Modelos Basados en Agentes Vida Artificial Sociedades Artificiales

Modelos Basados en Agentes Vida Artificial Sociedades Artificiales Carlos Reynoso UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES http: //carlosreynoso. com. ar

“Antes de aventurarse en las sociedades artificiales, mejor averiguar de qué se trata la sociedad natural” (¿No es mejor al revés? )

Objetivos • Clarificar modelos descentralizados • Profundizar en cuestiones de emergencia y modelado • Se revisarán elementos de AC, pero desde un punto de vista más práctico • Presentar instrumentos y describir estado de la cuestión 3

Agenda • Recapitulación: Autómatas celulares • • – Omitido: Random Boolean Networks (Stuart Kauffman, “Orden Gratis”) – Filo del caos Modelos basados en agentes (MBA) Surgimiento de patrones Vida artificial Sociedades artificiales Herramientas Aplicaciones y ejercicios de práctica Conclusiones y propuestas 4

Sistemas complejos adaptativos • Autómatas celulares • Redes booleanas aleatorias • Modelos basados en agentes autónomos • Vida artificial • Sociedades artificiales • Cultura artificial • Meta-heurísticas evolutivas 5

Genealogías confusas • Modelos basados en agentes – “Agentes”: propuestos por Douglas Hofstadter en Gödel, Escher, Bach (1976) • Vida artificial – Propuesta por Chris Langton (1989) o Norman Packard (id. ) – Modelo “fuerte” – Tom Ray (Tierra, 1991) • Evolución digital – Código autorreplicante evoluciona por selección natural – Modelo “débil” – Comprender los mecanismos de la vida • Sociedades artificiales – Término propuesto por Builder & Bankes, RAND Paper, 1991 • Modelos de Robert Axelrod, 1984 – Teoría de juegos, dilema del prisionero, evolución de la cooperación 6

Modelos descentralizados • Imperativos en casos en que se desconocen las ecuaciones básicas – O se conocen pero son intratables – Problemas de resolución de ODE y PDE – MBA: lo opuesto a la dinámica de sistemas • No hay control centralizado • No prevalece una estocástica: – Auto-organización como emergente de la diferencia casi azarosa en el bajo nivel – Patrones de orden surgen del azar (BZ) – Caos como emergente de principios deterministas (ecuación logística) 7

Combinación con otros modelos • Modelos de agente de última generación: – Observaciones inéditas que permitieron identificar efectos colectivos • P. ej. formación de senderos peatonales por analogía con la quemotaxis observada por los etólogos. – Esto permitió observar y predecir interesantes fenómenos de autoorganización y no-linealidad • Surgimiento de atascos desproporcionados, paradoja de Braess, senderos de contraflujo, cambios oscilatorios en los contraflujos en los cuellos de botella, brotes de conducta de rebaño, dependencia no monotónica del tiempo de evacuación respecto de parámetros inimaginables (el campo dinámico del piso), efectos de fricción, efectos de más-rápido-es-más-lento en situaciones de pánico o surgimiento de flujos más ordenados mediante la ampliación de las oscilaciones – (Helbing, Farkas y Vicsek 2000; Burstedde y otros 2001 a y 2001 b; Schadschneider 2001; Kirchner y Schadschneider 2002; Schadschneider, Kirchner y Nishinari 2002). – Software de simulación: EXODUS, página de Tamás Vicsek, etc. – Una vez más, en el diseño de lugares públicos el conocimiento de estos estudios y herramientas ha llegado a ser indispensable. 8

Estado de arte • Esenciales para simulación de contingencias, toma de decisiones complejas e impacto ambiental http: //thunderheadeng. com/pathfinder/index. html 9

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EXODUS http: //fseg. gre. ac. uk/exodus 14

EXODUS • Importante desempeño internacional en simulación de incendios en edificios de habitación y centros comerciales, hundimiento de barcos, pánico en estados deportivos, aviones. • Precio para la academia, L 900, con licencias adicionales por L 205 cada una. • Se puede bajar demo y documentación registrándose. 15

Building. EXODUS 16

Modelos Basados en Agentes Sociedades artificiales • Modelos urbanos en Net. Logo – – – Disease Epidemic Models Library / Curricular Models / Urban suite • • • Economic disparity Pollution Sprawl effect Recycling Tijuana Bordertowns 17

