災(zāi)難模擬：基于主體的模型

編譯 蔡立英

極為復(fù)雜的模型可以模擬數(shù)百萬(wàn)模擬人的災(zāi)難情景

從這張基于主體的模型快照中可以看到，一顆原子彈在美國(guó)白宮附近爆炸，幾小時(shí)后，一股放射性塵埃橫穿華盛頓特區(qū)向東蔓延。柱狀圖顯示某個(gè)地點(diǎn)的人數(shù)和該處人們的健康狀況

假如一顆原子彈落在華盛頓

5月的一個(gè)星期一上午11:15，一輛看似普通的貨車(chē)駛?cè)朊绹?guó)華盛頓市中心西北第16大街和K大街的交叉路口，就在白宮北邊相隔幾個(gè)街區(qū)遠(yuǎn)的地方。貨車(chē)中，自殺式炸彈襲擊者接通了開(kāi)關(guān)。

這顆原子彈以恐怖分子幾個(gè)星期前劫持的5公斤高濃縮鈾為動(dòng)力，爆炸后形成的火球是日本廣島原子彈的2/3，整個(gè)城市街區(qū)瞬間化為烏有，至少1公里范圍的房屋向四面八方炸裂，數(shù)十萬(wàn)人在廢墟中死去或掙扎。電磁脈沖燒毀了方圓5公里以?xún)?nèi)的手機(jī)，城市的大部分電網(wǎng)跳閘。原子彈爆炸產(chǎn)生的蘑菇云被風(fēng)刮成放射性塵埃，向東蔓延到馬里蘭州郊區(qū)。道路很快被混亂的人群堵塞，一些人試圖逃離，但是更多的人在尋找失散的家庭成員或?qū)で筢t(yī)療救助。

災(zāi)難模擬的NPS1模型

當(dāng)然，這些都是虛構(gòu)的，但是有著非常嚴(yán)肅的目的。這個(gè)被稱(chēng)為“國(guó)家計(jì)劃情景1”（NPS1）的核攻擊故事情節(jié)起源于20世紀(jì)50年代。作為一種戰(zhàn)爭(zhēng)游戲，在必須面對(duì)的真災(zāi)難發(fā)生之前，美國(guó)國(guó)家安全官員和應(yīng)急管理者用于測(cè)試其應(yīng)對(duì)方案的安全方法。

60年后的今天，官員依然用常規(guī)的NPS1演習(xí)來(lái)估算核災(zāi)難的后果。只是現(xiàn)在，他們并非遵循固定的故事情節(jié)和提前集成的預(yù)測(cè)，而是使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行整個(gè)人工社會(huì)（artificial society）的假設(shè)分析：稱(chēng)之為“基于主體的模型的先進(jìn)計(jì)算機(jī)模擬。

NPS1模型的現(xiàn)代版本包括了受原子彈影響地區(qū)的每一棟建筑的數(shù)字模擬，道路、電線(xiàn)、醫(yī)院甚至手機(jī)信號(hào)塔也涵蓋其中；模型也包括用以模擬放射性塵埃的天氣數(shù)據(jù)。這個(gè)場(chǎng)景布滿(mǎn)了大約73萬(wàn)個(gè)主體，這是合成人口（synthetic populations），從統(tǒng)計(jì)上等同于受影響地區(qū)的真實(shí)人口，考慮年齡、性別和職業(yè)等因素。每個(gè)主體是一個(gè)自發(fā)的子程序，能夠在多種行為模式之間切換（比如恐慌、逃離和努力尋找家庭成員），從而以合理的人類(lèi)方式響應(yīng)其他主體和不斷演變的災(zāi)難。

這種模型的目的是避免用固定的方程自上而下的描述人類(lèi)事件，像經(jīng)濟(jì)學(xué)和流行病學(xué)等領(lǐng)域的傳統(tǒng)做法那樣。事實(shí)上，諸如金融崩潰或疾病傳播這樣的事件，其后果是從底層開(kāi)始顯現(xiàn)的，通過(guò)很多個(gè)體的相互作用，導(dǎo)致了現(xiàn)實(shí)世界豐富和自發(fā)的事件，而這是很難模擬的。

