hola y bienvenidos a la unidad 8, de la introducción al modelado en agentes
en esta unidad, vamos a ver algunas cosas un poco diferentes que en las unidades
anteriores, ya que vamos a hablar, en vez de qué es un MBA y que puede hacer, vamos
a hablar de como se usaron en el pasado, cuales son las raíces de los MBA
y dejé esto para el final debido a que no quiero que sepamos que es un MBA sin saber
de donde vienen todos sus componentes
a lo largo del curso vimos algunos modelos clásicos en el espacio
algunos MBA que pueden ayudarnos a tener algunas conversaciones, porque podemos
decir, esto se parece al modelo de segregación o esto se parece a un autómata
celular o algo así
yo creo que eso es de mucha ayuda y creo que entender de dónde vienen los MBA y
otros, algunos de los modelos base, puede ayudarnos a entender nuestros propios
modelos y es por eso que esta es una parte importante de este curso
aquí tengo un pequeño esquema
vamos a dividir la historia en lo que voy a llamar, aproximadamente, los 6 puntos
esta sección es como un capítulo paralelo esta unidad es paralela al apéndice que
está en el manual
los MBA, como muchos modelos que andan por ahí, no vienen de un solo campo o de un
solo espacio, sino de diferentes campos y muchas veces estas historias interactúan
entre sí, y se hace muy difícil armar una historia lineal que va desde el comienzo
y es por esto por lo que en el manual, dividimos la historia en estos 6 puntos
cada uno de ellos puede influenciar en un aspecto en particular, pero interactúan
entre sí con las otras viñetas, en muchos casos
y ustedes verán muchas personas, quienes muestran en las diferentes viñetas
y así las mismas personas están metidas en las mismas historias, como intentamos
hacerlo juntos
las historias son sobre autómatas celulares, que es sobre lo que hablamos
hoy; algoritmos genéticos y sistemas complejos adaptativos, ese tipo de info;
Logo, algunas cosas fueron desarrolladas en aspace; programación orientada a
objetos, paralelismo tanto en datos como en computación, tratar de entender la idea
de tener objetos paralelos que corren en forma simultánea
y los gráficos computacionales y como afectan a los MBA
vemos una historia comprensiva de los MBA
es una historia personal que enfatiza los aspectos que pensamos son los más
importantes y más relevantes para los MBA
entonces, empecemos con la historia
la primera historia de las que le voy a hablar, es el desarrollo de los autómatas
celulares y hemos aludido varias veces a los autómatas celulares en estas clases
pero tenemos en verdad que hablar de donde vienen y qué son
y en la próxima video lectura, les voy a dar una probada de los autómatas celulares
en detalle, pero esencialmente, el desarrollador de las autómatas celulares
fue Stanislaw Ulam y John von Neumann
seguro que escucharon el nombre de von Neumann anteriormente, ya que él ayudó a
construir la primer computadora, la ENIAC y en muchos sentidos, en los 40, él
inventó la arquitectura moderna que aún utilizamos en la mayoría de las
computadoras
y von Neumann estaba muy interesado en la idea de desarrollar máquinas que puedan
replicarse a sí mismas, personalmente esto es muy inspirador debido a que él se dio
cuenta que la humanidad tenía que empezar a explorar más allá de nuestro propio
planeta y por eso las máquinas constructoras, esto fue en los 40, él
quería construir estas máquinas que pudieran ayudarnos en esa tarea
si se pueden construir esas máquinas que pueden replicarse y para lograr eso, él
colaboró con Stanislaw Ulam para crear las reglas del autómata celular y el autómata
celular, en la forma en que se lo imaginó tiene un gran lago de partes, de
maquinaria computacional y luego tenemos una herramienta que lo cubre todo
y esa herramienta tiene un conjunto de reglas que dicen: si veo esta parte
entonces puedo tomarlas y ponerlas de este modo, las pongo ahí, ok?
la idea es que uno pueda construir la herramienta que pueda crear otra de estas
herramientas, que a su vez pueda crear otra de estas herramientas y asi continua
en la realidad lo que creó fue una construcción teórica computacional
donde cada estado de una celda en particular, depende de las celdas que
están al lado y que pueden mirando a un renglón del tablero, qué estado cambiar a
que estado cambiar en el siguiente paso del tiempo
y esa es la idea básica detrás de los autómatas celulares
él también, eventualmente, creó lo que se llama un constructor universal y la idea
que está detrás del constructor universal es que se puede alimentar a una cadena de
instrucciones y que se pueda crear a sí mismo incluyendo las propias instrucciones
podemos pensar en esto como que la máquina toma el conjunto de instrucciones y crea
otra máquina, que es una duplicación exacta de la máquina original y que además
tiene las instrucciones para poder crear otra máquina
y eso es lo que significa un constructor universal, una de las cosas lindas sobre
él es que nos permite generar evolución porque es parecido al ADN
uno puede hacer mutar las instrucciones de entrada y obtener resultados diferentes
sin embargo este constructor universal requiere de 29 estados diferentes para
cada celda, la tabla de consulta para poder comprara todos los estados de tus
vecinos más la propia celda y encontrar que valor de salida le toca, era masivo
un poco complicado
esto nos lleva a nuestro próximo personaje en la historia, que es John Conway y John
Conway utilizó un tablero de "Go" para investigar a los autómatas celulares y
encontró una serie de reglas interesantes
esa reglas fueron llamadas como el "juego de la vida" y la idea era que si una celda
tiene 3 vecinos, en un cuadrado particular del tipo de un tablero de ajedrez, tiene 3
vecinos, entonces viene a la vida, en otras palabras, pasa de muerta a viva
