Index of /rozprawy2/10282

Pełen tekst

(1)AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki. KATEDRA AUTOMATYKI. ROZPRAWA DOKTORSKA mgr inż. Paweł Skrzyński ZASTOSOWANIE TEORII KOLEKTYWNEJ INTELIGENCJI DO OPISU PARADYGMATU NIEWIDZIALNEJ RĘKI RYNKU. Promotor: dr hab. inż. Tadeusz Szuba. Kraków, 2010.

(2) Serdecznie dziękuję Panu dr hab. Tadeuszowi Szubie za cierpliwość i pomoc okazaną w trakcie pisania nie tylko tej pracy lecz również szeregu artykułów, które w ramach pracy powstały. Szczególne podziękowania należą się Panu prof. dr hab. Stanisławowi Szydle za bezcenne wskazówki z zakresu Ekonomii, bez których ta praca nie mogła by powstać oraz udostępnienie mi bogatej literatury z tej dziedziny.. 2.

(3) Spis treści Wstęp .............................................................................................................................................6 Od paradygmatu Niewidzialnej Ręki Rynku do Kolektywnej Inteligencji ..........................12 Mechanizm Niewidzialnej Ręki Rynku w ujęciu historycznym .............................................12 Krytyka koncepcji Niewidzialnej Ręki Rynku ........................................................................17 Ujęcie współczesne Niewidzialnej Ręki Rynku ......................................................................20 Kolektywna Inteligencja ............................................................................................................21 Geneza Kolektywnej Inteligencji.............................................................................................21 Symptomy Kolektywnej Inteligencji w naturze ......................................................................24 Kolektywna Inteligencja kolonii bakterii ............................................................................26 Kolektywna Inteligencja owadów: mrówek, termitów i pszczół ........................................27 Struktura społeczna ptaków.................................................................................................34 Struktury społeczne wśród ssaków......................................................................................35 Przejawy Kolektywnej Inteligencji w przyrodzie – podsumowanie ...................................36 Model obliczeniowy Kolektywnej Inteligencji........................................................................38 Molekularny model obliczeń ..............................................................................................38 Opis formalny ......................................................................................................................40 Iloraz Kolektywnej Inteligencji IQS....................................................................................43 Konstrukcja modelu molekularnego ........................................................................................45 Propozycja uogólnienia algorytmu mrówkowego w molekularnym modelu obliczeń .......47 Random Prolog Processor – realizacja molekularnego modelu obliczeń ...........................48 Modele symulacyjne rynku .......................................................................................................50 Analiza dotychczasowych podejść i rozwiązań ......................................................................52 Próba syntezy modeli symulacyjnych rynku ...........................................................................57 Kupcy jako uczestnicy rynku ..............................................................................................57 Producenci jako uczestnicy rynku .......................................................................................58 Rząd jako uczestnik rynku...................................................................................................59 Modelowanie rynku .............................................................................................................59 3.

(4) Sposób przeprowadzenia symulacji ....................................................................................60 Koncepcja modelu rynku dla potrzeb symulacji NRRAS .....................................................62 Systemy agentowe ...................................................................................................................63 Definicje agenta ...................................................................................................................64 Klasyfikacje agentów ..........................................................................................................66 Systemy wieloagentowe ......................................................................................................66 Modelowanie agenta – architektura M-Agenta .......................................................................69 Podstawowe elementy systemu EcoMASCI ...........................................................................72 Środowisko ..........................................................................................................................72 Przestrzeń środowiska .........................................................................................................74 Agent w systemie EcoMASCI – uczestnik rynku ...............................................................77 Zasoby, dobra i towary ........................................................................................................80 Podejmowanie decyzji .........................................................................................................82 Modelowanie rynku .................................................................................................................85 Ograniczenie budżetowe .....................................................................................................87 Teoria użyteczności .............................................................................................................87 Wnioski dla modelowania agenta........................................................................................93 Modelowanie transakcji ......................................................................................................93 Migracja agentów ................................................................................................................98 Produkcja w systemie EcoMASCI ......................................................................................99 Model EcoMASCI – uwagi końcowe ....................................................................................100 Rodzaje i budowa agentów ................................................................................................101 Konstrukcja warstwy obliczeniowej ......................................................................................103 Pilotowe realizacje symulacji procesów NRRAS ..................................................................105 Charakterystyka modelu EcoMASCI ....................................................................................105 Uwagi dotyczące implementacji modelu EcoMASCI ...........................................................106 Architektura systemu .........................................................................................................106 Implementacja transakcji ...................................................................................................109 System regułowy JESS ......................................................................................................111 Edytor świata i wizualizacja ..............................................................................................121 Definicja wskaźnika IQS dla rynku .......................................................................................123 4.

(5) Definicja PKB w modelu EcoMASCI ..............................................................................125 Symulacja procesu NRRAS w gospodarce barterowej ..........................................................126 Przygotowanie eksperymentu ............................................................................................126 Kształtowanie się dynamiki parametrów świata w symulacjach NRRAS.........................130 Badanie IQS rynku oraz wnioski z badania NRRAS.........................................................134 Podsumowanie ..........................................................................................................................137. Literatura ..................................................................................................................................141. 5.

(6) Wstęp Tematem badań zaprezentowanych w rozprawie jest zastosowanie teorii Kolektywnej Inteligencji do stworzenia modelu pozwalającego na badanie procesów ekonomicznych określanych potocznie mianem Niewidzialnej Ręki Rynku (NRRAS) 1. Pojęcie to zostało wprowadzone przez A. Smitha [Smith54] – zagadnienie to będzie szczegółowo rozważane w kolejnych rozdziałach niniejszej pracy a wstęp stanowi wprowadzenie do problematyki pracy. Koncepcja Niewidzialnej Ręki Rynku jest pojęciem klasycznym i została po raz pierwszy opisana przez A. Smitha w jego książce z 1776 [Smith54] jako proces, w którym każda jednostka pracuje w sposób, który zagwarantuje największy zysk strukturze społecznej, której jest elementem pomimo, że w większości przypadków nie koniecznie takie są jej intencje i nic nie wie o interesie publicznym. W swoich działaniach jednostka na ogół kieruje się jedynie własnym interesem i chęcią maksymalizowania swojego zysku. A. Smith twierdził nawet, że każdy robi więcej dobrego dla interesu publicznego nie zdając sobie z tego sprawy i mając na uwadze tylko własny interes niż gdy próbuje uczynić coś w tym kierunku w sposób w pełni świadomy. W ujęciu współczesnym Niewidzialna Ręka Rynku rozumiana jest w sposób znacznie bardziej ogólny [Joyce01][Schnabl96]. Jest to proces, którego rezultaty osiągane są w sposób zdecentralizowany bez jawnych uzgodnień pomiędzy jego uczestnikami. Pierwszą wyróżniająca cechą tego procesu jest to, iż jest on niezamierzony a cele, do jakich dążą pojedynczy uczestnicy rynku nie są ani zsynchronizowane ani identyczne z wynikami tego procesu – wynik osiągany jest niejako „przy okazji”. Dodatkowo proces ten zachodzi, pomimo iż jego uczestnicy mogą być tego nieświadomi – dlatego proces nazywany jest „niewidzialnym”. Systemem, w którym powszechnie uważa się, iż zachodzi proces Niewidzialnej Ręki Rynku jest wolny rynek. A. Smith dowodził, iż przez fakt, iż konsumenci chcą nabywać dobra po możliwie najniższej cenie, a z kolei producenci chcą osiągać możliwie największe dochody (co zmusza ich do inwestowania w najbardziej dochodowe gałęzie przemysłu tj. te, na które jest największy popyt) – w rezultacie następuje ogólny wzrost gospodarczy. Jednym z najbardziej pozytywnych aspektów wolnego rynku jest fakt, iż zmusza on ludzi do pośredniego myślenia o tym, czego inni ludzie potrzebują – bowiem „biznesowa” chęć zaspokojenia tych potrzeb prowadzi do poprawy własnej sytuacji. W analizie powyższych rozważań, zaczerpniętych z teorii ekonomii, zwraca szczególną uwagę fakt podobieństwa natury procesu Niewidzialnej Ręki Rynku z procesem Kolektywnej 1. W związku z tym, że pojęcie Niewidzialnej Ręki Rynku Adama Smitha będzie się pojawiało w niniejszej pracy wielokrotnie, w dalszej części będzie używany skrót NRRAS. Pojęcie to będzie pisane również dużymi literami gdyż autor traktuje je jako nazwę własną.. 6.

