Человеческое поведение и общество

Когнитивные архитектуры

Вычислительная модель человеческой памяти, внимания и рассуждения, которую запускают на той же задаче, что давали людям в лаборатории.

Вопрос, на который отвечает: Допускает ли модель те же ошибки с той же скоростью, что и люди?

Не учитывает: Подгонка человеческого времени реакции не доказывает, что модель использует настоящий механизм мозга.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая архитектуру на лабораторной задачеС: 1983 Создание Ньюэллом единой когнитивной архитектуры Soar

Модели принятия решений

Свидетельства накапливаются случайно, пока не пересекут порог; так объясняют выбор и время реакции.

Вопрос, на который отвечает: Почему люди меняют скорость на точность именно так?

Не учитывает: Предполагает, что свидетельства накапливаются с постоянной шумной скоростью; это упрощённая нейронная картина.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно ноутбук, подгоняющий модель дрейфа-диффузии под данные о выбореС: 1978 Модель принятия решений дрейфа и диффузии Рэтклиффа

Модели обучения

Агенты учатся на награде и ошибке; модель подогнана под поведение людей и животных в экспериментах по обучению.

Вопрос, на который отвечает: Какое правило обучения лучше всего объясняет, как люди приспосабливаются к меняющимся шансам?

Не учитывает: Хорошо передаёт среднее поведение, но часто упускает индивидуальные различия в обучении.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, подгоняющая модель обучения с подкреплениемС: 1972 Модель ассоциативного обучения Рескорлы и Вагнера

Модели социального познания и теории разума

Представление агента о том, во что верит, чего хочет или что знает другой, вложенное внутрь него самого; оно объясняет, как люди предсказывают поведение друг друга и манипулируют им.

Вопрос, на который отвечает: На сколько уровней вглубь люди на самом деле рассуждают о том, что думают другие?

Не учитывает: Большинство моделей ограничивает вложенность убеждений небольшим числом уровней, хотя настоящие рассуждения менее регулярны.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая модель вложенных убежденийС: 1978 Теория разума Premack и Woodruff, позже формализованная вычислительно

Моделирование эмоций и аффекта

Смоделированная оценка ситуации, например угрозы или потери, превращается в эмоциональное состояние, которое затем смещает последующие решения агента.

Вопрос, на который отвечает: Как страх или злость на самом деле меняют последующий выбор?

Не учитывает: Правила оценки ситуации — это теория эмоций, принятая моделистом, а не прямое считывание чьих-либо чувств.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая модель эмоций на основе оценки ситуацииС: 1988 Когнитивная модель эмоций Ортони, Клора и Коллинза

Моделирование выбора при риске и неопределённости

Игры и решения прогоняют через модель того, как люди на самом деле взвешивают выигрыши, потери и вероятности, а не как это делал бы чисто рациональный агент.

Вопрос, на который отвечает: Почему выбор людей при риске так последовательно расходится с рациональным учебным ответом?

Не учитывает: Хорошо подгоняет средние смещения, но выбор отдельного человека может отклоняться от подогнанной кривой.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, подгоняющая модель выбора по теории перспективС: 1992 Кумулятивная теория перспектив Тверски и Канемана о выборе при риске

Респонденты опросов на языковых моделях

Языковой модели дают демографический профиль и просят отвечать на вопросы опроса так, как ответил бы такой человек.

Вопрос, на который отвечает: Может ли модель заменить выборку опроса, чтобы предсказывать ответы групп?

Не учитывает: Наследует предвзятость и однородность обучающих текстов модели и слаба на группах, которых в них было мало.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно Одно обращение к модели на смоделированного респондентаС: 2022 Out of One, Many: using language models to simulate human samples (2022) источник

Поведенческие эксперименты с языковыми моделями

Языковым моделям задают роли множества разных участников, чтобы воспроизвести классические эксперименты по психологии и экономике.

Вопрос, на который отвечает: Воспроизводит ли модель человеческие результаты классического исследования?

Не учитывает: Воспроизведение может отражать заученные исследования, а модель может не обобщаться на новые схемы.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно Много обращений к модели на экспериментС: 2022 Using large language models to simulate multiple humans and replicate human subject studies (2022) источник

Сортировка жителей по районам

Домохозяйства переезжают, когда среди соседей слишком мало похожих на них. Это модель Томаса Шеллинга о том, как мягкие предпочтения дают резкое разделение.

Вопрос, на который отвечает: Сколько личных предпочтений нужно, чтобы получился разделённый город?

Не учитывает: Настоящая сегрегация связана и с доходом, и с дискриминацией, и с историей, которых одни лишь мягкие предпочтения не объясняют.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно ноутбук, запускающий модель сегрегации Шеллинга на сеткеС: 1971 Первоначальная модель сегрегации Шеллинга, которую разыгрывали вручную и позже перенесли на компьютерВ дереве симуляций: Сегрегация по Шеллингу

Запустить интерактивную модель

Динамика мнений

Агенты подталкивают взгляды друг друга через контакты и сети.

