Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Многоагентная система (МАС)
Совокупность автономных агентов, взаимодействующих между собой в общей среде для коллективного выполнения сложных задач. МАС позволяют моделировать эмерджентные явления, которые невозможно предсказать на основе только индивидуального поведения агентов.
Микросимуляция
Техника моделирования, которая моделирует каждую отдельную сущность системы с её собственными характеристиками и поведением. Микросимуляция позволяет изучать влияние политик или изменений на индивидуальном уровне на глобальную динамику.
Агентное моделирование (АМ)
Подход вычислительного моделирования, симулирующий действия и взаимодействия автономных агентов для оценки их влияния на систему в целом. АМ позволяет исследовать, как индивидуальное поведение порождает сложные паттерны на коллективном уровне.
Виртуальная среда
Вычислительное пространство, в котором развиваются агенты, определяющее пространственные, временные ограничения и доступные ресурсы. Среда влияет на действия агентов и изменяется ими, создавая динамику коэволюции.
Правила взаимодействия
Набор протоколов, определяющих, как агенты общаются, сотрудничают или конкурируют друг с другом в рамках системы. Эти правила определяют механизмы передачи информации и влияния между автономными сущностями.
Состояние агента
Совокупность атрибутов, внутренних переменных и параметров, определяющих текущее состояние агента в данный момент времени. Состояние изменяется в соответствии с правилами внутреннего перехода и взаимодействиями со средой и другими агентами.
Топология взаимодействия
Пространственная структура или сеть, определяющая, какие агенты могут напрямую взаимодействовать друг с другом в данный момент. Топология сильно влияет на распространение информации и формирование поведенческих кластеров в системе.
Калибровка модели
Процесс настройки параметров модели для минимизации расхождения между смоделированными результатами и наблюдаемыми эталонными данными. Калибровка обеспечивает предиктивную релевантность модели по отношению к реальным явлениям.
Гетерогенность агентов
Разнообразие характеристик, поведений и правил принятия решений между различными агентами системы. Гетерогенность имеет ключевое значение для отражения реальной сложности и порождения нетривиальных эмерджентных явлений в симуляциях.
Клеточный автомат
Дискретная модель, в которой ячейки на сетке эволюционируют согласно состояниям, определяемым состояниями их ближайших соседей. Клеточные автоматы представляют собой упрощенную форму агентного моделирования для изучения эмергенции сложных паттернов.
Адаптивная сложная система (АСС)
Система, состоящая из множества взаимодействующих агентов, которые адаптируются и учатся на своем опыте, изменяя свои поведения и внутренние правила. АСС обладают свойствами самоорганизации и постоянной эмергенции.
Моделирование снизу вверх (Bottom-Up)
Конструктивистский подход, исходящий из индивидуальных микроскопических поведений для генерации и понимания макроскопических явлений. Моделирование снизу вверх противопоставляется традиционному подходу сверху вниз в социальных науках.
Глобальные свойства
Эмерджентные характеристики системы, наблюдаемые только на коллективном уровне, не сводимые к простой сумме индивидуальных свойств. Эти свойства являются результатом сложных взаимодействий между агентами и определяют глобальное поведение.