(7) Inteligencji, którego formalnego opisu dostarcza nam informatyka [Adleman94][Szuba98] [Szuba01a][Szuba01b]. Powyższe spostrzeżenie stanowi genezę pracy. Wydaje się, że zastosowanie modelu obliczeniowego Kolektywnej Inteligencji do analizy procesów ekonomicznych zachodzących w wolnym rynku, w tym zjawiska Niewidzialnej Ręki Rynku, może wnieść nową jakość do analizy wyżej wymienionych zjawisk i może stworzyć nową drogę do paradygmatu Niewidzialnej Ręki Rynku Adama Smith’a (NRRAS). Podstawą teorii jest model obliczeniowy [Szuba98], w którym nastąpiło odejście od uporządkowanego, deterministycznego procesu obliczeń – takiego, jaki jest realizowany w typowym dzisiejszym procesorze cyfrowym, na rzecz molekularnego, niedeterministycznego procesu obliczeniowego. Szczególnym przypadkiem takiego modelu obliczeń (jedynym, w którym do tej pory udało się go fizycznie zaimplementować) jest biochemiczny tzw. DNAkomputer Adleman’a [Adleman94][Lipton95][Gifford94]. Utrata niedeterminizmu w takim modelu obliczeń jest w znakomity sposób skompensowana poprzez ujawniającą się naturalną równoległość obliczeń – czyli komputer taki uzyskuje przewagę w wielowątkowych obliczeniach. Okazuje się, że taki model wymaga rezygnacji z algebr Boole’a jako matematycznej podstawy obliczeń (rachunek 0/1) na rzecz obliczeń w rachunku predykatów 1rzędu. Czyli innymi słowy następuje przeniesienie obliczeń na obszar logiki matematycznej. Ciekawostką jest to, że powyższy model w sensie strukturalnym dalej jest binarny, w komputerze cyfrowym do kodowania informacji i podczas jej przetwarzania stosujemy tylko dwa symbole 0/1 natomiast w omawianym komputerze stosuje się tylko dwa typy obiektów: molekuła informacyjna/membrana; z których to dalej budowana jest struktura obliczeń – implikująca przebieg obliczeń. W dużym uproszczeniu, w omawianym modelu informacja jest przenoszona przez tzw. molekuły informacyjne transportujące fakty, reguły i cele obliczeń. Molekuły informacyjne przemieszczają się quasi-chaotycznie2 w środowisku skonfigurowanym poprzez membrany. W momencie spotkania (ogólnie rozumianego, które w dalszej części pracy będzie nazywane rendez-vous), jeśli spotkają się właściwe wyrażenia logiczne, następuje proces wnioskowania i w jego rezultacie pojawiają się potomne molekuły, transportujące dalej konkluzje z wnioskowania. W takim systemie wnioskującym, proces logiczny odbywa się wielowątkowo, chaotycznie, równolegle, wątki się przeplatają i zazębiają, wnioskowanie odbywa się jednocześnie „w przód”, „wstecz” oraz „od środka”. Okazało się podczas symulacji, ze taki model obliczeniowy jest zaskakująco szybki i efektywny – natomiast zasadniczym 2. Należy wyraźnie zaznaczyć, iż ruch ten nie jest ruchem losowym (chaotycznym) a prawa tego ruchu wynikają z procesów wnioskowań zachodzących w molekułach informacyjnych oraz pomiędzy nimi. Rozróżnienie, co jest losowe a co chaotyczne często trudne. Okazuje się np. że osoby o dużej inteligencji, posiadające środki finansowe zapewniające im swobodę decyzji – w rezultacie „poruszają” się w sposób który dla postronnego obserwatora najlepiej opisuje proces losowy – mimo że ich działania są przemyślane (obliczone). Z kolei ich działania są czułe na zmianę warunków początkowych, a więc powinien być to proces chaotyczny.. 7.

(8) zadaniem jest jego fizyczna realizacja. Głównym problemem jest więc znalezienie w otaczającym nas świecie zjawisk fizycznych, które da się opanować i użyć do budowy takiego komputera. Powyższe właściwości modelu prowadzą do spostrzeżenia, iż natura procesu Niewidzialnej Ręki NRRAS zachodzącego na rynku i procesu Kolektywnej Inteligencji jest bardzo podobna. Podstawą obu zjawisk są charakterystyki opierające się na następujących zasadach: 1. Jednostki w strukturach społecznych współpracują ze sobą w sposób chaotyczny, nieciągły. 2. Jednostki zachowują się (np. rozpatrując położenie) quasi-chaotycznie ze względu na kłopoty i szanse codziennego życia. 3. Działania są w większości nieskoordynowane, równoległe, procesy wnioskowania/ produkcji są inicjowane, przerywane, wznawiane. 4. Procesy współpracy przenikają się i oddziaływają na siebie w sposób niekontrolowany przez jednostkę. 5. Trudno odseparować rezultaty ścieżek opartych o współpracę lub antagonistycznych/ wrogich. 6. Często w ramach struktury społecznej istnieją w tym samym czasie sprzeczne ciągi wnioskowań. 7. Zasoby i środki są rozproszone w czasie, przestrzeni i pomiędzy indywidua, ponadto pojawiają się i znikają w sposób niedeterministyczny. 8. Jest trudno jednoznacznie zinterpretować elementy procesów Kolektywnej Inteligencji: np. dane indywiduum może być różnie interpretowane z punktu widzenia różnych przenikających się procesów logicznych. 9. Bardzo często obserwujemy zjawisko, ale nie potrafimy go zinterpretować w sposób „wiarygodny”. 10. Kolektywna Inteligencja jest procesem „chwilowym” tj. może się „zamanifestować” a po chwili zaniknąć. Powyższe charakterystyki pozwalają na postawienie tezy, iż proces Kolektywnej Inteligencji i proces Niewidzialnej Ręki Rynku mają bardzo podobną naturę. Celowym zatem wydaje się zastosowanie modelu obliczeniowego Kolektywnej Inteligencji do formalnego opisu procesu NRRAS. Zasadnicza trudność polega jednak na tym, że efektywne liczenie Kolektywnej Inteligencji wymaga, aby najpierw odwzorować daną strukturę społeczną na odpowiadający jej molekularny model obliczeń – co nie jest łatwe (ani jednoznaczne). Czego zatem oczekuje się od teorii Kolektywnej Inteligencji w przypadku analizy Procesu Niewidzialnej Ręki Rynku? Otóż celem badań jest zbudowanie modelu symulacyjnego uproszczonego rynku, który następnie zostanie „dostrojony”, żeby spontanicznie zaczęły się 8.

(9) pojawiać ciągi wnioskowań pełniące funkcje samoregulacyjne dla tego rynku; które to ciągi będą analizowane. Powyższe spostrzeżenia pozwalają, zatem na sformułowanie tez niniejszej rozprawy, które mogą zostać określone na dwóch poziomach abstrakcji: poziomie koncepcji oraz poziomie realizacji. Na poziomie koncepcji: weryfikacja hipotezy, iż model obliczeniowy Kolektywnej Inteligencji pozwala na opis rodziny procesów rynkowych określanych mianem Niewidzialnej Ręki Rynku poprzez budowę modelu symulacyjnego opartego na teorii ekonomii i Kolektywnej Inteligencji, w którym takie procesy będą zachodzić. Budowa takiego modelu jest koncepcją wysoce innowacyjną i powinna wnieść nową jakość do analizy zjawiska niewidzialnej ręki rynku. Na poziomie realizacji możliwe jest: • wykorzystanie molekularnego modelu obliczeń wprowadzonego przez Kolektywną Inteligencję do realizacji symulatora rynkowego na potrzeby badań procesów ekonomicznych określanych mianem NRRAS; • badanie efektywności rynku w zależności od oddziaływania zewnętrznych zmiennych ekonomicznych (zmienną taką może być np. stopa procentowa) poprzez stworzony model symulacyjny. Aby możliwe było udowodnienie tez niniejszej rozprawy konieczne jest przedstawienie koncepcji systemu symulacyjnego opartego na teorii mikroekonomii (do modelowania zachowania uczestników rynku), który w zamierzeniu ma pozwolić na takie zamodelowanie rynku, aby proces Niewidzialnej Ręki Rynku zaczął w nim zachodzić i tym samym umożliwić autorowi analizę jakościową i ilościową paradygmatu Niewidzialnej Ręki Rynku A. Smith’a (NRRAS) na innym poziomie abstrakcji – molekularnego modelu obliczeń i metod dostarczanych przez teorię Kolektywnej Inteligencji 3. Dodatkowo zastosowanie symulacji komputerowej, w której zachowania podstawowych jednostek – uczestników rynku – zostaną zamodelowane z wykorzystaniem mikroekonomii umożliwi analizę rynku poprzez zastosowanie wskaźników makroekonomicznych, co przybliża takie podejście do nurtu zwanego ekonomią neoklasyczną. Podejście przyjęte w rozprawie zobrazowane jest na rysunku 1.1. Pobocznym celem, który jest niezbędny do realizacji przedstawionego procesu badawczego jest stworzenie oprogramowania symulatora rynkowego w oparciu o stworzony model, który będzie wykorzystywany w eksperymentach. Spektrum zastosowania stworzonego 3. Chodzi między innymi o sposób liczenia Kolektywnej Inteligencji poprzez zastosowanie ilorazu IQS. Zostanie to omówione szczegółowo w dalszej części niniejszej rozprawy. Wskaźnik ten uzupełnia klasyczne wskaźniki ekonomiczne służące do określenia rynku (np. PKB) i w kontekście procesu niewidzialnej ręki rynku pozwala na efektywne liczenie tego procesu.. 9.

