Sugarscape è un modello multiagente di simulazione di società artificiali (per un dato valore di società), reso famoso dal libro Growing artificial societies: social science from the bottom up, scritto da Joshua M. Epstein e Robert Axtell nel 1996. Da allora, ha dato origine a una discreta quantità di programmi che emulavano, in forma più o meno completa, il progetto delineato in quello studio, e ancora continua a produrne.
SugarscapeJS, come il nome stesso dovrebbe suggerire, è una sua versione in JavaScript, realizzata da me, in cui cerco di inserire, a mano a mano che procedo col lavoro, il maggior numero possibile degli elementi proposti nello studio originale. Al momento ho incorporato quasi tutte le regole contenute nei capitoli due, tre e nella prima metà del quattro: mancano i prestiti, ossia la seconda metà del quarto capitolo, e le malattie, che occupano il capitolo cinque. Arriveranno anche loro.
Per chi non conosce il testo di riferimento, una breve presentazione della struttura di Sugarscape, che è distinto in tre componenti di base: gli agenti, l’ambiente in cui interagiscono tra loro e le regole in base alle quali interagiscono tra loro e con l’ambiente stesso.
Gli agenti sono gli abitanti della società artificiale. Di fatto, sono quadratini colorati che si muovono sullo schermo, ma voi potete immaginarli più o meno come preferite. Possiedono alcune proprietà, come età, sesso, durata massima della vita, campo visivo, metabolismo e così via: molte di queste proprietà possono essere regolate prima di avviare la simulazione, altre sono assegnate in modo pseudocasuale al momento della nascita. Hanno anche la capacità di muoversi nell’ambiente e interagire con altri agenti, ma di questo parlerò poi.
L’ambiente è una griglia di 50 x 50 caselle, su cui gli agenti vivono e si muovono. Una scacchiera, insomma. Ogni casella può ospitare un solo agente alla volta e possiede una quantità determinata di risorse, rinnovabili col tempo. L’ambiente può presentare una distribuzione delle risorse molto diversa, ma qui ho scelto, per il momento, la struttura più famosa e più spesso associata con Sugarscape, con le risorse concentrate in due “picchi” (o quattro, se si sceglie di usare una seconda risorsa). Le risorse sono zucchero (di base) e spezia (opzionale).
Le regole sono un insieme di comandi che determinano il modo in cui gli agenti si comportano. La regola di base per il movimento, ad esempio, prevede che ogni agente cerchi, all’interno del proprio campo visivo, la più vicina casella libera che contiene la maggiore quantità di risorse, che si muova per occupare quella casella e raccolga tutto il contenuto. Vi sono poi regole che determinano il modo in cui le risorse ricresceranno, il modo in cui l’agente interagisce con altri agenti, sia per la riproduzione, sia per il combattimento, sia anche per la “conversione” di chi appartiene a una cultura diversa, e altre regole ancora arriveranno, per commerciare e determinare come avvenga la trasmissione di malattie all’interno di Sugarscape: in molti casi, è possibile decidere quali regole applicare e quali ignorare, così da simulare ciò che vogliamo e osservare solo i risultati che ci interessano.
Sulla base di questi tre componenti, Sugarscape si ripropone di provare a costruire le dinamiche di una società “dal basso”, ossia impostando solo semplici regole generali e osservando poi il modo in cui si svolge l’interazione tra agenti e territorio, seguendo le suddette regole. Interazione che spesso è interessante, in effetti, e forse anche istruttiva, ma su questo punto non mi pronuncio. A ogni modo, vediamo le regole disponibili finora.
Ogni agente può vedere fino a una certa distanza, stabilita casualmente alla nascita, e ha bisogno di consumare a ogni turno una certa quantità di zucchero (e spezia, se usiamo due risorse) per mantenersi vivo: primo obiettivo è dunque la ricerca di zone con tanto zucchero, da raccogliere e consumare. E già questo produce un notevole effetto-formicaio nella simulazione, oltre a introdurre una selezione naturale che porta alla rapida estinzione di chi ha campo visivo scarso e metabolismo elevato. Se gli agenti morti non sono sostituiti, si arriva presto a uno stallo, che ci dice quale sia la capacità di portata per quell’ambiente.
Introducendo le stagioni, modifichiamo il modo in cui lo zucchero (e la spezia, ma ormai dovreste aver capito l’andazzo) è rigenerato nell’ambiente: se prima era uniforme su tutto il territorio, adesso l’ambiente è diviso in due zone, nord e sud, e in quelle due zone si alternano ogni X turni estate (rigenerazione massima delle risorse) e inverno (rigenerazione minima delle risorse). Gli agenti cominceranno a migrare in massa al cambiamento delle stagioni.
