私たちは経済問題を蝶のように考えることに慣れてきました.蝶を調べるときは、蝶を飛ばすのではなく、バランスが取れて動かないように、常にボール紙に固定します.
1987 年 9 月 22 日火曜日の朝 5 時、ホランとアーサーはロス アラモスの人工生命研究所を出て、メサ川沿いにサンタフェに戻った。夕暮れの遠くの山々を鑑賞するために夕方に立ち止まることに加えて、彼らはロサンゼルスのボイドにあるシンボリックス社のクレイグ・レイノルズが行ったコンピューターシミュレーション実験について話し合った.
この実験はアーサーを魅了しました。レイノルズは、鳥、群れ、または魚の社会的行動を実験的に理解しようとしました。アーサーの知る限り、レイノルズの実験は大成功でした。彼の基本的なアイデアは、壁や障害物でいっぱいのコンピューター環境に鳥のようなロボット エージェントの群れを配置することでした。すべての Buzz は、次の 3 つの単純な動作規則に従います。(1) 環境内の他のオブジェクト (他の Buzz を含む) との距離を最短に保とうとします。 (ii) 隣接するパッドと同じ速度を維持しようとします。 (iii) 隣接するベゼの大グループの中心点まで可能な限り移動します。
最も衝撃的なのは、規則が群れについてまったく言及しておらず、個々の鳥が近くで見て何をすることができるかについてのみ言及していたことです.したがって、創発現象と同様に、グループはボトムアップで形成されなければなりません。ただし、このようにして、ベスの大群が毎回形成されます。
コンピューター シミュレーション実験の開始時に、レイノルズはボットをコンピューター画面上で完全にランダムに散らばらせました。その後、ボットは自然にグループになり、障害物を飛び越えました。時折、ボズのグループは 2 つに分かれ、両側の障害物を回避し、事前に綿密に計画されているかのように反対側で再会することがありました。ある実験では、ペッツが誤って柱にぶつかり、めまいがして方向を失い、翼を羽ばたかせて数回旋回しました。しかし、パスの群れが動き出すとすぐに駆け去り、再び群れに加わった。
Reynolds は、上記の例は、Betsy の行動が完全に緊急であることを証明しているだけだと主張しています。行動規範やコンピュータ コードには、ペズがこのように振る舞うことを教えたものはまったくありませんでした。それで、アーサーとホランが車に戻るやいなや、彼らは質問を熟考し始めました:パスの行動のどれが生来のもので、どれが本当に予期せぬ緊急の行動でしたか?
ベルツ協会
ホランはまだ疑わしかった. 彼はあまりにも多くの緊急行動の例を見てきました, しかし、彼はそれらが実験者によって巧みに事前にプログラムされていることを発見しました.私はアーサーに非常に注意しなければならないと言いました。ポストに当たったペジーを含め、起こったことはすべて元のルールから明らかであり、新しいことは何も学ばなかったのかもしれません。少なくとも、さまざまなオブジェクトで実験し、環境を変更して、それでも適切に動作するかどうかを確認したいと思いますか?
アーサーはホーナンの主張に反論できなかった。しかし、彼は次のように述べています。ある意味では、生命そのものを含む宇宙で起こるすべてのことは、クォークの振る舞いのルールで事前にプログラムされています.では、創発とは一体何なのでしょうか。創発現象を見たとき、どのように認識しますか?これが人工生命の中心的な問題です。
この質問には誰も答えられないため、ホランとアーサーの議論には明確な結論がありません。しかし、振り返ってみると、その議論はアーサーの睡眠不足の心に種を植えました.1987 年 10 月の初めに、アーサーはサンタフェでの客員研究を終え、疲れ果てた幸福な気分でスタンフォードに戻りました。睡眠に追いついた後、彼はサンタフェで学んだことを振り返り続けました。ホランの遺伝的アルゴリズム、分類システム、バーツなどは、すべて私にとって非常に思い出深いものです。私はこれらの理論と、それらが切り開く可能性について考えることに多くの時間を費やしています。私の推測では、これらの理論が答えを提供しているということです。問題は、経済学の分野で何が問題になっているのかということです。