(10) oprogramowania może wykraczać poza ramy analizy procesu Niewidzialnej Ręki Rynku i Kolektywnej Inteligencji.. Rysunek 1.1: Koncepcja pracy – schemat poglądowy wywodu, nowe podejście do NRRAS źródło: opracowanie własne... Struktura niniejszej rozprawy jest następująca. W pierwszym rozdziale są omówione podstawowe pojęcia i dokonany jest przegląd aktualnego stanu wiedzy w dziedzinie badań nad paradygmatem Niewidzialnej Ręki Rynku4 – w rozdziale przedstawiono zarówno ujęcie historyczne jak i współczesne. W rozdziale drugim stanowiącym wprowadzenie do teorii Kolektywnej Inteligencji pokazana jest teoria zarówno od strony socjologicznej jak i matematycznej. W rozdziale są omówione przykłady przejawów Kolektywnej Inteligencji w naturze oraz udane realizacje algorytmów i systemów komputerowych, których genezą jest obserwacja zachowań struktur społecznych występujących w przyrodzie. Rozdział kończy się omówieniem modelu obliczeniowego Kolektywnej Inteligencji. W rozdziale trzecim są przedstawione dotychczasowe próby realizacji modeli symulacyjnych rynku. Ważną część pracy stanowi rozdział czwarty, w którym analizowana jest koncepcja modelu symulacyjnego rynku opartego na teorii konstrukcji systemów wieloagentowych przy czym do modelowania zachowania pojedynczego agenta zastosowano teorię mikroekonomii. Koncepcja ta wyrasta z 4. Zainteresowanie zagadnieniami procesów zachodzących w gospodarce zrodziło się podczas studiów na Wydziale Zarządzania AGH, które autor niniejszej rozprawy również ukończył.. 10.

(11) teorii Kolektywnej Inteligencji natomiast sposobu interakcji pomiędzy elementami struktury społecznej utworzonej przez uczestników rynku dostarcza mikroekonomia. W rozdziale tym opisany jest też sposób transformacji stworzonego modelu ekonomicznego do modelu molekularnego modelu obliczeń używanego w badaniu Kolektywnej Inteligencji oraz wykorzystywane w jej analizie metody. W rozdziale piątym przeanalizowane są pilotowe eksperymenty przeprowadzone przez autora z wykorzystaniem omówionych koncepcji zaimplementowanych w postaci pakietu oprogramowania wytworzonego w oparciu o wymagania przedstawione w rozdziale czwartym – z racji swojej objętości, projekt i implementacja oprogramowania została omówiona w tym rozdziale bardzo skrótowo. W podsumowaniu sformułowano wnioski wynikające z przeprowadzonych rozważań oraz dokonano oceny uzyskanych rezultatów eksperymentów wraz z przedstawieniem zarysu dalszych kierunków badań.. 11.

(12) 1. Od paradygmatu Niewidzialnej Ręki Rynku do Kolektywnej Inteligencji W rozdziale tym krótko scharakteryzowano dzisiejszy stan wiedzy w dziedzinie badań nad Kolektywną Inteligencją oraz nad rodziną procesów ekonomicznych, do których można odnieść paradygmat Niewidzialnej Ręki Rynku. Należy zaznaczyć, iż badania nad procesami ekonomicznymi zachodzącymi na wolnym rynku prowadzone w ramach Ekonomii, prowadzone były niezależnie od badań nad Kolektywną Inteligencją, które z kolei, były prowadzone przez zarówno socjologów jak i informatyków. Niniejsza rozprawa stanowi próbę pewnej syntezy tych badań. W części pierwszej rozdziału omówiono zagadnienia Niewidzialnej Ręki Rynku poczynając od ujęcia historycznego aż do dzisiejszego, szerszego rozumienia tego zagadnienia.. 1.1. Mechanizm Niewidzialnej Ręki Rynku w ujęciu historycznym Pojęcie Niewidzialnej Ręki Rynku5 od lat wzbudza kontrowersje. Trudno uwierzyć, aby coś, czego jeszcze nikt nigdy nie widział mogło wzbudzić emocje. W życiu codziennym przyjęło się tłumaczyć działaniem niewidzialnej ręki wszelkie procesy ekonomiczne, dla których nie można znaleźć innego uzasadnienia. Skąd się zatem w ogóle się wzięło to pojęcie, które funkcjonuje w naukowym i potocznym obiegu od lat? Genezy pojęcia należy szukać w XVII wieku, kiedy to Thomas Hobbes w ogarniętej wojną domową Anglii, ukrywając się przed przeciwnikami politycznymi we Francji, tworzył swoją koncepcję Lewiatana [Hobbes54][Hobbes56]. Hobbes zakładając egoistyczną naturę ludzką dowodził konieczności ustanowienia władzy absolutnej. Jego zdaniem tylko ona mogła poskromić egoistyczną naturę ludzką, bo bez tego ludzkości nieodwołalnie groziło pogrążenie się w chaosie. Dla lepszego zilustrowania tejże koncepcji posłużył się metaforą hybrydy 6 morskiej, wspomnianego Lewiatana7. Ponad sto lat później tezę o egoizmie natury ludzkiej rozwinął Adam Smith tłumacząc jego przyczyny w następujący sposób:. 5. Ze względu na fakt, iż pojęcie “niewidzialna ręki rynku” jest w powszechnym użyciu od lat w niniejszej pracy pisane będzie z dużych liter jako nazwa własna.. 6. W znaczeniu czegoś co, co składa się z różnych elementów, często do siebie niepasujących.. 7. Sama książka została wydana w roku 1651. Tytuł książki Hobbes’a stanowiący genezę wspomnianej metafory zaczerpnięty jest ze Starego Testamentu, w którym Lewiatan (oznaczający we współczesnym języku Hebrajskim wieloryba) jest wymieniany między innymi w Księdze Hioba jako jedno ze zwierząt morskich oraz Księdze Psalmów gdzie zwierzę to ma bardziej negatywną konotację.. 12.

(13) „Ponieważ każda jednostka najusilniej stara się spożytkować swój kapitał dla dobra danego przedsięwzięcia gospodarczego, więc każda jednostka najusilniej działa ku największemu możliwemu dochodowi społeczeństwa. W samej rzeczy nie zamierza ona działać dla interesu publicznego, ani też nie wie, że dla niego działa. Przenosząc własną przedsiębiorczość nad innych, dąży ona tylko do własnego bezpieczeństwa, a kierując nią tak, by przynosiła największy pożytek, dąży ona ku własnemu pożytkowi i jest owa jednostka kierowana w tym dziele niewidzialną ręką, by działać dla celu, który nie był jej zamiarem.” [Smith54] Cytat ten zaczerpnięty został ze słynnego dzieła A. Smitha „Badania nad naturą i przyczynami bogactwa narodów” [Smith54] stanowi kwintesencję tego szkockiego myśliciela i ekonomisty. Był to swoisty atak na merkantylistyczną filozofię handlu (dominującą w ówczesnej Europie) w myśl, której nieregulowane dążenie do prywatnych korzyści nieuchronnie doprowadzić musi do anarchii. Z pomocą teorii „Niewidzialnej Ręki” A. Smith starał się opisać mechanizm charakterystyczny dla gospodarek kapitalistycznych, a polegający na tym, że działania poszczególnych jednostek, wynikające z ich egoistycznych chęci zaspokojenia własnych potrzeb w istocie przyczyniają się również do realizowania potrzeb społecznych. A. Smith poprzez NRRAS dowodził, iż mechanizm rynkowy jest zdolny do samodzielnej regulacji procesu zaspokajania potrzeb społecznych i tym samym odrzucał konieczność interwencjonizmu i protekcjonizmu państwowego, jako warunków realizacji interesu publicznego: „...człowiek (...) myśli tylko o swym własnym zarobku, a jednak w tym, jak i w wielu innych przypadkach, jakaś niewidzialna ręka kieruje nim tak, aby zdążał do celu którego wcale nie zamierzał osiągnąć. Społeczeństwo zaś, które wcale w tym nie bierze udziału, nie zawsze na tym źle wychodzi. Mając na uwadze swój własny interes człowiek często popiera interesy społeczeństwa skuteczniej niż wtedy, gdy zamierza służyć im rzeczywiście.” [Smith54]. Centralnym wątkiem wspomnianego dzieła A. Smith’a jest działanie „Niewidzialnej Ręki”, której. istotą jet to, że nie dobrej woli piekarza, ale jego poczuciu własnego interesu. zawdzięczamy nasz chleb. A. Smith dostrzegł perspektywę obiecującej analizy, odkrywając, że w pewnych warunkach społecznych, jakie dzisiaj określane są często mianem „funkcjonalnej konkurencji”, interesy prywatne są w istocie zharmonizowane z interesem społecznym. Bez kolektywnej regulacji czy wspólnego planu ekonomia rynkowa działa jednak zgodnie z uporządkowanymi regułami zachowań. Każda jednostka, będąc jedną z wielu, może wywierać tylko nieznaczny wpływ na ogólną sytuację na rynku. W efekcie przyjmuje ceny jako dane ma się wyłącznie swobodę wyboru kupowanych i sprzedawanych przy danych cenach ilości, kierując się motywem maksymalizacji osobistych korzyści. Jednak suma tych oderwanych 13.