Вопрос, на который отвечает: Когда группа приходит к согласию, а когда раскалывается на лагеря?

Не учитывает: В настоящих мнениях есть эмоции и идентичность, которых простые правила усреднения не улавливают.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, обновляющая мнения в социальной сетиС: 1974 Модель итеративного объединения мнений ДеГрута, позднее смоделированная на сетях

Сотрудничество и нормы

Повторяющиеся игры доверия и обмана между многими игроками, с репутациями и наказанием.

Вопрос, на который отвечает: Как нормы сотрудничества и справедливости становятся устойчивыми?

Не учитывает: Настоящие репутации и наказание грязнее и медленнее, чем в чистых повторяющихся играх.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, проводящая турниры повторяющихся игрС: 1980 Компьютерные турниры Аксельрода по повторяющейся дилемме заключённого

Распространение идей

Нововведения, привычки и слухи распространяются по социальным сетям.

Вопрос, на который отвечает: Почему одни идеи приживаются, а другие никогда не распространяются?

Не учитывает: Лучше предсказывает кривые распространения, чем объясняет, почему именно этот человек переключается.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, моделирующая распространение по социальной сетиС: 1969 Математическая модель Басса распространения новых товаров, позднее смоделированная

Формирование социальных сетей

Люди заводят и рвут связи по правилам вроде «друзья друзей» и сходства.

Вопрос, на который отвечает: Почему в больших сетях между почти любыми парами узлов короткие пути?

Не учитывает: Образование связей на самом деле зависит от географии и институтов, которые абстрактные правила пропускают.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, растящая сеть по правилу присоединенияС: 1999 Модель предпочтительного присоединения Барабаши и Альберт для роста сетей

Эволюция языка

Агенты изобретают слова и грамматику, чтобы общаться, и передают их дальше.

Вопрос, на который отвечает: Как может возникнуть общий словарь, если никто не руководит?

Не учитывает: У настоящего языка грамматика и история намного богаче небольших словарей, которые вырабатывают агенты.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, на которой агенты изобретают общий словарьС: 1995 Ранние симуляции Стилса, где агенты придумывали общий словарь

Культурная эволюция

Навыки, орудия и традиции копируются, улучшаются и теряются на протяжении поколений.

Вопрос, на который отвечает: Почему более крупные и лучше связанные популяции сохраняют более сложные технологии?

Не учитывает: Относится к культуре как к генам, передаваемым между людьми, и упускает, как идеи изобретают заново.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, моделирующая передачу признаков по поколениямС: 1981 Модели культурной передачи Кавалли-Сфорца и Фельдмана

Общества агентов на языковых моделях

Десятки программных агентов на основе языковой модели, у каждого есть память и планы, живут в маленьком смоделированном городе и формируют социальное поведение.

Вопрос, на который отвечает: Какие социальные узоры возникают, когда агенты планируют и разговаривают на естественном языке?

Не учитывает: Поведение берётся из обучения языковой модели, а запуски дороги и их трудно воспроизвести.

Работает на: около 10¹⁵ FLOPS приблизительно Тысячи обращений к модели на каждый смоделированный деньС: 2023 Generative Agents: interactive simulacra of human behavior (2023) источник

Прототипы населённых социальных систем

Языковая модель создаёт сообщество смоделированных участников с постами и ответами, чтобы дизайнеры могли испытать соцсеть до запуска.

Вопрос, на который отвечает: Какое поведение может привлечь новое сообщество?

Не учитывает: Результат меняется от прогона к прогону, а злоумышленники реалистичны ровно настолько, насколько реалистичен запрос.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно Много обращений к модели на сообществоС: 2022 Social Simulacra (2022) источник

Симуляция социальной платформы на языковых моделях

Платформу с лентами, подписками и рекомендациями населяют до миллиона пользователей под управлением модели, чтобы изучать распространение информации и стадное поведение.

Вопрос, на который отвечает: Как распространяются посты, мнения и дезинформация на платформе, где пользователи управляются моделями?

Не учитывает: Агенты гораздо более однородны, чем настоящие пользователи, а проверка в реальном мире ограничена.

Работает на: около 10¹⁷ FLOPS приблизительно Вывод крупных моделейС: 2024 OASIS: open agent social interaction simulations with one million agents (2024) источник

Симуляция петли обратной связи рекомендательных систем

Смоделированные пользователи и рекомендательная система взаимодействуют на протяжении многих раундов, чтобы показать, как рекомендации меняют выбор пользователей.

Вопрос, на который отвечает: Сужают ли рекомендательные системы то, что люди потребляют со временем?

Не учитывает: Поведение пользователей — стилизованная модель, а не измеренные предпочтения.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно Дешёвые повторные раундыС: 2017 How algorithmic confounding in recommendation systems increases homogeneity and decreases utility (2017) источник

Симуляция пользователей на языковых моделях для рекомендательных систем

Агенты на языковых моделях со вкусовыми профилями просматривают предложенное, оценивают его и бросают. Так они заменяют пользователей при проверке алгоритмов рекомендаций.