Tijuana Bordertowns Net. Logo > Models Library > Curricular models > Urban Suite Conviene instalar versiones 4. x 18

Sociedades artificiales - Aplicaciones • Epstein & Axtell – Demostración de ley de Pareto – Modelización de Anasazi (G. Gumerman) – Sugarscape: Vida artificial • J. Stephen Lansing – Modelo de regadío en Bali • Journal of Artificial Societies and Social Simulation 19

Sociedades artificiales • Growing artificial societies – Joshua Epstein, Robert Axtell – Miembros de la Brookings Institution y del SFI • La sorprendente suficiencia de las reglas simples • Growing societies – Ciencia social generativa – “Comenzar el desarrollo de una ciencia social que modele los procesos evolutivos en un ambiente computacional que simule la demografía, la transmisión de la cultura, la economía, la enfermedad y la co-adaptación de los agentes” • Algunos miembros de Antropocaos estudiaron con Axtell 20

Vida artificial: La polémica

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Vida artificial - Recursos 23

Boids • • • Craig Reynolds (1987) Mezcla de birds androids Reynolds, C W, 1987, "Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model“. Computer Graphics 21(4) 25 ff, online at http: //www. cs. toronto. edu/~dt/siggraph 97 course/cwr 87/ [disp] • Metodología incorporada a las técnicas de industria (simulaciones, cine [El rey león, Batman returns] 24

Boids 25

3 DBoids 26

Herramientas

Herramientas Modelos basados en agentes • • Moduleco *Star. Logo [discontinuado] Ascape *3 D Boids *Repast *Breve **Netlogo 28

Moduleco • Programado en la Universidad de Manchester – Lenguaje Java • El sitio nativo está en francés • Incluye modelo de pila de arena, surgimiento de clases, epidemia, percolación de sitio y red, segregación de Schelling, influencia social, pequeños mundos, sugarscape • Documentación excesivamente escueta • Destinado a convertirse en plugin de Madkit 29

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Net. Logo • Inventado por Mitchel Resnick como extensión de las tortugas del Logo – Recordar gráfico de tortugas como interpretación espacial de las instrucciones de sistemas-L. – Logo: inventado por Papert (el mismo que defenestró a los perceptrones) • Resnick, 1997: Tortugas, termitas y congestiones de tráfico. Exploraciones en mundos masivamente paralelos (disp. ) 31

Net. Logo / Star. Logo • Concebido como sistema de estimulación, más que de simulación • La idea es averiguar cómo se piensa que es un mundo, antes que cómo se puede simular éste • El objetivo no es simular sistemas para (por ejemplo) predecir, sino indagar cuál es la forma en que pensamos sobre ellos • Los proyectos de Net. Logo son investigaciones de micromundos 32

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AScape • Incluye varios modelos esenciales • Sugarscape – Basado en libro de Epstein y Axtell. Growing Artificial Societies. The MIT Press, 1991 • Artificial Anasazi 34

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Sobre los Anasazi artificiales • Geoffrey Dean, George Gumerman, Joshua Epstein, Robert Axtell y otros • Basado en Sugarscape • Caso de prueba: Long House Valley (NE Arizona) entre 1800 AC y 1300 DC • Hallazgos hasta la fecha: – La desaparición no pudo deberse a fenómenos ambientales externos. – En el momento de su abandono, el área era capaz aún de sustentar una población importante • Se pide a los colegas que definan reglas alternativas, o sugieran parámetros distintos 36

Diversas interpretaciones de cambio y colapso • • Climáticas (desertización de antiguos bosques) Enfermedades Guerras tribales – Declinación en comercio de la turquesa Ideológicas – Centro ceremonial, no población. Viviendas para peregrinos (James Judge, 1984). Colapso debido a cambio de centro ceremonial (Azteca) tras sequías de 1080 -1090 – Crisis por introducción de canibalismo (Christy Turner, 1996) – Debido al hambre por sequía, o introducido desde México – Control político, o patología social • Materialistas (marxistas): – John Gledhill (1978). Integrado a sistema global (Tolteca). No autónomo, no heterónomo. Competencia, jerarquización, expansión que condujo a crisis. Sobreexplotación y cambio climático, pero mayormente economía política – Randy Mc. Guire (1986) – Sensibilidad de economía basada en mercancías a factores externos – Dean Saitta (1997) – Conflictos de clases 37