(14) działań określa ceny. Każda osoba, widziana odrębnie, kieruje się w swoich wyborach cenami, a jednak samymi cenami rządzi ogólna suma indywidualnych reakcji. „Niewidzialna ręka” rynku przynosi w ten sposób efekt społeczny, niezależny od woli i zamiarów jednostek. W Europie siedemnastego i osiemnastego wieku płaca, ceny, stopy procentowe, zatrudnienie, handel zagraniczny, jak również jakość towarów i usług były poddawane ścisłej kontroli przez rząd. Celem kontroli było zapewnienie realizacji wizji sprawiedliwości społecznej, tak jak rozumiana ona była przez klasę rządzącą, przez zarządzanie tym, co było wytworzone oraz sposobu wytwarzania i dzielenia. Pogląd, że każde działanie motywowane dążeniem do prywatnych korzyści musi być z racji samego faktu antyspołeczne, był szeroko rozpowszechniony. Nawet dzisiaj keynesowska ekonomia prezentuje pogląd, że gospodarka wolnorynkowa nie jest w stanie zaspokajać interesów publicznych 8, ponieważ rządzą nią raczej motywy zysku niż świadomie zaplanowane cele społeczne. Ale dla A. Smitha, własny interes był postrzegany jako oczywista siła konstruktywna i koordynująca. W dążeniu do zaspokojenia swych własnych potrzeb, ludzie dbający o swój interes musieli odwoływać się do interesu innych. Własny interes jest bodźcem – racją współpracy i koordynowania swych własnych działań z działaniami innych [Kamerschen99]. Krytycy systemu rynkowego postrzegali zysk jako niesprawiedliwe obciążenie zarobków pracowniczych, ale A. Smith postrzegał zysk jako bodziec – wynagrodzenie, które skłania wytwórcę ku dążeniu do zaspokojenia potrzeb innych. Odczuwał on, że konkurencja między producentami utrzyma zyski i ceny na niskim poziomie, tak że konsumenci nie będą nadmiernie obciążeni. W swoim wywodzie przedstawił też prosty dowód korzyści płynących z wolnego handlu. Nigdy nie opłaca się nikomu wytwarzać czegoś, co może kupić taniej od kogoś innego. Dowodził, że „to co jest roztropnością” w prywatnym życiu każdej rodziny (w skali mikro), nie może być chyba szaleństwem w życiu wielkiego królestwa (w skali makro). A. Smith był doskonałym znawcą historii, polityki i ekonomii. Kiedy wygłaszał słynne słowa na temat Niewidzialnej Ręki, korzystał ze swojej rozległej wiedzy, a nie jedynie z dedukacyjnego rozumowania. „Oczekując naszego jadła czy napoju nie liczmy na dobrą wolę rzeźnika, piwowara czy piekarza, ale na ich dbałość o własny interes. Odwołujemy się do ich miłości własnej a nie do ich humanizmu i nigdy nie mówimy im o naszych potrzebach, ale o ich korzyściach.”[Smith54]. Gdy ten passus z dzieła A. Smitha wyłączymy z kontekstu, jak to czyni się bardzo często, może on sugerować bardzo wąski, cyniczny pogląd na temat ludzkich zachowań. Jednakże, jeżeli przeczytamy je w całym kontekście, twierdzenie A. Smitha ma po prostu charakter logiczny. W złożonym, skomplikowanym wewnętrznie społeczeństwie dobrobyt nie może po 8. W świetle doświadczeń z ostatniego globalnego kryzysu finansowego wielu ekonomistów jako główną jego przyczynę podaje arogancką wiarę w samoregulującą moc rynków.. 14.

(15) prostu polegać na dobroci innych przy zaspokajaniu wszystkich swych chęci i potrzeb. Ludzie są skłonni do dobroczynności – przynajmniej większość z nich – ale odczuwają również ograniczenia. Jak to ujął A. Smith, pojedynczy człowiek „cały czas potrzebuje współpracy i pomocy wielkiej liczby (ludzi), podczas gdy całe jego życie ledwo wystarcza do zdobycia przyjaźni kilkudziesięciu... Z większym prawdopodobieństwem uda mu się osiągnąć sukces jeśli pobudzi ich osobisty interes i przekona ich, że robienie tego, na czym mu zależy, leży w ich własnym, osobistym interesie” [Smih54]. Istotą Niewidzialnej Ręki jest przekonanie, iż dążenie jednostek do realizacji własnych interesów w ramach wolnego rynku prowadzi do efektywnej alokacji zasobów z punktu widzenia całego społeczeństwa. Urosła z tego legenda, że całe „Bogactwo narodów” opiera się na takim naiwnym rozumowaniu, tak zwanej doktrynie „spontanicznej harmonii interesów” [Blaug94]. Wydaje się czasami, że oznacza to tylko możliwość arytmetycznego sumowania indywidualnych satysfakcji z zaspokajanych potrzeb: skoro każdy maksymalizuje swoje zadowolenie, gdy tylko mu na to pozwolić, system leseferystyczny 9 [Winiarski06] będzie maksymalizował zaspokojenie potrzeb całego społeczeństwa. Ale faktycznie w swoim dowodzie doktryny „maksymalnego zaspokojenia” A. Smith szedł znacznie dalej. W rozdziale 7 księgi I [Smith54] pokazał, że wolna konkurencja przyczynia się do zrównania cen z kosztami produkcji, prowadząc do optymalnej alokacji zasobów wewnątrz gałęzi. W rozdziale 10 księgi I [Smith54] wykazywał, że wolna konkurencja na rynku czynników produkcji zmierza do zrównania „korzyści netto” płynących z zastosowania czynników we wszystkich gałęziach, a zatem do ustalenia optymalnej alokacji zasobów między gałęziami. Nie pokazał, że różne czynniki są łączone w produkcji w optymalnych proporcjach ani że sprzedawany produkt jest optymalnie dzielony wśród indywidualnych konsumentów. Nie dowiódł też, że korzyści skali i efekty zewnętrzne w produkcji i konsumpcji często przeszkadzają w osiągnięciu konkurencyjnego optimum, choć jego analiza urządzeń publicznych zawiera jądro takiego rozumowania. Postawił jednak pierwszy krok w kierunku teorii optymalnej alokacji danych zasobów w warunkach doskonałej konkurencji [Kamerschen99]. „Niewidzialna Ręka” nie jest niczym więcej jak automatycznym mechanizmem równowagi na konkurencyjnym rynku – twierdził A. Smith. Przy doskonałej konkurencji i przy braku ułomności rynku, z osiągalnych zasobów rynek wyciśnie tyle użytecznych dóbr i usług, ile to. 9. Leseferyzm to pogląd filozoficzno-ekonomiczny, który został sformułowany przez francuskich fizjokratów, ale najpełniej zrealizowany w dziewiętnastowiecznej Wielkiej Brytanii głoszący wolność jednostki, zwłaszcza w wymiarze społeczno-ekonomicznym. Rola państwa miała być ograniczona do roli nocnego stróża, który miał strzec fundamentalnych zasad wolności gospodarowania i prywatnej własności. Rozumowanie leseferystów jest oparte na założeniu, że każdy człowiek kieruje się zasadą korzyści materialnej (homo oeconomicus). Zespół poglądów leseferystów związany był ściśle z oświeceniowymi koncepcjami wolności jednostki oraz ideą praw naturalnych (http://pl.wikipedia.org/wiki/Leseferyzm).. 15.

(16) tylko możliwe. Ale gdy monopole lub zanieczyszczenie środowiska, lub podobne ułomności rynku rozprzestrzeniają się, efektywność Niewidzialnej Ręki może zostać unicestwiona [Begg08] [Kamerschen99][Varian95]. Paradoks Niewidzialnej Ręki polega na tym, że jeśli nawet każda osoba z osobna zachowuje się w sposób niekooperacyjny, wynik ekonomiczny jest efektywny społecznie. Co więcej, równowaga konkurencyjna stanowi, że żadna jednostka nie jest w stanie poprawić swojej sytuacji przez zmianę strategii, jeżeli wszystkie pozostałe stanowczo trzymają się swoich strategii [Kamerschen99]. Z prawa popytu i z prawa podaży [Begg08][Varian95] wynika, że ilości danego produktu nabywane i oferowane na sprzedaż zmieniają się w różnych kierunkach pod wpływem zmiany ceny: w miarę wzrostu ceny ilość nabywana zmniejsza się, a ilość oferowana na sprzedaż się zwiększa. Jeżeli te dwie prawidłowości zestawimy razem, to stwierdzimy, że w danym czasie na danym rynku istnieje tylko jedna cena danego towaru, przy której ilość nabyta będzie równa ilości oferowanej na sprzedaż. Jest to tzw. cena równowagi [Begg08][Varian95]. Ceny rynkowe ustalają się pod wpływem wzajemnej konkurencji, jako rezultat gry popytu i podaży na poszczególnych rynkach [Klimczak06]. Na rynkach wolnokonkurencyjnych krzywe podaży wyznaczane są przez koszty krańcowe [Begg08][Varian95]. A. Smith postrzegał rynek jako sposób nawiązywania współpracy miedzy obcymi sobie ludźmi. „Daj mi to, co chcę, a dam ci, co ty chcesz” jest propozycją, która leży u podstaw każdej transakcji rynkowej [Blaug94] [Kamerschen99][Varian95]. Prawdą jest jednak, że osobista wiara A. Smitha w korzyści płynące z „Niewidzialnej Ręki” w niewielkim stopniu opierała się na statycznej analizie efektywności alokacji w warunkach doskonałej konkurencji. Zdecentralizowany system cen został uznany przez niego za pożądany z uwagi na jego dynamiczne oddziaływanie przez rozszerzenie rynku i zwiększenie korzyści z podziału pracy – krótko mówiąc, ponieważ była to potężna machina do pobudzania akumulacji kapitału i wzrostu dochodu. Choć nigdzie tego wprost nie stwierdził, A. Smith był głęboko świadom niedoskonałości systemu rynkowego. Przyznawał także, że rynek często wolno dostosowuje się do zmian i może nie wytrzymać odpowiednich ilości pewnych dóbr bez interwencji rządu. „Bogactwo narodów” nie próbowało udowodnić, że system wolnego rynku jest doskonały. Było ono raczej klasycznym odczuciem względnych zalet systemu wolnego rynku w porównaniu z alternatywnymi systemami gospodarowania [Blaug94]. Smith zdecydowanie stał po stronie prostych ludzi. Sądził, że zastąpienie monopolistycznych przedsiębiorstw regulowaniem gospodarki przez państwo prawdopodobnie pogorszyłoby, a nie polepszyło gospodarkę. Poglądy A. Smitha utorowały drogę rewolucji przemysłowej i złotej erze kapitalizmu. Opublikowana przez niego w 1776 r. książka [Smith54] pozostaje do dziś klasycznym dziełem ekonomii [Blaug94]. 16.

