Критическая масса. Как одни явления порождают другие

Затем было обнаружено, что флуктуации уменьшаются по мере того, как участники игры учитывают в своих расчетах все большее число предыдущих раундов игры. Этот факт можно рассматривать как следствие усиления памяти агентов или повышения их опытности. По мере уменьшения размаха флуктуаций эффективность игры увеличивается, что напоминает дарвиновский механизм развития, когда более удачливые участники игры постепенно вытесняют менее удачливых и приспособленных, из кого, естественно, к концу игры и состоит проигравшее большинство (рис. 13.9, б). В такой биологической трактовке можно даже считать, что популяция агентов (в качестве единого целого) «повышает» свой класс игры.

И фа меньшинства обладает, разумеется, лишь очень поверхностным сходством с экономическим рынком, так что ее следует рассматривать скорее в качестве метафоры, а не рабочей модели. Вспомним, например, что в реальной жизни многие торговцы часто стремятся примкнуть к большинству (хотя бы в результате стадного поведения, о чем рассказывалось в гл. 9). С другой стороны, в игре меньшинства отчетливо проявляются некоторые характерные особенности настоящего рынка — острая конкуренция, «эгоистичность», эмпирическая оценка ситуации, использование нескольких разных стратегий и необходимость выбора на основе недостаточной информации, что и делает эту игру важным инструментом изучения экономических явлений. В дальнейшем Шале и Джанг значительно модифицировали свою модель, приблизив ее условия к параметрам реального рынка, что позволило им изучить некоторые очень интересные и специфические ситуации, возникающие в рыночных отношениях. Например, они смогли смоделировать поведение так называемых шумовых трейдеров (принимающих решения на основе малейших колебаний биржевого курса) и инсайдеров (лиц, владеющих внутренней, закрытой для других информацией). Модель выявила, что обладание дополнительной «полезной информацией» (например, засекреченной от общественности) позволяет таким агентам сразу стать победителями в игре.

Очень интересным открытием для социальной физики стало то, что в ходе такого моделирования часть агентов, которые фактически представляют собой модельные автоматы, вдруг стала проявлять удивительно «человеческое» поведение. В гл. 6 уже описывалось, что при моделировании панического поведения толпы некоторые агенты вдруг действительно начинают вести себя подобно настоящим паникерам, когда пытаются выбраться, например, через узкие проходы и т. п. Израильские социологи Шахар Ход и Эхуд Накар, работая с модифицированной моделью Шале и Джанга, выяснили, что в некоторых обстоятельствах агенты при игре меньшинства начинают проявлять нерешительность, которая тоже всегда считалась присущей только живым существам. Эта особенность вдруг обнаружилась у агентов, которым была предоставлена возможность менять стратегию, оценивая прошлое поведение за счет введения коэффициента вероятности от 1 (полный и точный учет прошлого поведения) до 0 (когда агент полностью пренебрегает прошлым опытом). Таким образом, в личной стратегии агента учитывались и вероятности прошлых раундов игры, так что после каждого этапа все агенты получают дополнительный опыт, позволяющий затем повышать или уменьшать шансы[124].

При игре меньшинства в обычной форме описанная процедура часто приводит к весьма заметным изменениям в стратегии, в результате чего агенты разбиваются в конце игры на две весьма различные группы, одна из которых в своей стратегии почти целиком руководствуется прошлым опытом, а вторая практически не учитывает его. Другими словами, возникают две формы поведения, которые можно охарактеризовать лозунгами «Действуй строго по расчету!» и «Всегда поступай наперекор любым инструкциям!».

Однако Ходу и Накару удалось при моделировании обнаружить довольно интересный факт, что эта ситуация резко изменяется, как только в программу дополнительно вводится несимметричная оценка правильных и неправильных решений, т. е. агенты сильнее штрафуются при проигрыше (напомним, что проигрыш в описываемой игре означает попадание в большинство), чем премируются при выигрыше. Примерно такая же ситуация возникает у человека, который выбрал неправильный маршрут при поездке на работу, надеясь выиграть нескольких лишних минут, и в результате потерял целый час, что может означать опоздание на очень важную встречу и другие крупные неприятности, несоизмеримые с ожидавшимся выигрышем. В качестве другого примера можно указать биржевую игру на застойном рынке, когда трейдер теряет на неудачной сделке больше, чем зарабатывает при удачной.