模拟社会:DARPA，严肃的模拟，以及阻止洪水的模型

预测科学在寻找看似不可能的问题的答案方面有着悠久的历史。下个月的天气如何?股市在下一个小时会下跌吗?1928年，美国政府正在进行研究，以寻找另一个难题的答案，一个可能拯救生命的问题:你能在洪水发生前预测河流的性质吗?

一年前，在整个美国中西部，当前一个冬天的积雪开始融化并流入密西西比河时，春天开始了。与往年不同的是，季节的变化带来了一场意外的降雨。雨下了一整个月，慢慢地填满了密西西比河，河水一点一点地上涨。到了2月，随着水位的上涨，河流周围的堤坝开始变得紧张。三个月后，密西西比河周围的145个堤坝倒塌，10个州被淹没。洪水将跨越27000平方英里，造成1000多人死亡。

在一集美国最后的超模，播客《99% Invisible》追踪了几十年来一个问题的答案的发展，这个问题是河流在面对前所未有的降雨时会做什么。密西西比河流域模型是整个密西西比河的物理重建，按1/2000的比例设计。想象一下!125万平方英里缩小到200英亩。这个模型非常庞大，只有爬到四层楼高的观景台顶端才能看到它的全貌。然而，在施工期间拍摄的照片中，这条紧凑的人工河流让检查人员相形见绌;他们像好奇的巨人一样倚靠在堤坝模型上。

一个人造的密西西比河模型能准确地预测真实的密西西比河吗?事实证明，它的准确率高得惊人。到1952年，该模型正确地预测了爱荷华州苏城附近的堤防将会倒塌和泛滥——准确到离真实河流只有几英寸。到20世纪90年代初，这种模式被认为节省了数百万美元的洪水损失，人们可以想象，它也挽救了一些生命。

但它也很贵。在一个由计算能力推动的时代，像密西西比河流域这样的现实世界模型已经变得不那么流行了。

像《模拟城市》这样的电子游戏让像我这样的几代玩家能够从自上而下的角度看待世界，这是一种奇怪的技能，我不确定如果我们生长在远离模拟游戏的另一个时代，这种技能是否会自然而然地出现。看似无用的人生教训——例如，管理不善的《SimRoad》可能导致《simsocial》陷入混乱——在我10岁的时候就被吸收进了我的大脑。但这与社会科学家对世界的看法是一样的。

亚当·h·罗素博士是“地面真相”项目的负责人，该项目是由美国国防部高级研究计划局(DARPA)运营的一个研究项目。DARPA是五角大楼的研究和国防部门，负责开发突破性技术，从GPS到互联网，这些技术已经成为我们生活中必不可少的工具。有了地面真相，研究人员将使用计算机模拟来研究比错综复杂的密西西比河更复杂的东西:复杂社会行为的原因。

在系统崩溃之前，一个团队中可以有多少个人合作?人们从什么时候开始相互竞争?模拟可以用来测试政治决策的效果吗?

或者，“你如何预测组织结构的意外后果?”拉塞尔回应道。答案是复杂的，但这些是他和其他社会科学家希望模拟能带来洞察力的问题。

“对于国家安全最终关心的大多数事情，在某种程度上都涉及到社会行为，”拉塞尔向我解释说。长期以来，美国政府一直在寻求社会科学的帮助来研究复杂的社会行为。现在的最终目标是开始使用模拟来帮助找到思考社会老问题的新方法。虽然这听起来像科幻小说，但罗素相信，计算机技术已经发展到足以提供理解预测和概率的新方法。

“我们使用这些模型是因为我们思考复杂系统行为的能力，以及对个体行为的各种假设的后果，是有限的，”罗素解释说。“因此，这些模型可以帮助我们了解在基本假设下实际会发生什么。”

“如果我们能够采取一种有原则的方法来使用模拟——构建越来越复杂的模拟——这可能会给我们在现实世界中面临问题时提供一个想法。如果我们能够根据实际情况来评估问题的复杂性，我们就能更好地了解我们需要采取的方法，以理解并可能预测复杂的社会系统。”

所以。“如果我们发展自己的世界会发生什么?”罗素问道。在Ground Truth，模拟充当了试验台，DARPA的研究人员可以对人工世界进行逆向工程，这些研究人员反过来又像侦探一样工作，解开模拟代理人的行为方式和原因。促使这些行为付诸行动的条件被称为名义上的基础真理。

然后，团队将测试他们的预测方法。一组将根据只有他们知道的规则建立一个社会模拟。反过来，另一个团队将面临挑战，提出发现这些规则的方法。

罗素设想，一个团队宣布他们的模拟即将受到冲击，比如，向世界中加入新的特工，或者移除一个关键资源。然后，对方团队将模拟这种中断的影响，并将他们的预测与真实结果进行比较，DARPA和一个独立评估团队将对结果进行评分。

计算机对真实世界的模拟到底有多精确?罗素很快指出，在处理模拟问题时，适当怀疑的重要性。如果一份报纸的标题声称科学家已经发现了合作的起源，那么小字可能说的是不同的东西。

“我认为，如果你真的和(这些假设的研究人员)交谈，他们会第一个说，‘好吧，我们并没有这样宣称。’”同样，即使Ground Truth在模拟中发现了一种可靠的方法，也不意味着它在现实世界中也能奏效。

那么，通过计算机模拟，我们能了解世界的哪些方面呢?

《99% Invisible》这一集以一段对现实世界模特的悼词结尾。密西西比河流域模型于1993年关闭。在成为当地青少年常去的地方之前，它被遗弃了几年，后来成为了一个公共公园。

在这一集的结尾，斯坦福·吉布森接受了采访，他是一名数值建模师，也是像River Basin这样的老派物理模型的支持者。吉布森从事河流系统、泥沙建模和河流修复项目的研究。一旦你了解了这条河的奥秘，魔法就消失了，这是真的吗?主人问他。换句话说，通过理解河流本质的数学方程，它是否不再像河流了?

不，吉布森回答。事实上，他说，有时在一个项目的开始，在他自己开始建模之前，他会用皮划艇探索一条河。因为“有太多的过程是你不理解的，你不能用方程来表示。”数学不足以描述实际情况。所以模拟也不够。

统计学家乔治·博克斯(George Box)的一句话提供了一条很好的经验法则。“所有的模型都是错的，”他说。“但有些是有用的。”

罗素用类似的术语描述了“基础真理”的目标。他说，模拟是“概率性的，而不是精确的”。

“但是，”他补充说，“它也应该给你更大的信心。”

标题和封面插图由安妮·塞耶斯。