Các phương pháp tin học sử dụng mô hình đa tác tử

1.6. Các phương pháp tin học
sử dụng mô hình đa tác tử
Alexis Drogoul – IRD, Benoit Gaudou – Đại học Toulouse

Mục đích của bài trình bày nhằm giới thiệu
các phương pháp lập mô hình tin học được
nhóm lại dưới tên gọi chung là « mô hình đa
tác tử ». Từ hai mươi năm trở lại đây, việc sử
dụng các phương pháp mô hình hóa này đã
phát triển trong nhiều ngành nghiên cứu và
lĩnh vực khoa học, đặc biệt là khoa học xã hội.
Các phương pháp này cho phép tái lập và
nghiên cứu một phần phức tạp của thế giới
thực bằng việc thực hiện các thử nghiệm in
silico, hay còn gọi là « mô phỏng » thực. Trong
các mô phỏng thực nghiệm đó, các thực thể
tin học được gọi là « tác tử » sẽ được quan sát
và phân tích tới từng chi tiết nhỏ nhất nếu
cần. Mô phỏng như vậy có thể khẳng định
sự xuất hiện hiện tượng nổi lên các vận động
phức tạp của một « tập hợp » từ hành vi của
các « bộ phận », từ đó có thể rút ra được các
mối quan hệ nhân quả, thử nghiệm nhiều
kịch bản khác nhau hoặc kiểm chứng bằng
thử nghiệm các giả thuyết. Các mô phỏng đó
cũng cho phép cụ thể hóa, bằng các thuật
toán có thể điều chỉnh, các trao đổi đa ngành
với cùng một đối tượng nghiên cứu và nhập
các dữ liệu định lượng và định tính từ các
ngành nghiên cứu khác nhau đó vào cùng
một mô hình chung có thể kiểm tra độ chính

xác, nhờ vào khả năng biểu đạt, có liên hệ
trực tiếp với thế giới thực.

Sau phần trình bày chung, chúng tôi sẽ giới
thiệu về dự án Multi-agent for Environmental
Norms impact Assessment (MAELIA). Trong
dự án này, chúng tôi đã phát triển một nền
platform mô phỏng tác động từ việc áp dụng
các chuẩn quản lý và quản trị nguồn nước,
đất đai và môi trường. Nền mô phỏng này
được lựa chọn vì nó cho phép kết nối nhiều
yếu tố khác nhau trong mô hình đa tác tử, ví
dụ :
- Các vận động địa hóa học và thủy văn trên
quy mô một vùng châu thổ ;
- Việc chiếm và sử dụng đất và tác động của
chúng tới các nguồn tài nguyên ;
- Hoạt động của con người gắn với khai thác
hoặc quản lý các nguồn tài nguyên ;
- Tác động của biển đổi khí hậu, đặc biệt là
tác động tới nguồn nước.
Mục tiêu của dự án là đánh giá các tác động
trực tiếp/gián tiếp, các kết quả mong đợi/
không mong đợi của việc áp dụng các chuẩn
quản lý trên một vùng lãnh thổ trong đó các
nguồn tài nguyên có thể tái tạo như nước
chịu phụ thuộc vào những chu trình vật lý
phức tạp, đồng thời phải chịu tác động từ
nhiều hình thức sử dụng khác nhau của các
tác nhân xã hội không đồng nhất.

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[129]


(Nội dung gỡ băng)
Alexis Drogoul
Tôi sẽ bắt đầu bài trình bày của cả nhóm
với phần dẫn nhập giới thiệu chung, sau đó
Benoit Gaudou sẽ có phần giới thiệu minh
họa ứng dụng các kỹ thuật phân tích sử
dụng mô hình đa tác tử trong dự án MAELIA
về quản lý nước. Tôi hy vọng sẽ nhận được
nhiều phản hồi và câu hỏi để chúng tôi có thể
trình bày chi tiết hơn một số điểm, tuy nhiên,

Sơ đồ

6

nhiều điểm giới thiệu hôm nay sẽ được phát
triển chi tiết hơn trong lớp chuyên đề tuần
tới, cụ thể là chúng ta sẽ cùng xây dựng các
mô hình từ những phương pháp được giới
thiệu hôm nay.
Trước hết, tôi xin giới thiệu một số các định
nghĩa mà với các bạn có thể là những khái niệm
cực kỳ đơn giản, nhưng tôi vẫn phải giới thiệu
để chúng ta cùng thống nhất về mặt thuật ngữ,

vì đây thường là các thuật ngữ đa nghĩa.

Mô hình

Nguồn : Tác giả.

Mô hình là một hình thức biểu diễn đơn giản
hóa và trừu tượng của một hệ thống tham
chiếu, giúp giải đáp một câu hỏi hoặc hỗ
trợ cho việc thảo luận và tư duy về một vấn

đề nhưng trong một phạm vi khuôn khổ đã
được đơn giản hóa. Mô hình biểu diễn này có
thể chia sẻ và trao đổi được.

[130] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD


Sơ đồ

7

Các hình thức biểu diễn

8

Mô hình tĩnh, mô hình động

Nguồn : Tác giả.

Sơ đồ

Nguồn : Tác giả.

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[131]


Một mô hình có thể được lập bằng cách sử
dụng tất cả các hình thức có thể tưởng tượng
được. Chúng ta có các mô hình thuần túy văn
học hoặc toán học, và giữa hai mô hình này,
còn có vô số các mô hình dựa trên các công cụ
sản xuất, diễn giải và truyền thống. Ví dụ, chúng
ta có các lĩnh vực khoa học xã hội mà các mô
hình có thể được lập dựa trên một số truyền
thống và sử dụng đồng thời cả công cụ toán
học, thống kê tùy theo vấn đề nghiên cứu và
truyền thống riêng của ngành nghiên cứu đó.
Nếu quan tâm nhiều hơn đến vấn đề không
gian chẳng hạn, ta có thể sử dụng các hệ phân
tích như hệ thống các thông tin địa lý (GIS) ; còn
nếu quan tâm đến các cơ chế cân bằng, ta phải
sử dụng các hệ thống động, tức là phải sử dụng
một hình thức biểu diễn toán học, v.v. (Xem Sơ
đồ : Mô hình động, mô hình tĩnh)

Sơ đồ

9

Tôi xin phép được phân biệt hai loại mô hình,
mô hình tĩnh là loại mô hình gồm các hình
thức biểu diễn một hệ thống vào một thời
điểm nhất định, và mô hình động.
Các mô hình tĩnh không phản ánh được sự
vận động của một hệ thống : loại mô hình này
được sử dụng để trình bày và đơn giản hóa
một hệ thống, để chia sẻ và hỗ trợ cho phân
tích. Ví dụ mô hình các thiết chế của nền Cộng
hòa thứ V ở Pháp là một mô hình tĩnh. Vấn đề
đặt ra ở đây là hình thức biểu diễn.
Ngược lại, các mô hình động thể hiện được
sự vận động của hệ thống và gắn với những
thay đổi và phát triển của hệ thống đó. Đó
có thể là sự vận động về thời gian – đây là
trường hợp phổ biến – hoặc là sự vận động
của cấu trúc. Chúng ta có thể quan tâm đến
những biến thiên của hệ thống, và những
biến thiên này không nhất thiết phải có liên

Mô hình tin học và mô phỏng

Nguồn : Tác giả.

