Soziale Simulationen

1
Soziale Simulationen

• Künstliche Gesellschaften und individuelles
  Sozialverhalten

Matthias Schmitt
2
Was sind soziale Simulationen?
Sozialwissenschaft
Informatik
Soziale Simulationen künstliche Gesellschaften
Ökonomie
Psychologie
3
Interessante Fragestellungen
Gesellschaften
Computer
Warum entsteht soziales Verhalten in Gruppen? Was
ist die Voraussetzung dafür? Wie wirken
bestehende Normen?
soziale
Simulationen
Individuen
Menschen
Warum ist der einzelne sozial? Wie entsteht
Kooperation?
4
Interessante Fragen II

• Entstehung und Verbreitung von Normen, Allianzen,
  Kooperationen, Gruppenbildung und dynamik
• Kommunikation und Sprache, soziale Interaktion,
  Kultur
• Institutionen und Politik,
• Ökonomische Fragestellungen

5
Übersicht

• Soziale Simulationen mit zellulären Automaten
• Untersuchung von Normen unter diversen Aspekten
• Soziales Lernen
• Spielstrategien und theorie
• Emotionale Agenten

6
Soziale Simulationen und zelluläre Automaten

• Segregation als makroskopischer Effekt bei
  mikroskopischer Veränderung
• Migration, Kultur, Krieg, Handel
• Entstehung und Wirkung von Normen

7
Die Schelling-Simulation

• Primitiver zellulärer Automat
• Fragestellung Entstehung von Segregation in
  nicht-rassistischen Gesellschaften

8
Modell

• Zwei antagonistische Typen von Agenten können
  sich bewegen
• Eine Gefühlsregel implementiert eine lokal
  begrenzte Fitness-Funktion, die dem Agenten eine
  Präferenz für die nächste Bewegung eingibt.

9
Regeln

• Ist ein Bürger unglücklich aufgrund seiner
  Nachbarn, so wandert er auf ein angrenzendes Feld
  mit besseren Bedingungen
• Wie empfindlich ein Bürger auf die falschen
  Nachbarn reagiert, kann als Parameter e gewählt
  werden
• Die falschen Nachbarn können durch gute wieder
  ausgeglichen werden e ergibt sich also aus dem
  Verhältnis der Anzahlen auf den angrenzenden
  Feldern

10
Fragen

• Wie hängt die Empfindlichkeit eines Bürgers von
  der Neigung des Systems zur Clusterbildung ab?

11
Ergebnisse

• Das makroskopische Ergebnis (Segregation) ist in
  den überwiegenden Fällen unabhängig von der
  Empfindlichkeit der Bürger
• obwohl Bürger auch durch komplexe Musterbildung
  zufriedengestellt werden könnten, bilden sich
  grosse, simple Anhäufungen von gleichartigen
  Individuen
• Dabei ist zu beobachten, dass beispielsweise bei
  einer Präferenz von 55 in den resultierenden
  Clustern eine Majorität von ca. 80 besteht
  (linearer 1D-Automat), wenn die Gruppen genau
  gleich stark sind.
• Extrem primitiver Automat zeigt emergentes
  Verhalten, das auf reale Situationen bezogen
  werden kann (Bsp. erste Einwanderer in Amerika)

12
Das Sugarscape-Modell

• Vielfältig einsetzbarer zellulärer Automat
• Simulation einer Population in einer künstlichen
  Umwelt, die durch Regelwerk repräsentiert wird
• Primitive, regelbasierte Agentenreaktionen
  erzeugen komplexe Strukturen (Emergenz)
• Fragestellungen

• Migration
• Fortpflanzung
• Kultur
• Aggression
• Eigentumsnorm
• Handel
• Krankheit

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Modell

• Agenten bewegen sich in einer Landschaft, die
  eine oder mehrere begrenzte, nachwachsende
  Ressource(n) bereitstellt
• Agenten sind ausgezeichnet durch ihre Sichtweite
  und ihren Verdauungszyklus
• Untereinander können sie Verhaltensregeln
  (Meme) oder Ressourcen austauschen