這樣的細(xì)節(jié)正是應(yīng)急管理者需要的，計(jì)算機(jī)科學(xué)家克里斯托弗·巴雷特（Christopher Barrett）說(shuō)，他是布萊克斯堡（Blacksburg）的弗吉尼亞理工學(xué)院暨州立大學(xué)（弗吉尼亞理工）的生物復(fù)雜性研究所所長(zhǎng)。該研究所為美國(guó)政府研發(fā)了NPS1模型。NPS1模型可以提醒管理者，X點(diǎn)的電力故障可能導(dǎo)致Y點(diǎn)出現(xiàn)意外的交通擁堵。如果他們決定在危機(jī)發(fā)生后幾個(gè)小時(shí)內(nèi)部署移動(dòng)手機(jī)信號(hào)塔來(lái)恢復(fù)通信，NPS1會(huì)告訴他們是否會(huì)有更多或更少市民涌到路上。巴雷特說(shuō)：“基于主體的模型就是你如何把所有這些碎片化的信息梳理出來(lái)，并審視其相互作用?！?/p>

美國(guó)政府依靠基于主體的模型來(lái)預(yù)測(cè)發(fā)生在華盛頓市中心的核攻擊的影響。該模型包含很多層——基礎(chǔ)設(shè)施、交通、天氣，還有數(shù)十萬(wàn)個(gè)“主體”在這個(gè)虛擬情景中相互作用，以模仿真實(shí)人類(lèi)行為的方式改變他們的行為。該模型幫助規(guī)劃者辨識(shí)麻煩點(diǎn)，并評(píng)估潛在的危害。模型也產(chǎn)生了令人驚訝的模式，比如一些主體朝著爆炸的方向移動(dòng)，努力尋找家庭成員

缺點(diǎn)是：像NPS1這樣的模型往往十分龐大，每個(gè)模型的初始運(yùn)行就讓具有500個(gè)微處理器的計(jì)算集群忙碌1天半，迫使參與主體相對(duì)簡(jiǎn)單。喬納森·普福茨（Jonathan Pfautz）說(shuō)：“在每個(gè)主體的復(fù)雜性和模擬的規(guī)模之間存在基本的權(quán)衡?！逼崭４氖敲绹?guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（Defense Ad-vanced Research Projects Agency）的項(xiàng)目經(jīng)理，資助了社會(huì)行為的基于主體模型。

基于主體模型的發(fā)展簡(jiǎn)史

但是，隨著計(jì)算機(jī)越來(lái)越強(qiáng)大、用來(lái)模擬人口和校準(zhǔn)模型的數(shù)據(jù)集變得越來(lái)越龐大，在經(jīng)濟(jì)、交通、公共衛(wèi)生和城市規(guī)劃等諸多領(lǐng)域，越來(lái)越多的決策者開(kāi)始認(rèn)真對(duì)待基于主體的模型。艾拉·隆吉尼（Ira Longini）說(shuō)：“這種模型是現(xiàn)有的模型中最靈活最詳細(xì)的模型，在理解和指導(dǎo)政策方面最有效?！?隆吉尼在佛羅里達(dá)大學(xué)做傳染病建模。

基于主體模型的起源至少可以追溯到20世紀(jì)40年代，當(dāng)時(shí)像艾倫·圖靈（Alan Turing）這樣的計(jì)算機(jī)先驅(qū)，嘗試用本地交互軟件為物理學(xué)和生物學(xué)的復(fù)雜行為建模。但是，當(dāng)前的發(fā)展浪潮是20世紀(jì)90年代中期發(fā)展起來(lái)的。

