| ADRIAN CHO |
Tắc nghẽn thế nào? Các nhà nghiên cứu
có thể giải thích lưu lượng giao thông sụp đổ
thế nào – tuy họ không thể nhất thiết ngăn
cản nó khỏi xảy ra.
Với tài khoản trợ 3,6 triệu € từ Ủy Ban châu Âu, Holyst, nhà vật lý lý thuyết từ Đại học Kỹ Thuật Warsaw và tám cộng tác viên nhắm tới việc phát triển một chương trình máy tính có thể phân tích đối thoại từ các phòng chat Internet.
Holyst là một trong số ít nhưng ngày càng tăng các nhà vật lý học, những người chuyển từ các nguyên tử và điện tử sang nghiên cứu các hiện tượng xã hội như chủ nghĩa khủng bố, sự gia tăng của các thành phố, và tính đại chúng của các video Internet.
Hệ thống phức tạp
Kết giao với các nhà khoa học xã hội, họ coi các nhóm người như “các hệ thống xã hội-kinh tế phức tạp” của nhiều cá nhân tương tác với nhau và phân tích họ bằng cách dùng các công cụ khái niệm vay mượn từ vật lý học, toán học và khoa học máy tính. Vừa qua, 130 nhà nghiên cứu thuộc các đội khác nhau đã tụ tập tại đây để thảo luận những công việc như vậy.*
Các cuộc đột nhập vào “sociophysics-vật lý học xã hội” bắt đầu vào đầu các năm 1970. Các nhà vật lý học đã đề xuất, chẳng hạn, rằng các cá nhân tương tác để hình thành dư luận như các nguyên tử lân cận tạo thành một nam châm tinh thể bằng xếp cùng hàng từ trường của chúng; các nhà nghiên cứu đã phân tích hiện tượng xã hội bằng phỏng theo mô hình Ising được dùng để mô tả các tương tác từ tính như vậy. Trong các năm 1990, nhiều nhà vật lý học chuyển sang kinh tế học trong một lĩnh vực còn có thể gây tranh cãi của econophysics (vật lý học kinh tế). Bây giờ, phong trào có vẻ lấy được đà, khi các nhà nghiên cứu các hệ thống phức tạp đã có các đóng góp vững chắc trong nghiên cứu về giao thông, dịch tễ học, và kinh tế học. Một số hiện nay đang giải quyết các vấn đề gây nản chí hơn, như sự nổi lên của các chuẩn mực xã hội.
“Các vấn đề là phức tạp hơn mức hầu hết các nhà khoa học tự nhiên cho là, nhưng ít vô vọng hơn mức hầu hết các nhà khoa học xã hội nghĩ,” Dirk Helbing, một nhà vật lý-chuyển thành-nhà xã hội học tại Học Viện Công nghệ Zürich (ETHZ) Liên bang Thụy Sĩ nói. Đơn giản hóa quá là một rủi ro. “Trong một số lĩnh vực, các nhà vật lý đã mang tiếng xấu vì áp dụng mô hình Ising trực tiếp” cho các trường hợp mà nó có thể không khớp với các sự thực, Stephen Eubank nói, ông là nhà vật lý tại Virginia Polytechnic Institute and State University (Virginia Tech) ở Blacksburg người mô hình hóa các bệnh dịch.
Tuy nhiên, các nhà vật lý và các nhà khoa học xã hội làm việc cùng nhau về các mô hình ngày càng có sắc thái và thực tế, Helbing nói. Cách tiếp cận hệ thống phức tạp có thể giúp ngăn ngừa – hay chí ít giải thích – các khủng hoảng có tính hệ thống như sự khủng hoảng kinh tế toàn cầu hiện thời, ông nói. “Chúng ta tiêu hàng tỷ dollar để tìm hiểu nguồn gốc vũ trụ,” Helbing nói, “trong khi chúng ta vẫn chưa hiểu các điều kiện cho một xã hội ổn định, một nền kinh tế hoạt động, hay hòa bình.”
Các nhà khoa học không thể nói chính xác một hệ thống phức tạp là cái gì theo cùng cách họ có thể định nghĩa một nguyên tử hay một gene.