Вопрос, на который отвечает: Как пользователи отреагировали бы на новый алгоритм рекомендаций?

Не учитывает: Вкус агента — лишь приближение к настоящим вкусам.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно Много обращений к модели на смоделированного пользователяС: 2023 On generative agents in recommendation (2023) источник

Распространение дезинформации и слухов

Люди в кластерах решают поделиться историей по тому, сколько их контактов уже поделились, поэтому распространение зависит от структуры сети.

Вопрос, на который отвечает: Какая структура сети позволяет ложной истории стать вирусной?

Не учитывает: Алгоритмы платформ и мотивы тех, кто делится, упрощены.

Работает на: около 10⁷ FLOPS приблизительно сетевое распространение на рабочей станции.С: 2018 Тёрнберг, эхокамеры и вирусная дезинформация: моделирование фейковых новостей как сложного заражения. источник

Миграция под климатическим давлением

Домохозяйства решают, уезжать ли из региона, исходя из дохода, климатических потрясений и социальных связей, а потоки между районами суммируются.

Вопрос, на который отвечает: Сколько людей переедет, если упадут осадки или доходы от фермерства?

Не учитывает: Правила решений предполагаются, а миграция имеет много причин.

Работает на: около 10⁸ FLOPS приблизительно региональные агентные расчёты на рабочей станции.С: 2011 Kniveton и коллеги, агентно-ориентированные симуляции будущих изменений миграционных потоков для Буркина-Фасо. источник

Модели человеческой мобильности и миграции

Поток людей между местами предсказывают по численности населения и расстояниям, используя правила гравитационного или радиационного типа.

Вопрос, на который отвечает: Сколько людей ездит между двумя местами?

Не учитывает: Игнорирует транспортные расходы, границы и индивидуальные различия.

Работает на: около 10⁶ FLOPS приблизительно расчёт матрицы потоков на ноутбуке.С: 2012 Simini и коллеги, универсальная модель закономерностей мобильности и миграции. источник

Создание синтетического населения

Строится полный набор искусственных домохозяйств и людей, совпадающий с известными итогами реального города или страны, и каждому достаются возраст, работа, дом и семья.

Вопрос, на который отвечает: Как получить реалистичную копию всех жителей региона, не пользуясь ничьими реальными записями?

Не учитывает: Совпадают только итоги, которые публикует перепись, поэтому корреляции между чертами, которые не измерялись, выдуманы.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно часов на рабочей станции для страны.С: 1996 Создание синтетических базовых популяций Бекманом, Багерли и Маккеем. источник

Динамика пешеходов и толпы

Каждый ходок обходит препятствия и других людей по социальным силам.

Вопрос, на который отвечает: Где на этой станции у толп возникают узкие места и как предотвратить давку?

Не учитывает: Настоящие толпы паникуют и ведут себя непредсказуемо так, как гладкие модели сил упускают.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно университетский кластер, моделирующий десятки тысяч ходоковС: 1995 Модель социальных сил Хелбинга и Молнара для движения пешеходов

Эмоции толпы и поведенческое заражение

Настроение или действие, например паника, ликование или смех, передаётся от человека к человеку в плотной толпе быстрее, чем кто-либо решал присоединиться.

Вопрос, на который отвечает: Как чувство или поступок распространяется по толпе незнакомцев?

Не учитывает: Правила заражения обычно угадывают по видеозаписям постфактум, а не измеряют вживую.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, моделирующая распространение настроения в толпеС: 2000 первые агентные модели эмоционального заражения при панике в толпе

Модели коллективных действий и точек перелома

Каждый человек готов присоединиться, только когда уже присоединилось достаточно других, так что переход толпы от тишины к совместным действиям зависит от набора индивидуальных порогов.

Вопрос, на который отвечает: Сколько людей должно сделать это первыми, чтобы остальные пошли следом?

Не учитывает: Предполагает, что порог у каждого заранее фиксирован, тогда как настоящие пороги сдвигаются, когда толпа приходит в движение.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно ноутбук, запускающий пороговый каскад по населениюС: 1978 Пороговая модель коллективного поведения Грановеттера

Коллективная оценка и мудрость толпы

Много независимых, каждая по себе шумных оценок одного числа, сложенных вместе, чтобы увидеть, насколько среднее ближе к истине, чем оценка любого одного человека.

Вопрос, на который отвечает: Когда усреднение многих догадок лучше, чем вопрос одному эксперту?

Не учитывает: Эффект усреднения исчезает, когда отдельные оценки перестают быть независимыми.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно ноутбук, который объединяет догадки методом Монте-КарлоС: 1907 Анализ догадок толпы о весе быка Фрэнсисом Гальтоном

Сетевые модели мобилизации на протест

Люди решают, присоединяться ли к протесту, по тому, сколько их знакомых уже идёт. Участие распространяется по сети, а не по толпе в одном месте.

Вопрос, на который отвечает: Как протестное движение вырастает от нескольких убеждённых людей до массовой явки?