14
Leben in Sugarscape

• Landschaft Torus von 50 x 50 Feldern (periodic
  boundary) mit Von-Neumann-Nachbarschaft
• Verschiedenen Regionen mit unterschiedlicher
  Zuckermenge
• Standardregel - G a (G für growth) in jeder
  Stelle regeneriert sich der Zucker mit einer Rate
  a pro Zeiteinheit bis zur maximalen lokalen Menge
• Agenten sind am Anfang mit Zucker ausgestattet
• Zucker der nicht gegessen wurde, wird als
  Vermögen bezeichnet (bei Vermögen gibt es keine
  Begrenzung und wird von der Zeit nicht
  beeinflusst)
• Wenn ein Agent kein Zucker mehr besitzt, stirbt
  er und wird von Sugarscape entfernt
• Die Agenten haben ein endliches Dasein und ihnen
  ist ein Geschlecht zugewiesen
• Tragfähigkeit Die Umwelt kann nicht beliebig
  viele Agenten ernähren

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Beispiel-Simulationszyklus
Bewegungsregel (M)
Fortpflanzungsregel (S)
Kulturübertragungs- regel (K)

• Kampfregeln (Ca)
• Handelsregeln (T)
• Jahreszeitenregeln (Se)
• ...

Wachstumsregel (G)
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Grundlegende Regel-Beispiele

• (M) Schau dich soweit wie möglich um und finde
  die nächste leere Zelle mit max. Zucker. Gehe
  dorthin. Nimm allen Zucker.
• (S) Falls im fruchtbaren Alter und beide Partner
  genügend Zucker besitzen, wird ein Nachkomme
  erzeugt. Als Partner dienen alle Nachbarn, die
  den Bedingungen genügen. Erbschaftsregeln können
• (K) Im Gegensatz zur genetischen Ausprägung
  können die Kulturtags während der Lebensspanne
  des Agenten geändert werden
• Für jeden Nachbarn wird zufällig ein Kulturtag
  ausgewählt und angeglichen. Man kann die
  Population in Völker einteilen, indem man
  bestimmte Übereinstimmungen in der Kultur
  zusammenfasst. Eltern vererben ihre kulturellen
  Traditionen bei unterschiedlicher Meinung
  entscheidet der Zufall.
• (G) Regenerationsregel, die den Zucker wachsen
  lässt. Im Winter wächst der Zucker langsamer
  als im Sommer, die Jahreszeiten lassen sich auch
  lokal auf der Sugarscape-Welt einstellen, wodurch
  Migrationsverhalten erzeugt werden kann.

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Exkurs Meme (Dawkins)

• emanzipierte Informationseinheiten
• Gedanke oder Idee, Verhalten, Kulturtechniken
  gt Kulturtags
• Mutation während der Fortpflanzung möglich

18
Fragen

• Wie wirken sich Beweglichkeit, Zuckerverteilung,
  verschiedene Metabolismen oder Jahreszeiten aus?
  (Migration)
• Wie wirken sich verschiedene Kulturübertragungsreg
  eln aus? (Kultur)
• Wie wirken sich Handelsbeziehungen aus? (Handel)
• Unter welchen Umweltbedingungen entsteht eine
  Eigentumsnorm? (Sozialverhalten)

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Migration in Sugarscape

• Agenten konzentrieren sich auf die Orte höchster
  Zuckerkonzentration
• Durch Jahreszeiten kann ein Zugvogelverhalten
  oder ein Winterschlaf erzeugt werden
• Besonders günstig natürlich niedriger
  Metabolismus und hoher Sichtradius

20
Kultur in Sugarscape

• Führt man eine kulturelle Zugehörigkeit ein, so
  nehmen entweder langfristig alle die gleiche
  Kultur an, oder es entstehen Stämme
• Dieser Zustand ist dann ein Gleichgewichtszustand
• Je länger der kulturelle Code ist, desto länger
  dauert es bis zum equilibrierten System

21
Handel auf Sugarscape

• Es wird eine zweite Ressource eingefügt, z.B.
  Gewürz und jeder Agent erhält ein Bedürfnis
  (Metabolismusraten SZ und SG) nach dieser
  Ressource
• Dieses Bedürfnis hat je nach seiner Wichtigkeit
  Auswirkung auf das Verhalten des Agenten
• Relative Wichtigkeit, G zu finden