Trước hết, một hệ thống phức tạp gồm nhiều yếu tố tương tác mạnh đến mức chúng có khuynh hướng tổ chức chính mình theo cách này hay cách khác. “Ứng xử hợp trội” này làm cho nhóm là nhiều hơn tổng các thành phần của nó. Một xe hơi có thể là phức tạp (complicated), nhưng nó không là một hệ thống phức tạp (complex system), vì mỗi phần của nó tương tác với vài phần khác theo cách có thể tiên đoán được. Nhưng những chiếc xe trong giao thông lại tạo thành một hệ thống phức tạp, vì việc lái xe lách lấy chỗ có thể dẫn tới những ngạc nhiên như các vụ tắc nghẽn “ma” mà nảy sinh chẳng vì lý do hiển nhiên nào; Các hệ thống phức tạp cũng có khuynh hướng trở nên khó tính. Một sự thay đổi chút xíu giữa các bộ phận có thể dẫn đến một sự thay đổi lớn trong ứng xử của toàn hệ thống – như, vào ngày 4-11-2006, khi sự đứt của một dây cáp điện duy nhất ở bắc nước Đức đã gây ra các sự cố mất điện khu vực lan xa ra đến tận Bồ Đào Nha.
Các hệ thống thường khó kiểm soát và có thể trở nên không thể “chỉnh” được cho ứng xử tối ưu. Đồng thời, lại “có rất nhiều cách để cho một hệ thống phức tạp bị hỏng mà là không thể để chuẩn bị cho tất cả các trường hợp đó,” Eubank nói.
Một số thành quả của nghiên cứu các hệ thống phức tạp
Suốt thập kỷ qua, các nhà nghiên cứu các hệ thống phức tạp đã đạt một số tiến bộ đáng chú ý. Thí dụ như tắc nghẽn giao thông. Đối với một nhà vật lý, giao thông giống một chất lỏng chảy qua một cái ống. Tuy vậy, có những khác biệt quan trọng. Bởi vì các nguyên tử trong một chất lỏng chèn lên nhau, một chất lọc thường tăng tốc khi chảy qua một chỗ thắt. Các lái xe tránh va chạm bằng mọi giá, cho nên khi xa lộ thu hẹp, giao thông chắc chắn chậm lại. Để thâu tóm tinh chất của giao thông, các nhà khoa học phải tính đến “các lực” giữa các xe – thực tế, là các phản ứng của các lái xe với nhau. Trong các năm 1990, các nhà vật lý và những người khác đã phát triển các mô hình toán học làm điều đó và có thể mô phỏng chính xác sự đi lại trên xa lộ và trong thành phố, và các mô hình đó bây giờ được cấy vào các phần mềm thương mại được các nhà quy hoạch đô thị và những người khác dùng. Các nhà nghiên cứu cũng có thể giải thích các hiệu ứng gây ngạc nhiên, như những người đi bộ đi qua một hành lang như thế nào một cách tự phát từ hai làn đối diện nhau và làm sao việc đặt một chướng ngại trong đường đi của họ lại có thể thực sự đẩy nhanh lưu lượng.
Dịch tễ học. Năm 2001, Vespignani và các cộng sự đã chỉ ra rằng trong các loại nhất định của các mạng được kết nối cao, được gọi là các mạng “scale-free,” là không thể để chặn sự lan truyền của một bệnh dịch không quan trọng là bao nhiêu người được tiêm chủng. Ngược lại, năm 2003, Shlomo Havlin, một nhà vật lý tại Đại học Bar-Ilan ở Ramat Gan, Israel, và các cộng sự lại tìm ra một chiến lược đơn giản cho việc tiêm chủng chống lại một bệnh dịch tấn công các cá nhân được chọn một cách ngẫu nhiên. Đi thêm một bước và chọn một cách ngẫu nhiên các bạn được chọn của các cá nhân đó, các quan chức y tế có thể, về trung bình, tiêm chủng những người có các mối liên hệ xã hội nhiều hơn mà qua chúng [các mối quan hệ ấy] bệnh dịch lan truyền.
Một số công trình là kịp thời – thậm chí khẩn cấp. Tại hội thảo, Vespignani đã trình bày một mô hình chi tiết về sự lan truyền của cúm heo, H1N1, mô hình bao gồm mạng của tất cả các đường hàng không của thế giới và các bản đồ quá cảnh chi tiết của các vùng đô thị trung tâm chính. Đầu vào (input) như vậy cho phép các nhà nghiên cứu tiên đoán không chỉ sự lan khắp của một bệnh mà cả đường địa lý của sự lan truyền của nó, Vespignani nói. Các kết quả sơ bộ của ông gợi ý rằng 30% đến 60% người Úc có thể bị cúm H1N1 vào tháng Mười. Các nỗ lực như vậy đang tìm cách vào dịch tễ học dòng chủ lưu. Công trình của Vespignani được U.S. National Institutes of Health tài trợ, cũng như việc mô hình hóa của Eubank, và các quan chức liên bang đã tìm đầu vào của các nhà lập mô hình cho các vấn đề như sự lan truyền của H1N1. “Một số này là một nỗ lực đang tiếp diễn của những người cấp trung nhằm thuyết phục những người cấp cao hơn để cho khoa học đóng một vai trò nhiều hơn” trong ứng xử đối với các bệnh dịch, Eubank nói.