(17) Mistycyzacja ekonomii za pomocą Niewidzialnej Ręki Rynku miała dalekosiężne konsekwencje. Już same pojęcia „rynku” i „gospodarki” są na tyle nieścisłe i wieloznaczne, ze wprowadzają wiele nieporozumień. Tym bardziej pojęcie „Niewidzialnej Ręki Rynku”. W najprostszym rozumieniu wyrażenie to może być synonimem słowa „ludzie”. W takiej sytuacji postulowanie umożliwienia działania „Niewidzialnej Ręce Rynku” jest równoważne postulowaniu umożliwienia działania ludziom. „Niewidzialna Ręka Rynku” była również rozumiana jako „ręka Boga”. Może być rozumiana jeszcze ogólniej, jako samo-zaprowadzająca się harmonia ogólna, abstrakcyjna właściwość rzeczywistości. W takiej sytuacji może ona znaczyć wszystko, czyli nic. Im bardziej jest puste dane pojęcie, tym bardziej może okazać się pożyteczne dla jego użytkownika, gdy używa go w celu uzasadnienia rozwiązań korzystnych dla siebie. Można by się nawet pokusić o sformułowanie prawa dotyczącego używania tej metafory. Głosiłoby ono: „domagaj się poddania władzy Niewidzialnej Ręki Rynku wszystkich branż z wyjątkiem twojej własnej” [Blaug94]. Na zakończenie warto dodać, iż do A. Smitha nawiązuje też jeden z głównych, współczesnych nurtów etyki biznesu, jakim jest utylitaryzm10. Teoria A. Smitha dążyła przy tym do wykazania, że rynek i gospodarka rynkowa są najbardziej naturalnymi, zgodnymi z naturą ludzką i wolą Stwórcy. To samo dotyczy koncepcji „homo economicusa”11 oraz Niewidzialnej Ręki Rynku, wreszcie praw rządzących życiem społeczno-gospodarczym. Zdaniem A. Smitha w warunkach wolnego rynku człowiek dążący do maksymalizacji własnej funkcji użyteczności, o ile czyni to zgodnie z prawem i zasadami moralnymi, niejako automatycznie przyczynia się do realizacji celów społecznych. Poniekąd sam system rynkowy był swego rodzaju wychowawcą do cnót i skutecznym sposobem wychowania uczciwego człowieka.. 1.2. Krytyka koncepcji Niewidzialnej Ręki Rynku Koncepcja kryjąca się za metaforą Niewidzialnej Ręki jest często używana jako argument na rzecz liberalizmu gospodarczego, była także wielokrotnie krytykowana przez zwolenników interwencjonizmu państwowego. Dowodzili oni, że istnieje wiele okoliczności, które uniemożliwiają realizację interesu publicznego w ramach mechanizmu rynkowego, co ich zdaniem uzasadnia działania regulacyjne państwa.. 10. http://pl.wikipedia.org/wiki/Utylitaryzm. 11. W wolnym tłumaczeniu oznacza to „człowieka gospodarującego” – jest to koncepcja jednostki zakładająca, że człowiek jako istota działająca racjonalnie dąży zawsze do maksymalizacji osiąganych zysków i dokonywania wyborów ze względu na wartość ekonomiczną rezultatów tych wyborów. W potocznym rozumieniu „homo oeconomicus” to człowiek działający zgodnie z tą zasadą.. 17.

(18) Doktryną, która zachwiała założeniami ekonomii klasycznej był keynesizm [Snowdon98]. W myśl tej doktryny interwencjonizm państwowy jest niezbędny do korygowania działań sił rynku. W przeciwieństwie do ekonomii klasycznej keynesiści twierdzą, że nie istnieje pełna elastyczność w dostosowywaniu się cen i występują znaczące lepkości cenowe (zwłaszcza w dół). Gospodarka prywatna wcale nie osiąga równowagi pod wpływem sił rynku przy danej polityce państwa a ułomności rynku prowadzą do przymusowego bezrobocia i nadmiernych fluktuacji PKB. Niewidzialna Ręka Rynku, zdaniem keynsistów, nie jest w stanie przekształcić egoistycznych, prywatnych interesów w optimum społeczne. W prawdzie według nich, rynki konkurencyjne mogą w pełni wykorzystać czynniki produkcji, nie mogą jednakże wyznaczyć wielkości optymalnych zatrudnienia i produkcji – musi to zrobić rząd. Do najważniejszych współczesnych krytyków koncepcji Niewidzialnej Reki Rynku należy Stiglitz. Głównym argumentem przeciwko Niewidzialnej Ręce jest istnienie dóbr publicznych [Stiglitz04]. Ich cechą charakterystyczną jest to, że są zdolne do zaspokajania potrzeb wielu ludzi na raz, lecz koszt ich wytworzenia przewyższa indywidualne korzyści, jakie może odnieść poszczególna jednostka. Tym samym Niewidzialna Ręka Rynku nie doprowadzi do powstania takiego dobra, pomimo tego, że jego istnienie jest korzystne w skali całego społeczeństwa. Jego dostarczenie będzie więc wymagało działania instytucji publicznej. Przykładem takiego dobra jest dobro publicznej obrony narodowej, sprawny system sądowniczy, naukowe badania nad nowym typem leków, drogi, instytucje oświaty, itp. Innym argumentem przeciwko samodzielności mechanizmu rynkowego w zakresie zaspokajania potrzeb społecznych jest istnienie efektów zewnętrznych lub asymetrii informacji na rynku [Varian95]. Jako przykład często podaje się przemysł tytoniowy, który choć wytwarza dobra pożądane przez część społeczeństwa, to jednak rzeczywiste efekty społeczne jego funkcjonowania są bardzo niekorzystne. W tym przypadku Niewidzialna Ręka Rynku doprowadza do sytuacji, w której powstaje nadprodukcja określonych dóbr ponad poziom, który byłby społecznie pożądany (tzw. produkcja anty-dóbr, do których należą np. papierosy, narkotyki, alkohol, hazard). Ważnym argumentem interwencjonistów jest niedoskonała konkurencja w gospodarce, a zwłaszcza istnienie monopoli. Niewidzialna Ręka Rynku zapewnia społecznie pożądany poziom produkcji określonego dobra wyłącznie przy spełnieniu rygorystycznych założeń doskonałej konkurencji, co w praktyce prawie się nie zdarza [Kamerschen99]. Kolejną sprawą są obawy wielu osób przed Niewidzialną Ręką Rynku wynikające z ich nieznajomości istoty zjawiska. Jeśli coś jest rzekomo tak potężne, że odpowiada za wszelkie sprawy dotyczące ekonomii, to łatwo może budzić strach, który łatwo wykorzystać – może stać się pretekstem dla różnego rodzaju „wybawicieli”. Proponowana przez nich linia obrony przed zagrożeniem polega na ograniczeniu ludzkich swobód. „Niewidzialna Ręka Rynku” okazuje się 18.

(19) korzystna nie tylko dla przedsiębiorców czy korporacyjnych urzędników, ale również dla urzędników państwowych. Skutecznie manipulując ludźmi i ich strachem przed przerażającą „niewidzialną ręką rynku” mogą powiększać oni swoją władzę. W takim przypadku okazuje się, że obniżka płac lub wzrost cen nie są spowodowane ludzkimi działaniami mającymi swoje odzwierciedlenie w prawach podaży i popytu [Begg08][Varian95], ale przez jakąś „Niewidzialną Rękę Rynku”. Niewywiązywanie się przez państwo ze swoich zobowiązań nie ma wtedy oczywiście nic wspólnego z błędami popełnianymi przez polityków, ale jest konsekwencją działalności złowrogiej „Niewidzialnej Ręki Rynku”, która funkcjonuje w takim przypadku, jako swoista karykatura. Mark Blaug w opracowaniu „Teoria ekonomii” [Blaug94] również wspomina, iż Niewidzialna Ręka Rynku nie jest zasadą bezkrytyczną. Twierdzi on, że teoria „rozwiązań gorszych od najlepszych” doprowadza do jednego z zarzutów przeciwko zasadzie „Niewidzialnej Ręki”: do niemożliwości stworzenia cząstkowej ekonomii dobrobytu, rozwiązującej swoje problemy „po kawałku”. Dochodzi do wniosku, że „publiczny” charakter niektórych dóbr poważnie ogranicza słuszność „teorematu Niewidzialnej Ręki” w sposób, o jakim nigdy nie śnił A. Smith. W znaczącym artykule opublikowanym w 1956 roku Lipsey i Lancaster [Lipsey56] dowiedli, że jeżeli warunki optymalności nie są spełnione na co najmniej dwóch rynkach, to na gruncie teorii dobrobytu Pareta [Varian95] nie da się uzasadnić polityki zmierzającej do zlikwidowania niedoskonałości na jednym z tych dwóch rynków. Sam ruch w kierunku optymalności w rozumieniu Pareta nie wystarcza: albo dochodzimy do rozwiązania najlepszego – „pierwszego z najlepszych” – albo nie ma podstaw do dokonania wyboru między kolejnymi „gorszymi od najlepszego” rozwiązaniami: drugiego rzędu, trzeciego, itd. Dowód Lipseya i Lancastera w dużym uproszczeniu przedstawia się następująco: załóżmy, że mam pewien system równowagi ogólnej z ograniczeniami wyrażonymi w postaci dwóch równań i że układ ten rozwiązujemy dla optimum „drugiego rzędu” przy użyciu normalnej techniki maksymalizacji przy danych ograniczeniach. Załóżmy teraz, że jedno z tych dwóch ograniczeń dotyczy jakiegoś parametru politycznego, np. cła, i że problem polega na wykryciu, czy obniżka owego cła polepszy dobrobyt społeczny. Udowodnienie, że tak musi się stać, jest niemożliwe, i na tym właśnie polega to, co autorzy nazywają „ogólną teorią optimum drugiego rzędu” [Lipsey56].. 19.

