计算哲学（四）

六个64x64方块中的第一个。 这种正方形中的细胞随机着色，没有明显的聚类第二方形，细胞大多是绿色，其中一些黄色和一些灰色。 第三方形，细胞约为半绿色，灰色6个灰色和几个黄色细胞，与地方的灰色丛相邻。

第四广场，一半以上的细胞是灰色，一个大丛绿色和两个非常小的绿色丛。 再次与灰色细胞相邻的几个黄色细胞。 第五方，边缘上有几个黄色细胞的两个小丛生的绿色细胞。 第六方，全灰色。

图16：在空间囚犯的困境中征服Tat的Tat。 所有缺陷都以绿色，灰色为灰色。

在这种情况下，有两个方面以山雀的形式出现合作。 一个是，播放是本地的事实：策略总点仅仅是局部交互，而不是与所有其他单元格一起玩。 另一个是模仿是本地的：策略模仿他们最成功的邻居，而不是在阵列中获得最多的策略。 在晶格的局部结构中发挥出两种条件的事实允许TAT形成和生长山雀。 在Axelrod的锦标赛中，Tat在对自身的游戏中表现很好，尤其重要; 这里也是如此。 如果游戏互动或策略更新是全球而不是本地的，则占主导地位的所有缺陷。 然后，合作的一种方式是通过结构性互动（Grim 1995; Skyrms 1996,2004; Grim，Mar，St. Denis 1998）。 J. McKenzie Alexander（2007）提供对不同互动结构和不同游戏的特别彻底的调查。

Martin Nowak和Karl Sigmund提供了进一步的变化，导致囚犯困境中的合作水平更令人惊讶（Nowak＆Sigmund 1992）。 以上概述的反应策略是通信完美的策略。 “听到”在另一侧的合作或叛逃中没有噪音，没有“握手”。 在山雀的TAT中，另一边的合作是完美的，例如，合作完全回应。 如果信号是嘈杂的，或者响应小于完美，但是，TAT的山雀失去了其在自身的游戏中的优势。 在这种情况下，在Chancy合作逆转趋势之前，将建立一个互相叛逃的链条。 在无限游戏中对自身播放的“嘈杂”山雀没有比随机策略更好。

Nowak和Sigmund用统一随机的替代图14的“完美”策略，反映了一个嘈杂的信号和行动的世界。 最接近所有缺陷现在是一个策略.01，.01，.01，表明只有99％的策略最初缺陷，最初和响应合作或叛逃。 最接近TAT的Tat将是一个策略.99,499，.01，表明仅仅是与合作，与合作合作，叛逃的合作开始的高可能性。 使用无限游戏的数学虚构，Nowak和Sigmund能够忽略初始值。

在电脑锦标赛中，在计算机化锦标赛中使用复制器动力学在Ackelrod和Hamilton（1981），Nowak和Sigmund追踪策略的逐步演变中，将这种类型的全系列随机策略进行了互相处理的。 计算机仿真显示不完美的所有缺陷是早期的赢家，其次是TAT的不完美山雀。 但在该点，人口的主导地位仍然是一个更具更多合作的战略，合作与合作的合作时间为99％的时间，但即使在10％的时间违反叛逃。 该战略最终由20％的时间与20％的时间合作，然后将其与30％的时间合作的人合作。 ordak和sigmund结果的复制如图17所示。Nowak和Sigmund在分析上显示，嘈杂信息世界中最成功的策略将是“TAT的慷慨山雀”，具有概率

1

-

ε

1

-

�

和1/3分别用于合作和叛逃的合作。

2-D图; 链接到下面的扩展描述

图17：在不完美信息世界（Nowak＆Sigmund 1992）的世界中，对NOWAK和Sigmund的“TAT”的“慷慨山雀”的演变。 人口比例垂直显示为1210多种几代人为121个随机策略所示的标记策略显示

⟨

c

，

d

⟩

⟨

�

，

�

⟩

在.1间隔，全值0和1替换为0.01和0.99。 [图17的扩展描述在补充中。]

合作如何出现在一个自助式自我家人的社会中？ 在囚犯困境的游戏 - 理论背景下，这些结果表明迭代互动，空间化和结构性相互作用，以及嘈杂的信息都可以促进合作，至少以竞争对手的策略形式。 当所有三种效果组合时，结果似乎是甚至大于欧海克和锡格蒙德所示的合作水平。 在使用随机策略的时空囚犯的困境中，它是概率区域的策略