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Handel auf Sugarscape II

• Neue Bewegungsregel schaue dich soweit wie
  möglich um und bestimme das Feld, das den meisten
  Profit verspricht. Gehe dorthin und sammle die
  entsprechende Ressource.
• Ergebnis Pendelbewegung zwischen den Bergen und
  Erschöpfungstod

23
Handel auf Sugarscape III

• ... We can imagine consumers wandering around a
  large market square with all their possessions on
  their backs. They have chance meeting each other,
  and when two consumers meet, they examine what
  each has to offer to see if they can arrange a
  mutually agreeable trade... (Kreps, 1990,
  zitiert nach Ernst)
• Wann und mit wem werden die Agenten handeln?
• Wie wird der Preis bestimmt?
• Wie groß wird das Handelsvolumen sein?

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Handelsregeln

• Bedürfnis w Mangel an Zucker
• Treffen zwei Agenten aufeinander, berechnen sie
  ihr w wahrheitsgemäß und die folgende Tabelle
  gibt Aufschluss über ihre Handelsverhalten (wA
  wB gt kein Handel)
• Mit jedem Handel nähern sich beide w an der
  Wohlstand steigt.
• Handel wird auch stattfinden, wenn es beiden
  Akteuren an derselben Ressource mangelt der
  Agent mit dem relativ geringeren Mangel wird
  durch Bestpreise belohnt

wA gt wB wA gt wB wA lt wB wA lt wB
Aktion A B A B
Kaufen Zucker Gewürz Gewürz Zucker
Verkaufen Gewürz Zucker Zucker Gewürz
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Preisbestimmung

• Damit beide profitieren, muss der Preis im
  Intervall wA ... wB liegen. Um Zucker zu
  erhalten, ist A also nicht zu jeden Preis bereit
  der max. Preis ist wA. Alle Preise in diesem
  Intervall wären akzeptabel, aber je näher der
  Preis an einem Ende liegt, desto unfairer der
  Handel.
• Preis
• p gt 1 p Einheiten G pro Einheit Z
• p lt 1 1/p Einheiten Z pro Einheit G

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Handel Forschungsfragen

• Entwicklung der Preise und des Handelsvolumens?
• Individueller Profit und gesellschaftlicher
  Profit?
• Was passiert bei Auflockerung der neoklassischen
  Annahmen von
• ewigem Leben
• konstanten Präferenzen und
• vollständiger Information
• Treten die Marktergebnisse der klassischen
  Theorie ein?
• Stellt sich eine pareto-optimale Verteilung ein?
• Erreichen Markt und Preis allg. Gleichgewicht?

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Ergebnisse bei klassischen Agenten

• Anfängliche Preisvarianz nimmt ab der Preis
  konvergiert
• Große Schwankungen im Handelsvolumen
• Bevölkerungskapazität des Systems wird verbessert
• Ein wirtschaftliches Gleichgewicht entsteht from
  bottom up
• Aber das theoretische Handelsvolumen wird nie
  erreicht und das Gleichgewicht ist nur bzgl. der
  nächsten Nachbarn optimal.

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Handel unter dem Gesetz R(60,100)

• Ein Agent hat keine konstanten Präferenzen mehr,
  scheidet nach einer festgelegten Zeit aus und
  wird durch einen randomisierten Akteur ersetzt
• Folge Entfernung von jeglichem Gleichgewicht
• Weitere Variante Hinzunahme von S und
  evolutionäre Änderung von Sichtweite und
  Metabolismus
• Folge wie in R(60,100)

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Handel und Kultur

• Änderung von Präferenzen durch den Kontakt mit
  anderen Akteuren
• Durch jeden Kontakt mit einem anderen Akteure
  kann sich der Bedarf (Stoffwechsel) an Z und G
  verschieben.
• Folge Eine enorme Preisschwankung und eine
  konstant hohe Standardabweichung
• Wohlstandsverteilung
• Handel verschärft das Wohlstandsgefälle. Im
  Gegensatz zu einem allgemeinen Gleichgewicht
  resultiert dieses nicht allein aus den
  Unterschieden der ursprünglichen Ausstattung,
  sondern auch aus der lokalen Preisheterogenität
• Veränderung des neoklassischen Modells zugunsten
  einer realitätsnäheren Simulation zeigen eine
  dramatische Entfernung der Lehrbuchmeinung über
  allgemeines Marktverhalten