Già sulla base di questo, possiamo osservare come si distribuiscano le ricchezze tra gli agenti, ossia la quantità di zucchero posseduta da ognuno. O almeno, potremmo vederlo: in realtà, per adesso ho solo un grafico con l’indice Gini, ma in futuro introdurrò anche tabelle che mostrino in modo meno tecnico e più comprensibile la tendenza generale a una disparità sociale piuttosto accentuata.
Una vera interazione tra agenti compare solo col capitolo tre del libro. Per prima cosa, si può introdurre la riproduzione sessuale, come alternativa alla rigenerazione causale a ogni decesso: ogni agente in età fertile, e con un quantitativo minimo di risorse, a ogni turno cercherà tra i propri vicini un potenziale partner, che sia di sesso opposto, di età fertile, che abbia risorse e che non sia suo parente stretto (tecnicamente, Sugarscape non vieta l’incesto, nella sua formulazione originaria, ma io ho voluto introdurre questo limite, per renderlo più realistico e “umano”, così come il limite di una sola riproduzione per turno). Questa regola da sola cambia gli equilibri ambientali, portando a una continua oscillazione nel numero di agenti supportati. Possiamo poi introdurre anche l’eredità, ossia la possibilità che i figli ottengano una parte uguale delle risorse dei genitori, alla morte di questi: principale effetto sarà una tendenza ad accentuare le disparità sociali.
Dopo l’eredità, arriva l’ereditarietà. Qualche centinaio di turni ci mostra come, anche senza averla espressamente introdotta, la selezione naturale porta ad avere agenti con visione sempre migliore e un metabolismo che rapidamente crolla al minimo. Una tendenza che avevamo già visto anche in assenza di riproduzione, ma che va alle stelle quando la riproduzione è presente. Curiosamente, però, l’aumento della visione non è costante e di tanto in tanto si può invertire.
Ma una società non è solo sesso, nonostante YouPorn dimostri il contrario. Assieme alla possibilità di riproduzione sessuale, esistono anche due “culture” di base, indicate col colore rosso e blu. Sono di fatto una lista di numeri binari, la cui lunghezza è regolabile a piacimento, ma è meglio che sia sempre dispari: se prevalgono gli 1, il nostro agente apparterrà a una cultura; se prevalgono gli 0, apparterrà all’altra. Le culture non sono stabili e possono cambiare nel corso della simulazione, a seconda del modo in cui gli agenti interagiscono tra loro: le culture si intrecciano al momento della nascita di nuovi agenti, ma anche solo muoversi all’interno di Sugarscape porta gli agenti in contatti con altri agenti, in un continuo influenzarsi a vicenda. Se così vogliamo.
Dalla cultura alla guerra. Un’altra regola opzionale ci permette di decidere che le due culture non coesistano pacificamente in Sugarscape: se così vogliamo, rossi e blu cercheranno di sopraffarsi a vicenda, fino a che ne resterà uno solo, oppure fino a che non si raggiungerà un equilibrio da guerra fredda, con le due culture rinchiuse nelle proprie zone di influenza e in continuo contrasto lungo i confini.
Col capitolo quattro arriva una seconda risorse, che affianca lo zucchero: è la spezia. Grazie alla presenza di due risorse, gli agenti possono adesso commerciare, scambiando il surplus per ottenere i beni di cui hanno maggiore scarsità. In teoria. In pratica, il raddoppiamento delle risorse comporta anche un raddoppiamento delle possibilità di morire e spesso la nostra simulazione si chiuderà con l’estinzione totale degli agenti: quando non succede, però, otteniamo un passabile commercio.
Gli agenti, poi, sono divisi tra due categorie di commercianti: aggressivi e cauti. Un agente cauto scambia solo il proprio surplus, solo nella misura minima e punta a un profitto modesto, ma costante: tipica formica, per intenderci. Un agente aggressivo, invece, si butta negli scambi anche a rischio di perderci, non si ritira mai da una offerta e punta sempre al colpaccio. A volte gli riesce.
I prestiti tra gli agenti costituiscono la seconda parte del capitolo quattro, ma non li ho ancora implementati, proprio come non ho ancora implementato il capitolo cinque, dedicato a malattie e sistemi immunitari. Altra cosa che manca, presente nel capitolo due, è la produzione di inquinamento, che al momento ho escluso in quanto la formulazione data dal libro non è molto interessante e non aggiunge granché alla simulazione. Magari la riesumerò in futuro.
In breve, questo è SugarscapeJS. La velocità della simulazione varia molto a seconda del browser utilizzato, ma dovrebbe comunque funzionare su ogni browser decentemente moderno, anche se non è ottimizzato per dispositivi con schermi piccoli. Raccolta e produzione di dati e grafici avrà bisogno ancora di molto lavoro, ma la simulazione è già utilizzabile e fornisce alcuni risultati. Se si è di bocca buona, almeno.