1

-

ε

1

-

�

和2/3出现在最佳的比分中，在对自己的比分中获得最高的比分而没有被打开，而不是从其他策略的小集群入侵（Grim 1996）。

这一大纲专注于有关囚犯困境和合作的出现的一些基本背景。 最近，使用更广泛的冲突和协调游戏以及社会和政治哲学中的历史先例，使用更广泛种类的冲突和协调比赛，更加努力。 幸福的自然情景状态的新游戏理论分析出现在Vanderschraaf（2006年）和涌（2015）中，延伸，模拟，包括布鲁纳（2020）的洛克和诺齐克克。

还有一个新的工作机构，将游戏理论建模和模拟扩展到社会不公平问题。 布鲁纳（2017年）表明，一组人口是人口少数人，因此大多数比少数民族成员更频繁地互动，这可能导致其处于不利地位，在纳什需求游戏中讨价还价的交易所（Young Young 1993）。 被称为“文化红王”，通过模拟进一步探讨了效果，与实验的链接，以及“交叉口缺点”问题的延伸，其中重叠的少数类别在游戏中（O'Connor 2017; Mohseni，O'Connor，＆Rubin 2019 [其他互联网资源]; O'Connor，Bright和Bruner 2019）。 鲁宾和O'Connor（2018）和O'Connor和Bruner（2019年）在鲁宾和O'Connor（2019年），为科学社区建模的少数弊端进行了明确的相关性。

3.3.2建模民主

在计算模拟中，游戏理论合作已被呼吁作为歌词和社会政治哲学在霍布斯模型中的道德的方面的典范。 然而，该模型与游戏理论假设相关联，而且通常是囚犯的结构尤其是囚犯的结构（尽管Skyrms 2003和Alexander 2007是值得注意的例外）。 关于社会和政治哲学的广泛问题，博弈论的局限性可能看起来有机摘要和人为。

虽然仍然摘要，但是还有其他试图在计算上建模在社会政治哲学中的问题。 在这里，关于偏振的前面提到的研究是相关的。 最近还有解决关于认知民主的问题：其中的想法是，在其他美德中，民主决策更有可能跟踪真相。

然而，在开放的民主决策之间存在对比，其中全面的人口参与部分，以及代表民主，通过代表等级通过决策。 民主之间也似乎纯粹是投票问题，作为一种审议过程，以某种方式涉及更广泛的讨论（Habermas 1992 [1996];安德森2006;土地摩天洲2013年）。

2-D图：链接到下面的扩展说明

图18：CondorCet结果：大多数不同奇数大小的概率在二进制问题上正确正确，各个成员的不同均可是正确的。 [图18的扩展描述在补充中。]

开放民主和简单投票的经典结果是Condorcet陪审团定理（Condorcet 1785）。 只要每个选民具有统一的独立概率大于0.5的获得答案权，大多数投票的正确答案的可能性明显高于任何个人的概率，并且随着人口的大小而迅速增加（图18）。

可以分析地显示，当关于均匀和独立概率的假设是放宽的假设（Boland，Proschan，one 1989; Dietrich＆Spiekermann 2013）时，髁突结果的基本推力仍然存在。 然而，当在分层表示中申请时，髁突结果显着削弱，其中较小的群体首先达到多数判决，然后将多数判决转移到使用大多数投票的第二级代表（Boland 1989）。 关于审议动态和表示的更复杂的问题需要使用计算机进行仿真。

在上述科学计算哲学的背景下概述了集团审议的红页结构，也可以作为“审议民主”的模型，超出简单的投票。 审议在组中的成功可以作为发现的分数的平均值高度来衡量。 在这种审议的代表实例化，较小的个人群体首先使用他们的个人启发式探来探索一个集体的景观，然后将他们的集体“最佳”用于代表的景观上的每个点。 在第二轮审议中，代表在第二轮勘探中从他们的成员的结果中工作。

与纯投票和髁级结果的情况不同，计算模拟表明，使用代表性结构并不暗中审议对该模型的影响：三组三组在代表性结构中的平均评分是如果有任何略高于开放的平均分数。涉及9个代理商的审议（Grim等人2020）。 这些结果表明计算模型如何帮助扩大代表民主的政治哲学论据。

社会和政治哲学似乎是雇用计算社会科学数据挖掘工具的大数据和计算理念的一个特别有希望的地区，但随着这种撰写，发展仍然主要是对未来的承诺。

3.3.3作为复杂系统的社会成果

被称为“复杂系统”的跨学科主题的指导思想是，在更高水平上的现象可以“出现”从较低级别的复杂互动（Waldrop 1992，Kauffman 1995，Mitchell 2011，Krakauer 2019）。 从个别选择的相互作用的社会结果的出现是一种自然目标，基于代理的建模是自然工具。