[132] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD


quan đến những biến thiên qua thời gian. Ví

dụ, có những mô hình dự báo cho phép dự
báo hoặc nhìn trước được cách vận động của
một hệ thống. (Xem Sơ đồ : Mô hình tin học và
mô phỏng)
Mô hình tin học gắn bó chặt chẽ với mô hình
động. Một mô hình tin học động được gọi là
mô phỏng. Chẳng hạn, khi chúng ta bắt một
mô hình vận động, hoặc biến thiên, chúng
ta đang thực hiện mô phỏng mô hình đó.
Chúng ta có một hệ thống, với một tác nhân,

Sơ đồ

hoặc một tập hợp tác nhân, tự đặt một câu
hỏi đặc thù so với một hệ thống tham chiếu
chung. Đó có thể là một hệ thống xã hội. Khi
đó các tác nhân sẽ đồng thời xây dựng một
mô hình trừu tượng và lập trình mô hình đó.
Việc xây dựng một mô hình trừu tượng như
vậy có khả năng được thực thi trong một mô
phỏng, mô phỏng này có thể thực hiện được
qua thời gian và sẽ cung cấp được thông tin
theo thời gian.

10 Thử nghiệm điện toán

Nguồn : Tác giả.

Giống như việc chúng ta thể hiện các mô
hình trên giấy và sử dụng nhiều ngôn ngữ

khác nhau, các mô hình cũng có thể thực
hiện được bằng các công cụ tin học và sử
dụng nhiều ngôn ngữ và các thuật toán biểu
diễn khác nhau.
Vậy mô phỏng thú vị ở chỗ nào ?

Nếu so sánh mô phỏng với một mô hình,
chúng ta sẽ thấy rất gần với việc so sánh một
thử nghiệm với hệ thống thực. Mô phỏng
là sự rối loạn trong một mô hình để tìm giải
đáp cho các câu hỏi đặt ra. Tương tự như vậy,
trong một thử nghiệm của các ngành khoa
học thực nghiệm (hóa, sinh hoặc các ngành
khác), chúng ta sẽ gây rối hệ thống để đẩy
hệ thống đó đến giới hạn của nó và từ đó

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[133]


hiểu được sự vận hành của hệ thống đó. Mô
phỏng sẽ giúp tái hiện điều này trong các mô
hình. Chúng ta có thể thay đổi, gây rối trong
kiểm soát, làm biến thiên một vài biến số nào
đó, thăm dò các không gian tham số, v.v. Ngày
nay, chúng ta thấy bắt đầu có những lĩnh vực
khoa học thực nghiệm không thể làm được
các thử nghiệm như ngành vật lý hạt nhân
chẳng hạn. Vậy cách duy nhất có thể sử dụng

chính là mô phỏng, tất nhiên cũng phải tính
đến các vấn đề về tính đại diện và tính xác
đáng của các dữ liệu và kết quả mô phỏng.
Nhiều lĩnh vực nghiên cứu, nhờ tiến bộ của

Sơ đồ

ngành tin học và khả năng tính toán cực lớn
của nó, đã có thể thực hiện được các công
cụ thử nghiệm. Ví dụ như trường hợp một
số chuyên ngành nghiên cứu thuộc khoa
học xã hội. Nhiều lĩnh vực sẽ có thể tiếp cận
được nhờ cách tiếp cận thử nghiệm. Chúng
ta có thể xây dựng các mô hình đủ mạnh,
đủ phong phú để có thể thực hiện được các
mô phỏng, tái hiện được sự vận động tương
đối phức tạp trên máy tính và thăm dò một
số hướng vận động có thể có, đặc biệt bằng
cách thay đổi cách tiếp cận hệ thống.

11 Mô hình động, mô phỏng : lựa chọn phương pháp nào?

Nguồn : Gilbert và Troitzsch, (2005).

Mô phỏng có thể được sử dụng mang tính
khoa học. Ví dụ, ta có thể kiểm tra được một
số thuộc tính của một hàng người đang xếp
hàng ở một địa điểm nào đó, hoặc có thể sử
dụng mô hình vì mục đích thương mại thuần
túy – làm thế nào để xếp hàng « đúng » để

tránh tắc nghẽn và thời gian chờ đợi quá

dài. Hiện nay mô phỏng được sử dụng trong
nhiều lĩnh vực áp dụng khác nhau và xoay
quanh việc duyệt mô hình, đó thực sự là
các thực nghiệm. Ta xây dựng mô hình của
một thực tế, sau đó ta sẽ duyệt mô hình xây
dựng đó trên cơ sở quan sát tất cả các khả
năng vận động có thể của nó trong tương

[134] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD


lai. Hiểu một mô hình và hiển thị mô hình đó
là những điểm quan trọng. Mô hình cũng có
thể sử dụng trong đào tạo, kiểm tra, hỗ trợ
cho việc ra quyết định, dự báo, v.v. Hiện nay
có hai lĩnh vực có nhiều tiềm năng áp dụng
phương pháp này  : lĩnh vực quân sự là lĩnh

Sơ đồ

vực sử dụng phương pháp mô phỏng nhiều
nhất, và lĩnh vực trò chơi điện tử – phương
pháp mô phỏng phát triển nhiều nhất từ 20
năm qua là từ lĩnh vực trò chơi điện tử và các
nhu cầu ứng dụng của lĩnh vực này.

12 Cấu trúc một mô hình đa tác tử

Nguồn : Tác giả.

Mô hình động có hai nhóm lớn : nhóm một
rất gần với phương pháp tiếp cận phân tích,
nhóm hai mới hơn và chủ yếu gắn với tiến
bộ của lĩnh vực tin học, gần với phương pháp
tạo sản.
Vậy hai nhóm này có gì khác nhau ?
Phương pháp phân tích được sử dụng để xác
định đặc điểm của các trạng thái cân bằng
của một hệ thống, để mô tả theo cách có thể
gây rối có kiểm soát hệ thống đó.
Ngược lại, phương pháp tạo sản cho phép
tạo ra các trạng thái cân bằng đó và hiểu

được các điều kiện xuất hiện của các trạng
thái cân bằng.
Từ các yếu tố cấu thành và thành phần của
một hệ thống, ta sẽ tạo điều kiện để các
yếu tố đó vận động và tác động qua lại lẫn
nhau để có thể tìm ra được các trạng thái cân
bằng và hiểu được các trạng thái cân bằng
đó có thể xuất hiện trong điều kiện nào – ví
dụ, việc hình thành một nhóm xã hội, sự cân
bằng trong đàm phán. Nếu quan tâm đến sự
vận động của một quần thể trong một môi
trường nhất định, phương pháp phân tích sẽ
biểu diễn các trạng thái cân bằng bằng các
phương trình, để làm sao có được một hình

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[135]


ảnh tổng thể, vĩ mô và đơn giản hóa, không
cần quan tâm đến các thành phần chi tiết
của hệ thống. Còn phương pháp tạo sản thì
lại biểu diễn mỗi thành phần của quần thể và
môi trường để từ đó tái lập các trạng thái cân
bằng trên cơ sở các giả thiết đặt ra cho mỗi
cá nhân trong quần thể. Hai phương pháp
này không phải lúc nào cũng đối lập nhau
mà có thể tồn tại song song trong cùng một
hệ thống.