私の初期の関心は、第三世界の経済がどのように変化し、発展するかでした。そのため、1987 年 11 月頃、私はホランに電話し、新しいアイデアを経済的に適用する方法について考えていることを伝えました。私の考えは、学校のオフィスにガラス張りの家を建てて、小さな農家経済を発展させることができるというものです。もちろん、私が本当に言いたいことはコンピューターでシミュレートされています。しかし、賢く相互作用し、互いに反応するようにプログラムされた小さなエージェントが必要です。
私の想像では、あなたはある朝、オフィスに来てこう言います。2、3 週間前は物々交換でしたが、今では合資会社を持っています。そして次の日に来て、こう言います：ああ、彼らは中央銀行を発明しました！さらに数日後、同僚全員に電話して見てもらいます。彼らは今組合を持っています！彼らは次に何を考えますか？あるいは、俳優の半分が共産主義者になったのかもしれません。
その時、私は自分の考えをはっきりと表現することができませんでした。アーサーは言った。しかし、彼は、そのようなグラスハウス経済が従来の経済シミュレーションとは大きく異なることを知っていました。従来の経済モデルでは、コンピューターは微分方程式をまとめただけでした。そして、彼の経済エージェントは数学的変数ではなく、間違いを犯し、学び、歴史を発展させる相互作用と事故のネットワークに巻き込まれたエージェントです。人間と同じように、彼らは数式によって管理されているだけでなく、それでも人間よりもはるかに単純です。レイノルズが 3 つの単純なルールで本物そっくりの群れ行動を生成できるとすれば、コンピューター内で適切に設計されたエージェントを使用して本物そっくりの経済行動を生成することは、それほど想像できないことではありません。
ホランの分類システムを使用してアクターを設計できるという漠然とした感じがあります。私は何をすべきかわからなかったし、ホランはすぐに何をすべきかを提案しなかったが、彼は私と同じように興奮していた.2 人は、来年サンタフェの経済調査プロジェクトが軌道に乗ったら、この調査が最優先事項になることに同意した。
行く準備ができて
その間、アーサーは経済研究プロジェクトの計画に忙殺され、自分が引き受けている立場が何を意味するのかを理解し始めました。
ホーランはすぐにアーサーとプロジェクトの共同議長を務める方法がないことに気付き、1 年前にロス アラモスの客員研究員に招待されたとき、彼は教授の年次休暇を使い果たしました。ミシガン州では、コンピューター通信学科を電気工学科に統合することをめぐる論争に巻き込まれ、妻も科学図書館の館長という仕事に縛られ、別れることができませんでした。ホランがサンタフェに来ることができるのは、せいぜい 1 か月ほどでした。
したがって、研究プロジェクトを再編成することはおろか、彼の人生で研究プロジェクトを主宰したことのないアーサーに、負担が完全にかかりました。
彼は調整を担当した Xin Ge に尋ねました。レットに尋ねた後、Xin Ge は次のように答えました。
彼はまた、Arrow と Anderson に次のように尋ねました。彼らは、複雑な適応システムのアイデアに基づいて、経済学への新しい厳密なアプローチを彼に作成してほしいと言いました。
彼は Ke Wen とサンタフェのさまざまな高官に尋ねました。彼らは彼に言った: 科学委員会は、経済学の分野で全く新しい研究の方向性を切り開くことを望んでいる.ちなみに、初年度の予算は 560,000 ドルで、一部はシティバンクから、一部はマッカーサー財団から、一部は国立科学財団とエネルギー省からです。もちろん、これはサンタフェの最初で最大の主要な研究プロジェクトなので、私たちはあなたの進歩を注意深く見守っています.