一個(gè)早期的成功案例是喬治梅森大學(xué)的經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特·阿克斯特爾（Robert Axtell）和紐約大學(xué)的約書(shū)亞·愛(ài)潑斯坦（Joshua Epstein）共同開(kāi)發(fā)的“糖域”（Sugarscape）模型。他們的目標(biāo)是在普通的臺(tái)式計(jì)算機(jī)上模擬社會(huì)現(xiàn)象，于是他們把基于主體的建模簡(jiǎn)化：在網(wǎng)格中四處游走尋找“糖”的一群簡(jiǎn)單主體，糖為類(lèi)似食物的資源，在某些地方很豐富，而在另一些地方很稀缺。這個(gè)模型盡管很簡(jiǎn)單，卻產(chǎn)生了令人驚訝的復(fù)雜群體行為，比如遷徙、戰(zhàn)斗和鄰里隔離。

20世紀(jì)90年代的另一個(gè)里程碑是交通分析和模擬系統(tǒng)（Transims），這是一個(gè)基于主體的交通模型，由巴雷特和新墨西哥州洛斯阿拉莫斯國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的其他研究者共同開(kāi)發(fā)。不像傳統(tǒng)的交通模型用方程把移動(dòng)的車(chē)輛整體描述為一種流體，Transims為每輛車(chē)和司機(jī)建模，將其視為在城市道路網(wǎng)上移動(dòng)的主體。這個(gè)模擬包括了轎車(chē)、卡車(chē)、公交車(chē)的實(shí)際混合，并對(duì)司機(jī)的年齡、駕駛能力和目的地進(jìn)行實(shí)際混合。應(yīng)用到實(shí)際城市的道路網(wǎng)時(shí)，Transims在預(yù)測(cè)交通擁堵和地方污染水平方面比傳統(tǒng)模型做得更好。之所以受到Transims啟發(fā)的基于主體的模型如今成為交通規(guī)劃中的標(biāo)準(zhǔn)工具，這也是其中一個(gè)原因。

流行病學(xué)家的制勝法寶

流行病學(xué)家也在經(jīng)歷類(lèi)似轉(zhuǎn)變。在20世紀(jì)的很長(zhǎng)一段時(shí)間里，流行病學(xué)家用一組相對(duì)簡(jiǎn)單的方程來(lái)評(píng)估疾病暴發(fā)，這些方程把人們劃分為幾類(lèi)：比如易感人群、傳染人群和免疫人群，并且假設(shè)不同的人群進(jìn)行完美混合，這意味著受影響地區(qū)的每個(gè)人都與其他所有人保持聯(lián)系。這些基于方程的模型起初是在紙上運(yùn)算，后來(lái)在計(jì)算機(jī)上運(yùn)算，至今仍然被廣泛使用。但是，流行病學(xué)家日益轉(zhuǎn)向使用基于主體的模型來(lái)囊括方程忽視的因素，比如地理、交通網(wǎng)絡(luò)、家庭結(jié)構(gòu)和行為變化，所有這些因素都能強(qiáng)烈影響疾病的傳播。

例如，2014年埃博拉（Ebola）疫情在西非暴發(fā)期間，弗吉尼亞理工學(xué)院團(tuán)隊(duì)運(yùn)用基于主體的模型，幫助美國(guó)軍方確定了戰(zhàn)地醫(yī)院的地點(diǎn)。規(guī)劃者需要知道：當(dāng)流動(dòng)醫(yī)療隊(duì)最終抵達(dá)時(shí)，哪里將是感染率最高的地方；病人在該地區(qū)著名的惡劣路段上能移動(dòng)多遠(yuǎn)和多快；還有傳統(tǒng)模型的方程中沒(méi)有捕捉到的一系列其他問(wèn)題。

在另一個(gè)例子中，紐約大學(xué)的愛(ài)潑斯坦實(shí)驗(yàn)室正在與紐約市公共衛(wèi)生部門(mén)合作，為可能暴發(fā)的寨卡（Zika）疫情建模。寨卡病毒是一種通過(guò)蚊子傳播的病毒，可能會(huì)導(dǎo)致災(zāi)難性的新生兒感染。該團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個(gè)模型，包括了代表所有850萬(wàn)紐約人的主體，加上一群規(guī)模小一點(diǎn)的代表了所有蚊子個(gè)體的主體。該模型還整合了如下的數(shù)據(jù)：人們通常如何在家、上班地點(diǎn)、學(xué)校和購(gòu)物場(chǎng)所之間移動(dòng)、性行為（寨卡病毒可以通過(guò)無(wú)防護(hù)措施的性行為傳播）、影響蚊子種群數(shù)量的因素（比如季節(jié)性氣溫波動(dòng)、降雨）、繁殖場(chǎng)所（比如舊輪胎堆放地）等。結(jié)果是，模型不僅能預(yù)測(cè)寨卡疫情暴發(fā)的嚴(yán)重程度（流行病學(xué)家根據(jù)方程也能確定），而且還提示了疫情最嚴(yán)重的熱點(diǎn)地方。

