復(fù)雜社會(huì)研究中計(jì)算及局限探析-資料下載頁(yè)
2025-04-15 01:42本頁(yè)面
【正文】 后往往不是全局的最優(yōu)解。有時(shí)候，人生就像一條有很多極值點(diǎn)的函數(shù)，站在導(dǎo)數(shù)為零的極大值點(diǎn)，雖然邁出哪一步看起來(lái)都像往下走，但往往是那看似不理性的、向下走的一步，能讓你發(fā)現(xiàn)更高的一座山峰。對(duì)于復(fù)雜性如此高的現(xiàn)代社會(huì)，看似理性的“貪婪算法”更不可取。在模型設(shè)置方面，哈佛大學(xué)克里斯托弗溫士浦教授認(rèn)為，直覺(jué)、理論和事實(shí)以及運(yùn)氣都在幫助我們發(fā)現(xiàn)某種意義上最好的模型上發(fā)揮了作用。也即是說(shuō)，雖然我們有很高級(jí)的計(jì)算技術(shù)，不斷開(kāi)發(fā)新的計(jì)算軟件，但算法本身的決定因素中含有的運(yùn)氣成分是難以完全掌控的。復(fù)雜社會(huì)里的偶然性因素或者稱(chēng)運(yùn)氣成分時(shí)刻存在，對(duì)社會(huì)研究中算法的設(shè)置造成了難以解決的不確定性。即使基于主體的建模，即ABM（agentbasedmodeling），作為一種為解決復(fù)雜性而提出的仿真技術(shù)，也只能是在主體互動(dòng)游戲規(guī)則方面有限模仿。算法只是可能幫助我們?yōu)椴淮_定性尋找一定的確定性，其背后是人的情感和偏好。人生中每個(gè)決策都是利用人生閱歷作為數(shù)據(jù)，訓(xùn)練出“模型”，即認(rèn)知模式，從而每天做出決策并采取行動(dòng)。算法就在我們的日常生活中。作為計(jì)算社會(huì)科學(xué)學(xué)人，我們要比普通人更理解計(jì)算在面對(duì)復(fù)雜社會(huì)進(jìn)行研究方面的局限，才能更好地利用計(jì)算為社會(huì)科學(xué)方法和理論的創(chuàng)新服務(wù)，進(jìn)而為建設(shè)美好社會(huì)作出應(yīng)有的貢獻(xiàn)。第 4 頁(yè) 共 4 頁(yè)
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