si tiene 2 o 3, se mantiene viva, persiste y cualquier otra combinación implica que
la celda muere, o bien por superpoblación o de soledad
y es por esto que se lo llama "Juego de la vida", por estas reglas naturales que se
suceden
resulta que, él publicó, él encontró estas reglas, pero la verdadera popularidad fue
cuando en 1970, Martin Gardner, puso el juego en unos rompecabezas matemáticos
en la revista Scientific American y esa era una columna muy famosa en ese tiempo
entre los matemáticos y científicos, etc. por los interesantes rompecabezas que
siempre traía
él lo publicó allí, y eso le dio popularidad al juego de la vida, mucha
gente empezó a estudiarlo y de hecho en el año 2009, se probó que el "Juego de la
vida" es tanto, posee computación universal, y esto significa que es Turing
completo, esto significa que cualquier cosa que pueda ser computable, puede ser
computada dentro del marco del "Juego de la vida"
claro que también se pueden crear una conducta que sea autoreproductiva dentro
del "Juego de la vida" y hablaremos de ello cuando veamos las reglas, pero ahora
en este punto y por la misma época
en la que Conway estaba trabajando en sus primeros trabajos en el "Juego de la vida"
Arthur Burks, quien fue uno de los estudiantes de John von Neumann
tomó los autómatas celulares de von Neumann y en 1966 escribió un libro
titulado "Teoría del autómata autoreproductivo", que contiene muchos de
los pensamientos que fueron desarrollados por von Neumann, las formas teóricas de
prueba, necesarias para describir a los autómatas celulares y cuan poderosos son
lo que quiero remarcar de esto es que esta descripción de los autómatas celulares en
el sistema autoreproductivo es una prueba de su existencia, claro no vamos a
desarrollar "marte" usando soft para autómatas celulares, pero la idea es que
si lo podemos hacer en un software, lo podemos hacer en hardware, podemos
construir el sistema, que verdaderamente se pueda reproducir, tal como lo hace el
autómata celular
el próximo personaje importante que quiero mostrarles es Stephen Wolfram
puede que lo conozcan ya que el inventó el "Mathematica", la empresa que desarrolla
soluciones a problemas matemáticos y sus espacios; la mayor contribución de Wolfram
a la teoría de los autómatas celulares fue la de llevar a cabo un censo de todas las
reglas de 1D con radio 1, resulta que hay
cientos de reglas de radio 1 que describen todas las formas posibles en la que se
pueden relacionar, las relaciones entre la celda focal y el estado completo
él pudo clasificar estas reglas en uniformes, siempre tienen el mismo valor
de salida; aleatoria, en otras palabras el valor de salida no puede predecirse, uno
no puede decir que es lo que va a suceder; cíclico, el valor de salida se repite como
un patrón y complejo, que quiere decir que el valor de salida tiene una estructura
que no posee una forma simple, diferente del aleatorio o del cíclico o del uniforme
Wolfram también postuló que se puede modelizar todo el mundo usando autómatas
celulares, lo cual es muy interesante
en el próximo video voy a hablar un poco más acerca de como podemos explorar un
poco algunas de las reglas clasificadas por Wolfram
Ahora hemos visto un poco del lugar de donde vienen los autómatas celulares
quien contribuyó a ese campo, ahora que relación tiene con los MBA?
no hay evidencia de que en un comienzo hubiera relación entre los AC y los MBA
por ejemplo John Holland, quien junto a
John Miller, publicaron uno de los primeros artículos usando la palabra
agente en el sentido que la usamos ahora en los MBA
él fue, de hecho, estudiante de Arthur Burks, quien fue estudiante de von Neumann
hay una cadena interesante ahí
Holland estaba al tanto del trabajo que estaba siendo hecho, ayudó a Burks a ver
las formas en que un autómata celular trabaja,
pero él no estaba pensando en autómatas celulares, como la herramienta correcta
para estudiar problemas sociales, que John Miller estaba interesado en estudiar,
cuando construyó algunas de las primeras formas económicas adaptativas artificiales
ellos conocían lo que podían hacer, pero no creían que fuera la herramienta
correcta, en vez de ello, construyeron una nueva herramienta que son los MBA
cuando comparamos en los manuales, las entrevistas a los primeros modeladores en
MBA, no podemos decir que estuvieran pensando en los MBA como una extensión de
los autómatas celulares
Ellos podían ver las similitudes y ver las relaciones, pero lo pensaron como campos
separados unos de otros y eso es algo que a veces es confuso en la literatura, la
gente suele decir que los MBA son una evolución de los autómatas celulares
en algún sentido, puede ser, pero nadie en verdad directamente realizó ese salto
evolucionario, fue más del tipo que los MBA valían por como fueron construidos
resolviendo problemas de interés y claro que recuerdan a los autómatas celulares
uno puede entender a los agentes como autómatas, pero los modelo de von Neumann
fueron unos de los primeros modelos computacionales que emulaba los sistemas
biológicos, fueron intentos de crear el mismo fenómeno que vemos en biología, pero
en un sistema computacional, lo cual a veces nos recuerda a un MBA
la programación es similar, en un autómata celular uno tiene estos valores de base,
estos pasos discretos, que observamos tanto en el "juego de la vida" como en el
de 1D.
la clasificación de Wolfram es muy similar a los intentos por clasificar los sistemas
complejos, y reconocer los patrones de conducta
en muchos sentidos, hay diferencias y similitudes
pero creo que sería un error tratar de "pintar" el pasado como este bonito dibujo
lineal, es decir que los MBA son una extensión natural de los autómatas
celulares, ese no es el caso
dicho esto, veamos algunas implementaciones de los autómatas
celulares en el lenguaje de los MBA, el NetLogo