經(jīng)濟(jì)學(xué)家的強(qiáng)大工具

世界銀行經(jīng)濟(jì)學(xué)家斯特凡·哈勒加特（St é phane Hallegatte）指出：在經(jīng)濟(jì)學(xué)上，基于主體的模型可能是理解全球貧困的強(qiáng)大工具。如果你看的都是標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)，比如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）和總收入，那么，在大多數(shù)國(guó)家你看到的只是富人，窮人錢(qián)太少了，他們幾乎沒(méi)有登記相關(guān)數(shù)據(jù)。

為了得出更好的結(jié)論，哈勒加特及其同事正在研究單個(gè)家庭。他的研究團(tuán)隊(duì)搭建了一個(gè)模型，用主體代表全球140萬(wàn)個(gè)家庭，大約每個(gè)國(guó)家1萬(wàn)個(gè)家庭，并研究氣候變化和災(zāi)難會(huì)如何影響健康、食品安全和勞動(dòng)生產(chǎn)率。該模型估計(jì)了風(fēng)暴和干旱如何影響農(nóng)民的莊稼收成和市場(chǎng)價(jià)格，估計(jì)了地震如何通過(guò)摧毀汽車(chē)、道路乃至工廠而削減工人的收入。

模型表明了一些顯而易見(jiàn)的事情：窮人在相當(dāng)大的程度上比富人更容易受災(zāi)難和氣候變化的影響。但是，哈勒加特的團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)顯著的變量：比如，如果一個(gè)特定國(guó)家的窮人大多數(shù)是農(nóng)民，當(dāng)全球的食品價(jià)格因?yàn)闅夂蜃兓蠞q時(shí)，他們實(shí)際上可能從氣候變化中受益。但是，如果這個(gè)國(guó)家的窮人大多數(shù)都涌入城市中，則食品價(jià)格上漲反而可能會(huì)嚴(yán)重?fù)p害窮人的利益。

這種模型具有的個(gè)體化分析功能使得世界銀行更容易根據(jù)每個(gè)國(guó)家的需求給出有針對(duì)性的建議，而且更容易用人們聽(tīng)得懂的語(yǔ)言而非晦澀的經(jīng)濟(jì)學(xué)術(shù)語(yǔ)來(lái)解釋模型的結(jié)果。他說(shuō)：“與其告訴一個(gè)國(guó)家說(shuō)，氣候變化將會(huì)令其GDP下降X%;你可以說(shuō)，1 000萬(wàn)人將陷入貧困，這個(gè)數(shù)據(jù)更容易理解。”

如何科學(xué)看待模擬結(jié)果

巴雷特指出：考慮到這些模擬的風(fēng)險(xiǎn)有多大，用戶(hù)總是想知道為什么他們應(yīng)該相信模擬結(jié)果，他們?nèi)绾文艽_定模型的輸出結(jié)果與現(xiàn)實(shí)世界有關(guān)？尤其諸如核災(zāi)難這樣的情況，沒(méi)有任何經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)可循。