Sơ đồ

Phương pháp tạo sản ra đời vào những năm
1945, khi những máy tính đầu tiên ra đời và
các phương pháp mô phỏng được áp dụng
lần đầu tiên cho thử nghiệm bom nguyên tử.
Các trường hợp ứng dụng mô phỏng đầu
tiên là trong một số lĩnh vực và kỹ thuật như :
automate di động (automate cellulaire) hoặc
trí thông minh nhân tạo.

13 Mô hình đa tác tử

Nguồn : Tác giả.

Mô hình đa tác tử là cách biểu diễn một hệ
thống. Để biểu diễn một hệ thống, ta sẽ sử
dụng một số khái niệm, mỗi khái niệm đều
rất phong phú và đa nghĩa. Có hai nhóm khái
niệm lớn : tác tử và môi trường. Tác tử là một
chương trình phần mềm máy tính có thể cho
chạy, bao gồm một hành vi phản ứng và một
giao tiếp - ở đây giao tiếp là việc gửi thông
tin đến các tác tử khác trong hệ thống –, các
hành động – thay đổi các tác tử khác, thay đổi

môi trường hoặc thay đổi chính bản thân–,
các tương tác và cảm nhận – tức là có khả
năng nhận ra các tác tử xung quanh. Chúng
ta đang nhắc tới phương pháp tiếp cận tập
trung nhân học. Tức là chúng ta sẽ xây dựng
các chương trình phần mềm tin học, mỗi một
chương trình sẽ được cấp các thuộc tính gần
như giống con người và các thuộc tính đó
hoàn toàn sống. Trong tin học, chúng ta có
các phần mềm giúp ta có thể yêu cầu « tôi

[136] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD


muốn tạo ra một tác tử có hành vi phản ứng,
có giao tiếp, v.v. và tôi muốn lập trình tác tử
đó theo cách này hoặc cách này ». Toàn bộ
các chương trình phần mềm xây dựng theo

cách này sẽ được đặt vào trong môi trường,
môi trường cũng là một chương trình phần

Sơ đồ

mềm – ví dụ như một ô lưới, một bảng dữ
liệu, một ma trận có thể được tạo ra khi
chúng ta đã xác định được các trạng thái có
thể xác định được đặc điểm, hoặc chúng ta
có thể nhận ra được các hiện tượng và thu
được thông tin.

14 Mô hình đa tác tử

Nguồn : Tác giả.

Đặt các tác tử này vào tình huống, chúng ta sẽ
có một hệ thống thử nghiệm. Trong phương
pháp mô hình hóa đa tác tử, chúng ta có các
phương tiện để xây dựng các tiểu thế giới
ảo. Với các phương tiện đó, chúng ta tái lập
một thế giới ảo trong đó chúng ta có đủ mọi
quyền lực. Vấn đề bây giờ không phải là có
thể đưa vào chạy hoặc không chạy cái gì mà
sử dụng như thế nào. Chúng ta sẽ diễn giải,
thử nghiệm như thế nào ? Nội dung cụ thể
của phần này sẽ được trình bày tại lớp chuyên
đề, và chúng ta sẽ thấy việc xây dựng các yếu
tố gây rối để tạo ra phản ứng của hệ thống là
hoàn toàn có thể thực hiện được.

Các tiểu thế giới được xây dựng sẽ không có
cấu trúc định sẵn. Chúng ta có thể sử dụng
dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, cả dữ
liệu định lượng và định tính. Lập trình một
tác tử có thể là một chương trình mang tính

« văn học », tất nhiên từ ngữ trong chương
trình phần mềm này không giống với từ ngữ
trong một cuốn sách văn học. Một chương
trình phần mềm không phải chỉ bao gồm các
thuật toán, nó có thể mang hình thức một bài
mô tả các hành vi.
Tôi đã đi tìm một mô hình nước rất đơn giản
nhưng tôi không tìm ra. Tôi thích lựa chọn
một mô hình phân khu hơn. Lấy ví dụ một hệ
thống bất kỳ, có giới hạn phạm vi rõ ràng và
được đơn giản hóa, chúng ta sẽ tìm hiểu các
vấn đề liên quan đến sự phân cách về xã hội.
Thuật ngữ sự phân cách xã hội này chỉ bất
kỳ một hiện tượng biến đổi nào, hoặc bất kỳ
một trạng thái chia cách nào của các nhóm
xã hội, trong phạm vi một đô thị, nội đô, vùng
hay quốc gia, tồn tại thực sự trong thực tế, đã
được khẳng định hoặc có thể được luật pháp
tạo điều kiện, được xã hội chấp nhận, và dẫn

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[137]

tới sự hình thành của các không gian có sự
phân cách rõ rệt, với các khu vực không đồng
nhất và không gian có biên giới phân cách.
Thách thức thường đặt ra cho các môi trường
đô thị là phân tích được cơ chế hình thành
nên hiện tượng phân cách như vậy. Tại sao

Khung

hiện tượng này lại xuất hiện và xuất hiện như
thế nào trong khi không có sự áp đặt của luật
pháp và đó cũng không phải là lựa chọn theo
sở thích cá nhân (theo kết quả của các điều
tra đã được thực hiện)?

6 Mô hình Schelling

Nguồn : Schelling (1969).

Các câu hỏi này chính là nền tảng của mô
hình Schelling, về sau mô hình này đã được
sử dụng để xây dựng các mô hình phức tạp
hơn. Năm 1969, Tom Schelling đã có một bài
viết với tiêu đề « Models of Segregation »,
trong bài viết tác giả đã đặt ra hai câu hỏi
về mối quan hệ giữa những người da trắng/
da đen ở các khu ngoại ô của Mỹ. Tại sao khi
phỏng vấn từng cá nhân tham gia điều tra,
họ đều khẳng định « không có vấn đề gì khi

chung sống với 70 % người da đen trong khi
tôi là người da trắng, hoặc ngược lại với 70%
người da trắng trong khi tôi là người da đen»,
thậm chí có trường hợp hiện tượng phân
cách lên tới 100 % ? Đâu là các yếu tố động
lực và sự vận động có thể giúp chúng ta
giải thích tình huống này ? Tái lập lại nó như
thế nào để có thể đưa ra các dự đoán trong
trường hợp cần phải có các dự án về quy
hoạch đô thị chẳng hạn?

[138] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD


Sơ đồ

15 Miêu tả mô hình

Nguồn : tác giả.