Các khoa học xã hội nghiêm khắc
Giao thông và các bệnh dịch có thể nhìn giống như các vấn đề vật lý, nhưng các nhà nghiên cứu cũng xử trí các vấn đề có vẻ thuần túy xã hội. Để thăm dò sự nổi lên của các chuẩn mực xã hội – các quy tắc bất thành văn mà (chẳng hạn) ngăn chúng ta đừng nói, hỏi những người khác kiếm được bao nhiêu (tiền) – một số người đang chuyển sang các mô phỏng máy tính của lý thuyết trò chơi tiến hóa, trong đó vô số các đấu thủ tham gia vào các cuộc thi logic. Trong một bố trí cổ điển, những người lân cận trong một lưới đối mặt với “thế khó xử của các phạm nhân’”: Cả hai được tưởng thưởng nếu họ hợp tác với nhau, và cả hai đều bị phạt nếu họ phản bội nhau, hay “đào ngũ.” Nhưng mỗi người lại hưởng phần thưởng lớn hơn do là kẻ đào ngũ duy nhất và một hình phạt nặng hơn cho việc là người hợp tác đơn độc. Logic tình thế đẩy cả hai đào ngũ.
Để khiến trò chơi trở nên lý thú hơn, tuy vậy, các chiến lược của những người chơi có thể tiến hóa. Những người chơi có thể bắt chước người bên cạnh thành công nhất, hay họ có thể đến gần hơn những người chơi thành công hơn. Trong cả hai trường hợp, những kẻ đào ngũ áp đảo sân chơi, Helbing thấy. Nhưng việc bắt chước và sự di trú cùng nhau dẫn đến sự gia tăng của các cụm những người hợp tác.
Hấp dẫn hơn, Helbing đã đưa hai quần thể đấu thủ chơi cùng trò chơi với các sơ đồ thưởng khác nhau và, như thế, các chiến lược áp đảo khác nhau. Tuy vậy, các tương tác có thể khiến các đấu thủ từ một nhóm làm theo chiến lược của nhóm kia. Điều đó giống sự nổi lên của một chuẩn mực, Helbing nói, như các tương tác khiến các đấu thủ thay đổi ứng xử của mình. Kết quả có thể có vẻ còn xa sự cấm việc ngoáy mũi, nhưng các chuẩn mực thường là tùy ý, Helbing lưu ý, “và vì lý do đó chúng tôi nghĩ là được để trừu tượng hóa chúng khỏi nội dung.”
Các nhà nghiên cứu khác phân tích các chuyển động lịch sử. Châu Âu trong thời Trung Cổ bao gồm các vương quốc, mỗi vương quốc được cai trị bởi một hệ thống thứ bậc của các chúa tể những người thu thuế từ những người dưới mình và nộp [một phần] cho những người ở trên. Hệ thống đó của việc cai trị gián tiếp dần dần nhường đường cho cách trong đó các vua cai trị các đất nước của mình một cách trực tiếp, và Lars-Erik Cederman, một nhà khoa học chính trị ở ETHZ, đã mô hình quá trình đó.
Cederman miêu tả mỗi chúa tể bằng một đốm trên một bản đồ và một nút trong một mạng giống gốc cây mà có thể sắp xếp lại để chuyển tiền lên phía trên hiệu quả nhất. Sự cai trị gián tiếp không hề nảy sinh, Cederman thấy, nếu sức mạnh của một chúa tể bắt đầu tàn ở ngưỡng cửa thái ấp. Nhưng nếu ảnh hưởng của chúa tể lan thêm ra miền quê – có thể đoán chừng là vì tiến bộ công nghệ – thì mạng của các chúa tể đơn giản đi và cuối cùng biến mất. “Mô hình này, chúng tôi cho rằng, là mô hình đầu tiên thâu tóm được xu hướng lịch sử này,” Cederman nói.
