Contexto Científico
Dentro das Ciências da Computação e da Inteligência Artificial Distribuída nasceu a noção de agente artificial autónomo. A ideia de agente compreende aspectos importantes e distintivos como a unidade, a identidade, a independência, a racionalidade, a decisão, a adaptação, a corporização. Mas os agentes não vivem isolados a resolver os seus próprios problemas ou os problemas dos seus mestres. Habitam ambientes virtuais ou reais onde comunicam, interagem, aprendem, aliam-se com outros agentes, mas também podem trair, enganar ou perseguir sem pudores os seus próprios interesses. Em suma, os agentes organizam-se socialmente, têm objectivos individuais e sociais, e representam papéis relevantes em situações sociais complexas.
Se desde o fim dos anos 80 as ciências sociais têm fornecido conceitos, teorias, metodologias, conjecturas, metáforas para dar estrutura à investigação em agentes inteligentes, logo desde o início dos anos 90, com o workshop SimSoc (Nigel Gilbert and Jim Doran (eds.), Simulating Societies: the computer simulation of social phenomena, Proceedings of SimSoc 1992, UCL Press, London 1994) ficou claro que as ciências sociais tinham descoberto um novo contexto de aplicação. A inteligência artificial traz a vantagem dos modelos computacionais, fáceis de manipular e de explorar, em especial através de simulações.
A simulação computacional é metodologicamente apropriada quando um fenómeno social não está directamente acessível. A complexidade pode ser de tal forma grande que o investigador não pode abarcar os elementos relevantes do fenómeno. A simulação baseia-se num modelo que é mais observável do que o fenómeno-alvo. Muitas vezes o estudo do modelo é tão interessante como o estudo do próprio fenómeno, o modelo torna-se um objecto legítimo de investigação (Nigel Gilbert and Rosaria Conte (eds.), Artificial Societies: the computer simulation of social life, UCL Press, London, 1995). Há uma deslocação do enfoque da investigação das sociedades naturais (o comportamento de um modelo de uma sociedade pode ser observado “in silico” de forma a testar a teoria subjacente), para as próprias sociedades artificiais (estudo de sociedades possíveis). As perguntas a que se pretende responder deixam de ser “o que aconteceu?” e “o que poderá ter acontecido?,” e passam a ser “quais são as condições necessárias para que um dado resultado seja obtido?” e deixam de ter um carácter puramente descritivo para adquirir carácter prescritivo. Uma nova metodologia de investigação pode ser sintetizada, e designada “simulação exploratória”. O carácter prescritivo (exploração) não pode ser resumido simplisticamente a uma optimização, tal como o carácter descritivo não se resume a uma simples reprodução dos fenómenos sociais reais, mas sim à descoberta das suas razões profundas.
Os métodos experimentais há muito desenvolvidos e utilizados na Psicologia Social e Cognitiva e crescentemente utilizados em Economia são de grande utilidade na investigação em Simulação Social. A experimentação proporciona ao investigador a oportunidade de observar o comportamento de actores reais em situações controladas de tomada de decisão (individual ou em grupo), e de os interrogar sobre as razões subjacentes ao seu comportamento. Desta forma torna-se possível formular conjecturas mais realistas relativamente às motivações, raciocínio e comportamento dos actores, tendo em vista a sua incorporação em modelos computacionais de agente. Além disso o confronto da simulação com a experimentação pode ser utilizado para testar modelos computacionais desenvolvidos com base em conjecturas teóricas prévias.