Не учитывает: Вступление считается единым решением «да или нет» и упускает мелкие шаги настоящей приверженности.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, моделирующая вербовку по сетиС: 1997 Сетевая модель участия в протесте Kim и Bearman

Моделирование рисков болезней при массовых скоплениях людей

Необычайно плотное временное смешение людей на фестивале, паломничестве или спортивном событии моделируют, чтобы оценить, как быстро инфекция могла бы распространиться и угаснуть после того, как толпа разойдётся.

Вопрос, на который отвечает: Какой дополнительный риск болезни создаёт собрание стольких людей на несколько дней?

Не учитывает: Когда толпа разошлась, отследить, куда пойдут возникшие заражения, в основном невозможно.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно университетский кластер, моделирующий контакты на одном собранииС: 1987 моделирование вспышки менингита среди паломников при массовом скоплении

Макроэкономические модели

Целая экономика как типичные домохозяйства, фирмы, банки и центральный банк, которые реагируют друг на друга.

Вопрос, на который отвечает: Что станет с рабочими местами и ценами, если процентные ставки вырастут?

Не учитывает: Модели репрезентативного домохозяйства могут упускать динамику, порождаемую неравенством.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно настольный компьютер или небольшой кластер, решающий структурную макроэкономическую модельС: 1955 Ранняя компьютерная макроэконометрическая модель Клейна и Голдбергера

Агентные экономики

Тысячи отдельных домохозяйств, фирм и банков покупают, продают, берут в долг и разоряются.

Вопрос, на который отвечает: Как кризисы начинаются из обычного поведения?

Не учитывает: Правила поведения агентов выбирает моделист, их не измеряли у людей.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно университетский кластер, моделирующий тысячи взаимодействующих домохозяйств и фирмС: 1993 первые агентные модели вычислительной экономики в Институте Санта-Фе

Финансовые рынки

Трейдеры с разными стратегиями выставляют заявки на смоделированный рынок.

Вопрос, на который отвечает: Откуда берутся крахи и пузыри?

Не учитывает: На настоящих рынках есть регулирование, новости и редкие события, которых нет в игрушечных торговых правилах.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно университетский кластер, моделирующий взаимодействие множества торговых стратегийС: 1994 Искусственный фондовый рынок Санта-Фе, Palmer, Arthur и коллеги источникВ дереве симуляций: Искусственный фондовый рынок

Финансовый риск

Тысячи возможных вариантов будущего для портфеля, банка или страховщика.

Вопрос, на который отвечает: Насколько страшна потеря, которая бывает раз в сто лет?

Не учитывает: Предполагает, что будущее статистически похоже на прошлое, а в кризис это не так.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно кластер банка или страховой компании, который прогоняет миллионы сценариев Монте-КарлоС: 1994 раннее внедрение группами управления рисками моделей Монте-Карло для стоимости под риском

Дизайн рынков и аукционов

Участники торгов со своими стратегиями соревнуются по разным правилам аукциона.

Вопрос, на который отвечает: Какой набор правил даёт самую справедливую цену с наименьшими манипуляциями?

Не учитывает: Настоящие участники торгов не всегда ведут себя так рационально, как предполагают стратегии.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, проверяющая стратегии ставок по правилам аукционаС: 1961 Теория аукционов Викри, позднее проверенная симуляцией и экспериментом

Искусственные общества

Агенты собирают ресурсы, торгуют и размножаются на ландшафте ресурсов, и из этого возникают распределения богатства и торговля.

Вопрос, на который отвечает: Каких простых правил достаточно, чтобы вырастить крупные черты общества?

Не учитывает: Простые правила могут вырастить реалистично выглядящие узоры по неверной причине.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая агентную модель экономики на ландшафтеС: 1996 Модель Sugarscape Эпштейна и АкстеллаВ дереве симуляций: Sugarscape

Симуляция экономической политики, разработанной ИИ

Обучающиеся агенты выступают рабочими в симулированной экономике, а обученный планировщик ищет налоговую политику, которая уравновешивает равенство и производительность.

Вопрос, на который отвечает: К какому налоговому правилу приходят обучающиеся агенты и планировщик?

Не учитывает: Настоящие люди отличаются от обучающихся агентов, а структура экономики проста.

Работает на: около 10¹⁵ FLOPS приблизительно Обучение с подкреплением в большом масштабеС: 2020 The AI Economist (2020) источник

Агентные симуляторы бирж

Смоделированная биржа с полной книгой заявок и сообщениями с отметками времени, где взаимодействуют торговые агенты, в том числе обучающиеся.

Вопрос, на который отвечает: Как торговая стратегия или изменение правила повлияют на рынок?

Не учитывает: Поведение агентов стилизовано, а влияние на рынок трудно откалибровать.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно Событийные прогоны с тысячами агентовС: 2019 ABIDES: towards high-fidelity market simulation for AI research (2019) источник

Агентные модели рынка жилья

Домохозяйства с доходами, банки с правилами кредитования и ограниченный жилой фонд взаимодействуют. Видно, как кредитное плечо и кредит меняют цены и количество дефолтов.