(20) 1.3. Ujęcie współczesne Niewidzialnej Ręki Rynku .. Dzisiejsze rozumienie NRRAS jest znacznie szersze. W ujęciu współczesnym. Niewidzialna Ręka Rynku to meta-proces, którego rezultaty osiągane są w sposób zdecentralizowany, bez jawnych uzgodnień pomiędzy jego uczestnikami [Joyce01]. Ponadto proces ten jest niezamierzony, a cele do jakich dążą pojedynczy uczestnicy rynku nie są ani bezpośrednio zsynchronizowane ani identyczne z wynikami tego procesu – wynik ten jest osiągany niejako „przy okazji”. Niemniej proces taki silnie oddziałuje na rynek w sensie regulacyjnym. Uczestniczący w nim agenci mogą być tego nieświadomi – dlatego proces taki nazywany jest „niewidzialnym”. Proces taki jest widoczny, gdy rynek analizowany jest niejako z wyższego poziomu. Przyjmuje się, że proces taki zachodzi na wolnym rynku. Jednym z najbardziej pozytywnych aspektów wolnego rynku jest fakt, iż zmusza on ludzi do pośredniego myślenia o tym, czego inni ludzie potrzebują – bowiem „biznesowa” chęć zaspokojenia tych potrzeb prowadzi do poprawy własnej sytuacji. Spostrzeżenie, iż powyższe zjawisko ekonomiczne zadziwiająco pasuje do modelu obliczeniowego Kolektywnej Inteligencji stanowi genezę niniejszej rozprawy. W związku z powyższym w kolejnym rozdziale zostanie przedstawiony aktualny stan wiedzy w dziedzinie Kolektywnej Inteligencji.. 20.

(21) 2. Kolektywna Inteligencja Niniejszy rozdział stanowi krótką prezentację aktualnego stanu wiedzy w dziedzinie Kolektywnej Inteligencji oraz modelu obliczeniowego, który został stworzony na jej potrzeby. Po omówieniu genezy powstania pojęcia inteligencji kolektywnej szerzej omówione są jej przejawy w naturze. Podejście takie podyktowane jest chęcią zaprezentowania transformacji popularnego algorytmu bazującego na obserwacji kolektywnego zachowania mrówek do postaci molekularnego modelu obliczeń, który jest dalej wykorzystywany przy tworzeniu modelu symulacyjnego rynku. Transformacja polegająca na zmianie nazewniczej i interpretacji pozwala również na przeniesienie algorytmu mrówkowego w świat gospodarki rynkowej, w którym uczestnicy rynku prowadzą działalność biznesową. Warto zauważyć, że w takim przypadku następuje analogicznie przeniesienie obliczeń do odpowiadającego modelu molekularnego. Ważnym jest to, że większość proponowanych zmian nazewniczych i interpretacyjnych ma charakter uogólnień.. 2.1. Geneza Kolektywnej Inteligencji Kolektywna Inteligencja12. to inaczej forma inteligencji wyłaniająca się podczas. współpracy i rywalizacji wielu jednostek. Zanim pojęcie zagościło na stałe w nauce posługiwano się różnymi nazwami w celu opisu tego fenomenu. Koncepcja Kolektywnej Inteligencji wyrosła z następującej rodziny pojęć: • zachowanie kolektywne (ang. collective behaviour), • inteligencja roju (ang. swarm intelligence), • kolonia bakterii (ang. bacterial communites), • synergia, • kooperacja w strukturze społecznej (ang. social cooperation), • kolektywny umysł (ang. collective mind), • umysł roju, inteligencja roju (ang. mind of swarm, swarm intelligence13), • globalny mózg (ang. global brain), • społeczny umysł, • organizm społeczny, • spoleczna wola, • inne sformułowania zawierające w sobie słowo „społeczny”.. 12. http://en.wikipedia.org/wiki/Collective_Intelligence. 13. Smarm Intelligence należy też traktować jako osobną gałąź badań o czym będzie mowa w dalszej części rozdziału.. 21.

(22) Wszystkie te sformułowania służą do opisu zachowania lub procesu noszącego symptomy inteligencji, który się przejawia w pozornie nieskoordynowanych działaniach pewnej grupy jednostek – czy to od bardzo prymitywnych form życia takich jak bakterie, poprzez kolonię mrówek lub pszczół do ludzi. Pierwsze wzmianki na temat Kolektywnej Inteligencji w obszarze informatyki pojawiły się w roku 1968 w związku z rozwojem sieci komputerowych, kiedy to twórcy ARPANET’u, protoplasty sieci Internet, Robert Taylor i Joseph Licklider napisali [Licklider68]: „Interaktywne wspólnoty będą opierały się na oddalonych od siebie geograficznie członkach czasami skupionych w niewielkich grupach, czasami pracujących indywidualnie. Będą to społeczności wspólnych zainteresowań, nie lokalizacji”. Inteligencja kolektywna pojawia się w różnych formach jednomyślności przy podejmowaniu decyzji przez ludzi, owady [Dorigo97a][Dorigo97b][Pham07], czy nawet bakterie [Schab07]. Ideę Kolektywnej Inteligencji (CI 14) na polu filozofii opracował w 1997 roku Pierre Levy [Levy97] na podstawie koncepcji rzeczywistości wirtualnej, obejmującej także komunikację sieciową. Sieć internetowa to nie tylko źródło ogromnej liczby informacji, ale także niesamowita możliwość szybkiej i efektywnej komunikacji niezależnie od położenia rozmówców. Formalna definicja Kolektywnej Inteligencji zostanie podana w dalszej części niniejszego rozdziału natomiast w tej części omówione zostaną podstawowe jej cechy oraz podana zostanie definicja nieformalna. Warto zauważyć, iż do zaistnienia inteligencji kolektywnej potrzebna jest grupa czyli przynajmniej dwa byty15, które wchodzą ze sobą w interakcję – zatem potrzebujemy definicji czegoś co jest tym bytem. W Sztucznej Inteligencji szeroko wykorzystywane jest pojęcie agenta, którego najprostszą definiuję podają Russsel i Norvig [Russel95]: Agentem jest „coś” co może odczuwać i wykazywać pewne zachowanie 16. Pojęcie agenta17 będzie wykorzystywane w dalszej części niniejszej prac w związku z tym, że pojęcie bytu sugeruje istotę żywą – co nie jest z kolei wymogiem Kolektywnej Inteligencji [Szuba2001]. Dzisiejszy dynamiczny rozwój badań nad inteligentnymi agentami programowymi dowodzi, iż Kolektywna Inteligencja może się z powodzeniem zamanifestować np. w sieciach komputerowych, której komponenty nie posiadają cech istot żywych. Zasadniczą cechą Kolektywnej Inteligencji jest jej zdolność do rozwiązywania problemów trudniejszych niż mogą rozwiązać pojedyncze osobniki. Wyodrębniając te cechy możemy podać definicję fenomenu Kolektywnej Inteligencji w sposób nieformalny: Kolektywna Inteligencja zaistniała w grupie agentów wtedy, jeśli zbiór problemów, które może być rozwiązana przez tę. 14. Od ang. Collective Intelligence.. 15. Na poziomie jednostki. Nie jest rozważana tutaj Kolektywna Inteligencja w ramach jednostki (np. dwie półkule mózgowe u człowieka.).. 16. „An agent is just something that perceives and acts”.. 17. Szczegółowa dyskusja pojęcia agentowości zostanie przedstawiona w rozdziale 4.. 22.

