер әдейі қарапайым. Әрқайсысы бірнеше сандық ережелерді ұстанады, бұл модельді мөлдір және талдауды жеңілдетеді, сонымен қатар сендіру, жақтау немесе ирония сияқты бай адами мінез-құлық туралы айта алатындарын шектейді.

Жаңа толқын: тілдік модельдерге негізделген агенттер

Үлкен тілдік модельдер агенттің қандай болатынын өзгертті. Шамамен 2023 жылдан бастап генеративті агенттер деп аталатындарды зерттеу көрсеткендей, тілдік модель агенттері, егер олардың жеке басы, өткен оқиғаларды еске түсіруі және сол естеліктерді қайталау мүмкіндігі болса, модельденген қауымдастықта таңқаларлықтай сенімді түрде әрекет ете алады: олар күндерін жоспарлайды, пікір қалыптастырады, жаңалықтарды жеткізеді және бір-бірімен үйлестіреді.

Классикалық агент негізіндегі модельдермен салыстырғанда, тілдік модель агенттері:

• Олар тек санға ғана емес, тұжырымның нақты тұжырымдамасына да жауап бере алатындай етіп табиғи тілде сөйлеседі .
• Өткен өмірбаянды, құндылықтарды және дауыс ырғағын үйлестіре отырып, бай тұлғаларды көрсетіңіз .
• Есте сақтаңыз және жаңартыңыз , сондықтан бұрынғы әңгімелер кейінгі мінез-құлықты қалыптастырады.

Бұл ымыраға келу - олар ережеге негізделген агенттерге қарағанда онша ашық емес және басқару қымбатырақ, ал олардың мінез-құлқы негізгі модельдің күшті және бейімділіктерін көрсетеді.

InfoDome оны қалай қолданады

InfoDome көпшілік пен мүдделі тараптардың реакцияларын модельдеу үшін тілдік модельдеу агенттерін пайдаланады. Сіз құжаттарды жүктеп, болжағыңыз келетін нәрсені сипаттайсыз; InfoDome сіздің материалыңыздағы адамдардың, ұйымдардың және топтардың білім графигін алады, содан кейін өз мінезі, лауазымы және ұзақ мерзімді жады бар жүздеген агенттерді жасайды, олар сіз таңдаған 10 аудитория еліне таралады. Агенттер Twitter сияқты арнада және Reddit сияқты форумда белгілі бір раундтар бойы параллель әрекеттеседі, ал аналитик агент кез келген жеке агентпен бірге сіз сұрақ қоя алатын болжам есебін жазады. Қадамдық механика жасанды интеллект тобырының модельдеуі реакцияларды қалай болжайтынында түсіндіріледі.

Көп агентті модельдеу қашан көмектеседі

Нәтиже кез келген жеке шешімге емес, өзара әрекеттесуге байланысты болған кезде әдіс ең құнды болып табылады:

• Реакцияларға негізделген реакциялар : дағдарыстар, қауесеттер, қоғамдық пікірталастар, мұнда алғашқы жауапқа жауап беру ең маңызды.
• Әртүрлі мүдделері бар көптеген мүдделі тараптар : саясаттағы өзгерістер, ұйымдастырушылық қайта құрылымдау, келіссөздер.
• Стратегиялық өзара әрекеттесу : бәсекелестердің жауаптары немесе соғыс ойындары, мұнда әр тарап бір-біріне бейімделеді.
• Ерте зерттеу : гипотезалар тез арада қажет болған кезде, сауалнама немесе далалық зерттеу алдында немесе нақты сынақ тым қымбат немесе тым қауіпті болған кезде.
• Хабарламаны салыстыру : қайсысы әрі қарай жүретінін көру үшін сол аудиторияны мәлімдеменің екі нұсқасымен салыстыру.

Көмек бермеген кезде

Оны қашан қолданбау керектігін білу де маңызды:

• Өкілдік сандар қажет болған кезде. Модельдеу сауалнама емес; оның пропорцияларын нақты әлемдегі пайыздар ретінде оқуға болмайды.
• Жақсы тарихи деректер сұраққа жауап берген кезде. Егер сізде тұрақты өнімнің сатылым деректері көпжылдық болса, статистикалық болжам сенімдірек болуы мүмкін.
• Кіріс аз болған кезде. Агенттер тек өздері жасалған материал сияқты негізделген. Мүдделі тараптардың жоқтығы дауыстардың жоқтығын білдіреді.
• Сенімділік қажет болған кезде. Әртүрлі бағыттар әртүрлі жолдармен дамуы мүмкін. Нәтиже - бұл пікірді қолдайтын қайта қарастырылатын гипотеза; ол оны алмастырмайды.

Жұмыс істеген мысал

Орташа көлемді логистикалық компания кеңсе қызметкерлері үшін төрт күндік жұмыс аптасына көшуді қарастыруда. Басшылық қызметкерлердің, команда жетекшілерінің және клиенттердің қалай жауап беретінін білгісі келеді. Электрондық кесте моделі шығындарды бағалай алады, бірақ «жасырын артық жұмыс» туралы қауесеттің қызметкерлер арасында қалай таралуы немесе негізгі клиенттің жаңалықтарды қалай оқитыны туралы емес.

HR тобы ішкі ұсынысты және жақында жүргізілген қызметкерлер сауалнамасының қысқаша мазмұнын InfoDome ға жүктейді, сұрақты сипаттайды және бір елде 20 раунд өткізеді. Форумда топ жетекшілері жұма күндері қамту туралы алаңдаушылық білдіреді; лентада жас қызметкерлер өзгерісті құптайды, бірақ жұмыс жүктемесінің жай ғана қысқартылатынына алаңдайды. Клиент агенті жауап беру уақыты өзгеретінін сұрайды. Талдаушының есебінде жұма күндері қамту туралы анықтық топ жетекшілері мен клиенттер үшін шешуші фактор болып табылатыны айтылған.

Команда жетекшісі агентімен сұхбат жүргізе отырып, HR бөлімі жұма күнгі ауыспалы кесте оның алаңдаушылығын жеңілдететінін біледі. Басшылық мұны екі бөлімнен тұратын нақты пилоттық жобада тексеруге арналған гипотеза ретінде қарастырады, соңғы жауап ретінде емес. Бұл көп агентті модельдеуді жақсы қолдану: ол анық емес сұрақты нақты, тексерілетін сұраққа дейін қысқартты. Егер сіз ұқсас болашаққа бағытталған сұрақтармен жұмыс істесеңіз, сценарийді жоспарлауды пайдалану жағдайы жақсы бастапқы нүкте болып табылады.

Бастау

InfoDome көмегімен көп агентті модельдеуді іске қосу үшін бағдарламалау дағдылары қажет емес. Бір жоспар айына 29 еуро тұрады, айына 9 еуролық жасанды интеллект пайдалану бюджетін және шектеусіз жобаларды қамтиды және кез келген уақытта бас тартуға болады. Консольде алғашқы сценарийіңізді дайындаңыз ; тіркелмес бұрын тапсырманы орната аласыз.