Вопрос, на который отвечает: Как правила кредитования порождают подъёмы и спады на рынке жилья?

Не учитывает: Поведение домохозяйств задано правилами, а данные малодетальны.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно сотни тысяч агентов на рабочей станции.С: 2012 Геанакоплос с коллегами: подход к системному риску через агентную модель рынка жилья. источник

Динамические стохастические модели общего равновесия

Типичные домохозяйство и фирма делают выбор во времени под случайными потрясениями, а модель показывает, как такие возмущения и политика влияют на экономику.

Вопрос, на который отвечает: Как экономика отвечает на потрясение или изменение процентной ставки?

Не учитывает: Предполагает рациональных типичных агентов и не умеет легко порождать кризисы.

Работает на: около 10⁶ FLOPS приблизительно возмущения или байесовская оценка на ноутбуке.С: 1982 Kydland и Prescott, время на строительство и совокупные колебания. источник

Модели страховых катастроф

Тысячи смоделированных штормов, землетрясений или наводнений применяют к портфелю недвижимости, чтобы оценить убытки, с которыми мог бы столкнуться страховщик.

Вопрос, на который отвечает: Какой убыток превышается раз в 200 лет?

Не учитывает: Редкие экстремумы опираются на короткие записи, а уязвимость зданий оценена.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно большие каталоги событий на кластере.С: 1972 Фридман: страхование и природные опасности. источник

Финансовое заражение в межбанковских сетях

Банки, связанные кредитами, получают удар, и прослеживаются сбои, которые переходят от одного к другому, чтобы измерить системный риск.

Вопрос, на который отвечает: Как далеко распространяется крах одного банка по системе?

Не учитывает: Воздействие наблюдается лишь частично, а поведение банков фиксировано.

Работает на: около 10⁷ FLOPS приблизительно алгоритмы клиринга на рабочей станции.С: 2001 Айзенберг и Ное: системный риск в финансовых системах. источник

Кинетические модели обмена богатством

Агенты попарно обмениваются случайными суммами денег, как сталкивающиеся частицы газа, и возникает распределение богатства.

Вопрос, на который отвечает: Дают ли простые случайные обмены наблюдаемое неравенство?

Не учитывает: Правила обмена игнорируют производство, кредит и институты.

Работает на: около 10⁶ FLOPS приблизительно симуляция миллионов обменов на ноутбуке.С: 2000 Драгулеску и Яковенко: статистическая механика денег. источник

Модели экономических волн после бедствий

Модель «затраты — выпуск», описывающая, как отрасли снабжают друг друга, получает удар в виде потерянных мощностей после бедствия, и нехватка каскадом идёт по цепочке поставок.

Вопрос, на который отвечает: Каковы общие экономические потери, когда катастрофа останавливает некоторые отрасли?

Не учитывает: Фиксированные технические коэффициенты преувеличивают жёсткость и игнорируют то, что фирмы меняют поставщиков.

Работает на: около 10⁶ FLOPS приблизительно матричные модели на ноутбуке.С: 2008 Hallegatte, адаптивная региональная межотраслевая модель, применённая к экономическому ущербу от урагана «Катрина». источник

Агентные модели рынка электроэнергии

Генераторы многократно делают заявки на рынок и учатся на прибыли, а картина цен показывает, как правила влияют на результаты.

Вопрос, на который отвечает: Ведут ли правила аукциона к более низким ценам или к сговору участников?

Не учитывает: Правила обучения фирм заданы заранее.

Работает на: около 10⁷ FLOPS приблизительно симуляция повторяющихся аукционов на рабочей станции.С: 2001 Бауэр и Банн: экспериментальный анализ эффективности аукционов с единой ценой и дискриминационных аукционов. источник

Связанные модели эпидемии и экономики

Эпидемическую модель связывают с моделью экономики: инфекция снижает работу и расходы, а экономический выбор меняет распространение.

Вопрос, на который отвечает: Каков компромисс между спасёнными жизнями и потерянным объёмом производства?

Не учитывает: Предполагается, что поведение рационально и однородно.

Работает на: около 10⁶ FLOPS приблизительно динамическая оптимизация на ноутбуке.С: 2020 Эйхенбаум, Ребело и Трабандт: макроэкономика эпидемий. источник

Модели биржевых «внезапных обвалов»

Несколько типов торговых агентов, в том числе быстрые автоматические продавцы и медленные покупатели, ориентирующиеся на фундаментальную стоимость, взаимодействуют в модели фьючерсного рынка. Видно, как может нарастать и восстанавливаться внезапное падение цены.

Вопрос, на который отвечает: Могут ли крупная заявка на продажу и тонкая ликвидность сами вызвать обвал цен по всему рынку?