Còn tham vọng hơn, Jürgen Scheffran, một nhà khoa học chính trị tại Đại học Hamburg ở Đức, hi vọng mô hình hóa tác động của biến đổi khí hậu lên các xung đột khu vực. Ông và các cộng sự của mình đang mô hình hóa xung đột sắc tộc ở vùng Darfur của Sudan, nơi sự bành trướng xuống phía nam của sa mạc đã lùa những người Arab chăn các bầy súc vật vào đất của các nông dân hạ-Sahara. “Đấy có thể là một trong những trường hợp đầu tiên nơi biến đổi khí hậu đã ảnh hưởng rồi đến một xung đột,” ông nói.
Trong 5 năm tới, Scheffran và các cộng sự nhắm tới việc tái tạo xung đột trong một mô hình máy tính dựa vào-tác nhân chi tiết. Nhiệm vụ gây nản chí đó đòi hỏi sự lượng hóa các tương tác giữa nhiều loại người, bao gồm các nông dân, những người chăn súc vật, phiến quân chiến đấu nhân danh các nông dân, dân quân Janjaweed chống phiến quân, chính phủ Sudan, các tổ chức cứu trợ, và những người khác. “Hi vọng, chúng tôi sẽ có được các chiến lược tốt hơn để hạn chế bạo lực,” Scheffran nói.
***
Lĩnh vực các hệ thống phức tạp tiến hóa ra sao sẽ vẫn còn phải xem. Nó dường như tăng nhanh hơn ở Châu Âu, nơi Ủy Ban Âu Châu mới đây đã cam kết 20 triệu € cho nghiên cứu như vậy trong 4 năm tiếp. Các nhà nghiên cứu ở Hoa Kỳ đối mặt với triển vọng tài trợ khó hơn, Neil Johnson, một nhà vật lý tại Đại học Miami ở Florida, nói, ông khớp việc lập mô hình các mạng khủng bố với công việc về sinh thái học toán học về cá, một hướng mạnh ở đại học đó.
Mặc dù vậy, với các thành công của việc nghiên cứu hệ thống phức tạp trong giải quyết các vấn đề mới, các nhà nghiên cứu tự tin rằng tới đây sẽ có thêm những kết quả quan trọng.
----------
Ourselves and Our Interactions: The Ultimate Physics Problem?,
Science, 24 July, 2009, Vol. 325, pp. 406-408 (Nguyễn Quang A dịch)
* International Workshop on Coping with Crises in Complex Socio-Economic Systems, 8–12 June 2009.
Hệ thống phức tạp
Kết giao với các nhà khoa học xã hội, họ coi các nhóm người như “các hệ thống xã hội-kinh tế phức tạp” của nhiều cá nhân tương tác với nhau và phân tích họ bằng cách dùng các công cụ khái niệm vay mượn từ vật lý học, toán học và khoa học máy tính. Vừa qua, 130 nhà nghiên cứu thuộc các đội khác nhau đã tụ tập tại đây để thảo luận những công việc như vậy.*
Các cuộc đột nhập vào “sociophysics-vật lý học xã hội” bắt đầu vào đầu các năm 1970. Các nhà vật lý học đã đề xuất, chẳng hạn, rằng các cá nhân tương tác để hình thành dư luận như các nguyên tử lân cận tạo thành một nam châm tinh thể bằng xếp cùng hàng từ trường của chúng; các nhà nghiên cứu đã phân tích hiện tượng xã hội bằng phỏng theo mô hình Ising được dùng để mô tả các tương tác từ tính như vậy. Trong các năm 1990, nhiều nhà vật lý học chuyển sang kinh tế học trong một lĩnh vực còn có thể gây tranh cãi của econophysics (vật lý học kinh tế). Bây giờ, phong trào có vẻ lấy được đà, khi các nhà nghiên cứu các hệ thống phức tạp đã có các đóng góp vững chắc trong nghiên cứu về giao thông, dịch tễ học, và kinh tế học. Một số hiện nay đang giải quyết các vấn đề gây nản chí hơn, như sự nổi lên của các chuẩn mực xã hội.
“Các vấn đề là phức tạp hơn mức hầu hết các nhà khoa học tự nhiên cho là, nhưng ít vô vọng hơn mức hầu hết các nhà khoa học xã hội nghĩ,” Dirk Helbing, một nhà vật lý-chuyển thành-nhà xã hội học tại Học Viện Công nghệ Zürich (ETHZ) Liên bang Thụy Sĩ nói. Đơn giản hóa quá là một rủi ro. “Trong một số lĩnh vực, các nhà vật lý đã mang tiếng xấu vì áp dụng mô hình Ising trực tiếp” cho các trường hợp mà nó có thể không khớp với các sự thực, Stephen Eubank nói, ông là nhà vật lý tại Virginia Polytechnic Institute and State University (Virginia Tech) ở Blacksburg người mô hình hóa các bệnh dịch.