巴雷特指出這個(gè)問(wèn)題有若干答案：其一，用戶(hù)不應(yīng)該期待模型給出具體預(yù)測(cè)，比如，預(yù)測(cè)下周二的股市崩盤(pán)。大多數(shù)建模者通過(guò)如下方法來(lái)調(diào)節(jié)不可避免的不確定性：在每個(gè)情景的多次運(yùn)行之間取平均，展現(xiàn)可能的結(jié)果范圍。這很像颶風(fēng)的登陸預(yù)測(cè)。這仍然允許規(guī)劃者使用模型作為試驗(yàn)臺(tái)，來(lái)模擬采取行動(dòng)A、B或C的結(jié)果。其二，巴雷特指出：建模者不應(yīng)該只是把模型拼湊起來(lái)看最終結(jié)果是否說(shuō)得通，而是應(yīng)該在建模時(shí)驗(yàn)證它，分析每一個(gè)模塊，與現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)（來(lái)自運(yùn)輸機(jī)構(gòu)、普查或其他來(lái)源）進(jìn)行對(duì)比。他說(shuō)：“每一步，都有你用于校準(zhǔn)的數(shù)據(jù)?！?/p>

建模者還應(yīng)該利用人類(lèi)心理學(xué)的研究來(lái)校準(zhǔn)主體的行為。這樣做可能比較棘手，人類(lèi)是很復(fù)雜的；但是在危機(jī)情形下，行為建模變得更容易，因?yàn)槿祟?lèi)的行為往往是原始的。例如，NPS1模型設(shè)置了一些內(nèi)在的規(guī)則，致使主體僅僅在少數(shù)幾種行為之間變換，比如“尋求醫(yī)療救助”、“尋找避難所”和“撤離”。

朱莉·達(dá)格代爾（Julie Dugdale）提出：即便如此，實(shí)地研究指出了關(guān)鍵的細(xì)微差別。達(dá)格代爾是法國(guó)格勒諾布爾大學(xué)的人工智能研究者，研究壓力下的人類(lèi)行為。她說(shuō)：“在地震中我們發(fā)現(xiàn)，比起害怕危機(jī)本身，人們會(huì)更害怕身邊沒(méi)有家人或朋友?！比藗儠?huì)首先尋找他們愛(ài)的人，而且在尋找過(guò)程中自己甘冒危險(xiǎn)。在火災(zāi)中同樣如此，工程師往往假設(shè)當(dāng)火災(zāi)警報(bào)響起時(shí)，人們會(huì)迅速有秩序地涌向出口。但是，當(dāng)你所在的大樓進(jìn)行消防演習(xí)時(shí)，你觀察一下就會(huì)發(fā)現(xiàn)，她說(shuō)：“人們總是首先跟其他人交談，才會(huì)疏散?！倍胰缬斜匾?，會(huì)集合朋友和家人一起撤離。

證據(jù)還表明，盲目的不假思索的恐慌很罕見(jiàn)。2011年，特拉華大學(xué)社會(huì)學(xué)家本·阿奎爾（Ben Aguirre）及其同事發(fā)表了基于主體的模型，試圖再現(xiàn)2003年發(fā)生在羅德島的夜總會(huì)火災(zāi)。人群緊緊地?fù)矶略谝黄?，以致無(wú)人能夠移動(dòng)，最后導(dǎo)致100人在火災(zāi)中喪生。從警方、當(dāng)?shù)貓?bào)紙和幸存者的敘述中，阿奎爾的團(tuán)隊(duì)得到了關(guān)于遇難者的詳細(xì)數(shù)據(jù)，包括其行為、與他人的關(guān)系等。當(dāng)研究人員把這些關(guān)系整合到模型中時(shí)，他說(shuō)，模型運(yùn)行下來(lái)，結(jié)果與幾乎沒(méi)有恐慌的真實(shí)火災(zāi)最一致。阿奎爾說(shuō)：“我們發(fā)現(xiàn)，人們總是努力想與朋友、同事和愛(ài)的人一起逃生，他們并不想互相傷害，那只是偶然事件。”

NPS1模型試圖整合這樣的洞見(jiàn)，讓其主體進(jìn)入“家庭重建”模式（尋找朋友和家人）而非“恐慌”模式（沒(méi)有一致目標(biāo)的到處亂竄），而結(jié)果有時(shí)候可能是反直覺(jué)的。例如，模型建議，在災(zāi)難發(fā)生后，應(yīng)急管理者應(yīng)該馬上預(yù)期看見(jiàn)一些人沖向1層，努力在人群中尋找放學(xué)的孩子或是失散的配偶，導(dǎo)致道路擁堵。模型還提出減小混亂的好方法：迅速恢復(fù)部分手機(jī)通信服務(wù)，這樣人們能證實(shí)他們愛(ài)的人是安全的。