Не учитывает: Стратегии агентов — простые замены настоящих фирм, чьи алгоритмы хранятся в секрете, поэтому рассказанная история правдоподобна, но не проверена.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно часов на кластере для ансамблей торговых дней.С: 2012 Агентная модель рынка фьючерсов E-Mini S&P 500, применённая ко внезапному обвалу 2010 года, Paddrik и коллеги. источник

Сговор алгоритмов о ценах

Программы ценообразования, которые учатся на результатах продаж, помещают в смоделированный рынок, чтобы увидеть, не начнут ли они вместе назначать высокие цены, ни разу не поговорив.

Вопрос, на который отвечает: Могут ли независимые продавцы с обучающимися алгоритмами прийти к тому, чтобы держать цены выше конкурентных?

Не учитывает: Рынки крошечные, с несколькими фирмами и одинаковыми товарами, а настоящие фирмы используют более богатую информацию и устройство.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно миллионы повторных раундов на рабочей станции.С: 2019 Исследование Калвано, Кальцолари, Деничоло и Пасторелло об алгоритмическом ценообразовании ИИ и сговоре. источник

Макроэкономические агенты на языковых моделях

Агенты на языковых моделях выступают домохозяйствами и фирмами в симулированной экономике: решают словами, сколько работать, тратить и откладывать, а затем измеряют общий выпуск и инфляцию.

Вопрос, на который отвечает: Воспроизводят ли агенты, рассуждающие на языке, закономерности настоящих макроэкономик?

Не учитывает: Поведение агентов берётся из текстов, которые они выучили, и может отражать то, что люди пишут об экономике, а не то, как они действуют.

Работает на: около 10¹⁶ FLOPS приблизительно миллионы обращений к модели для сотни агентов за десятилетия смоделированного времени.С: 2023 EconAgent Li и коллег: агенты на языковых моделях для симуляции макроэкономической активности. источник

Реконструированные древние общества

Земледельческие хозяйства прошлого общества живут на смоделированном ландшафте, восстановленном по данным о климате и почве, например деревни предков пуэбло на юго-западе США.

Вопрос, на который отвечает: Почему эту долину заселили и почему оставили?

Не учитывает: Зависит от реконструкций климата и урожайности, у которых своя большая неопределённость.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно университетский кластер, прогоняющий века жизни смоделированных домохозяйствС: 2002 Модель Акстелла, Эпштейна, Дина, Гумермана и коллег для анасази-кайента в долине Лонг-Хаус источникВ дереве симуляций: Искусственные анасази

Расселение человека

Первые человеческие популяции расселяются по континентам, пока меняются климат и береговые линии.

Вопрос, на который отвечает: Когда и какими путями люди добрались до каждого континента?

Не учитывает: Пути и даты зависят от климатических и генетических оценок, которые продолжают меняться.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно университетский кластер, моделирующий расселение популяции по континентамС: 2008 к 2008 году: первые агентные симуляции расселения людей из Африки

Экономики охотников-собирателей

Группы собирают пищу, переходят на новое место стоянки и делят еду.

Вопрос, на который отвечает: Почему у собирателей дележ пищи стал всеобщим?

Не учитывает: Этнографические данные от горстки уцелевших групп заменяют более широкое древнее разнообразие.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, моделирующая решения группы о поиске пищи и дележеС: 1994 первые агентные модели решений об обмене пищей у собирателей

Торговля и обмен в древности

Поселения, связанные тропами и морскими путями, между ними движутся товары и идеи.

Вопрос, на который отвечает: Как обсидиан, керамика и идеи путешествовали так далеко?

Не учитывает: Сохранившиеся артефакты составляют скудную и смещённую выборку из всего, что на самом деле перемещалось.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, моделирующая обмен в сети поселенийС: 2007 к 2007 году: первые сетевые модели торговых путей римской эпохи

Демографическая микросимуляция

Синтетическое население проживает рождения, партнёрства, переезды и смерти год за годом.

Вопрос, на который отвечает: Как будет стареть население и что это значит для пенсий и ухода?

Не учитывает: Ошибки в вероятностях отдельных событий жизни накапливаются за смоделированную жизнь.

Работает на: около 10¹³ FLOPS приблизительно университетский кластер, моделирующий события в жизни синтетического населенияС: 1957 Первая версия микросимуляционной модели населения США, Orcutt

Строительство памятников и инженерная реконструкция

Нагрузки на конструкцию, труд и логистику древнего монумента проверяют, моделируя возможные способы строительства и сравнивая с тем, что физические остатки способны и не способны выдержать.

Вопрос, на который отвечает: Мог ли этот памятник на самом деле быть построен так, как говорит предание или ведущая теория?

Не учитывает: Несколько конкурирующих способов строительства часто одинаково хорошо подходят к сохранившимся свидетельствам.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая структурную и трудовую логистическую модельС: 1997 первые симуляции, проверяющие, как могли работать пандусы для строительства египетских пирамид

Микромоделирование налогов и пособий

Предложенное изменение налогов или пособий применяют к большой выборке настоящих домохозяйств.

Вопрос, на который отвечает: Кто выигрывает и кто проигрывает от этого изменения и насколько?

Не учитывает: Предполагает, что люди не меняют поведение в ответ на политику, а иногда меняют.