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Normemergenz auf Sugarscape

• Einführung eines Eigentums-Mems, welches das
  Agentenverhalten beeinflusst. Ist es im
  kulturellen Code aktiv, so
• Wird der Agent Felder, auf die er kommt, als sein
  Eigentum markieren
• Keinen fremden Zucker aus anderweitig markierten
  Zellen nehmen
• Optional (nicht in Originalarbeit) der Agent
  wird eine leichte Präferenz für eigene Felder
  haben
• Der Nachwuchs erhält die Mem-Ausstattung der
  Eltern
• Einführung eines Sanktionierungs-Mems, dass den
  Agenten dazu veranlasst, alle eventuellen
  Diebstähle (auch die bei fremdem Eigentum)
  innerhalb seiner Sichtweite unter Einsatz einer
  gewissen Zuckermenge seines eigenen Vorrats zu
  bestrafen.

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Normemergenz auf Sugarscape II

• Startbedingung
• Ohne Sanktionierungsmöglichkeit
• 50 der Bevölkerung hat Eigentums-Mem
• Mem-Übertragungswahrscheinlichkeit 1/11
• Ergebnis die Populationen sterben aus, sobald
  das Mem verschwunden ist Agenten ohne Mem sind
  zu arm, um sich zu paaren.
• Populationen mit Mem am Start leben etwas länger
  als solche völlig ohne Mem

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Normemergenz auf Sugarscape III

• Startbedingung
• Sanktionierungsmöglichkeit
• 50 der Bevölkerung hat Eigentums-Mem
• Sanktionierung kostet den Strafenden
• Ergebnis das Eigentums-Mem hat weiterhin
  Schwierigkeiten, sich zu etablieren
• Grund es besteht ein Trittbrettfahrerproblem
  das Sanktionierungsmem erweist sich als Nachteil
  und stirbt aus

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Normemergenz auf Sugarscape IV

• Startbedingung
• Kostenfreie Sanktionierungsmöglichkeit
• 50 der Bevölkerung hat Eigentums-Mem
• Ergebnis das Eigentums-Mem bleibt erhalten und
  sorgt für ein dauerhaftes Überleben der
  Population auch bei hohen Verdauungsraten

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Normemergenz auf Sugarscape V

• Ergebnisse
• Die Durchsetzung einer Norm erfordert billige
  Sanktionierungsmöglichkeiten
• Andernfalls besteht das Trittbrettfahrerproblem,
  dass Normemergenz verhindert.
• Populationen ohne Eigentumsnorm sterben aus, wenn
  ihre Umweltbedingungen und ihre Metabolismen
  nicht optimal sind.

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Normen Entstehen und Wirkung

• Zusammenfassung
• Normen können als emergentes Verhalten in
  Sugarscape simuliert werden.
• Zellularautomaten sind mächtige Werkzeuge zur
  Untersuchung von Artificial Societies
• Jetzt
• Normen als Regelsysteme
• Andere Normerzeugungsmechanismen in verschiedenen
  Simulationssystemen und Modellen

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Vorgegebene Normen

• Castelfranchi et al. Norm zur Aggressionskontroll
  e in einem zellulären Automat, dessen Agenten
  Stärke besitzen, die abhängig von ihrer
  Nahrungsaufnahme ist und die bestimmte Felder als
  Eigentum markieren können.
• Die Nahrung erscheint zufällig auf den Feldern
• Blind, Strategisch, oder Nonaggression als
  Agentenverhalten implementiert. Attacken kosten
  den Angreifer und den Verteidiger gleichermaßen
  Stärke.
• Die Nahrungsaufnahme benötigt mehrere Taktzyklen,
  in dieser Zeit kann der essende Agent in den
  ersten beiden Fällen angegriffen werden der
  Stärkere gewinnt, reisst dem schwachen das Futter
  weg und kann selbst den Essvorgang beginnen.
• Nonaggression bedeutet, dass kein Angriff gegen
  einen Agenten erfolgen darf, der auf seinem
  eigenen Feld isst.

