論文の概要: Behavioural Rehearsing Illuminates Scientific Problems of Organised Complexity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09851v3
- Date: Thu, 9 May 2024 13:19:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-10 17:59:24.202311
- Title: Behavioural Rehearsing Illuminates Scientific Problems of Organised Complexity
- Title（参考訳）: ビヘイビアリハーサルは組織複雑度の科学的問題に光を当てる
- Authors: Cheng Wang, Chuwen Wang, Wang Zhang, Shirong Zeng, Yu Zhao, Ronghui Ning, Changjun Jiang,
- Abstract要約: 我々は、科学的問題の古典的な分類を再考し、科学的パラダイムの進化を再考する。
より複雑なシステムにおける組織化複雑性の未解決問題に対処するために、我々はパラダイムの統合が有望なアプローチであると主張する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.665628508798319
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As artificial intelligence becomes increasingly prevalent in scientific research, data-driven methodologies appear to overshadow traditional methods in resolving scientific problems. In this Perspective, we revisit a classic classification of scientific problems and rethink the evolution of scientific paradigms from the standpoint of data, algorithms, and computational power. We observe that the strengths of new paradigms have expanded the range of resolvable scientific problems, but the continued advancement of data, algorithms, and computational power is unlikely to bring a new paradigm. To tackle unresolved problems of organised complexity in more intricate systems, we argue that the integration of paradigms is a promising approach. Consequently, we propose behavioural rehearsing, checking what will happen in such systems through multiple times of simulation. One of the methodologies to realise it, sophisticated behavioural simulation (SBS), represents a higher level of paradigms integration based on foundational models to simulate complex social systems involving sophisticated human strategies and behaviours. SBS extends beyond the capabilities of traditional agent-based modelling simulation (ABMS), and therefore, makes behavioural rehearsing a potential solution to problems of organised complexity in complex human systems.
- Abstract（参考訳）: 人工知能が科学研究でますます普及するにつれて、データ駆動の方法論は科学的な問題を解決する従来の手法を覆い隠しているように見える。
この観点では、科学問題の古典的な分類を再考し、データ、アルゴリズム、計算力の観点から科学パラダイムの進化を再考する。
我々は、新しいパラダイムの強みが解決可能な科学的問題の範囲を広げたことを観察するが、データ、アルゴリズム、計算力の継続的な進歩は、新しいパラダイムをもたらす可能性は低い。
より複雑なシステムにおける組織化複雑性の未解決問題に対処するために、我々はパラダイムの統合が有望なアプローチであると主張する。
そこで本研究では,複数回のシミュレーションにより,このようなシステムで何が起こるかを確認する行動リハーサルを提案する。
これを実現する手法の1つとして、高度な行動シミュレーション(SBS)があり、高度な人間の戦略や行動を含む複雑な社会システムをシミュレートする基礎モデルに基づく高度なパラダイム統合を表現している。
SBSは、従来のエージェント・ベース・モデリング・シミュレーション(ABMS)の能力を超えて、複雑な人間のシステムにおける組織化された複雑性の問題に対する行動的リハーサルを潜在的に解決する。
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