(23) grupę jest większa od problemów, które mogą zostać rozwiązane przez tych samych agentów, jeśli nie zachodzi między nimi żadna interakcja. Innymi słowy istnieje jakiś efekt synergii związany z grupą. Usystematyzowana lista warunków, która jest niezbędna do zaistnienia Kolektywnej Inteligencji została podana w opracowaniu T. Szuby [Szuba99]: 1. „G”: do zaistnienia Kolektywnej Inteligencji potrzebne są minimum dwa byty lub dwóch agentów. Przez agenta rozumiane jest „coś, co może postrzegać i działać”. Poprzez byt będziemy rozumieć „coś, co postrzega, działa i jest żywe”. „G” pochodzi od słowa group18. 2. „A lub B”: Potrzebne są minimum dwa byty lub agenci, pomiędzy którymi dojdzie do interakcji. „A lub B” pochodzi od angielskiego określenia Agents or Beings. 3. „I”: Podstawą zaistnienia Kolektywnej Inteligencji jest interakcja 19 pomiędzy agentami, która może się przejawiać na różne sposoby. Przykładem może być prosta obserwacja prowadzona przez dwójkę ludzi lub wymiana DNA pomiędzy bakteriami. 4. „PS”: zdolność rozwiązywania problemów. „PS” pochodzi od angielskiego „ProblemSolving ability”. Warto zauważyć, iż nawet krótkotrwała współpraca dwóch agentów w celu rozwiązania jakiegoś problemu może spowodować pojawienie się Kolektywnej Inteligencji. Jeżeli zbiór problemów (oznaczmy przez A), które grupa agentów (minimum dwóch) może rozwiązać działając w pojedynkę jest inna od zbioru problemów (oznaczmy przez B), które mogą zostać rozwiązane, jeśli zaistnieje kooperacja pomiędzy agentami to możemy mówić, iż Kolektywna Inteligencja się objawiła. Wychodząc z takiego spostrzeżenia można zauważyć, iż „inna” nie musi wcale oznaczać „większa” – dzięki temu możemy mówić o dodatniej Kolektywnej Inteligencji w przypadku gdy zbiór B jest podzbiorem właściwym zbioru A lub o ujemnej Kolektywnej Inteligencji gdy zbiór A jest podzbiorem właściwym zbioru B20 . Warto zauważyć, że zarówno dodania jak i ujemna Kolektywna Inteligencja zanim została opisana formalnie pojawiła się w przysłowiach ludowych: np. porzekadło „co dwie głowy to nie jedna” na gruncie Kolektywnej Inteligencji oznacza, iż zdolność do rozwiązania problemu przez dwie osoby jest większa niż jednej osoby. Mało tego, w wyniku współpracy dwóch osób może się okazać, iż pojawi się możliwość rozwiązania problemu, który nie było możliwy do rozwiązania przez jedną osobę. W takim przypadku mówimy o dodatniej Kolektywnej Inteligencji. Przykładu ujemnej Kolektywnej Inteligencji dostarcza nam przysłowie „gdzie kucharek sześć tam nie ma 18. Od angielskiego słowa group.. 19. Od angielskiego słowa interaction.. 20. Rozważmy przykład grupy więźniów uciekających przed pościgiem – bez wątpienia istnieje tutaj Kolektywna Inteligencja jednak jako grupa mogą uciekać wolniej (mniej skutecznie) niż może to zrobić jeden więzień w pojedynkę.. 23.

(24) co jeść” – w wyniku kooperacji zbyt dużej liczby agentów zdolność grupy do rozwiązania problemu maleje – pomimo, że każda z kucharek jest w stanie rozwiązać problem polegający na przygotowaniu posiłku to kooperacja zbyt dużej liczby agentów powoduje, że albo problem przygotowania posiłku jest niemożliwy do rozwiązania albo czas jego rozwiązania jest większy niż w przypadku pojedynczego agenta – kucharki. Porzekadło to jest ilustracją ludowego rozumienia ujemnej Kolektywnej Inteligencji. Innego przykładu dostarcza porzekadło “z głupim się sprząc; sameś głupi”.. 2.2. Symptomy Kolektywnej Inteligencji w naturze Zanim omówiona zostanie formalna definicja Kolektywnej Inteligencji oraz modelu obliczeniowego, który na jej potrzeby powstał, warto jeszcze przybliżyć symptomy Kolektywnej Inteligencji w naturze. Objawów Kolektywnej Inteligencji można się doszukać poczynając od form tak prymitywnych jak kolonie bakterii, poprzez bardziej skomplikowane jak mrówki czy pszczoły do najbardziej rozwiniętych jak ssaki, w tym ludzie. Co ciekawe badania prowadzone nad Kolektywna Inteligencją struktur składających się ze zwierząt stanowiły czasami źródło nowych gałęzi nauki jak to miało miejsce w przypadku analizy struktury złożonej z mrówek, z której wyrósł znany algorytm ACO 21 [Dorigo97a]22. Algorytm ten z powodzeniem jest stosowany w problemach związanych z przeszukiwaniem grafu jak np. problem komiwojażera [Dorigo97b]. Co ciekawe algorytm ten wykazuje przewagę w stosunku do podejść opartych o algorytm genetyczny 23 [Michalewicz92] lub algorytm symulowanego wyżarzania24 [Kirkpatrick83] w sytuacji kiedy graf podlega dynamicznym zmianom. Cechą charakterystyczną tego algorytmu [Dorigo05] jest jego zdolność adaptacji do zmian zachodzących w rzeczywistym świecie oraz naturalna równoległość. Kwestie Kolektywnej Inteligencji mrówek będą omówione szerzej w dalszej części tego podrozdziału. Omówienie występowania objawów Kolektywnej Inteligencji w przyrodzie wśród zwierząt należy zacząć od wyjaśnienia pojęcia instynktu. Otóż powszechnie uważa się, iż zwierzęta nie tyle myślą co podążają za instynktem25. Zatem rozważania na temat Kolektywnej Inteligencji. 21. Ant Colony Optimization. 22. W rok po tym jak miała miejsce pierwsza publikacja dot. Algorytmu ACO (Ant Colony Optimization) zwołano pierwszą międzynarodowa konferencję poświęconą tej nowej dziedzinie: ANTS’ 98, From Ant Colonies to Artificial Ants : First International Workshop on Ant Colony Optimization, ANTS 98, Bruksela, Belgia, 1998.. 23. W tej chwili jest to bardzo rozległa dziedzina nauki, portal poświęcony obliczeniom genetycznym: http://www.geneticcomputing.com/. 24. http://en.wikipedia.org/wiki/Simulated_annealing. 25. Ostatnimi czasy odchodzi się jednak od tego podejścia. Podejście przedstawione w pracy opera się na podejściu przedstawionemu w książce T. Szuby [Szuba01c].. 24.

(25) wśród zwierząt należy odnieść do pojęcia instynktu. Pojęcie to jest szerzej omówione w pracy T. Szuby [Szuba01c] natomiast tutaj przedstawione jest w sposób skrótowy: instynkt jest mechanizmem, który pozwala zwierzętom wypracować nawet złożone wzorce zachowań w odpowiedzi na sytuacje, których mogą doświadczyć w naturalnym środowisku, co pozwala im na lepsze przystosowanie i przetrwanie w tym środowisku. Na potrzeby Kolektywnej Inteligencji (na razie wprowadzonej w sposób nieformalny) należy podać bardziej formalną definicję instynktu [Szuba01c]26: Definicja: Instynkt. Jest to grupa procesów obliczeniowych zachodzących w jednostce wymuszająca jego ewolucję w celu rozwiązania konkretnego problemu. Lemat: Związek między instynktem a Kolektywną Inteligencją. Kolektywna Inteligencja prymitywnych istot jest rezultatem częściowo skoordynowanych akcji, które są wynikiem procesów obliczeniowych będących składową instynktu i prowadzi do rozwiązania problemów w sposób bardziej ekonomiczny lub w sposób niemożliwy dla pojedynczej istoty [Szuba01c][Szuba02]. Powyższy lemat oznacza, iż pewne elementy instynktu muszą istnieć w celu dostarczenia interfejsu do procesów obliczeniowych rozwiązujących problem, które to zachodzą w ramach istoty po to by zapewnić kooperację lub interakcję. Dla istot, które posiadają świadomość ten interfejs może być utożsamiany z prostą kalkulacją zysk/strata. Wprowadzenie tych definicji usuwa zasadniczą trudność, jaką jest rozróżnienie pomiędzy zachowaniem grupowym a indywidualnym. Dzięki temu Kolektywna Inteligencja może być postrzegana, jako rozszerzenie instynktu dla istot nie obdarzonych świadomością natomiast na poziomie istot ludzkich być wynikiem bardziej świadomych niż instynktowne działań.. 26. P o d a n a d e f i n i c j a z a T. S z u b ą j e s t d e f i n i c j ą b a r d z i e j f o r m a l n ą . W w i k i p e d i i (http://en.wikipedia.org/wiki/Instinct) można znaleźć następującą definicję: Instinct is the inherent inclination of a living organism toward a particular behavior. The fixed action patterns are unlearned and inherited. The stimuli can be variable due to imprinting in a sensitive period or also genetically fixed. Examples of instinctual fixed action patterns can be observed in the behavior of animals, which perform various activities (sometimes complex) that are not based upon prior experience, such as reproduction, and feeding among insects. Sea turtles, hatched on a beach, automatically move toward the ocean, and honeybees communicate by dance the direction of a food source, all without formal instruction. Other examples include animal fighting, animal courtship behaviour, internal escape functions, and building of nests. Another term for the same concept is innate behaviour.. 25.