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Vorgegebene Normen II

• Ergebnis
• Normen können Aggression beschränken
• Normen haben einen positiven Effekt auf die
  durchschnittliche Stärke eines Agenten,
  mindestens genauso effektiv ist wie strategische
  Aggression
• Bei strategischer Aggression erleiden die
  schwachen Agenten einen Nachteil, weil sie die
  Hauptlast der Aggressionskontrolle tragen (die
  Starken werden ja nie attackiert)
• Normen haben Auswirkungen auf den Anteil des
  Agenten am gesamten Nahrungsvorkommen, weil
  sowohl vorteilhafte wie unvorteilhafte Attacken
  unterbunden werden und so die Kosten für die
  Aggressionskontrolle gleichmäßiger verteilt
  werden

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Normentstehung in anderen Modellen

• Können egoistische Agenten Normen erlernen?
• Antwort Flentge Ja, solange billige
  Sanktionsmöglichkeiten bestehen
• Antwort Dawkin Ja, solange sie die gleichen
  Gene haben
• Antwort Axelrod Ja, wenn die gleichen Agenten
  mehrfach aufeinander stossen
• Antwort Ito Ja, wenn das Wissen über das
  Verhalten des Einzelnen jedem zugänglich ist
• Antwort Dörner Ja, wenn sie ein emotionales
  Bedürfnis danach haben

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Normverbreitung in anderen Algorithmen

• Die Durchsetzung einer Norm hängt in der Realität
  stark von der Interaktion zwischen den Spielern
  ab, die bisher vernachlässigt wurde.
• Interaktion bzw. Kommunikation wird in drei
  Formen modelliert
• Zellularautomat
• Netzwerk mit power-law Verhalten
• Zufallsgraph mit poissonverteilten Verbindungen
• Fragestellung MDT, Einfluss der Lernalgorithmen,
  Einfluss der Konnektivität

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Power-law-Netzwerk

• Eine kleine Anzahl Agenten hat eine weit
  überdurchschnittliche Anzahl von Sozialkontakten
• Ausgehend von einer kleinen Anzahl Kontakte
  werden in jedem Zeitschritt weitere Verbindungen
  geschaffen, wobei Andockstellen bevorzugt werden,
  die bereits von vielen Verbindungen angelaufen
  werden.
• Normkodierung wie bisher (Bitmuster)

41
Zufallsgraph

• Jeder Agent hat eine fixe Anzahl Verbindungen,
  die Verbindungen sind poissonverteilt. Bei
  kleiner mittlerer Verbindungszahl existieren
  isolierte Agenten.

Bei beiden Modellen interagiert jeweils ein
zufällig gewählter Akteur via einer seiner
Verbindungen wie folgt Imitation mit einer
gewissen Wahrscheinlichkeit wird das
Gegenüber die Normcodierung übernehmen (oder
umgekehrt), wobei die Wahrscheinlichkeit dafür
von der Hamming-Distanz der Normen abhängen
kann. Individuell ein Agent kann mit einer
gewissen Wahrscheinlicheit seine eigene Meinung
bilden (zufällig).
42
Ergebnis

• Ohne individuelles Lernen setzt sich in allen
  Interaktionsmodellen eine Norm durch
• Individuelles Lernen fördert die Koexistenz
  zweier verschiedener Normen
• Die MDT für den Zufallsgraphen ist im allgemeinen
  deutlich größer als für das PL-Netz (Spezialfall
  durchschnittliche Konnektivität ist 1) Grund
  Die Pfadlänge ist im PL-Netz kürzer.
• Nähert sich die Konnektivität einem kritischen
  Bereich, so konvergieren Randomnet und Powernet
  gegen eine gemeinsame MDT.
• Die MDT hat ein Minimum zwischen den Bereichen
  extrem weniger und extrem starker Interaktion.