Repast • Recursive Porous Agent Simulation Toolkit • Intenta profundizar en la representación de los agentes, como medio para modelar creencias, organizaciones e instituciones como construcciones sociales recursivas • Uno de los ABM más completos después de Swarm – En vías de migración a Symphony • Relativamente pocos modelos disponibles en ciencias sociales • Integra AG, redes neuronales, GIS, redes sociales 38

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Breve • Modelado tridimensional • Puede combinar distintas tecnologías – Inteligencia Artificial, algoritmo genético, MBA • Requiere programación interna para modelado en serio • Posibilidad de intervención en tiempo real • Posibilidad de guardar estado del genoma en problemas que requieran evolución/aprendizaje • Versión algo inestable 40

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**Netlogo • • • Modelo de más amplia aplicación en ciencias sociales Uri Wilensky, Universidad del Noroeste El más robusto, estable, programable y completo Versión mejorada de Starlogo, sin tanto énfasis pedagógico Adecuado para trabajo científico – Usa matemáticas “estrictas” Java, aunque el lenguaje de programación es Logo – Se puede probar discrepancia entre aritmética real y punto flotante • Extensiones participativas • Driver para periférico Go. Go (adquisición de datos, aparatos) • Infinidad de desarrollos en comunidad: – http: //ccl. northwestern. edu/netlogo/models/community/ – Sugarscape, uso de drogas, pila de arena, propagación del Sida, mercado financiero, percolación, fuego, ilusiones ópticas 42

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Aplicaciones

Infinidad de aplicaciones • JASSS desde 1998 – Congresos enteros de CA, Alife, MBA, AG y sus combinaciones • Thomas Berger – MBA y AC aplicado a las políticas agrarias en Chile • Bibliografía de casos en materiales de DVD • Volúmenes del SFI dedicados a GIS o a arqueología • Robert Axelrod – Diseminación de la cultura (traits/features) • Michael Agar – drugsupply: Modelo de mercado de venta de drogas 47

Michael Agar (1/3) • Proveniente de la antropología fenomenológica • Modeló la epidemiología del uso de sustancias en Netlogo – Drugtalk models how experiences with an illicit drug, evaluations of those experiences transmitted through social and spatial networks, and encounters with addicted agents lead to different rates of use and addiction. 48

Michael Agar (2/3) • Cada agente tiene un riesgo y una actitud – Riesgo – Tendencia a intentar algo nuevo y desconocido. Es una variable en distintos agentes, pero no varía – Actitud – Hacia la droga, positiva o negativa. Varía conforme a la experiencia. Al principio es homogéneo, como si fuera una norma • Si un agente usa droga, depende si el riesgo es menor o no que la actitud • La conectividad de los agentes se inspira en Barabási – Ley de potencia con exponente 1. 5 • La evaluación (Goodstuff? Badstuff? ) varía según droga. Es 70/30 para la heroína 49

Michael Agar (3/3) • Los valores de adicción que resultan del modelo se aproximan a los de la realidad • Se genera un espacio en el que se pueden proponer otras variables • Se puede pensar en indicadores más eficaces de una racha epidémica que los que se usan en las políticas usuales de monitoreo y prevención • Correr modelo. . . 50

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Prácticas de modelado urbano [en construcción]

Transims • Transportation Analysis and Simulation System • Gratuito • US Department of Transportation – Travel model Improvement Program • Implementación de referencia en la especialidad • Estudios de casos bien conocidos – Dallas, Portland – http: //en. wikipedia. org/wiki/Transims 53

Simulación de tráfico - Transims 54

Inconvenientes de TRANSIMS • Módulos de bajo nivel dispersos en comandos de consola • Idem con la documentación 55

TRANSIMS - Visualizadores • • Transims Visualizer original Balfour Technology four. Dscape® Visualizer ARCGis o equivalentes Google Earth Maya Transims Studio NASA World Wind Advanced Visualization (NCSA) – http: //dart. ncsa. uiuc. edu/avl/transims. html [*Videos] • NEXTA (Network Explorer for Traffic Analysis) – Disponible – Ejecutar, cargar modelo de prueba y seguir las instrucciones de la PPT de visualización 56

