Sezione di Simulazioni ad agenti

A cura di: Dott. A.Cappellini, Dott. P.Mezzera , Dott. A.Vanara

Agenti "mind" e "no-mind"

Il punto di partenza nella costruzione dei modelli simulativi è la definizione degli agenti; vi sono diverse tecniche utilizzabili per la costruzione di "individui intelligenti".
Qui si vuole approfondire un aspetto particolare delle simulazioni con modelli ad agenti (ABM): il livello di intelligenza che gli agenti di una simulazione economica devono possedere e di conseguenza il livello di complessità del modello.
La costruzione di agenti sofisticati con capacità cognitive rappresenta sicuramente un vantaggio per il realismo della simulazione; come affermato in Epstein e Axtell (1996), il sistema socioeconomico è una complicata struttura contenente milioni di unità interagenti come consumatori, imprese, banche; sono queste unità che prendono decisioni circa i consumi, il risparmio e l'investimento; è, quindi, ragionevole aspettarsi che il comportamento di un modello sia più realistico se basato sulla conoscenza di tali unità economiche (come si comportano, come rispondono a cambiamenti esterni e come interagiscono).
Secondo alcuni ricercatori, tuttavia, i modelli ABM non devono necessariamente avere lo scopo di fornire una accurata e precisa rappresentazione del fenomeno oggetto di studio; lo scopo dei modelli ABM, secondo tale filone di ricerca, è di aiutare la comprensione dei processi fondamentali che sono alla base dell'emergere dei fenomeni macroscopici.
Secondo Axelrod (1997) nella costruzione dei modelli ABM occorre adottare il principio KISS: 'keep it simple, stupid''; nelle scienze sociali, infatti, modelli di simulazione altamente complicati raramente forniscono una spiegazione chiara del meccanismo di funzionamento del fenomeno analizzato. I ricercatori sociali hanno invece, spesso, scoperto importanti relazioni e principi dall'analisi di semplici modelli di simulazione. A volte più semplice è il modello, più facile risulta scoprire e comprendere i sottili effetti dei meccanismi di comportamento dei processi considerati, al variare dei parametri e delle condizioni iniziali.
Per Axelrod, il punto fondamentale è che mentre il fenomeno oggetto di studio può essere complesso, le ipotesi sottostanti il modello ABM devono essere semplici.
La complessità del modello ABM, non deve risiedere nelle ipotesi del modello, ma deve emergere nei risultati simulati .
I ricercatori hanno, infatti, limitate capacità cognitive; quando dalla simulazione emerge un risultato interessante, è bene che lo sviluppatore del modello possa capire l'origine di tale risultato; la semplicità, inoltre, è necessaria al fine di consentire ad altri ricercatori di estendere il modello in nuove direzioni.
In Terna (2001), al fine di classificare i diversi approcci con i quali è possibile realizzare simulazioni basate su agenti, si propone la seguente suddivisione:
a) modelli con agenti "no-mind" operanti in un ambiente non strutturato;
b) modelli con agenti "minded" (o cognitivi) operanti in un ambiente non strutturato;
c) modelli con agenti "no-mind" operanti in un ambiente strutturato;
d) modelli con agenti "minded" (o cognitivi) operanti in un ambiente strutturato.
Secondo Axelrod per riprodurre i sistemi e le dinamiche economiche osservate nella realtà non è necessario disporre di agenti particolarmente sofisticati; risultati interessanti possono essere ottenuti con l'impiego di agenti "no-mind" (impostazioni a e c).
La ragione principale della validità esplicativa dei modelli no-mind risiede nella considerazione che in realtà quello che interessa è l'analisi delle conseguenze dell'interazione tra gli agenti.
L'economia, partendo dai comportamenti individuali non direttamente oggetto di studio, ricerca le conseguenze che emergono dall'interazione tra individui e i modelli ABM hanno come principale oggetto di studio, proprio, l'analisi delle conseguenze della interazione tra agenti eterogenei.
Il principale difetto dei modelli classici, infatti, non sta tanto nell'ipotesi che gli agenti abbiano capacità di calcolo irrealistiche, ma piuttosto nell'assenza di eterogeneità e interazione tra agenti .
In opposizione a tale impostazione, diversi studiosi sostengono che i modelli ABM, per essere validi devono necessariamente essere costruiti con agenti cognitivi, capaci di modificare il proprio comportamento per adattarsi ai mutamenti dell'ambiente circostante e di perseguire obiettivi sviluppati autonomamente; la complessità deve essere, cioè, inclusa negli agenti stessi (impostazioni b e d citate precedentemente).
Secondo Chattoe (1998) un'implementazione mindless di modelli evolutivi conduce, infatti, a spiegazioni implausibili dei processi socioeconomici.
La questione del livello di complessità degli agenti non riceve, dunque, una risposta omogenea dalla comunità dei ricercatori; tuttavia, la scelta sembra propendere per l'uso di agenti ragionevolmente semplici e per la ricerca, nell'interazione e nella presenza di strutture ex-ante, dei meccanismi in grado di riprodurre la complessità presente nel mondo reale.

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