Tom Schelling đã có một cảm nhận kỳ diệu :
xuất phát từ hệ thống đơn giản nhất có thể.
Đơn giản hóa tới mức tối đa, tránh các yếu tố
đặc thù của đô thị, đặc điểm và sở thích phức
tạp của các cá nhân.
Các tác tử được thể hiện bằng hai màu khác
nhau được mô phỏng là sống trên một bàn
cờ. Không tính đến hoạt động hay những
việc mà các tác tử này có thể có ở nơi khác,

trên bàn cờ là nơi sinh sống của họ, họ có thể
sống hạnh phúc hoặc không hạnh phúc theo
sở thích cá nhân, sở thích này được thể hiện
bằng số lượng hàng xóm, có cùng màu hoặc
khác màu, mà họ muốn có xung quanh họ.
Thoạt đầu, tất cả mọi người đều có sở thích
giống nhau. Chẳng hạn, « nếu tỷ lệ hàng xóm
cùng màu thấp hơn 30 %, tôi sẽ cảm thấy không
hạnh phúc ; còn nếu tỷ lệ này cao hơn 30% hoặc
dù con số là gì, tôi sẽ cảm thấy hạnh phúc ».

Đây là một mô hình kiểu trẻ con ! Nhưng đây
là một mô hình điển hình của phương pháp
tiếp cận đa tác tử. Các bạn thấy là khái niệm
quần thể không xuất hiện. Trong một môi
trường đặc biệt, nhiều cá nhân có khả năng
xác định được các điểm đặc thù, thông tin và
họ sẽ đưa ra quyết định trên cơ sở cảm nhận
này của mình. Một tổng thể duy nhất được
cấu thành từ các ràng buộc của môi trường.
Liên quan đến hành vi, để tránh tình trạng sai
lệch trong mô hình, việc di chuyển của các
tác tử khi họ cảm thấy không hạnh phúc là
hoàn toàn ngẫu nhiên. Các tác tử lựa chọn
các ô bất kỳ một cách ngẫu nhiên và chuyển
đến đó. Chúng tôi sẽ làm chuyển động thời
gian ; mỗi một bước chuyển thời gian, các
tác tử sẽ quyết định có di chuyển sang một ô
khác hay không.

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[139]


Sơ đồ

16 Kết quả của mô hình

Nguồn : tác giả.

Tất cả mô phỏng trên mô hình này cho thấy
với mức độ sở thích cá nhân yếu - ví dụ như
chấp nhận chỉ sống cùng với 35% số người
cùng màu – chúng ta có thể có mức độ phân
cách lên tới gần 100 %. Điều này được giải
thích bằng các hiện tượng gần như thuần vật
lý. Dù diễn giải kết quả theo cách nào, một
điều thú vị ta có thể thấy đây chính là ví dụ
của kết quả mà ta muốn đạt được : đó là sự
xuất hiện, ở cấp độ một quần thể hoặc một
nhóm xác định, của các thuộc tính và các
điểm cân bằng vốn trước đó không thuộc

vào trong các tác tử là thành phần của quần
thể hoặc nhóm đó. Trạng thái cân bằng này
không được lập trình trước, không được cho
trước, không phải là điểm nhập vào từ đầu
của mô hình. Điều đó có nghĩa là sau một
thời gian nhất định, sau một số điều chỉnh

nhất định, mô hình sẽ đạt tới trạng thái cân
bằng.
Thử nghiệm và mô phỏng là các bước bắt
buộc để có thể đạt tới các thuộc tính như vậy.

[140] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD


Sơ đồ

17 Khía cạnh tạo sản của mô hình đa tác tử

Nguồn : tác giả.

Các mô hình đơn giản này tính tới hai cấp độ,
cấp độ vi mô (cá nhân) và vĩ mô (quần thể).
Tất nhiên, có thể tính đến nhiều cấp độ khác,
ví dụ, cấp độ trung mô trong đó sẽ hình thành
nên các tác tử khác và bản thân các tác tử mới
hình thành đó cũng sẽ có tương tác với nhau.
Phương pháp tiếp cận bằng mô hình đa tác
tử, hoặc phương pháp tiếp cận tập trung vào
cá nhân trong ngành sinh học, dựa vào việc
mô hình hóa ở cấp độ vi mô, mô phỏng và
diễn giải được thực hiện ở cấp vĩ mô – trong
khi phần lớn các mô hình phân tích chỉ dừng
lại ở cùng một cấp độ.
Một lợi ích khác của phương pháp này là một
tác tử có thể có nhiều hình thức khác nhau :
cá nhân, hộ, nhóm xã hội, v.v. Trong các lĩnh

vực khác, virut cúm gia cầm, vịt, hoặc các
thành phố cũng có thể trở thành tác tử. Cấp
độ phân tích phụ thuộc vào câu hỏi mà bạn

đặt ra, cấp độ này không cố định cũng không
bất biến.
Một lợi ích nữa là việc biểu diễn môi trường
của các tác tử. Tất nhiên, chúng ta có thể áp
đặt cho một số tác tử ở một số vị trí, kể cả
trong trường hợp điều này có vẻ không tự
nhiên. Khái niệm môi trường ở đây không
được định nghĩa chi tiết. Nghiên cứu trong
lĩnh vực mô hình đa tác tử cho thấy có sự đa
dạng rất lớn. Chúng ta sẽ sử dụng các cơ sở
dữ liệu – ví dụ dữ liệu địa lý – để biểu diễn
môi trường của các mô hình có tính thực tiễn.
Nhưng chúng ta cũng có thể biểu diễn các ô
lưới, các môi trường không có thông số đặc
biệt hoặc không có phân loại đặc thù. Môi
trường có thể là một mạng lưới xã hội trong
đó có các tác tử, các tác tử sẽ có cảm nhận
và nhận thức về các tác tử khác xung quanh.

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[141]


Mô hình Schelling mà chúng ta đã thấy được
biểu diễn trên ô lưới có thể được trình bày về

mặt không gian để xác định cả các phân loại
đặc biệt. Ở đây ta có hai ví dụ sử dụng các dữ
liệu lấy từ GoogleMaps. Các tác tử sẽ sử dụng

Bản đồ

màu sắc khác nhau trên bản đồ để biết được
mình đang ở đâu (đường phố, nhà cửa, v.v.).
Đó là một vài ví dụ về môi trường mà các tác
tử lấy được thông tin.

9 và 10 Phân cách rõ rệt về không gian : ví dụ về Hà Nội

Nguồn : tác giả; Crooks (2010).

