Олон агентын симуляци гэж юу вэ? Энгийн хэл дээрх гарын авлага

Олон агентын симуляци гэдэг нь агент гэж нэрлэгддэг олон бие даасан оролцогчдыг загварчлах замаар системийг судлах арга бөгөөд тус бүр өөрийн гэсэн дүрэм, зорилго эсвэл хувийн шинж чанартай бөгөөд нийт үр дүнг тэдний хэрхэн харилцан үйлчилж байгаагаас гаргах боломжийг олгодог. "Зах зээл" эсвэл "олон нийтийн санал бодол"-д нэг тэгшитгэл бичихийн оронд та хувь хүмүүсийг тодорхойлж, бүлэг юу хийж байгааг ажигладаг. Орчин үеийн хэлний загваруудын тусламжтайгаар эдгээр төлөөлөгчид байгалийн хэлээр уншиж, бичиж, санаж чаддаг бөгөөд энэ нь хүмүүс хэрхэн хариу үйлдэл үзүүлдэг талаар асуултуудад энэ аргыг ашигтай болгодог.

Гол санаа: зан үйл нь харилцан үйлчлэлээс үүсдэг

Олон чухал үр дүнг ганцхан оролцогч шийддэггүй. Замын түгжрэл, үнийн спираль, вирусын цуурхал, олон нийтийн сэтгэл санааны өөрчлөлт зэрэг нь бүгд бие биедээ нөлөөлдөг олон орон нутгийн шийдвэрээс үүдэлтэй байдаг. Олон агентын симуляци үүнийг нухацтай авч үздэг.

Ердийн симуляци нь гурван бүрэлдэхүүн хэсэгтэй:

• Агентууд : жүжигчид, тус бүр өөрийн гэсэн төлөв байдалтай (юу мэддэг, хүсдэг эсвэл итгэдэг) болон зан төлөвтэй (цаашид юу хийхээ хэрхэн шийддэг).
• Орчин : газрын зураг, зах зээл эсвэл нийгмийн сүлжээ гэх мэт агентууд бие биенээ ажиглаж, үйл ажиллагаа явуулдаг орон зай.
• Цаг хугацааны алхам буюу тойрог : алхам бүрт төлөөлөгчид ажиглаж, шийдвэр гаргаж, үйлдэл хийдэг бөгөөд үүний үр дүнд орчин өөрчлөгддөг.

Энэ аргыг өвөрмөц болгодог зүйл бол гарч ирэх явдал юм: хэн ч шууд програмчлаагүй бүлгийн түвшинд үүссэн хэв маяг. Хувь хүн бүрийн багахан сонголт нь давтан харилцан үйлчлэлээр дамжуулан томоохон бөгөөд гайхалтай хамтын үр дүнд хүргэж чадна.

Энэ хаанаас үүссэн бэ: агент дээр суурилсан загварчлал

Энэ санаа шинэ зүйл биш юм. Эдийн засаг, экологи, социологи, компьютерийн шинжлэх ухааны судлаачид хэдэн арван жилийн турш агент дээр суурилсан загварчлалыг ашиглаж ирсэн. 1970-аад оны эхэн үеийн ажлууд нь хөршүүдийн талаарх хувь хүний зөөлөн сонголт нь бүхэл бүтэн хорооллын түвшинд хүчтэй тусгаарлалтад хүргэж болохыг торон дээрх маш энгийн дүрмүүдээр харуулсан. Дараагийн хэдэн арван жилд судлаачид хиймэл нийгэм байгуулж, зах зээл, тахал, сүрэг амьтад, замын хөдөлгөөний загварыг дуурайлган хийсэн.

Эдгээр сонгодог загварууд нь нэг онцлог шинж чанартай байдаг: агентууд нь зориудаар энгийн байдаг. Тэд тус бүр нь хэд хэдэн тоон дүрмийг дагадаг бөгөөд энэ нь загварыг ил тод, дүн шинжилгээ хийхэд хялбар болгодог боловч ятгах, хүрээлэх эсвэл егөөдөх гэх мэт хүний баялаг зан үйлийн талаар юу хэлж чадахыг хязгаарладаг.

