Historia
Contenido
La idea del modelado basado en agentes se desarrolló como un concepto relativamente sencillo a finales de la década de 1940. No se generalizó hasta la década de 1990, ya que requiere procedimientos de cálculo intensivos.
Primeros desarrollos
La historia del modelo basado en agentes se remonta a la máquina de Von Neumann, una máquina teórica capaz de reproducirse. El dispositivo que von Neumann propuso seguía instrucciones precisas y detalladas para fabricar una copia de sí mismo. El concepto fue desarrollado por Stanislaw Ulam, amigo de von Neumann y también matemático, quien sugirió construir la máquina sobre el papel, como una colección de celdas en una cuadrícula. La idea intrigó a von Neumann, quien la plasmó creando el primero de los dispositivos que más tarde se denominarían autómatas celulares. Otro avance fue introducido por el matemático John Conway. Construyó el conocido Juego de la Vida. A diferencia de la máquina de von Neumann, el Juego de la Vida de Conway operaba mediante reglas simples en un mundo virtual bidimensional similar a un tablero de damas.
El lenguaje de programación Simula, desarrollado a mediados de la década de 1960 y ampliamente implementado a principios de la de 1970, fue el primer marco para automatizar simulaciones de agentes paso a paso.
Décadas de 1970 y 1980: los primeros modelos
Uno de los primeros modelos basados en agentes fue el modelo de segregación de Thomas Schelling,[11] que se trató en su artículo "Modelos Dinámicos de Segregación" de 1971. Aunque Schelling utilizó originalmente monedas y papel milimetrado en lugar de ordenadores, sus modelos encarnaban el concepto básico de los modelos basados en agentes como entidades autónomas que interactúan en un entorno compartido con un resultado agregado y emergente observado.
A finales de la década de 1970, Paulien Hogeweg y Bruce Hesper comenzaron a experimentar con modelos individuales de ecología. Uno de sus primeros resultados fue demostrar que la estructura social de las colonias de abejorros surgía como resultado de reglas sencillas que rigen el comportamiento de las abejas individuales.[12]Introdujeron el principio ToDo, que se refiere a la forma en que los agentes "hacen lo que hay que hacer" en un momento dado.
A principios de la década de 1980, Robert Axelrod&action=edit&redlink=1 "Robert Axelrod (politólogo) (aún no redactado)") organizó un torneo de estrategias del dilema del prisionero y las hizo interactuar de forma basada en agentes para determinar un ganador. Axelrod desarrolló muchos otros modelos basados en agentes en el campo de las ciencias políticas para examinar fenómenos desde el etnocentrismo hasta la difusión de la cultura.[13]A finales de la década de 1980, el trabajo de Craig Reynolds&action=edit&redlink=1 "Craig Reynolds (gráficos por ordenador) (aún no redactado)") sobre modelos de bandadas contribuyó al desarrollo de algunos de los primeros modelos biológicos basados en agentes que con características sociales. Intentó modelar la realidad de agentes biológicos vivos, conocidos como vida artificial, término acuñado por Christopher Langton.
El primer uso de la palabra "agente" y su acepción actual son difíciles de rastrear. Un candidato es el artículo de John Holland y John H. Miller de 1991 "Agentes adaptativos artificiales en la teoría económica",[14] basado en una presentación anterior de una conferencia suya. Una opción más sólida y anterior es Allan Newell, quien en la primera Presidential Address de la AAAI (publicada como The Knowledge Level")[15]) habló de los agentes inteligentes como concepto.
Al mismo tiempo, durante la década de 1980, científicos sociales, matemáticos, investigadores de operaciones y otras personas de diversas disciplinas desarrollaron la Teoría Computacional y Matemática de la Organización (Computational and Mathematical Organization Theory, CMOT). Este campo surgió como un grupo de interés especial de The Institute of Management Sciences (TIMS) y su sociedad hermana, la Operations Research Society of America (ORSA).[16].