Ở đây, chúng ta sẽ đi xa hơn một chút bằng
cách dùng hệ thống thông tin địa lý GIS. Đây
là một khu phố của Hà Nội và chúng tôi cho
chạy các tác tử. Tất nhiên, khái niệm quan hệ
hàng xóm không giống nhau, chúng ta phải
định nghĩa lại khái niệm này, tuy nhiên hành
vi của các tác tử không thay đổi, việc ra quyết
định của các tác tử cũng vậy. Điều thay đổi ở

đây là sự cảm nhận của các tác tử và có thể là
cách các tác tử di chuyển.
Vậy mô tả hành vi của một tác tử như thế
nào ?
Hình ảnh ẩn dụ của các mô hình đa tác tử bắt
đầu được sử dụng từ cuối những năm 1980

trong ngành khoa học xã hội, và các mô hình
sẽ được sử dụng sau này để lập trình các tác

[142] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD


tử chủ yếu xuất phát từ nghiên cứu phong
tục học – ngành nghiên cứu các hành vi của
động vật –, hoặc từ ngành tâm lý học, vốn
có quan hệ đôi khi bất phân định với ngành
khoa học trí thông minh nhân tạo trong suốt
30 năm. Ở đây, chúng ta thấy có sự chuyển
dịch của hình ảnh ẩn dụ. Chúng ta có thể sử
dụng hệ nơ-ron thần kinh, các hệ thống dựa
trên quy tắc. Là người làm trong ngành tin
học, chúng tôi đã quen với sự đa dạng của
các hình thức thể hiện này. Chúng tôi có thể
hoán đổi giữa hình ảnh đại diện và hình ảnh
ẩn dụ. Ở đây các bạn có thể thấy cuối cùng
thế giới tôi giới thiệu bằng các mô hình đa tác
tử có chút phức tạp hơn thế giới của các hệ
thống phân tích bằng toán học, bởi với các
hệ thống phân tích bằng toán học, từ ngữ rõ
ràng hơn và định nghĩa cụ thể hơn.

quan trọng nhất là cách thức đó có ý nghĩa với
các bạn và người khác khi diễn giải kết quả.
Khi đã xây dựng được một thế giới ảo, một
thế giới mới sẽ mở ra trong lĩnh vực tương
tác giữa người sử dụng mô hình với chính

mô hình đó. Từ đó, chúng ta sẽ tiếp cận được
với những điều thuộc về năng lực hình dung
bằng hình ảnh, chúng ta có thể điều khiển,
thay đổi các tham số bất kỳ lúc nào, có thể
khiến người sử dụng can thiệp ngay từ bên
trong, tạo ra các vận động. Chẳng hạn người
sử dụng có thể học hỏi được nhiều điều từ
mô hình, và những điều đó sẽ là một phần
lớn những nội dung sẽ được kiểm chứng một
cách phi chính thức. Như vậy, người ta sẽ tạo
ra cho mình những phòng nghiên cứu cho
phép lựa chọn và thay đổi các thế giới bằng
những vận động khác nhau.

Chúng ta sẽ tạo ra một mô hình hành vi và
một cách thức biểu diễn các hành vi đó, điều

Sơ đồ

18 Khoa học xã hội, mô phỏng, tác tử

Nguồn : tác giả.

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[143]


Trong khoa học xã hội, mô phỏng mang đến
khả năng thực hiện các thử nghiệm bằng

máy tính có kiểm soát. Mục đích của mô
phỏng không phải để xây dựng các lý thuyết
mà để tạo ra một cách có kiểm soát các dữ
liệu có thể phân tích được, với đặc thù là các
dữ liệu đó xuất phát từ chính các thử nghiệm
chứ không phải từ kết quả quan sát hệ thống.
Trong phương pháp này, các mô hình đa tác
tử, ngoài tính mềm dẻo linh hoạt và tính phổ
quát, còn có một vị trí trong các lựa chọn hiện
nay và chắc chắn cả về sau này. Phương pháp
áp dụng mô hình này với khả năng lựa chọn
vô số các thử nghiệm khác nhau đang là một
cách thức mới trong nghiên cứu khoa học,
đặc biệt khi nó cho phép tạo ra những dữ liệu
không hẳn thuộc về hệ thống mà là thuộc
về các mô hình hệ thống, từ đó ta có thể xây
dựng các lý thuyết trên cơ sở các dữ liệu đó.
Hôm qua chúng ta đã nói đến biến đổi khí
hậu và các kịch bản thường được xây dựng
trên cơ sở các mô hình loại này với những dữ
liệu không phải từ thực tế mà từ các kết quả
dự báo và mô hình biểu diễn thực tế.
Các mô hình đa tác tử có rất nhiều lợi ích đối
với ngành khoa học xã hội :
- Khả năng biểu diễn các dữ liệu định lượng
và định tính ;
- Không có hạn chế về hình thức dữ liệu ;
- Không có hạn chế về cấp độ biểu diễn dữ
liệu ;
- Khả năng thực hiện quy trình thử nghiệm

đối với các tiểu thế giới (thế giới thu nhỏ) ;
- Khả năng áp dụng phương pháp tiếp cận
tham gia (các tiểu thế giới có thể hòa vào
nhau) ;
- Khả năng biểu diễn các tác nhân khác
nhau, có bản chất không đồng nhất ;

- Khả năng sử dụng các dữ liệu không gian
hoặc thống kê thực tế (để phân tích và thử
nghiệm).
Khi nào sử dụng mô hình đa tác tử ?
- Khi việc kiểm chứng các giả thuyết khó
được thực hiện bằng quan sát ;
- Khi các tác nhân trong hệ thống không có
sự đồng nhất ;
- Khi có thể xác định được các mối quan hệ
hoặc tổ chức trung gian và tác nhân, tổ
chức đó có ảnh hưởng tới sự vận động của
hệ thống ;
- Khi cấp độ phân tích không được làm rõ và
có thể thay đổi ;
- Khi những thay đổi ở cấp độ vĩ mô phải là
các kết quả đầu ra chứ không phải là dữ liệu
đầu vào của mô hình.
Benoit Gaudou
Tôi sẽ giới thiệu dự án MAELIA hiện đang
được thực hiện tại Toulouse. Dự án bắt đầu
năm 2009 và sẽ kết thúc năm 2013. Kết quả
của dự án chưa được hoàn thiện, hiện chúng
tôi vẫn đang ở giai đoạn thăm dò.

Mục tiêu của dự án là xây dựng một platform
tích hợp cả công cụ mô hình hóa và mô phỏng
đa tác tử nhằm nghiên cứu những tác động về
xã hội và môi trường của các quy chuẩn (quy
tắc về xã hội và pháp lý của các tổ chức) áp
dụng trong quản lý các nguồn tài nguyên có
thể tái tạo (đặc biệt là nguồn tài nguyên nước).
Cụ thể, chúng tôi nghiên cứu ở khu vực « lưu
vực sông Adour-Garonne ». Một trong những
đặc thù của khu vực này là luôn bị thiếu nước,
nhất là vào mùa hè, giai đoạn nước cạn, và có
xung đột trong các mục đích sử dụng nước –
ví dụ vừa cần nước tưới cho các diện tích trồng
ngô, nước cho bể bơi, vừa cần nước cho sinh
hoạt đô thị của thành phố Toulouse. Mực nước

[144] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD


giảm sẽ dẫn đến các vấn đề sinh thái và khủng
hoảng, đặc biệt đối với nông dân cần nước để
tưới cho các diện tích canh tác.
Để quản lý mực nước cạn, có cả một hệ thống
văn bản luật và quy chuẩn được áp dụng ở cả
quy mô châu Âu và cấp địa phương. Chúng
tôi quan tâm đến các hậu quả về mặt xã hội,
kinh tế và môi trường sinh thái khi các chính
sách mới này được áp dụng. Cụ thể chúng tôi
đặt ra ba câu hỏi lớn như sau :

Sơ đồ

- Đâu là các tác động về môi trường, xã hội
và kinh tế của các quy định khác nhau về
xác định/quản lý mức nước được phép sử
dụng ?
- Mức độ khả thi về kỹ thuật/xã hội (mức độ
chấp nhận của công chúng) của mỗi biện
pháp mới đưa ra là gì ?
- Quy mô của các biện pháp mới đưa ra lớn
thế nào ?