Tuy nhiên, các nhà vật lý và các nhà khoa học xã hội làm việc cùng nhau về các mô hình ngày càng có sắc thái và thực tế, Helbing nói. Cách tiếp cận hệ thống phức tạp có thể giúp ngăn ngừa – hay chí ít giải thích – các khủng hoảng có tính hệ thống như sự khủng hoảng kinh tế toàn cầu hiện thời, ông nói. “Chúng ta tiêu hàng tỷ dollar để tìm hiểu nguồn gốc vũ trụ,” Helbing nói, “trong khi chúng ta vẫn chưa hiểu các điều kiện cho một xã hội ổn định, một nền kinh tế hoạt động, hay hòa bình.”
Các nhà khoa học không thể nói chính xác một hệ thống phức tạp là cái gì theo cùng cách họ có thể định nghĩa một nguyên tử hay một gene.
Trước hết, một hệ thống phức tạp gồm nhiều yếu tố tương tác mạnh đến mức chúng có khuynh hướng tổ chức chính mình theo cách này hay cách khác. “Ứng xử hợp trội” này làm cho nhóm là nhiều hơn tổng các thành phần của nó. Một xe hơi có thể là phức tạp (complicated), nhưng nó không là một hệ thống phức tạp (complex system), vì mỗi phần của nó tương tác với vài phần khác theo cách có thể tiên đoán được. Nhưng những chiếc xe trong giao thông lại tạo thành một hệ thống phức tạp, vì việc lái xe lách lấy chỗ có thể dẫn tới những ngạc nhiên như các vụ tắc nghẽn “ma” mà nảy sinh chẳng vì lý do hiển nhiên nào; Các hệ thống phức tạp cũng có khuynh hướng trở nên khó tính. Một sự thay đổi chút xíu giữa các bộ phận có thể dẫn đến một sự thay đổi lớn trong ứng xử của toàn hệ thống – như, vào ngày 4-11-2006, khi sự đứt của một dây cáp điện duy nhất ở bắc nước Đức đã gây ra các sự cố mất điện khu vực lan xa ra đến tận Bồ Đào Nha.
Các hệ thống thường khó kiểm soát và có thể trở nên không thể “chỉnh” được cho ứng xử tối ưu. Đồng thời, lại “có rất nhiều cách để cho một hệ thống phức tạp bị hỏng mà là không thể để chuẩn bị cho tất cả các trường hợp đó,” Eubank nói.
Một số thành quả của nghiên cứu các hệ thống phức tạp
Suốt thập kỷ qua, các nhà nghiên cứu các hệ thống phức tạp đã đạt một số tiến bộ đáng chú ý. Thí dụ như tắc nghẽn giao thông. Đối với một nhà vật lý, giao thông giống một chất lỏng chảy qua một cái ống. Tuy vậy, có những khác biệt quan trọng. Bởi vì các nguyên tử trong một chất lỏng chèn lên nhau, một chất lọc thường tăng tốc khi chảy qua một chỗ thắt. Các lái xe tránh va chạm bằng mọi giá, cho nên khi xa lộ thu hẹp, giao thông chắc chắn chậm lại. Để thâu tóm tinh chất của giao thông, các nhà khoa học phải tính đến “các lực” giữa các xe – thực tế, là các phản ứng của các lái xe với nhau. Trong các năm 1990, các nhà vật lý và những người khác đã phát triển các mô hình toán học làm điều đó và có thể mô phỏng chính xác sự đi lại trên xa lộ và trong thành phố, và các mô hình đó bây giờ được cấy vào các phần mềm thương mại được các nhà quy hoạch đô thị và những người khác dùng. Các nhà nghiên cứu cũng có thể giải thích các hiệu ứng gây ngạc nhiên, như những người đi bộ đi qua một hành lang như thế nào một cách tự phát từ hai làn đối diện nhau và làm sao việc đặt một chướng ngại trong đường đi của họ lại có thể thực sự đẩy nhanh lưu lượng.