意见极化和合作的演变，概述，既适合这种模式。 另一个经典的例子是托马斯C. Schelling在住宅隔离上的工作。 瞥一眼美国城市的人口统计地图使得住宅隔离显而易见的事实：种族和种族群体看起来像清晰的贴片补丁（图19）。 这是美国生活中的猖獗种族主义的开放和关闭指示吗？

查看标题，红色，紫色，绿色和橙色都是集群

图19：洛杉矶的人口地图。 白色家庭以红色，非裔美国人在紫色，亚裔美国人在绿色，橙色的西班牙裔。 （其他互联网资源的Fischer 2010）

Schelling尝试使用基于代理的模型来解决这个问题的答案，该模型最初由Pennies和Checkerboard阵列（Schelling 1971,1978）组成，但是已经在许多变化中计算地研究了这一点。 两种类型的药剂（Schelling的Pennies和Dimes）随机分布在蜂窝自动机格中，具有关于其邻居的偏好。 在其原始形式中，每个代理都有一个关于“他们自己”的邻居的门槛。 在该阈值水平及以上，代理仍然存在。 如果他们没有像邻居的那样的数量，他们就会移动到另一个点（在一些变体中，随机移动，在其他方面，移动到满足其阈值的最接近的位置）。

发现的斯科尔发现是，即使没有强烈的种族主义的种族主义要求，也发生了住宅隔离，所有人的邻居，甚至最多，都是“一个人的”。 即使偏好是，只有三分之一的邻居是“一个人的”，也会出现清晰的住宅隔离斑块。 这种阵列的迭代演进如图20所示。在下面的其他因特网资源部分中看到该住宅分离模型的交互式模拟。

黑色背景上的一个红色和绿色圆圈的大网格（带有没有圆圈的几个地方），只用少量红色或绿色的小团块随机分布。 同样的大网格，但现在一些中等大小的红色和绿色圆圈。 相同的大网格，但现在几乎所有的红色或绿色圆圈都与同一颜色的几个圆圈（大块）相邻。

图20：偏好阈值置于33％的偏好阈值中的入住模型中的住宅隔离的出现

Schelling从这样的模型中汲取小心的结论是简单地，低水平的偏好可以足以进行住宅隔离。 它不遵循，在我们实际观察的住宅隔离中，更加令人惊讶的社会和经济因素并不常见甚至主导。

在这种情况下，基本的建模假设在经验地区受到质疑。 伊丽莎白Bruch和Robert Mare使用关于种族偏好的社会学数据，挑战Schelling Model（Bruch＆Mare 2006）中采用的急剧截止。 它们根据模拟来声明，当使用更加现实地光滑的偏好功能时，斯科林效果消失。 他们的模拟和后者的索赔结果在错误（van de Rijt，Siegel和Macy 2009），但测试简单模型的稳健性的例子，以实际数据的眼睛仍然是有价值的。

3.4语言的计算哲学

计算建模已经应用于两条主线的语言哲学。 首先，使用与上面概述的一些科学理论的模型共享发育历史的语义网模型，研究了类比和隐喻。 其次，存在对信号传导的出现的调查，这通常使用游戏理论基地类似于上面讨论的合作的出现方法。

3.4.1语义网，类比和隐喻

Wordnet是1985年由George Miller建造的计算机化的词汇数据库，其语义类别的分层结构旨在反映有关人类处理的实证观察。 一个类别的“鸟”包括一个具有“金丝雀”的子类别“鸣禽”，例如，旨在解释主题可以更快地处理“大公者唱歌”的事实 - 涉及只遍历一个分类的阶梯 - 它们可以处理“大公者飞行”“（Miller，Beckwith，Fellbaum，Gross，＆Miller 1990）。

在心理学，语言学和哲学中，跨心理学，语言学和哲学，这些传统，其中比喻和隐喻被视为抽象推理和创造力的重要关键（黑色1962; Hesse 1943 [1966]; Lakoff＆Johnson 1980; Gentner 1982; Lakoff＆Turner 1989）。 从20世纪80年代开始，已经进行了几次值得注意的尝试以应用计算工具，以便理解和生成类比。 Douglas Hofstadter和Melanie Mitchell的CopyCat，作为一种高级认知的模型，在网络内竞争“Codelets”竞争，以回答类比的简单问题：“ABC是ABD，因为IJK是什么？” （HofStadter 2008）。 Holyoak和Thagard设想隐喻，其中源和目标领域是语义上的，呼吁两个语义网之间的关系比较（Holyoak＆Thagard 1989,1995;另见Falkenhainer，福布斯，＆gentant 1989）。 在Holyoak和Thagard模型中，这些比较受到许多不同方式呼吁连贯的不同方式; 他们在比喻的情况下为连贯性的计算建模实际上是一种直接祖先对上面讨论的科学理论变化的思科的一致性建模（Thagard 1988,1992）。