19 MAELIA : dự án mô hình hóa liên ngành

Nguồn : tác giả, sản phẩm của dự án MAELIA (không xuất bản).

Khó khăn và lợi ích của dự án này là tích hợp
– chứ không phải đặt song song – kiến thức
và hiểu biết của các nhà nghiên cứu thuộc
nhiều chuyên ngành khác nhau, nhất là các
ngành khoa học xã hội, thủy văn hoặc nông
học. Chúng tôi có một số dữ liệu ban đầu, từ
đó, chúng tôi xây dựng và biểu diễn một « thế
giới », để vận hành và thực nghiệm nhiều giả
thuyết. Thuật ngữ « biểu diễn thế giới » mà
tôi sử dụng là để xác định một mô hình với

tất cả các tác tử và sự vận động của các tác tử
đó trong hệ thống mà chúng tôi quan tâm.
Khi khởi động dự án, có sự thảo luận của các

chuyên gia xã hội học, thủy văn, nông học,
tin học và kỹ sư lập mô hình, v.v. Với sự tham
gia của các chuyên ngành khác nhau như vậy,
chúng tôi đã thống nhất được về mặt thuật
ngữ. Cũng phải lặp đi lặp lại nhiều lần chúng
tôi mới có được mô hình biểu diễn ổn định.
Một điều quan trọng tôi phải lưu ý ở đây là

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[145]


việc lặp đi lặp lại nhiều lần như vậy giúp tất
cả các bên tham gia có thể cùng phát triển
kiến thức của mình cũng như cập nhật được

Sơ đồ

các dữ liệu cần thiết, phát triển mô hình biểu
diễn cũng như phát triển câu hỏi mà chúng
ta mong muốn mô hình mang đến câu trả lời.

20 Các tác tử chính : nông dân

Nguồn : tác giả, sản phẩm của dự án MAELIA (không xuất bản).

Một trong các tác nhân chính của mô hình là
thực thể « nông dân » với một số đặc điểm đi
kèm. Quan hệ giữa tác tử nông dân với các

hộp đi kèm biểu diễn quan hệ giữa tác tử
này với một số khái niệm khác mà chúng tôi
muốn đưa vào mô hình (ví dụ thửa ruộng của
nông dân đó hoặc thị trường nông sản).

chính của bất kỳ một chu kỳ thủy văn nào.
Vùng thủy lợi được đặt ở cấp độ cao hơn (xét
về quy mô không gian) tất cả các yếu tố khác
về nông nghiệp. Loại đất cũng được tính đến
vì tùy theo chất đất mà nước sẽ thẩm thấu
hoặc chảy đi. Hai biểu đồ này là một phần
hình chụp tĩnh của mô hình.

Vùng thủy lợi là một tác tử khác được đưa vào
trong mô hình của chúng tôi. Đây là nhân tố

[146] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD


Sơ đồ

21 Các tác tử chính : khu thủy lợi

Nguồn : tác giả, sản phẩm của dự án MAELIA (không xuất bản).

Chúng tôi đã xác định được 20 yếu tố vận
động để đưa vào mô hình. Năm vận động
chính là :
- Nước tiêu thụ (trong khu thủy lợi, tưới tiêu) ;
- Tăng trưởng của cây trồng (thửa đất) ;

- Lựa chọn kế hoạch trồng cấy (nông dân) ;
- Thực hiện các kế hoạch trồng cấy (gieo mạ,
bón phân, tưới tiêu, thu hoạch, kết quả của
các lựa chọn của nông dân) ;
- Khung pháp quy (quyết định hạn chế tưới
tiêu của Toà thị chính hoặc của tỉnh).
Chúng tôi đã làm việc với Viện nông học quốc
gia (INRA). Viện này đã có một số nghiên cứu
về các chiến lược của nông dân trong việc lên
kế hoạch trồng cấy. Chúng tôi rút ra được bốn
tiêu chí sau : thời gian làm việc, lợi nhuận, sự
tương đồng giữa các kế hoạch trồng cấy đưa
ra, nguy cơ mất mùa.

Khi đã xác định được các tiêu chí trên, chúng
tôi quan tâm đến ảnh hưởng của các tiêu chí
đó tới quyết định của người nông dân : ví dụ,
khi tính toán các tiêu chí giống nhau của hai kế
hoạch trồng cấy, kế hoạch nào giảm được thời
gian làm việc sẽ được ưu tiên hơn. Tiêu chí thứ
tư được lựa chọn để mô tả quá trình ra quyết
định, đây là một quyết định dựa trên nhiều
tiêu chí, có sử dụng hàm đánh giá mức độ
tin tưởng của Dempster-Shafer : với mỗi tiêu
chí, có một hàm đánh giá kế hoạch so với tiêu
chí đó, và ba hàm gọi là « hàm niềm tin » sẽ
được kết hợp với nhau. Hàm thứ nhất mô tả
vai trò của tiêu chí trong quyết định đánh giá
kế hoạch nào là kế hoạch tốt nhất trong các
kế hoạch đưa ra, hàm thứ hai đánh giá vai trò

của tiêu chí trong việc đánh giá kế hoạch nào
không phải là kế hoạch tốt nhất và hàm thứ
ba đánh giá mức độ tin tưởng của người nông
dân trong việc cho rằng kế hoạch đó có phải là
kế hoạch tốt nhất hay không.

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[147]


Sơ đồ

22 Ví dụ minh họa quá trình: lựa chọn kế hoạch trồng cấy

Nguồn : Taillandier và cộng sự (2012).

Chúng tôi đã giới thiệu mô hình tĩnh, mô
tả các đối tượng khác nhau và quan hệ của
chúng, cũng như các quy trình khác nhau
gắn với sự vận động của hệ thống. Từ các yếu
tố đó, chúng tôi có thể lập được một mô hình
tin học. Giai đoạn tiếp theo là đánh giá mô
hình chạy như thế nào và quan sát kết quả.

Chúng tôi còn cho chạy mô hình (thực hiện
các mô phỏng) và đánh giá một số kịch bản
liên quan đến các chỉ báo khác nhau. Hiện
tại, hai kịch bản được xác định và gắn với các
yếu tố thay đổi sau đây : xác định mức nước

có thể sử dụng và biến đổi khí hậu (dự báo
lượng mưa và nhiệt độ).

