Deci, am ajuns la finalul cursului. Dar inainte de a va parasi
as dori sa fac cateva speculatii cu privre la trei tendinte si necesitati in privinta medeleleor bazate pe agenti
care. eu consider ca sunt de importanta vitala pentru a merge inainte cu modelele bazate pe agenti.
Si aceasta este opinia mea personala, acestea sunt lucrurile de care sunt pasionat,
dar, luam in calcul si tendinte pe care le vedem in alte domenii ale stiintelor
legate de calcul, in special stiintele social-matematice și stiintele biologico-socio-eclogice.
Si una dintre ele este generarea automatica de reguli pentru agenti. Acum, despre acest lucru
amvorbit in lectia 9.1, nu-i asa? Avem o mare cantitate de date
care se aduna acum despre ce fac oamenii si alte entitati
pe glob, nu-i asa? Avem senzori peste tot avem internetul
dezvoltandu-se peste tot. Avem date socilogice, avem date legate de app, avem date
despre telefoanele din buzunarele tuturor nu-i asa? si intrebarea este, putem folosi (datele)
in asa fel incat sa generam reguli automat care sa reprezinte esenta actiunilor umane
in acele locuri asa-i? Cum ar fii sa definim cum se misca oamenii pe glob, cum
cum interactioneaza oamenii cu internetul global? Sau sa definim cum internetul global
interactioneaza cu el insusi, avand in vedere ca masinile devin din ce in ce mai automatizate.
Sigur, aceste reguli trebuie sa fie validate nu-i asa? Si unul din modurile prin care
putem face aceasta validare este sa construim aceste reguli, sa facem predictii
cu ajutorul lor si sa vedem cum se indeplinesc aceste predictii
Acum, de ce ar fii interesant sa facem acest lucru cu ajutorul modelelor bazate pe agenti?
Daca avem aceste date, de ce nu le putem folosii dar pe ele?
Fara regulile bazate pe agenti care prevad comportamentul la nivel de individ,
nu avem posibilitatea sa vedem ce se va intampla daca schimbam
structura de interese pentru un anume individ din acel loc.
Acum, sitemul obisnuit de modelare a datelor ne ofera un exemplu in acest sens.
Dar putem folosi multe altele, puteti folosi structuri de tip arbore pentru luarea deciziilor, puteti folosi reguli asociative.
Exista multe sisteme de clasificare. Sunt multe metode care va permit sa faceti acest lucru.
Si toate aceste surse de date, date majore, date administrative nu sunt noi dar capacitatea de procesare a acestor date in cantitati mari este,
date privind limbajul natural, date privind textul si limbajul vorbit, date sociale, date legate de app, capacitatea de a le folosi vor schimba, cu siguranta modul in care modelele bazate pe agenti sunt vazute in lume.
Si ne vor da un set de unelte mult mai puternice pentru a face fata unor situatii.
Acum, sigur, una dintre problemele majore legata de aceste date de care se plang deseori oamenii este faptul ca datele care contin indicii pot fi "consum digital". Date care nu spun nimic.
Deci, avem nevoie de metode care sa faca valide aceste modele in raport cu datele din lumea reala si sa calibreze aceste modele astfel incat sa putem vedea ca lucreaza bine.
Avem nevoie de instructiuni riguroase, asa cred, ca sa urmarim, ca sa aratam ca modelele noastre, modelele bazate pe agenti, au fost validate in mod corespunzator.
Eu le vad ca un pachet de teste statistice. Statisticile sunt foarte bune. Stiinta statistica este foarte buna. Iti spune daca datele tale arata asa si out-put-ul tau arata asa acsstea sunt testele pe care trebuie sa le aplici
Si in anumite cazuri, tot ceea ce faci este sa descoperi care din testele statistice potrivite care exista se aplica cu precadere la o anume situatie.
Apoi, inseamna ca ideea capata credit si credibilitate si acest model pe care l-am creat si pe care l-am supus acestor teste pentru a-l compara cu datele empirice pe care le-am vazut m-a ajutat sa validez si sa creasca increderea in mine.
Acum, capacitatea de a ne calibra modelul pentru a creste nivelul de validare este folositor.
Deci, daca cream unelte ca CercetareComportament, despre care am discutat mai devreme, mai usor de folosit, astfel incat utilizatorii sa poata calibra modelele automat in functie de datele din lumea reala va fii un important pas inainte in acest caz.