TRANSIMS - Visualizadores 57

Ejercicios con NEXTA Network EXplorer for Traffic Analysis 58

Dracula http: //www. its. leeds. ac. uk/software/dracula/ http: //www. its. leeds. ac. uk/software/dracula 59

Dracula Lanzar previamente Saturn 60

SUMO Simulation of Urban MObility http: //sumo. sourceforge. net 61

Micro Ped. Sim http: //people. revoledu. com/kardi/research/pedestrian/Micro. Ped. Sim/download. htm 62

Micro Ped. Sim 63

Modelos macroscópicos: Dinámica de sistemas

Dinámica de sistemas • Modelos macroscópicos • Jay Forrester – Urban Dynamics – Modelo del mundo • Varias implementaciones en analítica urbana – http: //www. systemdynamics. org/DLIntro. Sys. Dyn/inside. htm 65

Referencias específicas 66

Modelo urbano – Sphinx SD Tools • http: //sourceforge. net/projects/sphinxes/ http: //sourceforge. net/projects/sphinxes 67

Dinámica urbana – Vensim Model Reader 68

Conclusiones

Problemas de modelos complejos • No hay certidumbre en relevancia de las variables consideradas • Demasiadas variables, demasiados grados de libertad combinatoria de magnitud ultraastronómica • 5 x 2 = 33 millones de combinaciones • Pequeñas diferencias en valores pueden conducir a comportamientos disímiles • Los escenarios de equilibrio no son sensibles a las condiciones iniciales • Si el sistema es complejo, tiene extrema sensitividad a condiciones iniciales – La trayectoria del comportamiento difiere aunque las condiciones iniciales sean casi idénticas 70

Conclusiones (1/3) • Insuficiencia de modelos con “juego libre de variables” • Necesidad de coordinar semántica del modelo con datos arqueológicos y urbanos específicos y de mezclar formalismos • Necesidad de comprender mejor la dinámica de los sistemas complejos – No deben usarse para “explicar” casos concretos, sino para describir clases genéricas de comportamiento (equilibrio, oscilación, caos, complejidad) – El comportamiento es emergente de interacciones locales. No resulta de relaciones lineales entre “causas” y “efectos” (aunque el modelo es determinista) 71

Conclusiones (2/3) • Importancia o inevitabilidad del modelado • Peligros latentes – Modelos demasiado realistas y explosión combinatoria • Principio KISS (Keep it simple, stupid) – Interpretación tendiente al individualismo metodológico (incluso en textos como el de Resnik) • No hay un modelo universal • Requerimiento de programación para problemas puntuales • Ya hay bastante material ahí afuera – Sitio de Leigh Tesfatsion en Iowa 72

Conclusiones (3/3) • Juegos, tortuguitas, azúcar, hormigas, lenguajes para niños – Necesidad de tratar problemas a niveles más elementales que lo acostumbrado – Aún así, no siempre los problemas son tratables – Lévi-Strauss y otros hablaron de “modelos” sin comprometerse con la cuestión • Sugerencia: Elegir un ambiente adecuado y profundizar en él – Star. Logo, Repast, **Net. Logo … – Escoger modelos ligados a dominio 73

Recursos • Langton – Compilación sobre vida artificial • Diversos libros sobre MBA • Indice temático de JASSS • Antropocaos: http: //antropocaos. com. ar 74

Antropocaos • http: //www. antropocaos. com. ar 75

Recursos 76

Recursos 77

Recursos 78

Recursos 79

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Referencias • Reynoso, Carlos. 2006. Complejidad y caos: Una exploración antropológica. Buenos Aires, Editorial Sb. 81

Referencias • Reynoso, Carlos. 2010. Análisis y diseño de la ciudad compleja. Perspectivas desde la antropología urbana. Buenos Aires, Editorial Sb – Cap. 2, pp. 91 -110. 82

http: //carlosreynoso. com. ar/sistemas-complejosadaptativos-y-modelos-basados-en-agentes 83

¿Preguntas? http: //carlosreynoso. com. ar