Phần lớn các quy trình đưa vào trong mô hình
này đều cần một số dữ liệu nhất định để có
thể chạy được và cho ra kết quả. Phần việc lớn
nhất và một trong các sản phẩm chính của
dự án là một cơ sở dữ liệu (và một hệ thống
GIS) phù hợp với mô hình chúng tôi đã phát
triển. Chẳng hạn chúng tôi đã đối chiếu chéo
dữ liệu lấy từ các hệ thống GIS khác nhau,
cũng như từ các bảng biểu để tạo ra một hệ
thống GIS tổng thể bao gồm các thông tin
về dòng nước, các hồ trữ nước, các vùng tưới
tiêu và các điểm lấy nước cho mỗi khu vực.

Các chỉ bảo được tính đến bao gồm :
- Lý - sinh học : lưu lượng nước ở các điểm
kiểm soát Lưu lượng mực nước rút (DOE),
ô nhiễm, năng suất của các diện tích được
tưới ;
- Kinh tế : sản lượng và thu nhập của các thửa
ruộng ; chi phí áp dụng/vận hành phương
pháp quản lý mới ;
- Xã hội : tần suất, ngày tháng và mức độ của
các trường hợp xảy ra khủng hoảng, mức
độ chấp thuận của người dân (tuân thủ hay
lách các quy định đã đặt ra).

[148] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

Tài liệu tham khảo
Trang Web (bài viết có thể tải miễn phí) :
JASSS : Journal of Artificial Societies and Social
Simulation: />ACE : Agent-based Computational Economics:
/>htm
GisAgents : GIS and Agent-Based Modelling:
/>OpenABM: Open Agent-Based Modeling
Consortium: />Ba trang web lập mô hình và mô phỏng đa
tác tử miễn phí :
NetLogo : />netlogo/
Repast Simphony: rceforge.
net/
GAMA: glecode.
com.
Sách :
AMBLARD F., D. PHAN (2007), Modélisation et
Simulation multi-agents : applications pour
les Sciences de l’Homme et de la Société.
Hermès Editions, Paris.
CROOKS A. T. (2010), Constructing and
Implementing an Agent-Based Model of
Residential Segregation through Vector
GIS, International Journal of Geographical
Information Science, Taylor & Trancis ltd,
Oxon, England, 24(5): 661-675.
GILBERT N., K.G. TROITZSCH (2005), Simulation
for the Social Scientist. Milton Keynes: Open
University Press, Second Edition, Glasgow.

GILBERT N. (2006), Agent-based Models.
Series: Quantitative applications in the Social
Sciences. Sage Publications, London.
SCHELLING T.C. (1969), Models of Segregation,
The American Economic Review, 59: 488-

493. American Economic Association,
Pittsburgh, USA.
TAILLANDIER, P., THEROND, O., GAUDOU,
B. (2012). A new BDI agent architecture
based on the belief theory. Application to
the modelling of cropping plan decisionmaking. In: International Environmental
Modelling and Software Society (iEMSs
2012), Leipzig, Germany.
TREUIL JP., A. DROGOUL, J-D. ZUCKER (2008),
Modélisation et Simulation à base d’agents.
Dunod & IRD Editions, Paris.

Thảo luận…
Claude de Miras
Tôi chưa hiểu rõ ý ở phần cấp độ cá nhân
không ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. Qua
phần trình bày của anh thì tôi lại hiểu ngược
lại là sự lựa chọn ngầm của các cá nhân cũng
có tác động tới kết quả cuối cùng. Anh đã
nhấn mạnh nhiều đến việc chuyển từ cấp độ
cá nhân sang cấp độ tổng thể, và coi đó như
có sự đứt gãy, không liên tục, trong khi phần
minh họa dự án, lại dựa trên sự chuyển đổi
liền mạch của hai cấp độ này.

Catherine Baron
Anh muốn đề cập đến lĩnh vực khoa học xã
hội nào và phương pháp tiếp cận nào khi anh
nhắc tới việc áp dụng các ẩn dụ của khoa học
xã hội vào lĩnh vực tin học? Liệu một sự thay
đổi trong định đề của anh về khoa học xã hội
có tác động không, nếu có, đó là tác động
nào ?
Anh có thể tích hợp các nghiên cứu về kinh
tế và các công trình mới thực hiện vào trong
lôgich áp dụng mô hình đa tác tử này ? Cuối
cùng, liên quan tới dự án MAELIA, anh có thể
tính toán các xung đột như thế nào, trong
khi các xung đột xảy ra thường dẫn tới việc

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[149]


làm thay đổi các quy tắc hiện có và làm xuất
hiện các nguyên tắc mới ? Vậy phương pháp
mô hình đa tác tử này có giúp tính toán hình
dung được các phương diện và các khía cạnh
này hay không ?
Alexis Drogoul
Trong số các kết quả đạt được từ cấp độ mô
phỏng, có một kết quả không có nghĩa là
một kết quả có thể cảm nhận được bằng bản
năng  : các cá nhân với xác suất 35 % hàng

xóm cùng màu cuối cùng lại tạo ra một hệ
thống có tỷ lệ phân cách lên đến 100 %. Quan
hệ giữa sở thích cá nhân và kết quả thu được
không phải là cái có thể cảm nhận được bằng
bản năng mà phải có tính toán.
Claude de Miras
Đúng là định đề của tôi là kết quả đó không
phải là kết quả có thể cảm nhận được bằng
bản năng. Liệu chăng có một hiểu biết nào
đó ngầm ẩn, theo đó, trong thực tiễn xã hội,
chúng ta biết rằng nếu chúng ta có 1/3 hàng
xóm có màu này thì chúng ta sẽ có một hiện
tượng, một cảm nhận và một hình tượng
rằng đã vượt quá giới hạn. Có thể có một
cảm nhận bản năng của xã hội quyết định tới
kiểu phát triển như vậy. Có một điều tôi còn
băn khoăn là định đề này khẳng định điều đó
không phải là bản năng. Điều này cần phải
có một bằng chứng chứng minh. Do vậy,
nó cũng đặt ra vấn đề liên quan đến các giả
thuyết, vấn đề này chưa được đề cập đến ở
đây. Các giả thuyết trong các lựa chọn dẫn
đến việc chuyển từ một hệ thống sang mô
hình có vai trò quyết định tới kết quả mà mô
hình sẽ tạo ra hoặc sẽ không tạo ra kết quả
nào cả.