Шинэ давалгаа: хэлний загвар дээр суурилсан агентууд

Том хэлний загварууд нь агентын байж болох зүйлийг өөрчилсөн. 2023 оны орчимд үүсгэгч агентууд гэгддэг судалгаагаар хэлний загвар агентууд нь дүр төрх, өнгөрсөн үйл явдлын дурсамж, тэр дурсамжаа эргэцүүлэн бодох чадвартай тул симуляцилагдсан нийгэмд гайхалтай итгэмээр байдлаар биеэ авч явж чаддаг болохыг харуулсан: тэд өдрүүдээ төлөвлөж, санал бодлоо илэрхийлж, мэдээ дамжуулж, бие биетэйгээ зохицдог.

Сонгодог агент дээр суурилсан загваруудтай харьцуулахад хэлний загварын агентууд:

• Байгалийн хэлээр харилцах , ингэснээр тэд зөвхөн тоонд төдийгүй мэдэгдлийн бодит үгэнд хариу үйлдэл үзүүлэх боломжтой болно.
• Өвөрмөц төрх, үнэт зүйлс болон дуу хоолойны өнгө аясыг хослуулсан баялаг дүр төрхийг агуулсан байх .
• Өмнөх яриа хожмын зан төлөвийг бүрдүүлэхийн тулд санаж, шинэчил .

Үүний үр дүнд тэд дүрэмд суурилсан агентуудтай харьцуулахад ил тод бус, ажиллуулахад илүү үнэтэй бөгөөд тэдний зан байдал нь үндсэн загварын давуу болон хэвийсэн байдлыг тусгадаг.

InfoDome үүнийг хэрхэн хэрэгжүүлдэг вэ

InfoDome олон нийт болон оролцогч талуудын хариу үйлдлийг дуурайлган хийхийн тулд хэлний загвар агентуудыг ашигладаг. Та баримт бичгийг байршуулж, юу таамаглахыг хүсч байгаагаа тайлбарладаг; InfoDome таны материалаас хүмүүс, байгууллага, бүлгүүдийн мэдлэгийн графикийг гаргаж аваад, дараа нь өөрийн гэсэн зан чанар, байр суурь, урт хугацааны ой санамжтай олон зуун агентуудыг таны сонгосон 10 хүртэлх үзэгчийн оронд тараадаг. Агентууд нь Twitter маягийн тэжээл болон Reddit маягийн форум дээр тодорхой тооны тойргийн турш зэрэгцээ харилцдаг бөгөөд шинжээч агент нь таны асуулт асууж болох таамаглалын тайланг бичдэг бөгөөд аливаа агенттай хамт. Хиймэл оюун ухаан олон нийтийн симуляци нь хариу үйлдлийг хэрхэн урьдчилан таамагладаг талаар алхам алхмаар механикийг тайлбарласан болно.

Олон агентын симуляци тус болох үед

Үр дүн нь ганц шийдвэрээс илүү харилцан үйлчлэлээс хамаарах үед энэ арга хамгийн үнэ цэнэтэй байдаг:

• Урвал дээр суурилсан хариу үйлдэл : хямрал, цуурхал, олон нийтийн мэтгэлцээн, үүнд анхны хариу үйлдэлд үзүүлэх хариу үйлдэл хамгийн чухал байдаг.
• Өөр өөр сонирхолтой олон оролцогч талууд : бодлогын өөрчлөлт, байгууллагын бүтцийн өөрчлөлт, хэлэлцээр.
• Стратегийн харилцан үйлчлэл : өрсөлдөгчдийн хариу үйлдэл эсвэл тал бүр нөгөө талдаа дасан зохицдог дайны тоглоом.
• Эрт үеийн судалгаа : судалгаа эсвэл хээрийн судалгаа хийхээс өмнө таамаглалыг хурдан гаргах шаардлагатай үед, эсвэл бодит туршилт хэтэрхий үнэтэй эсвэл хэтэрхий эрсдэлтэй үед.
• Мессежийн харьцуулалт : аль хүрээ цааш явахыг харахын тулд ижил үзэгчдийг мэдэгдлийн хоёр хувилбартай харьцуулах.