Eric Steinhart和Eva Kittay的Netmet（参见其他互联网资源）提供了比喻和隐喻的关系方法。 他们使用与出生相关的一个语义和推理子网，另一个与TheateTus中的思想理论有关。 每个子网都在遏制，生产，丢弃，帮助，传递，表达和反对关系方面进行分类。 在那个基础上产生隐喻，包括“苏格拉底是助产士”，“心灵是一个知识分子的子宫”，“一个想法是一个心灵的孩子”，“一些想法是头林的”，就像（Steinhart 1994; Steinhart＆Kittay 1994）。 Netmet可以应用于大型语言数据库，如Wordnet。

3.4.2信令游戏和沟通的出现

假设我们没有预先存在的含义开始。 是否有可能在有利的条件下，不精确的学习动态可以自发地产生有意义的信令？ 答案是肯定的。

- 武器飙车，信号（2010：19）

David Lewis的发件人 - 接收器游戏是一个合作游戏，其中发件人观察性质的状态并选择信号，接收器观察到该信号并选择一个动作，并选择一种发件人和接收器，从自然状态和行为之间受益于适当的协调（Lewis 1969）。 许多研究人员已经探索了信号传播游戏的分析和计算模型，目的是初始任意信号可以以开始看起来像意义的方式来运作。

通信可以被视为合作的形式，这里与合作出现的情况一样，（交流）战略变革的方法似乎不如这些策略发挥的互动结构。 计算机模拟表明，邻居成功的战略，各种形式的强化学习和训练在成功的邻居行为上的训练都可以所有导致信号系统的出现和传播，有时是不同的方言（Zollman 2005;严峻，圣丹尼斯＆kokalis 2002; Grim，Kokalis，Alai-Tafti，Kilb＆St. Denis，2004）。[10] 蜂窝自动机网格的开发产生与这些技术中的任何一种，即使在严格的刘易斯信号游戏中的奖励而不是相互相互相互互动的情况下，促进通信的互动结构也可以与他们有助于的通信共同发展（Skyrms 2010）。 Elliot Wagner扩展了对其他网络交互结构的沟通研究，在尼科尔菲茨杰拉德和Jacopo Tagliabue使用复杂神经网络作为代理商（Wagner 2009; Fitzgerald和标签2022）。

在生物演进方面的解释中，这种突然出现的紧急信令可以被视为在比特猴（Cheney＆Seyfarth 1990）中的建模通信或甚至在细菌中的化学“信号”（Berleman，Scott，Chumley，＆kirby 2008）。 如果在学习文化方面解释，特别是通过眼睛对更复杂的信号组合，这些是在人类语言发展中发挥作用的机制模型（Skyrms 2010）。 一种简单的交互式模型，其中在收获食物来源的位于代理人群体中出现的信号传播，并在下面的其他因特网资源部分中提供了避免捕食者。 目前，信号传播游戏和紧急沟通现在是深度神经网络和机器学习中的探索的主题，通常是对技术应用（螺栓和Mortensen 2024）的目光。

3.5从定理 - 普通的伦理推理，形而上学和宗教哲学

我们的计算理念的许多例子一直是通过基于代理的建模的模拟的示例 - 通常是社交模拟。 但是，还存在强大的传统，其中计算不用于模拟，而是作为机械化和延伸哲学论证的方式（通常被理解为演绎证明），在逻辑哲学中，最终在神话逻辑，形而上学和宗教哲学。[11]

1956年，主办单位坐落于夏季达特茅斯大会，创造了“人工智能”一词。 该会议的高点之一是建造逻辑证明的计算计划，由Allen Newell和Herbert Simon在Carnegie Mellon开发，并由J. C. Shaw使用Johnniac Computer的真空管进行了编程学习（Bringsjord＆Govindarajulu 2018 [2019]）。 Newell和Simon的“逻辑理论家”获得了来自Whitehead和Russell的Principia Mathematica（1910,1912,1913）的第二章的定理，其中它成功证明了38条，包括比Whitehead和Russell的一个更优雅的证据拥有（Mackenzie 1995，Loveland 1984，Davis 1957 [1983]）。 罗素本人印象深刻：

我很高兴知道Mathipia Mathematica现在可以由机械完成......我非常愿意相信演绎逻辑中的一切都可以通过机械来完成。 （给赫伯特西蒙的信，1956年11月2日;在1991年的o'Leary报价：52）