Работает на: около 10¹² FLOPS приблизительно университетский кластер, применяющий правила к большой выборке домохозяйствС: 1976 Микросимуляция налоговой политики США DYNASIM, Orcutt и коллеги

Модели мира

Население, еда, промышленность, ресурсы и загрязнение как запасы и контуры обратной связи в глобальном масштабе.

Вопрос, на который отвечает: Что случится с миром с конечными ресурсами при продолжающемся росте?

Не учитывает: Горстка глобальных запасов скрывает все региональные и национальные различия.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, решающая глобальную модель запасов и потоковС: 1971 World2 Форрестера, опубликованная в World Dynamics; за ней в 1972 году последовала World3 для «Пределов роста» источникВ дереве симуляций: World3

Организации и команды

Члены организации, проблемы и решения движутся по ней.

Вопрос, на который отвечает: Почему организации принимают именно такие решения?

Не учитывает: Настоящую организационную политику и личности трудно свести к правилам решений.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, моделирующая прохождение решений через организациюС: 1963 Имитационные модели принятия решений в организациях Сайерта и Марча

Моделирование вычислимого общего равновесия

Отрасли, домохозяйства и государство целой экономики собраны заново как система рынков, которые должны сойтись одновременно; затем на неё воздействуют налогом или торговой политикой, чтобы увидеть, где установятся цены и выпуск.

Вопрос, на который отвечает: Как вся экономика перестраивается после этого изменения политики?

Не учитывает: Предполагает, что рынки чисто переходят к новому равновесию, и не учитывает беспорядочный переход на практике.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно небольшой кластер, решающий большую систему уравнений равновесия рынкаС: 1972 Прикладная модель общего равновесия налоговой политики Шовена и Уолли

Моделирование институциональной коррупции и добросовестности

Чиновники и граждане решают, давать ли взятку, сообщать или подчиняться, каждый с оглядкой на то, насколько уже распространена коррупция и насколько вероятно попасться.

Вопрос, на который отвечает: Почему коррупция остаётся редкой в одних институтах и становится нормой в других?

Не учитывает: Настоящая коррупция скрыта по замыслу, поэтому числа, питающие модель, — грубые оценки.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая агентную модель соблюдения правилС: 2002 первые агентные модели того, как коррупция распространяется внутри учреждения

Сетевые модели распространения политики

Принятие одним правительством закона или программы распространяется на другие по связям между ними: соседи, торговые партнёры или общие профессиональные сети.

Вопрос, на который отвечает: Почему одни правительства быстро копируют политику, а другие вообще её не принимают?

Не учитывает: Скопировать политику на бумаге легче смоделировать, чем то, работает ли она так же в другом месте.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, моделирующая распространение практик по сети правительствС: 1990 к 1990 году: первые сетевые модели распространения политики между правительствами

Организации из агентов на языковых моделях

Агенты на языковых моделях берут роли менеджера, программиста и тестировщика и вместе делают программу.

Вопрос, на который отвечает: Может ли команда агентов с ролями выполнить многошаговую организационную задачу?

Не учитывает: Результат зависит от запросов, а настоящего человеческого трения внутри организаций нет.

Работает на: около 10¹⁴ FLOPS приблизительно Много обращений к модели на проектС: 2023 ChatDev: communicative agents for software development (2023) источник

Переговорные агенты, опирающиеся на язык

Агенты сочетают языковую модель со стратегическим планированием, чтобы вести переговоры и создавать союзы в многопользовательской игре, разговаривая друг с другом.

Вопрос, на который отвечает: Может ли агент убеждать и планировать вместе с людьми в открытых переговорах?

Не учитывает: Правила только одной игры, и она не может рассуждать о долгосрочном доверии.

Работает на: около 10¹⁶ FLOPS приблизительно Масштабное обучение плюс планирование во время игрыС: 2022 Human-level play in the game of Diplomacy by combining language models with strategic reasoning (2022) источник

Системная динамика эпидемии опиоидов

Запасы потребителей рецептурных препаратов, злоупотребляющих ими, потребителей героина и умерших связаны обратной связью и рычагами политики, такими как ограничение поставок и лечение.

Вопрос, на который отвечает: Какое сочетание мер снижает смертность от опиоидов?

Не учитывает: Незаконное предложение меняется быстрее, чем модели успевают подстраиваться.

Работает на: около 10⁵ FLOPS приблизительно моделирование запасов и потоков на ноутбуке.С: 2013 Моделирование влияния смоделированных образовательных вмешательств на применение фармацевтических опиоидов, Уэйкленд с коллегами. источник

Исследовательское моделирование при глубокой неопределённости

Модель прогоняют по тысячам сочетаний неизвестных входных данных и мер политики, чтобы найти стратегии, устойчивые, а не оптимальные для одного прогноза.

Вопрос, на который отвечает: Какая политика приемлема для самого широкого круга возможных вариантов будущего?