Alexis Drogoul
Việc xây dựng mô hình luôn cần phải có các
giả thuyết. Các giả thuyết có ở mọi nơi, mặc

dù không phải lúc nào nó cũng được bộc lộ
và tường giải một cách rõ ràng. Tôi cho rằng,
trong các phương pháp tin học, chúng tôi có
xu hướng tường giải các giả thuyết đó, vai trò
của các giả thuyết lại càng quan trọng hơn
khi đó là một trong những yếu tố bắt buộc
để chạy mô hình.
Liên quan đến hình ảnh ẩn dụ của khoa học
xã hội, trong giai đoạn những năm 1980, có
ảnh hưởng rất lớn từ các phương pháp tiếp
cận mang tính chất hành động, cá nhân, của
ngành nghiên cứu xã hội học tổ chức. Một số
hình tượng của các hệ thống kinh tế có quan
hệ hoàn hảo với cách nhìn về làn sóng tự do
hóa của những năm 1970-1980. Tuy nhiên,
cũng nên lưu ý là tầm nhìn của chuyên gia về
tin học đối với các ngành khoa học xã hội nói
chung còn rất mù mờ. Nhiều nhóm nghiên
cứu đã xây dựng các khái niệm mà chúng tôi
sử dụng lại trong các nghiên cứu của chúng
tôi nhưng sau đó chúng tôi lại « vặn vẹo » lại
chính những khái niệm đó.
Lấy một ví dụ khác trong tin học. Hệ thống
nơ-ron thần kinh là những hình ảnh đại diện
đặc biệt, cho phép một hệ thống tin học có
thể học hỏi được từ các ví dụ. Gọi là hệ thống
nơ-ron nhưng mạng lưới này không có liên
quan gì đến hệ nơ-ron thần kinh trong sinh
học. Gọi một cách ẩn dụ như vậy là để giúp
xây dựng khái niệm hoặc siêu khái niệm

(métaconcept), tức là một yếu tố cho phép
chúng ta xây dựng khái niệm mô hình. Chúng
tôi có thể biểu diễn bất kỳ một lý thuyết nào
về hiện tượng xã hội, chúng tôi cũng có thể
sử dụng nó để tái lập bất kỳ một lý thuyết xã
hội nào, bởi vì thang phân tích không bị cố
định, bởi vì chúng tôi quan tâm đến các hiện

[150] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD


tượng khởi phát, nhưng không chỉ có thế  :
trong ví dụ của anh Benoit Gaudou, hệ thống
thể chế với tất cả sự đa dạng của nó cùng với
một số các quy chuẩn sẽ được áp đặt cho các
tác nhân nhưng không theo cách khởi phát.
Mức độ biểu hiện không bị hạn chế bởi việc
sử dụng ban đầu.
Vậy làm sao để đưa được tính hợp lý đã tính
toán đó vào trong kinh tế học ? Các tác nhân
ban đầu đều thuộc về hệ thống trí thông
minh nhân tạo và kinh tế học. Một phần
lớn lý thuyết về tính hợp lý của các tác nhân
trong kinh tế là đến từ ngành trí thông minh
nhân tạo. Nhưng sau đó, chúng tôi tách xa ra
vì chúng tôi không tư duy theo định đề về
tính hợp lý của các tác nhân này, cũng như
đến tính đồng nhất trong các hình ảnh đại
diện của chúng. Tính hợp lý không nhất thiết
phải là một định đề hoặc một giả thuyết ban

đầu. Chẳng hạn nếu chúng ta bắt đầu bằng
việc xây dựng các hệ thống với các dữ liệu
định tính từ các lời kể của những người được
phỏng vấn về cách họ nhìn nhận thế giới,
điều này có thể không hợp lý. Ta hoàn toàn
có thể hình dung một tác nhân có thể đưa ra
các quyết định không cố định. Các mô hình
mà chúng tôi xây dựng không phải là những
mô hình cần phải tin theo. Đó là những mô
hình được sử dụng làm công cụ hỗ trợ cho
thảo luận và đàm phán giữa các tác nhân. Có
rất ít mô hình có khả năng dự báo.
Benoit Gaudou
Quay lại ý liên quan đến các xung đột. Mô
hình của chúng tôi chỉ đề xuất cho Tòa thị
chính để từ đó đưa ra quyết định dừng cấp
nước tưới khi mực nước xuống dưới một mức
nào đó. Tất cả các quy trình đàm phán giữa
các tác nhân khác nhau về lượng nước có thể
sử dụng đều không được mô hình hóa. Cần
phải xác định được một quy trình cho phép

ra được các quyết định đó. Một hội đồng đã
được thành lập với khoảng 200 thành viên,
hội đồng này sẽ phải họp và thảo luận, điều
này đòi hỏi phải có một kiến thức nào đó mà
chúng tôi chưa thực hiện mô hình hóa.
Học viên
Mô hình là một công cụ hỗ trợ cho việc ra
quyết định để có thể lựa chọn được loại cây

trồng nào có hiệu quả kinh tế cao nhất ?
Benoit Gaudou
Với mô hình này, chúng tôi cần các dữ liệu
địa lý để biết được vị trí các thửa ruộng, thửa
ruộng nào được tưới hoặc không, loại cây
trồng nào được trồng. Chúng tôi cũng có
các dữ liệu về các loại cây được trồng trên
thửa ruộng đó trong vòng 10 năm gần nhất.
Chúng tôi sẽ đặt các tác tử là nông dân vào
tình huống cụ thể, và chúng tôi tập trung
trong giai đoạn 10 năm gần nhất đó. Sau
đó, chúng tôi sẽ xác định xem kết quả nào
đồng bộ với các kết quả thu được trước đó.
Sau bước này, chúng tôi sẽ để cho mô hình tự
phản ứng. Loại mô hình này không nói trước
là sẽ phải trồng và thu hoạch loại cây gì trên
thửa ruộng có liên quan. Nhưng nó lại giúp
dự báo hậu quả sẽ xảy ra nếu lượng nước
giảm.
Jean-Pascal Torréton
Tôi chỉ xin có một nhận xét để hình dung
được ý anh Alexis khẳng định liên quan đến
hạn chế của các mô phỏng trong việc biểu
diễn các hiện tượng phức tạp. Trong lĩnh vực
khoa học thực nghiệm, tôi nhìn nhận các
mô phỏng giống như việc biểu diễn một
hệ thống thực nghiệm cùng với việc kiểm
chứng các giả thuyết. Trong ngành sinh học,
hải dương học hoặc bất cứ một ngành khoa
học môi trường nào khác chẳng hạn, chúng

Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD

[151]


tôi thường phải tiến hành các thực nghiệm
nhiều khi đơn giản hóa đến mức tối đa,
chẳng hạn, khi chúng tôi muốn đánh giá ảnh
hưởng của biến đổi khí hậu tới hoạt động của
các đại dương. Nên tôi không thấy có sự khác
biệt lớn nào với định nghĩa của một hệ thống
thực nghiệm bằng mô phỏng.
Catherine Baron
Tuy nhiên, khi nghiên cứu các xã hội con
người và những thách thức kinh tế đi kèm,
tôi thấy hình như các câu hỏi đặt ra có bản
chất khác.

Alexis Drogoul
Nếu so sánh sự khác nhau giữa mô phỏng
trong lĩnh vực sinh học biển và các ngành
khoa học về con người, một mô hình vĩ mô
biểu diễn một quần thể sẽ không quan tâm
đến các cá nhân. Chúng tôi bỏ qua tất cả sự
không đồng nhất của quần thể, về lựa chọn
cá nhân và của các quyết định. Ngược lại, tôi
thấy tất cả các phương pháp mà tôi vừa giới
thiệu đều là những mong muốn được ghi
nhận giá trị của tất cả các quan điểm khác

nhau. Các mô hình đều là các dạng thức đơn
giản hóa và rút gọn, nhưng liệu có phải tổng
thể tất cả các mô hình đều như vậy ?

[152] Tháng 07 năm 2013 / Khóa học Tam Đảo 2012 / © AFD