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Soziales Lernen

• Biologische Evolution, individuelles Lernen und
  kulturelle Evolution sind Wege, das gleiche
  Problem zu lösen Koordination zwischen
  Agenteninterner und der Umweltstruktur zu
  erreichen. Sie sind allerdings unterschiedlich
  schnell.
• Gibt man einer Population die Möglichkeit der
  Umweltveränderung, so können auch komplexe
  Prozesse, die vom Individuum innerhalb seiner
  Lebensspanne nicht gelernt werden können, von der
  Gesellschaft adaptiert werden.
• Kultur involviert die Fähigkeit, Repräsentationen
  der Umwelt zu erschaffen und so Informationen
  schneller und sicherer weiterzugeben.
• Fragestellung Erlernen einer Mondphasenvorhersage
  in einer Gesellschaft

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Relation zwischen den Strukturen und ihre
Möglichkeiten
Umweltstruktur
1. Direktes Lernen durch Umweltbeobachtung
2. Erlernen einer Sprache, um die Relation
zwischen Umwelt- und Kulturstruktur zu beschreiben
Interne Struktur
Kulturelle Struktur
3. Vermitteltes Lernen durch Betrachtung der
kulturellen Struktur
45
Simulation Agenten

• Die Bewohner sind durch neuronale Netze
  repräsentiert, deren Input sowohl künstliche als
  auch natürliche Muster sein können
• Ein Zyklus jeder lernt so gut er kann (aus allen
  Bereichen Umwelt und Kultur), erzeugt ein
  Artefakt, erzeugt einen Nachkommen und stirbt. Es
  findet keine genetische Informationsübertragung
  statt.
• Jeder Nachkomme bekommt ein randomisiertes
  Startnetz.
• Welches Artefakt als Studienobjekt benutzt wird,
  kann parametrisiert werden (auf Erfolgsbasis
  der letzten Generation oder per Zufall)

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Simulation II Umwelt

• Die zu erlernende Regel ist ein simples XOR. Ein
  perfektes Artefakt sähe daher so aus
• Jede Ziffer kann mit reellen Zahlen von 0..1
  belegt sein die Tabellen sind prototypisch

Mondstatus Tidenstatus
Neumond 1000 01
Erstes Viertel 0100 10
Vollmond 0010 01
Drittes Viertel 0001 10
Mond Tide
N 00 0
E 10 1
V 11 0
D 01 1
Symbolische Repräsentation (Agenten-Intern)
Physikalische Repräsentation
47
Aufbau eines Agenten
Mond-Beschreibungsnetz
Tiden-Beschreibungsnetz
Symbolisch
Symbolisch
Input des Artefakts, Tiden-Anteil
Input des Artefakts, Mond-Anteil
Aktuator
Input durch Beobachtung, Mond-Anteil
Erfahrung
Input durch Erfahrung, Tiden-Anteil
Erfahrung
Artefakt
48
Der Lernprozess

• Die Agentennetze werden in einem bestimmten
  Verhältnis von direkter und vermittelter
  Beobachtung trainiert.
• Das Lernen von Artefakten wird bevorzugt, weil
  die natürliche Beobachtung sehr lange dauert.

49
Ergebnis

• Der Lernprozess verläuft sehr langsam, falls
  keine Präferenz der Nachkommen für die Nutzung
  von Artefakten kompetenter Eltern besteht
• Mit einer solchen Vorliebe lernt die Gesellschaft
  in einer absehbaren Anzahl von Generationen, sehr
  gute Artefakte herzustellen und die
  durchschnittliche Kompetenz steigt stark an,
  obgleich die Lernfähigkeit nicht zugenommen hat.
• Gesellschaften, die kulturelle Artefakte
  herstellen, profitieren von diesen und helfen bei
  der Anpassung an die Umwelt die genetische
  Ausstattung ist nicht die einzige Quelle solcher
  Anpassungen.

50
Spieltheoretische Ansätze

• Spiele eignen sich besonders, um bei Menschen
  (und Maschinen) Verhaltensweisen zu erkennen sie
  erzeugen eine Abstraktion, die eine leichtere
  Mustererkennung möglich macht.
• Entstehung und Stabilisierung von Kooperation am
  Beispiel des iterierten Gefangenendilemmas
• Fragestellung Welche Strategien sind in diesem
  Spiel besonders erfolgreich?

