Взаимодействие игроков

Что является самым сложным, когда мы говорим про обучение в рамках существующих инфраструктур, существующих больших систем? При этом не важно говорим мы об энергетике, о системах связи или о логистике и морских путях. Самым сложным является увидеть, что с одной стороны, это достаточно хорошо регламентированная, подчиняющаяся целому набору правил проектирования, эксплуатации и т.д., система. А с другой стороны, это взаимодействие очень большого количества людей и очень большого количества субъектов, большого количества технических систем, в рамках которых постоянно принимаются решения. Постоянно принимаются решения в направлении движения о размерах электроснабжения, о размерах потребления, о том, как это все обеспечивать. Может быть ручная диспетчеризация, автоматическая диспетчеризация, с заявками, без заявок и т.д. Всё это - очень-очень много решений большого количества субъектов.  Такие системы называются мультиагентными. 

При изучении мультиагентных систем очень важно изучать их мультиагентными способами. Потому что если мы попробуем их изучать только в режиме учебника или даже какой-то имитации без взаимодействия с другими агентами, то мы не будем чувствовать ту самую мультиагентность. Это будет некая сложная теория, которая описывает какую-то абстракцию. Эта абстракция должна потом проверяться на практике, а стоимость проверки любого решения на практике когда мы говорим про инфраструктуры составляет величины значительно большие, чем 5 лет обучения человека в вузе. Потому что любое управленческое решение после вузов, на самом деле, стоит дороже, чем все 5 лет обучения человека в вузе, если мы говорим, допустим, про энергетику. Или как минимум альтернативная стоимость больше. 

Поэтому в рамках стенда реализовано взаимодействие игроков друг с другом. Игроки в нашем случае - это команды, то есть это 3-5 человек, которые рассматривают разные аспекты игры, и рассматривая разные аспекты игры, они должны научиться принимать решения внутри команды. Это очень нетривиальный процесс, но после того, как они вырабатывают решение внутри команды, у них возникает несколько стадий, несколько этапов взаимодействия.

Первый этап взаимодействия - это этап взаимодействия на стадии аукциона, когда игроки, торгуясь за объекты потребления и генерации, по сути своей играют в рамках классической теоретико-игровой модели. В рамках этой модели, они исследуют пределы цен, гибкость этих цен, проверку собственных моделей. Но они их исследуют в режиме бесконечно большого количества вариантов и параметров, поскольку они это делают в поле, формируемом ими и другими игроками. Это означает, что количество вариантов очень велико. И это, почти неохватываемое, количество вариантов, оно и позволяет схватить первое качество мультиагентных систем - то, что в мультиагентных системах важно уловить паттерны, границы, некоторые принципы, но нельзя просчитать все варианты. Все многообразие вариантов не просчитывается. 

На следующих стадиях игры в разных сценариях допускается несколько вариантов взаимодействия. Наиболее наглядные варианты взаимодействия - это когда команды могут заключать друг с другом контракты на обмен энергии. И это тоже нетипичная для технических задач ситуация, и это тоже типичная для мультиагентных систем ситуация. Дело в том, что здесь возникает другой принципиальный момент, когда борьба подразумевает кооперацию.  Даже при острой конкуренции в энергетической сфере, где явно конкурирующие друг с другом энергосетевые компании, например, находятся в намного более тесных кооперативных отношениях, чем конкурентных. 

То есть в энергетических системах конкуренция намного более вторична по отношению к кооперации. И увидеть принципы взаимодействия, в которых конкурентная борьба невозможна без кооперативного взаимодействия, - это принципиальный момент для игроков, это принципиальный момент для того, чтобы уловить понимание как устроено взаимодействие мультиагентных систем. Это то, что очень сложно передать через книжку, и то, что переходит через опыт, через то, чтобы играть в этот процесс, играть и рефлексировать. Наигрывать на победу и смотреть, что принесло победу, а что не принесло победу. Это второй ключевой аспект взаимодействия игроков - возможность, играя на победу, видеть, что приносит и что не приносит победу. Это достаточно принципиальная история. 