Dịch tễ học. Năm 2001, Vespignani và các cộng sự đã chỉ ra rằng trong các loại nhất định của các mạng được kết nối cao, được gọi là các mạng “scale-free,” là không thể để chặn sự lan truyền của một bệnh dịch không quan trọng là bao nhiêu người được tiêm chủng. Ngược lại, năm 2003, Shlomo Havlin, một nhà vật lý tại Đại học Bar-Ilan ở Ramat Gan, Israel, và các cộng sự lại tìm ra một chiến lược đơn giản cho việc tiêm chủng chống lại một bệnh dịch tấn công các cá nhân được chọn một cách ngẫu nhiên. Đi thêm một bước và chọn một cách ngẫu nhiên các bạn được chọn của các cá nhân đó, các quan chức y tế có thể, về trung bình, tiêm chủng những người có các mối liên hệ xã hội nhiều hơn mà qua chúng [các mối quan hệ ấy] bệnh dịch lan truyền.
Một số công trình là kịp thời – thậm chí khẩn cấp. Tại hội thảo, Vespignani đã trình bày một mô hình chi tiết về sự lan truyền của cúm heo, H1N1, mô hình bao gồm mạng của tất cả các đường hàng không của thế giới và các bản đồ quá cảnh chi tiết của các vùng đô thị trung tâm chính. Đầu vào (input) như vậy cho phép các nhà nghiên cứu tiên đoán không chỉ sự lan khắp của một bệnh mà cả đường địa lý của sự lan truyền của nó, Vespignani nói. Các kết quả sơ bộ của ông gợi ý rằng 30% đến 60% người Úc có thể bị cúm H1N1 vào tháng Mười. Các nỗ lực như vậy đang tìm cách vào dịch tễ học dòng chủ lưu. Công trình của Vespignani được U.S. National Institutes of Health tài trợ, cũng như việc mô hình hóa của Eubank, và các quan chức liên bang đã tìm đầu vào của các nhà lập mô hình cho các vấn đề như sự lan truyền của H1N1. “Một số này là một nỗ lực đang tiếp diễn của những người cấp trung nhằm thuyết phục những người cấp cao hơn để cho khoa học đóng một vai trò nhiều hơn” trong ứng xử đối với các bệnh dịch, Eubank nói.
Các khoa học xã hội nghiêm khắc
Giao thông và các bệnh dịch có thể nhìn giống như các vấn đề vật lý, nhưng các nhà nghiên cứu cũng xử trí các vấn đề có vẻ thuần túy xã hội. Để thăm dò sự nổi lên của các chuẩn mực xã hội – các quy tắc bất thành văn mà (chẳng hạn) ngăn chúng ta đừng nói, hỏi những người khác kiếm được bao nhiêu (tiền) – một số người đang chuyển sang các mô phỏng máy tính của lý thuyết trò chơi tiến hóa, trong đó vô số các đấu thủ tham gia vào các cuộc thi logic. Trong một bố trí cổ điển, những người lân cận trong một lưới đối mặt với “thế khó xử của các phạm nhân’”: Cả hai được tưởng thưởng nếu họ hợp tác với nhau, và cả hai đều bị phạt nếu họ phản bội nhau, hay “đào ngũ.” Nhưng mỗi người lại hưởng phần thưởng lớn hơn do là kẻ đào ngũ duy nhất và một hình phạt nặng hơn cho việc là người hợp tác đơn độc. Logic tình thế đẩy cả hai đào ngũ.
Để khiến trò chơi trở nên lý thú hơn, tuy vậy, các chiến lược của những người chơi có thể tiến hóa. Những người chơi có thể bắt chước người bên cạnh thành công nhất, hay họ có thể đến gần hơn những người chơi thành công hơn. Trong cả hai trường hợp, những kẻ đào ngũ áp đảo sân chơi, Helbing thấy. Nhưng việc bắt chước và sự di trú cùng nhau dẫn đến sự gia tăng của các cụm những người hợp tác.
Hấp dẫn hơn, Helbing đã đưa hai quần thể đấu thủ chơi cùng trò chơi với các sơ đồ thưởng khác nhau và, như thế, các chiến lược áp đảo khác nhau. Tuy vậy, các tương tác có thể khiến các đấu thủ từ một nhóm làm theo chiến lược của nhóm kia. Điều đó giống sự nổi lên của một chuẩn mực, Helbing nói, như các tương tác khiến các đấu thủ thay đổi ứng xử của mình. Kết quả có thể có vẻ còn xa sự cấm việc ngoáy mũi, nhưng các chuẩn mực thường là tùy ý, Helbing lưu ý, “và vì lý do đó chúng tôi nghĩ là được để trừu tượng hóa chúng khỏi nội dung.”