Década de 1990: Expansión
La década de 1990 fue especialmente notable por la expansión de los MBA dentro de las ciencias sociales. Un ejemplo destacado fue el MBA a gran escala, Sugarscape"), desarrollado por Joshua M. Epstein") y Robert Axtell") para simular y explorar el papel de fenómenos sociales como las migraciones estacionales, la contaminación, la reproducción sexual, el combate y la transmisión de enfermedades e incluso la cultura.[17] Otros desarrollos notables de la década de 1990 incluyen el MBA deKathleen Carley") de la Universidad Carnegie Mellon,[18] destinado a explorar la coevolución de las redes sociales y la cultura. El Instituto de Santa Fe (Santa Fe Institute, SFI) fue importante para fomentar el desarrollo de la plataforma de modelado MBA Swarm bajo el liderazgo de Christopher Langton. La investigación llevada a cabo a través del SFI permitió la expansión de las técnicas MBA a una serie de campos, incluyendo el estudio de la dinámica social y espacial de las sociedades humanas a pequeña escala y de los primates.[16] Durante esta década de 1990, Nigel Gilbert") publicó el primer libro de texto sobre simulación social: Simulation for the social scientist (1999) y fundó una revista desde la perspectiva de las ciencias sociales: el Journal of Artificial Societies and Social Simulation") (JASSS). Además de JASSS, la revista SpringerOpen Complex Adaptive Systems Modeling") (CASM)[19]abarca modelos basados en agentes de cualquier disciplina.
A mediados de la década de 1990, el enfoque de las ciencias sociales del MBA comenzó a centrarse en cuestiones como la eficacia de los equipos, la comunicación necesaria para la eficacia organizativa y el comportamiento de las redes sociales. CMOT —más tarde rebautizado como Análisis Computacional de Sistemas Sociales y Organizativos (Computational Analysis of Social and Organizational Systems, CASOS)— fue incorporando cada vez más el modelado basado en agentes. Samuelson (2000) ofrece una visión general de la historia temprana,[20] y Samuelson (2005) y Samuelson y Macal (2006) analizan los desarrollos más recientes.[21][22].
A finales de la década de 1990, la fusión de TIMS y ORSA para formar INFORMS"), y el paso de INFORMS de dos a una reunión anual, ayudó a impulsar al grupo CMOT a formar una sociedad separada, la North American Association for Computational Social and Organizational Sciences (NAACSOS). Kathleen Carley fue una importante contribuyente, especialmente en lo referente a los modelos de redes sociales, y obtuvo financiación de la National Science Foundation") para la conferencia anual además de servir como la primera Presidenta de NAACSOS. Le sucedieron David Sallach de la Universidad de Chicago y el Laboratorio Nacional Argonne, y luego Michael Prietula de la Universidad Emory. Aproximadamente al mismo tiempo que se creó NAACSOS, se organizaron la European Social Simulation Association (ESSA) y la Pacific Asian Association for Agent-Based Approach in Social Systems Science (PAAA), asociaciones homólogas de NAACSOS. En 2013, estas tres organizaciones colaboran a nivel internacional. El Primer Congreso Mundial sobre Simulación Social se celebró bajo su patrocinio conjunto en Kioto en agosto de 2006.[23] y el Segundo Congreso Mundial se celebró en las afueras de Washington D. C., en julio de 2008, con la Universidad George Mason asumiendo el papel principal en la organización local.
Década de 2000
Más recientemente, Ron Sun desarrolló métodos para basar la simulación basada en agentes en modelos de cognición humana, conocida como simulación social cognitiva").[24] Bill McKelvey, Suzanne Lohmann, Dario Nardi, Dwight Read y otros en UCLA también han hecho contribuciones significativas en el comportamiento organizacional y la toma de decisiones. Desde 1991, UCLA organiza un simposio en Lake Arrowhead, California, que se ha convertido en otro importante punto de encuentro para los profesionales de este campo.[25].
2020 y posteriores
Tras la llegada de los grandes modelos lingüísticos, los investigadores empezaron a aplicar modelos lingüísticos interactivos al modelado basado en agentes. En un artículo muy citado, se emplearon modelos lingüísticos agentivos en un entorno de simulación para realizar actividades como planificar fiestas de cumpleaños y celebrar elecciones.[26].