SugarscapeJS, come il nome stesso dovrebbe suggerire, è una sua versione in JavaScript, realizzata da me, in cui cerco di inserire, a mano a mano che procedo col lavoro, il maggior numero possibile degli elementi proposti nello studio originale. Al momento ho incorporato quasi tutte le regole contenute nei capitoli due, tre e nella prima metà del quattro: mancano i prestiti, ossia la seconda metà del quarto capitolo, e le malattie, che occupano il capitolo cinque. Arriveranno anche loro.
Per chi non conosce il testo di riferimento, una breve presentazione della struttura di Sugarscape, che è distinto in tre componenti di base: gli agenti, l’ambiente in cui interagiscono tra loro e le regole in base alle quali interagiscono tra loro e con l’ambiente stesso.
Gli agenti sono gli abitanti della società artificiale. Di fatto, sono quadratini colorati che si muovono sullo schermo, ma voi potete immaginarli più o meno come preferite. Possiedono alcune proprietà, come età, sesso, durata massima della vita, campo visivo, metabolismo e così via: molte di queste proprietà possono essere regolate prima di avviare la simulazione, altre sono assegnate in modo pseudocasuale al momento della nascita. Hanno anche la capacità di muoversi nell’ambiente e interagire con altri agenti, ma di questo parlerò poi.
L’ambiente è una griglia di 50 x 50 caselle, su cui gli agenti vivono e si muovono. Una scacchiera, insomma. Ogni casella può ospitare un solo agente alla volta e possiede una quantità determinata di risorse, rinnovabili col tempo. L’ambiente può presentare una distribuzione delle risorse molto diversa, ma qui ho scelto, per il momento, la struttura più famosa e più spesso associata con Sugarscape, con le risorse concentrate in due “picchi” (o quattro, se si sceglie di usare una seconda risorsa). Le risorse sono zucchero (di base) e spezia (opzionale).
Le regole sono un insieme di comandi che determinano il modo in cui gli agenti si comportano. La regola di base per il movimento, ad esempio, prevede che ogni agente cerchi, all’interno del proprio campo visivo, la più vicina casella libera che contiene la maggiore quantità di risorse, che si muova per occupare quella casella e raccolga tutto il contenuto. Vi sono poi regole che determinano il modo in cui le risorse ricresceranno, il modo in cui l’agente interagisce con altri agenti, sia per la riproduzione, sia per il combattimento, sia anche per la “conversione” di chi appartiene a una cultura diversa, e altre regole ancora arriveranno, per commerciare e determinare come avvenga la trasmissione di malattie all’interno di Sugarscape: in molti casi, è possibile decidere quali regole applicare e quali ignorare, così da simulare ciò che vogliamo e osservare solo i risultati che ci interessano.
Sulla base di questi tre componenti, Sugarscape si ripropone di provare a costruire le dinamiche di una società “dal basso”, ossia impostando solo semplici regole generali e osservando poi il modo in cui si svolge l’interazione tra agenti e territorio, seguendo le suddette regole. Interazione che spesso è interessante, in effetti, e forse anche istruttiva, ma su questo punto non mi pronuncio. A ogni modo, vediamo le regole disponibili finora.
Ogni agente può vedere fino a una certa distanza, stabilita casualmente alla nascita, e ha bisogno di consumare a ogni turno una certa quantità di zucchero (e spezia, se usiamo due risorse) per mantenersi vivo: primo obiettivo è dunque la ricerca di zone con tanto zucchero, da raccogliere e consumare. E già questo produce un notevole effetto-formicaio nella simulazione, oltre a introdurre una selezione naturale che porta alla rapida estinzione di chi ha campo visivo scarso e metabolismo elevato. Se gli agenti morti non sono sostituiti, si arriva presto a uno stallo, che ci dice quale sia la capacità di portata per quell’ambiente.
Introducendo le stagioni, modifichiamo il modo in cui lo zucchero (e la spezia, ma ormai dovreste aver capito l’andazzo) è rigenerato nell’ambiente: se prima era uniforme su tutto il territorio, adesso l’ambiente è diviso in due zone, nord e sud, e in quelle due zone si alternano ogni X turni estate (rigenerazione massima delle risorse) e inverno (rigenerazione minima delle risorse). Gli agenti cominceranno a migrare in massa al cambiamento delle stagioni.