建模者的優(yōu)先級(jí)：讓模擬更容易、更方便

如果基于主體的模型的建模者要選擇最高的優(yōu)先級(jí)，那就是讓模擬更容易構(gòu)建、運(yùn)行和使用，尤其是因?yàn)檫@樣做能讓現(xiàn)實(shí)世界的決策者更容易理解模型。例如，愛(ài)潑斯坦設(shè)想了一個(gè)國(guó)家中心，在那里決策者可以訪問(wèn)他所稱(chēng)的千萬(wàn)億字節(jié)的“劇本”（petabyte playbook）：這是一個(gè)圖書(shū)館，包括了每個(gè)大城市的數(shù)字檔案，對(duì)每個(gè)可能的危險(xiǎn)都有預(yù)先計(jì)算好的模型。他說(shuō)：“然后，如果真的發(fā)生了什么事情，比如毒煙彌漫，我們可以挑選出匹配度最高的模型，進(jìn)行近乎實(shí)時(shí)的計(jì)算，得出有用的結(jié)果，比如就地避難和疏散的最優(yōu)組合?！?/p>

在弗吉尼亞理工學(xué)院，計(jì)算機(jī)科學(xué)家馬達(dá)夫·馬拉泰（Madhav Marathe）也在思考同樣的問(wèn)題。他說(shuō)，當(dāng)一場(chǎng)五級(jí)颶風(fēng)鋪天蓋地襲來(lái)時(shí)，某人，比如波多黎各首府圣胡安（San Juan）的女市長(zhǎng)不會(huì)坐以待斃，耐心等待專(zhuān)家用長(zhǎng)達(dá)一周的時(shí)間分析這場(chǎng)風(fēng)暴可能對(duì)波多黎電網(wǎng)造成的影響。他說(shuō)，市長(zhǎng)需要的是可操作的信息，“這意味著模型要界面簡(jiǎn)便，在云端運(yùn)行，在非常短的時(shí)間內(nèi)給出非常全面的分析?！?/p>

馬拉泰稱(chēng)其為“基于主體的建模服務(wù)”。他的實(shí)驗(yàn)室在過(guò)去4年里一直在開(kāi)發(fā)和測(cè)試一種基于互聯(lián)網(wǎng)的工具，能讓公共衛(wèi)生官員建立傳染病模擬，并且無(wú)需雇傭程序員，自己就能進(jìn)行假設(shè)分析。只需點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)，用戶(hù)就可以指定關(guān)鍵變量，比如，感興趣的地區(qū)和疾病的類(lèi)型，前者可小到一個(gè)城市也可大到全美國(guó)，后者如流感、麻疹、埃博拉或某種新疾病等。然后，使用工具內(nèi)置的地圖和圖表，用戶(hù)可以觀看模擬過(guò)程，并看到他們提出的治療方案的效果。

盡管這個(gè)工具專(zhuān)門(mén)用于傳染病的模擬，馬拉泰說(shuō)，作為工具基礎(chǔ)的地理模型和統(tǒng)計(jì)合成人口是通用的，可以用于其他類(lèi)型的災(zāi)難模擬，比如化學(xué)品泄漏、颶風(fēng)和電網(wǎng)的連鎖故障等。最終，他說(shuō)：“我們的希望是建立這樣的模型，為你、你的家庭或你的城市提供個(gè)性化服務(wù)?！被蛘?，用巴雷特的話(huà)說(shuō)：“如果我今天送吉米上學(xué)，模型會(huì)告訴我，他感染寨卡病毒的可能性有多大？”

所以，這些模擬系統(tǒng)的用戶(hù)不僅僅是政府官員，巴雷特補(bǔ)充道，用戶(hù)將會(huì)是你，“這些模型會(huì)變得像谷歌地圖一樣常用?！?/p>