Các nhà nghiên cứu khác phân tích các chuyển động lịch sử. Châu Âu trong thời Trung Cổ bao gồm các vương quốc, mỗi vương quốc được cai trị bởi một hệ thống thứ bậc của các chúa tể những người thu thuế từ những người dưới mình và nộp [một phần] cho những người ở trên. Hệ thống đó của việc cai trị gián tiếp dần dần nhường đường cho cách trong đó các vua cai trị các đất nước của mình một cách trực tiếp, và Lars-Erik Cederman, một nhà khoa học chính trị ở ETHZ, đã mô hình quá trình đó.
Cederman miêu tả mỗi chúa tể bằng một đốm trên một bản đồ và một nút trong một mạng giống gốc cây mà có thể sắp xếp lại để chuyển tiền lên phía trên hiệu quả nhất. Sự cai trị gián tiếp không hề nảy sinh, Cederman thấy, nếu sức mạnh của một chúa tể bắt đầu tàn ở ngưỡng cửa thái ấp. Nhưng nếu ảnh hưởng của chúa tể lan thêm ra miền quê – có thể đoán chừng là vì tiến bộ công nghệ – thì mạng của các chúa tể đơn giản đi và cuối cùng biến mất. “Mô hình này, chúng tôi cho rằng, là mô hình đầu tiên thâu tóm được xu hướng lịch sử này,” Cederman nói.
Còn tham vọng hơn, Jürgen Scheffran, một nhà khoa học chính trị tại Đại học Hamburg ở Đức, hi vọng mô hình hóa tác động của biến đổi khí hậu lên các xung đột khu vực. Ông và các cộng sự của mình đang mô hình hóa xung đột sắc tộc ở vùng Darfur của Sudan, nơi sự bành trướng xuống phía nam của sa mạc đã lùa những người Arab chăn các bầy súc vật vào đất của các nông dân hạ-Sahara. “Đấy có thể là một trong những trường hợp đầu tiên nơi biến đổi khí hậu đã ảnh hưởng rồi đến một xung đột,” ông nói.
Trong 5 năm tới, Scheffran và các cộng sự nhắm tới việc tái tạo xung đột trong một mô hình máy tính dựa vào-tác nhân chi tiết. Nhiệm vụ gây nản chí đó đòi hỏi sự lượng hóa các tương tác giữa nhiều loại người, bao gồm các nông dân, những người chăn súc vật, phiến quân chiến đấu nhân danh các nông dân, dân quân Janjaweed chống phiến quân, chính phủ Sudan, các tổ chức cứu trợ, và những người khác. “Hi vọng, chúng tôi sẽ có được các chiến lược tốt hơn để hạn chế bạo lực,” Scheffran nói.
***
Lĩnh vực các hệ thống phức tạp tiến hóa ra sao sẽ vẫn còn phải xem. Nó dường như tăng nhanh hơn ở Châu Âu, nơi Ủy Ban Âu Châu mới đây đã cam kết 20 triệu € cho nghiên cứu như vậy trong 4 năm tiếp. Các nhà nghiên cứu ở Hoa Kỳ đối mặt với triển vọng tài trợ khó hơn, Neil Johnson, một nhà vật lý tại Đại học Miami ở Florida, nói, ông khớp việc lập mô hình các mạng khủng bố với công việc về sinh thái học toán học về cá, một hướng mạnh ở đại học đó.
Mặc dù vậy, với các thành công của việc nghiên cứu hệ thống phức tạp trong giải quyết các vấn đề mới, các nhà nghiên cứu tự tin rằng tới đây sẽ có thêm những kết quả quan trọng.
----------
Ourselves and Our Interactions: The Ultimate Physics Problem?,
Science, 24 July, 2009, Vol. 325, pp. 406-408 (Nguyễn Quang A dịch)
* International Workshop on Coping with Crises in Complex Socio-Economic Systems, 8–12 June 2009.