(26) 2.2.1. Kolektywna Inteligencja kolonii bakterii Encyklopedyczna definicja określa bakterię27 jako jedną z najbardziej prymitywnych form życia. Są klasyfikowane jako prokarioty i są dzielone dalej na Eubacteria i Archaebacteria, które w skrócie nazywa się Bacteria i Archaea a rozwinęły się od wspólnego przodka. Bakterie mogą być dzielone ze względu na to czy potrzebują do życia tlenu czy też nie, ze względu na kształty, rodzaj ruchu itd. Rozmnażają się bezpłciowo, dziedziczą identyczny materiał genetyczny od swoich rodziców. Mimo to każda bakteria kształtuje swój własny fenotyp 28, co jest spowodowane zmianami w DNA. Poza tym wśród bakterii można sztucznie spowodować zmianę w materiale genetycznym. Naturalnie może ona powstać na skutek mutacji oraz rekombinacji genetycznej. Mutacje powstają na skutek błędów w czasie tworzenia repliki DNA lub jako skutek oddziaływania mutagenu. Szansa na powstanie i czas potrzebny do zajścia mutacji są różne w obrębie każdego gatunku, a nawet tej samej bakterii. Nie można powiedzieć, że pojedyncza bakteria wykazuje inteligencję. Jako jednostka w swoich działaniach kieruje się wytyczonym wzorcem. Jednak, jako populacja, kolonia, bakterie nabierają swoistej inteligencji. Poprzez wymianę informacji29 „uczą się” od siebie obrony przed zagrożeniem. Bakterie żyją w tzw. „koloniach”, ich populacje liczy się w milionach. Warto zauważyć pewną zależność. Mianowicie im mniejszą inteligencję, samodzielność wykazuje dany gatunek, tym więcej potrzebnych jest bytów, aby zaistniała Kolektywna Inteligencja, która pozwoli rozwiązać problem, nieosiągalny dla pojedynczego osobnika. Na podstawie tego spostrzeżenia można przejść do analizy bakterii z punktu widzenia Kolektywnej Inteligencji – poprzez sprawdzenie czy posiadają cztery cechy, które zostały wprowadzone we wcześniejszej części rozdziału. Właściwość „A lub B” jest bez wątpienia spełniona. Pozostaje kwestia wykazania, że właściwości „G”, „PS” i „I” są również spełnione. Podczas badań nad bakteriami wykazano, że jeśli pojedynczy organizm bakterii był poddany działaniu antybiotyku i okazywał się na niego odporny to ten sam lek stosowany do grupy bakterii okazywał się nieskuteczny – tak jakby bakterie były w stanie chronić się nawzajem zachowując się jak wyspecjalizowane komórki u zwierzęcia [Mathieu96]. U bakterii nie liczy się bowiem jednostka, tylko cała populacja. Jeśli pewna populacji bakterii zostanie poddana działaniu antybiotyku, możemy założyć, że dzięki trafnej mutacji przeżyje jedna kolonia. Odbuduje ona następnie całą populację, wiec patrząc z perspektywy gatunku, bakterie przeżyją. 27. http://pl.wikipedia.org/wiki/Bakterie. 28. Jest to zespół cech organizmu obejmujący właściwości fizjologiczne, płodność, zachowanie się, ekologię, cykl życiowy, zmiany biologiczne, wpływ środowiska na organizm. Fenotyp jest ściśle związany z genotypem, bowiem to właśnie oddziaływanie między genotypem a środowiskiem daje fenotyp. Dlatego ten sam genotyp może dać różne fenotypy w różnych środowiskach (tzw. plastyczność fenotypowa), lub odwrotnie - mimo odmiennych genotypów uzyskać ten sam fenotyp.. 29. Omówione w dalszej części rozdziału.. 26.

(27) Ponadto kolonia odbudowująca populacje jest już odporna na antybiotyk, zatem cała nowa populacja jest na niego odporna. Właściwość „PS” jest, zatem również spełniona. Bakterie są w stanie tworzyć rozbudowane struktury sieciowe (konsorcja, bioagregaty etc.), w których występowanie synergii pomiędzy organizmami stanowiącymi elementy tej sieci determinują sukces lub porażkę całej struktury [Caldwell96]. Na podstawie badań mikrobiologów można zatem stwierdzić, iż kolonia bakterii posiada właściwość „G”. Kolejną kwestią jaką należy rozważyć jest zatem sposób interakcji bakterii – niezbędne do potwierdzenia wystąpienia właściwości „I”. Okazuje się, iż w przypadku koloni bakterii są możliwe trzy rodzaje komunikacji, które zapewniają bakteriom kooperację [Ben98a]: • poprzez reakcje chemiczne, które są inicjowane przez grupę bakterii w celu poinformowania sąsiadów o jakimś odkryciu, • poprzez transfer fragmentów materiału genetycznego z jednej części populacji do drugiej – okazuje się, że metoda to jest wydajna i istnieje kilka rodzajów tego transferu, który ogólnie nazywany jest rekombinacją DNA [Freifelder87], • poprzez obserwację produktów metabolizmu innych bakterii co pozwala na wnioskowanie o ich sukcesie lub porażce. Powyższe sposoby komunikacji dostarczają wydajnego mechanizmu komunikacji nie tylko pomiędzy elementami jednej kolonii bakterii, ale również pomiędzy bakteriami różnych typów. Ponadto z badań nad komunikacją bakterii wynika, iż kolonia bakterii posiada ostatnią z postulowanych właściwości, czyli „I”. Odkrycia mikrobiologów doprowadziły badaczy do posługiwania się pojęciem „Kolektywnej Inteligencji” bakterii [Ben92][Fuqua94][Harshey94]. Niektórzy badacze poszli krok dalej i w odniesieniu do bakterii używali takich pojęć jak „komputer do rozwiązywania problemów środowiskowych”, „sieciowy mózg bakterialny”, „bakterialna mądrość” 30 [Ben98b].. 2.2.2. Kolektywna Inteligencja owadów: mrówek, termitów i pszczół Owady stanowią najliczniejsza grupę zwierząt – szacunkowa liczba gatunków wynosi aż milion. Są to zwierzęta wszystkich środowisk lądowych, wtórnie przystosowały się też do środowiska wodnego oraz były pierwszymi zwierzętami, które posiadły umiejętność latania. Rozmiary ciała owadów wahają się od 0,25 mm do ponad 350 mm. Owady można podzielić na owady bezskrzydłowe (Apterygota) oraz uskrzydlone (Pterygota). Owady są znacznie bardziej skompilowane od bakterii – posiadają ciała składające się z trzech części: głowy, tułowia i odwłoka. Głowa składa się z jednolitej puszki osłaniającej mózg otrzymujący impulsy od wystających z głowy czułków i innych sensorów w postaci włosków czuciowych. 30. Od ang. „networked bacterial brain” i “bacterial wisdom”. 27.

(28) rozmieszczonych na całym ciele. Czułki odpowiadają za zmysł dotyku i zapachu. Wszystkie owady posiadają trzy pary odnóży, które wyrastają z tułowia. Centralną częścią układ nerwowego owadów jest struna biegnąca od głowy przez całe ciało. Mózg otrzymuje sygnały od czułek oraz oczu, które mogą być proste lub bardziej złożone i składać się od 6 do 28 tysięcy światłoczułych elementów.. Struktura społeczna mrówek Z punktu widzenia Kolektywnej Inteligencji najistotniejsze jest to, iż niektóre z owadów wykształciły bardzo rozbudowane formy społeczne stając się inspiracją dla badaczy Sztucznej Inteligencji, którzy odwzorowali je na modele [Bonabeau99] z powodzeniem wykorzystywane w zagadnieniach optymalizacji: jak ACO [Dorigo97a][Dorigo97b] czy algorytm pszczeli [Pham05] 31. W związku z tym, iż niniejszy rozdział ma charakter przeglądowy i dostępną obszerną literaturę (np. [Bonabeau99][Pasteels87]) na temat Kolektywnej Inteligencji u owadów w dalszej części rozdziału analiza zostanie ograniczona jedynie do przejawów Kolektywnej Inteligencji wśród mrówek oraz pszczół jako, że można uznać, iż są to dziedziny, które wyrastając niejako z Kolektywnej Inteligencji stanowią dzisiaj w obszarze informatyki 32 osobną gałąź Sztucznej Inteligencji33 . Jednym z najlepszych przykładów na przejaw Kolektywnej Inteligencji wśród owadów jest struktura społeczna mrówek. Dzięki temu, iż obserwacja „mrówczych kopców” nie jest trudna oraz dostępna jest duża liczba publikacji na ten temat można stwierdzić, iż w przypadki mrówek poziom Kolektywnej Inteligencji jest bardzo wysoki (na obecnym etapie niniejszej pracy jest to sformułowanie raczej intuicyjne gdyż formalny sposób mierzenia Kolektywnej Inteligencji zostanie podany w dalszej części pracy). Algorytmy wzorowane na zachowaniu mrówek z powodzeniem są używane do rozwiązywania problemów trudnych takich jak problem komiwojażera [Dorigo97a][Zhaoquan08] czy problem szeregowania zadań w systemach wieloprocesorowych [Tumeo08]. Pojedyncza mrówka nie może być nazwana istotą inteligentną gdyż wykonuje tylko quasichaotyczne ruchy właściwe dla automatu i jako pojedyncza istota, nie będącą członkiem większej grupy, nie jest w stanie przetrwać. Mrówkę można traktować zatem jako automat, który odpowiada na stymulatory pochodzące ze środowiska. Gdy rozważa się jednak całą strukturę społeczną mrówek to szybko okazuje się, że wykazuje ona wysoki stopień 31. Istnieje nawet oficjalna strona internetowa tego algorytmu: http://www.bees-algorithm.com/. 32. Należy pamiętać o tym iż pojęcie Kolektywnej Inteligencji jest pojęciem szerszym niż pojęcie Sztucznej Inteligencji. Natomiast w obszarze informatyki można przyjąć iż badania nad Kolektywną Inteligencją są gałęzią Sztucznej Inteligencji.. 33. Od ang. Artificial Intelligence, ponieważ zwrot ten pojawiać się będzie częściej w dalszej części niniejszej pracy będzie używany skrót AI.. 28.