Методологические задачи компьютационной теории социальных систем

Основные ПОНЯТИЯ компьютационной теории социальных систем

Artificial Social Intelligence agent — искусственный социальный агент, обладающий AI (Artificial Intelligence) — искусственным интеллектом. Напомним, что AI — это междисциплинарное направление, которое основано на когнитивной психологии и Computer Science [50-53]. Artificial Social Intelligence agent — это компьютерная система, имитирующая представителя биологического вида Homo Sapiens, которая функционирует на основе Sociological computing (социологического «вычисления») и системы социологических алгоритмов.

Sociological computing (социологическое «вычисление») [26] — система различных правил переработки информации — «вычислений», в частности, Digital Computing (численные вычисления), Symbolic Computing (символьные вычисления), Cognitive Computing (когнитивные вычисления), Neuro Computing (нейровычисления), Soft Computing («мяпсие» вычисле- пня), Affective Computing (эмоциональные вычисления), Context Computing (контекстуальные вычисления), Qantun Computing (квантовые вычисления), Deep Computing («глубокие» вычисления), Parallel Computing (параллельные вычисления) и иные «вычисления», которые осуществляют Artificial Social Intelligence agents.

Система социологических алгоритмов —- взаимодействие и параллельное многоуровневое функционирование вспомогательных алгоритмов сохранения и развития, индивидуальных и коллективных алшритмов, где основным правилом переработки исходных данных в результат является контекстуальное (зависимое от других людей, организаций, норм, символов и т. д.) полезное и оптимальное Sociological computing (социологическое ((вычисление»), где «вычислительные» операции зависят от содержательных свойств исходных данных и результата, различных свойств Artificial Social agents, производящих «вычисления» [26].

Multi-Artificial Social agents.

Artificial social system — искусственная социальная система, состоящая из взаимодействующих Multi-Artificial Social agents, которые создают искусственные результирующие системы и функционируют на основе Sociological computing, системы социологических алгоритмов, различных имитационных моделей как единое целое.

Свойства и отношения в Artificial social systems. В компыотационной теории используются свойства и отношения социальных систем, выделяемые в частных теориях социальных систем, разработанных в рамках социально-инженерной, гуманитарной, естествешю-паучной и математической парадигм, а также в частных теориях социальных систем, условно выделенных по «вертикали» и «горизонтали» социума, которые могут быть практически реализованы в какой-либо компьютерной системе с помощью компьютационных средств.

Структура Artificial social system — иерархические и не иерархические взаимодействия Multi-Artificial Social agents и «выходы» — множество взаимосвязанных искусственных системообразующих элементов — искусственных результирующих систем. Примеры иерархических структур Artificial social system — структуры «нейронных сетей» со скрытыми слоями классов RBF — Radial basis function, JEN — Jordan and Elman networks, RN — Reccurent networks, GFF — Generalized feedforward networks, MP — Multilayer perceptrons, SOFM — Self-organizing feature maps, TLRN — Time lagged recurrent networks, Modular feedforward networks, SVM — Support Vector Machine, CANFIS Network, основанная на Fuzzy Logic (((нечеткой» логике) [цит. по: 26] и т. д.

Законы функционирования Artificial social system. Примеры законов функционирования — классы “Life”, “Weighted Life”, “Larger than Life”, “Generations”, “Weighted Generations”, “Vote for life”, “Rules tables”, “Cyclic CA”, “l-D binary CA”, “1-D totalistic CA”, “Neumann binary”, “General binary”, “Margolus neighborhood”, “Special rules” и т. д. в клеточных автоматах [54], многочисленные стратегии компьютерного обучения «нейронных» сетей [26], например, прямого и обратного распространения ошибки, обучения без учителя, генетические и эволюционные алгоритмы обучения и т. д. Различные логические, эмоциональные и иные законы AI (Artificial Intelligence) [50-53].