Vật lý học kinh tế: Sau nhiều năm vẫn gây tranh cãi
Lý thuyết kinh tế truyền thống sai một cách cơ bản, các nhà vật lý học kinh tế nói. Nó dựa vào “các mô hình tác nhân tiêu biểu” trong đó một ông Joe trung bình mang tính giả thuyết tương tác với các lực kinh tế chắc như đá nguyên khối. Các mô hình như vậy bỏ qua các tương quan mà chúng dẫn đến, chẳng hạn, các đợt hưng thịnh bột phát (boom) và các đợt suy sụp (bust). Để chứng minh các định lý nghiêm ngặt, các nhà kinh tế học cho rằng những biến động thị trường tuân theo “phân bố Gauss” có hình quả chuông, mà nó đánh giá thấp xác suất của các biến động lớn. “Kinh tế học truyền thống là về tạo ra các mô hình toán học hoàn toàn xác định, có thể dễ kiểm soát, và chẳng liên quan gì với thực tế,” Kertész nói. Các nhà vật lý kinh tế cho là theo một cách tiếp cận được dữ liệu dẫn dắt hơn. Họ còn phải đạt được sự đột phá lớn, nhưng họ nói các đóng góp của họ đang nhận được sự chấp nhận rộng hơn. Thí dụ, các nhà vật lý học kinh tế đã đưa ra các công cụ mới để phân tích những tương quan giữa các cổ phiếu và tối ưu hóa hiệu quả hơn một danh mục đầu tư (portfolio), Kertész nói. Họ cũng đã khai thác các loại mới của dữ liệu, ông nói, như các bản ghi có độ phân giải cao của các biến động nhỏ nhất trên một thị trường và sổ lệnh giới hạn (limit order book) của thị trường, mà chúng ghi lại mọi chào mời để mua hay để bán một cổ phiếu bất luận nó dẫn đến một giao dịch hay không. Các nhà vật lý cũng giúp để thay đổi sự nhấn mạnh trong nghiên cứu, Kondor nói. Các nhà kinh tế học đã biết từ lâu rằng, thí dụ, lợi tức trên các cổ phiếu không biến động lên và xuống ôn hòa như các mô hình của họ giả sử. Phân bố thực của lợi tức có “đuôi bẹt” tại các thái cực của nó, điều có nghĩa là các khoản lời và lỗ rất lớn là có khả năng hơn mức được giả sử rất nhiều. Nhưng hầu hết các nhà kinh tế học vẫn tiếp tục coi các sự kiện như vậy như những may rủi thay cho là những sự không thể tránh khỏi làm thay đổi trò chơi. “Các nhà vật lý đã là những người bắt đầu nghĩ thấu đáo một cách có hệ thống về các hệ quả của các đuôi bẹt này,” Kondor nói. Mặc dù vậy, vật lý học kinh tế vẫn không gây ấn tượng cho một số nhà kinh tế học. “Theo ý tôi, nó không có ảnh hưởng và sẽ tiếp tục không có ảnh hưởng,” Ernst Fehr của Đại học Zürich ở Thụy Sỹ, nói. Các nhà vật lý áp dụng các mô hình của họ cho các vấn đề mà không nắm được các chi tiết, ông nói. “Một lần tôi đã dùng một nhà vật lý, và tôi đã thực sự thất vọng.” Nhưng Thomas Lux, một nhà kinh tế học tại Đại học Kiel ở Đức, nói rằng, đặc biệt ở Châu Âu và Nhật, số ngày càng đông các nhà kinh tế học đang tìm kiếm các lựa chọn khả dĩ khác cho lý thuyết kinh tế chuẩn. “Các tương tác là cái tạo ra nền kinh tế, nhưng kinh tế học bỏ qua các tương tác,” ông nói. Ngược lại, các mô hình đa-tác nhân được các nhà vật lý học kinh tế ưa chuộng là các mô hình lý tưởng cho việc nghiên cứu cẩn thận các tương tác, Lux nói. Với các đám đông các nhà vật lý trong ngành tài chính, một số nhà phê bình đã đổ lỗi cho họ vì sự tan chảy kinh tế toàn cầu hiện thời. Đó là điều không công bằng, các nhà vật lý học kinh tế nói: Hầu hết các nhà vật lý làm việc trong ngành tài chính đã được yêu cầu thiết kế và đánh giá các công cụ – như các khoản hoán đổi vỡ nợ tín dụng (credit default swaps) khét tiếng – với các công cụ được trao cho họ, chứ không phải để sáng chế ra các công cụ tốt hơn. Hơn nữa, Didier Sornette của Học Viện Công Nghệ Zürich Liên Bang Thụy Sỹ ở Zürich (ETHZ), nói “các nhà vật lý đã là những người chỉ trích nhiều nhất các tiên đề làm cơ sở cho sự định giá, phòng vệ (hedging), và phân tích rủi ro gắn với các công cụ này.” – A.C. |
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