Энэ нь тус болохгүй үед

Үүнийг хэзээ хэрэглэхгүй байхаа мэдэх нь адил чухал юм:

• Танд төлөөлөх тоо хэрэгтэй үед. Симуляци бол санал асуулга биш; түүний харьцааг бодит хувь гэж уншиж болохгүй.
• Сайн түүхэн өгөгдөл нь асуултад аль хэдийн хариулж байгаа үед. Хэрэв танд тогтвортой бүтээгдэхүүний олон жилийн борлуулалтын мэдээлэл байгаа бол статистикийн урьдчилсан мэдээ илүү найдвартай байж магадгүй юм.
• Оролт бага байх үед. Агентууд зөвхөн өөрсдийн бүтээсэн материалынх нь хэмжээнд л үндэслэсэн байдаг. Оролцогч талууд байхгүй байх нь дуу хоолой байхгүй гэсэн үг юм.
• Тодорхой байдлыг хүсэх үед. Өөр өөр үйлдлүүд өөр өөрөөр өрнөж болно. Гаралт нь шүүлтийг дэмждэг хянаж болох таамаглал бөгөөд үүнийг орлохгүй.

Ажилласан жишээ

Дунд зэргийн хэмжээтэй ложистикийн компани оффисын ажилтнуудыг ажлын дөрвөн өдөртэй долоо хоног руу шилжүүлэх талаар авч үзэж байна. Удирдлага нь ажилчид, багийн удирдлагууд болон үйлчлүүлэгчид хэрхэн хариу үйлдэл үзүүлэхийг мэдэхийг хүсдэг. Хүснэгтийн загвар нь зардлыг тооцоолж болох ч "нууц илүү цаг"-ын тухай цуурхал ажилтнуудын дунд хэрхэн тархах, эсвэл гол үйлчлүүлэгч мэдээг хэрхэн уншихыг тооцоолж чадахгүй.

Хүний нөөцийн баг дотоод санал болон саяхны ажилтнуудын судалгааны хураангуйг InfoDome руу байршуулж, асуултыг тайлбарлаж, нэг улсад 20 удаагийн судалгаа явуулдаг. Форум дээр багийн ахлагч агентууд Баасан гарагт хамрах хүрээний талаар санаа зовж байгаагаа илэрхийлдэг; мэдээллийн суваг дээр залуу ажилтнууд өөрчлөлтийг сайшааж байгаа ч ажлын ачаалал зүгээр л шахагдах вий гэсэн санаа зовнилоо хуваалцдаг. Үйлчлүүлэгч агент хариу өгөх хугацаа өөрчлөгдөх эсэхийг асуудаг. Шинжээчийн тайланд Баасан гарагийн хамрах хүрээний тодорхой байдал нь багийн ахлагч болон үйлчлүүлэгчдийн аль алиных нь хувьд шийдвэрлэх хүчин зүйл болохыг харуулж байна.

Багийн ахлагч агенттай ярилцлага хийхдээ Хүний нөөцийн хэлтэс ээлжлэн Баасан гарагийн хуваарь гаргах нь тэдний санаа зовнилыг хөнгөвчлөх болно гэдгийг ойлгосон. Удирдлага үүнийг эцсийн хариулт биш харин хоёр хэлтэстэй бодит туршилтын төсөлд турших таамаглал гэж үздэг. Энэ бол олон агентын симуляцийн сайн хэрэглээ юм: энэ нь тодорхойгүй асуултыг тодорхой, туршиж болох асуулт болгон нарийсгасан. Хэрэв та ижил төстэй ирээдүйд чиглэсэн асуултууд дээр ажиллавал хувилбар төлөвлөлтийн хэрэглээний тохиолдол нь сайн эхлэлийн цэг болно.

Эхлэх

InfoDome ашиглан олон агентын симуляцийг ажиллуулахын тулд танд програмчлалын ур чадвар шаардлагагүй. Нэг удаагийн төлөвлөгөө нь сард €29 үнэтэй бөгөөд сард €9 хиймэл оюун ухааны хэрэглээний төсөв болон хязгааргүй төслүүдийг багтаасан бөгөөд хүссэн үедээ цуцалж болно. Консол дээр анхны сценариа бэлтгэ ; бүртгүүлэхээсээ өмнө даалгавар тохируулж болно.