Оптимизация разнообразия агентов: размышления, гипотезы, прогнозы

Проблема сжатия разнообразия оценок и действий агентов современными версиями искусственного интеллекта осознана как потенциально очень опасная практическими управленцами. В предыдущих исследованиях, используя квазифишеровское представление нашей вероятностной модели гибридных экономических систем, авторы показали, что эти опасения обоснованы по меньшей мере для симметричных по отклонениям агентов типа производителей товаров «хуже рынка», «лучше рынка» по себестоимости., поскольку они соответствуют фишеровской теории эволюции. Однако примеры, в частности, из сельского хозяйства, показывают, что ассиметричные ситуации не являются экзотикой и нуждаются в специальном моделировании, результаты которого и представлены в настоящей работе. Первые результаты моделирования показывают, что для этой заведомо ассиметричной ситуации целесообразно управление сжатием разнообразия с целью достижения оптимальных значений, синхронизированных с вариативностью среды. В рам-ках общей концепции исследования проблемы - сжатия разнообразия ИИ – это означает целесообразность дифференцированного по отраслям отношения.