Моделирование на основе агентов для археологии может симулировать сложность обществ

Чем больше мы узнаем о прошлом, тем яснее видим поразительное сходство древних обществ с нашим собственным. От первых волн миграции из Африки до предков пуэбло, древние народы создавали искусство, мигрировали на новые земли, вели войны, растили семьи и использовали природные ресурсы для жилья, пищи и орудий — прямо как мы. С помощью мощного вычислительного инструмента под названием моделирование на основе агентов (agent-based modeling, ABM) археологи могут открывать новые горизонты знаний, помогающие понять не только прошлое, но и современный мир, как следует из новой книги SFI Press.

Этот метод, представляющий собой тип компьютерного моделирования для исследования сложных явлений "снизу вверх", может помочь ответить на ключевые вопросы археологии. Книга показывает, как ABM помогает расшифровать, почему одни общества процветают, а другие рушатся, а также выявляет ранее скрытые миграционные паттерны.

Как отмечает соавтор книги Стефани Крэбтри, хотя ABM — распространенный метод в экологии, в археологии он остается более нишевым. Авторы надеются, что учебник Agent-Based Modeling for Archaeology: Simulating the Complexity of Societies предоставит археологам необходимое руководство и вдохновение для применения этого инструмента в их работе. "Используя прошлое как калибровочный набор данных, мы можем лучше понять, где мы находимся сегодня и куда движемся", — пишут авторы. Они рассматривают прошлое как набор уже проведенных "экспериментов", показывающих оптимальные решения проблем, с которыми сталкиваются общества.