51
Das iterierte Gefangenendilemma

• N Spieler treffen mehrfach eine Entscheidung zu
  kooperieren (C) oder zu defektieren (D).
• Das Spiel endet nach jedem Zug mit der
  Beendigungswahrscheinlichkeit p 1-w
• w nennt man Diskontparameter er ist ein Maß für
  die Wichtigkeit des nächsten Zuges
• Defektionsverhalten wird klar belohnt, falls das
  Gegenüber kooperiert.

C D
C 3 / 3 0 / 5
D 5 / 0 1 / 1
Typische Pay-off-Matrix P
52
Strategien für das Gefangenendilemma

• TFT Wie du mir, so ich dir
• TRANQUILIZER Bilde eine Kooperationsphase, dann
  defektiere gelegentlich
• TESTER Defektiere, dann spiele in Abhängigkeit
  von der Reaktion TFT (nach D) oder spiele CC
  defektiere danach bei jedem zweiten Zug (nach C)

53
Vergleich der Strategien

• TFT ist die erfolgreichste Strategie, da sie
• Robust
• Nachsichtig
• Durchsichtig
• ...
• ist. Sie ist diejenige Strategie, die am
  schwierigsten auszubeuten ist.
• Der Vergleich der Strategien ist schwierig, weil
  es von der Zusammensetzung der Population
  abhängt, wie erfolgreich eine Strategie ist.

54
Strategiegruppen

• Eindringen einer Strategie eine Regel erzielt in
  einer homogenen Regelpopulation höhere
  Punktzahlen als die Population.
• Kollektive Stabilität Zustand, in dem keine
  Regel eindringen kann
• Kollektiv stabile Populationen können als einzige
  langfristig das Auftreten von Mutanten verkraften

55
Axelrods Theoreme

1. Wenn w groß genug ist, gibt es keine beste
   Strategie unabhängig von der Strategie des
   anderen Spielers
2. TFT ist genau dann kollektiv stabil, wenn das
   Spiel lange genug dauert (dabei ist w ist
   abhängig von P)
3. Jede Strategie, die mit p gt ½ im ersten Zug C
   spielt, kann nur kollektiv stabil sein, wenn w
   hinreichend groß ist
4. Eine freundliche Strategie ist nur dann kollektiv
   stabil, wenn sie durch eine erste Defektion des
   anderen Spielers provoziert wird
5. Immer-D ist stabil
6. Diejenigen Strategien, die in Immer-D als Gruppe
   eindringen können, sind maximal diskriminierend,
   wie z.B. TFT
7. Wenn ein einzelnes Individuum nicht in eine
   freundliche Gruppe eindringen kann, kann auch
   keine Gruppe eindringen.

56
Schlussfolgerungen

• Sei nicht neidisch
• Defektiere nicht als erster
• Erwidere alle Verhaltensmuster
• Sei nicht zu raffiniert

1, S. 99ff.
57
Das Nachbarschaftsbegrenzungsmodell

• Segregation kann mit dem alternativen Modell der
  bounded neighbourhoods untersucht werden.
• Die Begriffe, die für Strategiegruppen eingeführt
  wurden, können aber hier interessanterweise
  analog genutzt werden.

58
Theoretische Psychologie PSI

• Nach den Fragen zu normkonformem Verhalten, der
  Rolle der Agenteninteraktion bei dessen Entstehen
  und der Untersuchung des sozialen Lernens sollen
  nun die Motivationen untersucht werden, die ein
  Individuum besitzt, sozial zu werden.
• Offenbar ist der Mensch kein vollständig
  rationale Subjekt, also kann auch seine
  Motivation bei der Emergenz sozialen Verhaltens
  nicht nur auf rational-egoistische Motive
  zurückgeführt werden.
• Die theoretische Motivationspsychologie führt
  einen emotionalen Aspekt in die
  Handlungssteuerung der Agenten ein und sorgt so
  für realistischere Modelle.

59
PSI Modellvorstellung

• Ein Roboter lebt auf einer Insel und benötigt zum
  Überleben Wasser als auch diverse weitere
  Ressourcen.
• Sein Handlungsrepertoire umfasst verschiedene
  Aktivitäten, die er auf Objekte seiner Umwelt
  anwenden kann.
• Der Roboter vermag durch korrekte Handlungen,
  seine Bedürfnisse zu befriedigen.