Già sulla base di questo, possiamo osservare come si distribuiscano le ricchezze tra gli agenti, ossia la quantità di zucchero posseduta da ognuno. O almeno, potremmo vederlo: in realtà, per adesso ho solo un grafico con l’indice Gini, ma in futuro introdurrò anche tabelle che mostrino in modo meno tecnico e più comprensibile la tendenza generale a una disparità sociale piuttosto accentuata.
Una vera interazione tra agenti compare solo col capitolo tre del libro. Per prima cosa, si può introdurre la riproduzione sessuale, come alternativa alla rigenerazione causale a ogni decesso: ogni agente in età fertile, e con un quantitativo minimo di risorse, a ogni turno cercherà tra i propri vicini un potenziale partner, che sia di sesso opposto, di età fertile, che abbia risorse e che non sia suo parente stretto (tecnicamente, Sugarscape non vieta l’incesto, nella sua formulazione originaria, ma io ho voluto introdurre questo limite, per renderlo più realistico e “umano”, così come il limite di una sola riproduzione per turno). Questa regola da sola cambia gli equilibri ambientali, portando a una continua oscillazione nel numero di agenti supportati. Possiamo poi introdurre anche l’eredità, ossia la possibilità che i figli ottengano una parte uguale delle risorse dei genitori, alla morte di questi: principale effetto sarà una tendenza ad accentuare le disparità sociali.
Dopo l’eredità, arriva l’ereditarietà. Qualche centinaio di turni ci mostra come, anche senza averla espressamente introdotta, la selezione naturale porta ad avere agenti con visione sempre migliore e un metabolismo che rapidamente crolla al minimo. Una tendenza che avevamo già visto anche in assenza di riproduzione, ma che va alle stelle quando la riproduzione è presente. Curiosamente, però, l’aumento della visione non è costante e di tanto in tanto si può invertire.
Ma una società non è solo sesso, nonostante YouPorn dimostri il contrario. Assieme alla possibilità di riproduzione sessuale, esistono anche due “culture” di base, indicate col colore rosso e blu. Sono di fatto una lista di numeri binari, la cui lunghezza è regolabile a piacimento, ma è meglio che sia sempre dispari: se prevalgono gli 1, il nostro agente apparterrà a una cultura; se prevalgono gli 0, apparterrà all’altra. Le culture non sono stabili e possono cambiare nel corso della simulazione, a seconda del modo in cui gli agenti interagiscono tra loro: le culture si intrecciano al momento della nascita di nuovi agenti, ma anche solo muoversi all’interno di Sugarscape porta gli agenti in contatti con altri agenti, in un continuo influenzarsi a vicenda. Se così vogliamo.
Dalla cultura alla guerra. Un’altra regola opzionale ci permette di decidere che le due culture non coesistano pacificamente in Sugarscape: se così vogliamo, rossi e blu cercheranno di sopraffarsi a vicenda, fino a che ne resterà uno solo, oppure fino a che non si raggiungerà un equilibrio da guerra fredda, con le due culture rinchiuse nelle proprie zone di influenza e in continuo contrasto lungo i confini.
Col capitolo quattro arriva una seconda risorse, che affianca lo zucchero: è la spezia. Grazie alla presenza di due risorse, gli agenti possono adesso commerciare, scambiando il surplus per ottenere i beni di cui hanno maggiore scarsità. In teoria. In pratica, il raddoppiamento delle risorse comporta anche un raddoppiamento delle possibilità di morire e spesso la nostra simulazione si chiuderà con l’estinzione totale degli agenti: quando non succede, però, otteniamo un passabile commercio.
Gli agenti, poi, sono divisi tra due categorie di commercianti: aggressivi e cauti. Un agente cauto scambia solo il proprio surplus, solo nella misura minima e punta a un profitto modesto, ma costante: tipica formica, per intenderci. Un agente aggressivo, invece, si butta negli scambi anche a rischio di perderci, non si ritira mai da una offerta e punta sempre al colpaccio. A volte gli riesce.
I prestiti tra gli agenti costituiscono la seconda parte del capitolo quattro, ma non li ho ancora implementati, proprio come non ho ancora implementato il capitolo cinque, dedicato a malattie e sistemi immunitari. Altra cosa che manca, presente nel capitolo due, è la produzione di inquinamento, che al momento ho escluso in quanto la formulazione data dal libro non è molto interessante e non aggiunge granché alla simulazione. Magari la riesumerò in futuro.
In breve, questo è SugarscapeJS. La velocità della simulazione varia molto a seconda del browser utilizzato, ma dovrebbe comunque funzionare su ogni browser decentemente moderno, anche se non è ottimizzato per dispositivi con schermi piccoli. Raccolta e produzione di dati e grafici avrà bisogno ancora di molto lavoro, ma la simulazione è già utilizzabile e fornisce alcuni risultati. Se si è di bocca buona, almeno.