Следующий очень важный момент, который есть во взаимодействии игроков, это то, что мы получаем две метрики. Одна метрика - это насколько я в этот раз сыграл лучше, чем в прошлый, а с другой стороны, это насколько мой прогресс отличается от прогресса других игроков. И это в точности повторяет ситуацию в жизни. Это и есть две основных шкалы, по которым мы можем мерить собственную успешность. Потому что какие две шкалы важны для того, чтобы определить: успешен я, эффективен или не эффективен? Насколько я это делаю лучше, чем я это делал вчера, и насколько мой прогресс относительно других по соотношению со вчера больше, чем их прогресс. 

Эти два измерения и задают динамику развития, и увидеть эти два измерения без взаимодействия игроков друг с другом, как мне кажется, просто невозможно. Это невероятно важный аспект, потому что это другой способ мерить результат. Это не сколько примеров я решил из заданного мне учебника, сколько правильно - сколько неправильно за какое-то время. То есть это совершенно другой тип метрики. Во-вторых, выходя в этот тип метрики, я оказываюсь намного ближе к тем метрикам, которые есть в реальном мире, а не в учебном. Хорошо известно, что не все учебные действия легко переносятся в реальную деятельность, а некоторые вообще не переносятся. И здесь эта переносимость получаемого опыта очень высокая. 

Таким образом, взаимодействие игроков на стенде позволяет вам сделать несколько вещей. Во-первых, это очень наглядный процесс, и он создает реальную борьбу, мотивацию и возможность это делать. Это важно. Во-вторых, это способность запустить одновременно процессы действия, направленного на результат, и рефлексия этого действия, направленного на результат. Не только пытаться победить, но и пытаться понять, почему я победил или проиграл. Это дает вам основной прирост образовательного результата. 

Следующий очень важный момент - это прямое взаимодействие с другими игроками. Это способность не только предложить свою стратегию относительно чего-то раз и навсегда зафиксированного, а предложить изменяющуюся стратегию, учитывающую стратегию других. Это работа с неполной информацией. Мы не всё знаем, мы не знаем стратегию других игроков. Это лучший способ работы с неполной информацией, когда есть другие игроки со своими стратегиями. И это еще и очень важный фрагмент взаимодействия в целом. И наконец, это история про то, что оказывается, конкуренция далеко не всегда направлена на уничтожение другого игрока. Очень часто конкуренция приводит к кооперативным решениям, и кооперативные решения для конкуренции даже с прямым конкурентом могут оказаться значительно более выгодны, чем действия направленные на изоляцию или подавление, или еще что-то.

Вот эти особенности заложены в базовую игру, заложены в базовую систему. Но будучи заложенными в базовую игру, в базовую систему, они решают еще одну очень важную задачу, они позволяют нам увидеть как мы думаем. За счет взаимодействия с другими, за счет мультиагентности мы можем не только пытаться достичь результата, мы получаем не только бесконечно вариативную задачу, не только упругое взаимодействие с другими, они не дают нам танковую стратегию, они не дают нам действительно возможности подобрать один ключ раз и навсегда.  Вполне может быть, что что-то было успешным, другие игроки отрефлексировали ваше поведение, как вы рефлексируете их, и они применяют противоядие, это очень важно. И способность распознавать и в своих действиях, и в действиях других успешные паттерны, на самом деле многократно ускоряет процесс освоения паттернов, многократно ускоряет процесс выделения в сложном многообразном мире значимое от незначимого, влияющего на результат от не влияющего на результат. 

Эти сочетания дают нам возможность организовать такое пространство и такой процесс взаимодействия игроков, которое в принципе дает другой тип образования, другой тип измерения образовательного результата. Но очень важно анализировать свои действия, анализировать действия других. Очень важно удерживать как достижения игрового результата, так и осознание этого игрового результата. А потом выделяя главное, видеть, где вы стали по-другому думать, какие у вас появились новые интеллектуальные инструменты, какие появились способы работы друг с другом, какие появились новые способы взаимодействия с контрагентами, какие у вас появились новые способы мышления. Именно это является важной составляющей, которую можно вынести из игры. Именно это является важной составляющей, которую можно вынести из этого взаимодействия игроков друг с другом. Потому что именно уход от шаблонных задач, уход к взаимодействию игроков дает другие скорости освоения когнитивно сложных процессов.

Для размышления

Подумайте, какие учебные действия, которые решаются в команде, можно перенести в реальную деятельность?

Материалы

• Пример мультиагентной системы из природы
• Мультиагентные мультисистемы в энергетике