60
PSI Interner Aufbau
61
PSI Funktionsweise

• PSI basiert auf einer Bedürfnisorientierten
  Motivationsstruktur
• Emotionale, materielle und informationelle
  Bedürfnisse erzeugen Motivationen, die um die
  Kontrolle über die Steuerung des Organismus
  konkurrieren (Subsumption) die Handlungen hängen
  also vom gerade dominierenden Motiv ab.
• Da die Sensoren von PSI nicht perfekt sind,
  kommt es zu ungenauer Umweltwahrnehmung.
• Mit Hilfe eines Protokolls vermag PSI, seine
  Handlungen zu reflektieren und so zu optimieren
  (Lernen).

62
PSI Emotionen als Quelle normativen Verhaltens

• Setzt man mehrere PSI-Agenten auf die Insel und
  gibt ihnen ein Affiliationsbedürfnis, so das
  andere PSIs durch Aussendung eines
  Legitimitätssignalen (L-Signalen) dieses
  Bedürfnis befriedigen können, so können Normen
  entstehen.
• Dies geschieht, weil PSIs lernen, L-Signale
  geschickt einzusetzen, d.h. solche Signale
  hauptsächlich nur zu senden, wenn das Gegenüber
  sich erkenntlich zeigt, indem es andere
  Bedürfnisse des Senders befriedigt. Es entstehen
  Kooperation und Hilfsbereitschaft.
• Gegebenfalls muss ein PSI ein supplikatives
  Signal aussenden, also ein Ankündigungssignal für
  ein potentielles L-Signal. Es entsteht ein
  Handel, der z.B. Hilfe bei der
  Durstbefriedigung gegen die Aussendung von
  L-Signalen tauscht.
• Das Erlernen von Zielen im Zusammenhang mit
  Affiliationsbedürfnis führt zu engen Beziehungen,
  Liebe zwischen den PSIs, da durch häufigen
  Austausch von L-Signalen das Gegenüber zur Quelle
  derselben wird.

63
Zusammenfassung

• Eine Vielzahl sozialwissenschaftlicher
  Situationen lässt sich relativ gut simulieren.
• Inwieweit diese Simulationen reale Tatsachen
  wiederspiegeln, kann nicht abschliessend geklärt
  werden Simulationen können also Hilfe und
  Ideengeneratoren sein, niemals aber die Erhebung
  realer Daten ersetzen. Simulationen machen
  Vorschläge zur Interpretation dieser Daten.
• Der für AL-Forschung interessante Blickwinkel ist
  die Emergenz komplexen Verhaltens bei minimaler
  Ausstattung der Agenten.
• Für die Sozialwissenschaften ist die Modellierung
  realer Systeme und die Möglichkeit der
  Thesengenerierung von Bedeutung

64
Quellen

• 1 Axelrod, R. Die Evolution der Kooperation,
  1984
• 2 Flentge et al. Modelling the Emergence of
  Possession Norms using Memes, in JASS Vol. 4
  (2001)
• 3 Schelling, T.S. Dynamic Models of
  Segregation Journal of Mathematical Sociology
  1971 Vol. 1 S. 143-186
• 4 Epstein, Axtell Growing artificial
  societies 1996
• 5 Dawkins, R. The selfish gene, 1989
• 6 Ito, A. How do selfish agents learn to
  cooperate? in Artificial Life V, hrsgg. von
  Adami et al.
• 7 Conti, R. und Castelfranchi, C.
  Understanding the function of norms in social
  groups through simulation
• in Simulating social phenomena 1997
• 8 Nakamaru et al. Spread of two linked social
  norms on complex interaction networks in JOTB
  230 (2004) S. 57ff.
• 9 Hutchins, E. und Hazlehurst, B. Learning in
  the cultural process in Artificial Life I, 1990
• 10 Levy, S. Künstliches Leben aus dem
  Computer, 1996
• 11 Dörner, D. Bauplan für eine Seele, 1996
• 12 Albert, R. und Barabasi, A. Statistical
  mechanics of complex networks in Review of
  modern Physics, Vol. 74 (2002) S. 47ff.
• 13 Detje, F. PSI erste Schritte in Richtung
  sozialen Verhaltens, Memo 41 des Instituts für
  th. Psych. Der Uni Bamberg (2001)