Не учитывает: Диапазон исследуемых вариантов будущего по-прежнему выбирает аналитик.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно ансамбли прогонов базовой модели на кластере.С: 1993 Бэнкс: исследовательское моделирование для анализа политики. источник

Динамика цепочек поставок и эффект хлыста

Заказы и запасы идут через завод, дистрибьютора и розничного продавца с задержками, а небольшие изменения спроса вырастают в большие колебания выше по цепочке.

Вопрос, на который отвечает: Почему малые изменения спроса вызывают огромные колебания заказов выше по цепочке?

Не учитывает: Настоящие фирмы реагируют на информацию, которую модель опускает.

Работает на: около 10⁵ FLOPS приблизительно моделирование запасов и потоков на ноутбуке.С: 1958 Forrester, industrial dynamics: a major breakthrough for decision makers. источник

Симуляция выборов и систем голосования

Один и тот же набор избирателей и кандидатов прогоняют по разным правилам голосования, например мажоритарному, ранжированному или пропорциональному, чтобы сравнить, кто на самом деле выиграл бы.

Вопрос, на который отвечает: Изменила бы другая система голосования победителя на этих выборах?

Не учитывает: Предполагает, что предпочтения избирателей остаются неизменными, хотя другая система изменила бы то, как люди голосуют.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, проводящая выборы по разным правилам голосованияС: 1975 первые компьютерные симуляции, сравнивающие исходы при разных правилах голосования

Симуляция судов и потока дел

Дела поступают, ждут слушаний и проходят стадии судебной системы; так видно, где копится очередь и что с ней сделает больше судей или залов.

Вопрос, на который отвечает: Сколько времени уйдёт на разбор накопившихся дел этого суда и что действительно ускорило бы его?

Не учитывает: Настоящая сложность дел и человеческое усмотрение меняются сильнее, чем предполагает модель очередей.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая дискретно-событийную модель потока делС: 1976 первые дискретно-событийные симуляции отставания судебных дел в США

Моделирование вынесения приговоров и риска рецидива

Записанную историю человека прогоняют через статистическую модель, которая оценивает вероятность повторного преступления; её используют при решениях об условно-досрочном освобождении, залоге или приговоре.

Вопрос, на который отвечает: Насколько вероятно, что этот человек совершит преступление снова, судя по людям с похожим прошлым?

Не учитывает: Оценка, построенная по групповой статистике, может оказаться неверной для одного человека, к которому её применяют, в любую сторону.

Работает на: около 10¹¹ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, подгоняющая модель риска к записям о случаяхС: 1928 Актуарная шкала Бёрджесса, предсказывающая успех условно-досрочного освобождения, — ранняя модель риска

Симуляция работы полиции и размещения патрулей

Патрульные группы и сообщённые происшествия по городу. Так проверяют, как разные способы закрепления офицеров за районами меняют время реагирования и охват.

Вопрос, на который отвечает: Куда отправлять патрули, чтобы сильнее всего сократить время отклика?

Не учитывает: Исторические данные о преступности могут закрепить прошлые перекосы в том, где размещали полицейских.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, запускающая модель очередей для размещения патрулейС: 1972 Гиперкубовая модель очередей Ларсона для размещения полицейских патрулей

Симуляция законодательных торгов и коалиций

Партии с позициями в пространстве политики договариваются и образуют коалиции, чтобы принять закон или сформировать правительство. Правила определяют, кто предлагает и чьё согласие нужно.

Вопрос, на который отвечает: Какая коалиция на самом деле сложится и на каком компромиссе остановится?

Не учитывает: Настоящие коалиции складываются вокруг личностей и истории, которые пространственная модель опускает.

Работает на: около 10¹⁰ FLOPS приблизительно настольная рабочая станция, решающая пространственную модель торга за коалициюС: 1980 первые симуляции пространственного голосования и образования коалиций в парламентах

Симуляция принятия решений присяжными

Отдельные присяжные с разными начальными взглядами совещаются по правилам, например большинства или единогласия. Так видно, какой вердикт получится и сколько убеждения потребуется группе.

Вопрос, на который отвечает: Отражает ли вердикт силу доказательств или только динамику обсуждения?

Не учитывает: Лабораторные присяжные, разбирающие учебные дела, могут вести себя иначе, чем настоящие присяжные, когда на кону настоящая цена ошибки.

Работает на: около 10⁹ FLOPS приблизительно ноутбук, запускающий модель обсуждения по социальной схеме решенияС: 1983 Социальные модели схем решения для обсуждения присяжных Дэвиса с коллегами

Динамика очагов преступности

Правонарушители ходят по городу и тянутся к местам, где раньше были преступления. Возникают очаги, которые растут, перемещаются и реагируют на работу полиции.

Вопрос, на который отвечает: Как образуются горячие точки и могут ли патрули их сдвинуть?

Не учитывает: Мотивы преступников упрощены, а регистрация преступлений неидеальна.

Работает на: около 10⁷ FLOPS приблизительно агентная модель города работает на рабочей станции.С: 2008 Short и коллеги, статистическая модель преступного поведения. источник