Arthur 氏は次のように述べています。歩きながら首を横に振りました。まるでピッケルとロープを持ってエベレストに登れ！私を怖がらせた。
もちろん、事実はアーサーだけではありません。アローとアンダーソンはどちらも、道徳的なサポート、励まし、アドバイスを喜んで提供しました。Arthur 氏は次のように述べています。彼らはこのプロジェクトの柱であり、精神的なリーダーです。確かに、アーサーはこれが彼らの研究プロジェクトだと思っていましたが、彼らはアーサーが最高経営責任者の責任を負わなければならないことを明らかにしました.Arthur は次のように述べています。
彼はすぐに 2 つの重要な決定を下しました。最初の決定は研究テーマに関するものであり、アーサーはカオス理論と非線形力学を経済学に使用することに熱心ではないようです; 同様の研究で、彼が知る限り、研究結果は精彩を欠いています.第二に、アーサーは世界経済の大規模なコンピューター シミュレーションを構築することにほとんど関心がありませんでした。彼は言った：これはリードがやりたい研究かもしれませんし、エンジニアや物理学者も非常に熱心になるでしょうが、これは私があなたに尋ねているようなものです。あなたは天体物理学者です。そのようなモデルは、実際の宇宙と同じくらい複雑でとらえどころのないものになるため、天体物理学者はそれを行いません。代わりに、彼らは恒星のモデルのセット、渦巻銀河のモデルのセット、星形成のモデルのセットなどを構築し、高度な計算を使用して特定の現象を分析しました。
古い問題に重点を置く
それこそが、アーサーがサンタフェ経済研究プロジェクトに望んでいたことです。もちろん、彼はガラスの家の経済モデルを構築する計画をキャンセルしたくはありませんが、走る前にすべての人が歩くことを学ぶことを望んでいます.特に、彼はこのプロジェクトが経済学の古い問題を再検討し、適応、進化、学習、出現、複雑さの観点から見ると、どのような変化があるかを確認できることを望んでいます。例えば、株式市場のバブルや暴落はなぜ起こるのでしょうか?なぜお金があるのですか？ （つまり、金や貝殻などの商品が交換手段として広く使われているのはなぜですか？）
それ以来、古い問題を強調することは、経済研究プログラムを標的にし、多くの科学委員会が十分に革新的ではないと非難している。しかし、このような標準的な問題を研究することは優れた科学であり、取るべき正しいステップであると考えています.これらはすべて経済学者にとってよく知られた質問であり、理論的な仮定であると想定されていたものをより現実的なものに変更するだけで、問題に対する見方を変えることができ、その見方に現実感を与えることができるかもしれません.そうすることで、私たちは実際に貢献できることを経済学コミュニティに伝えることができます。
同じ理由で、ゲルマンが彼に、聴衆を引き付けるために経済研究プロジェクトのマニフェストを起草するように促したときも、彼は抵抗しました。彼は自分の考えを何度も何度も売り込み、次のような何かを期待していました。別の形の経済学が生まれようとしています。等々。いろいろ考えた結果、断ることにしました。一歩一歩進んで、経済学の古い問題を最初に研究した方が説得力があります。
次に重要な決定は、アーサーがどのような研究者を採用するかということでした。もちろん、彼は心を開いてサンタフェの意見を共有する人を必要としていました.10 日間の経済セミナーは、このような多彩な人々のグループが何を生み出すことができるかを証明しました。彼は言った: 私もアローもアンダーソンも他の誰かも、上からサンタフェ経済研究プロジェクトの構造を指図することはできないということを、私は非常に早い段階で学びました。このフレームワークは、私たちが行う調査、問題の分析方法、および私たち一人一人が持っている個々のアイデアから生まれなければなりません。
収益増加に関する論文を発表するという困難な道のりを経て、アーサーは現在、主流の経済学者との信頼関係を確立することの重要性を理解しています。したがって、採用された才能には、アローやスタンフォード大学のサージェントなどの非常に尊敬されている経済学者が含まれることを望んでいました. 、誰もが耳を傾けます。
経済学を変革する十字軍
残念ながら、そのようなチームをまとめるのは、言うは易く行うは難しです。アーサーは、アロー、アンダーソン、ペインズ、ホーナンに相談した後、リストを作成しました。非経済学者の一部として、彼は必要な才能をうまく採用しました。アンダーソンと彼の元学生であるデューク大学のリチャード・パーマーは、しばらく滞在することに同意した。もちろん、Hornan も、ミネソタ大学の優秀で明確な確率論者である David Lane も参加します。Arthur は、共著者であるロシアの確率専門家である Omerev と Ganyowski からも賛同を得ました。ロスアラモスとサンタフェのカウフマン、ファーマー、その他の人々も喜んで祝祭に参加しました。
しかし、アーサーがエコノミストに電話をかけ始めたとき、彼はすぐに、信頼性についての彼の疑いが十分に根拠のあるものであることに気付きました. ほぼ全員がサンタフェについて何か聞いたことがある.しかし、サンタフェ研究所とは正確には何ですか、それとも誰ですか?多くの人はまだ理解していません。アーサーは言った: それで、私が電話したとき、多くのエコノミストが言った: うーん、もう手遅れではないか、他の計画がある.何人かは、プロジェクトがどのように進んだかを見たいと言いました。基本的に、前回のミーティングに参加していない人にプロジェクトに興味を持ってもらうのは非常に難しいでしょう。
良いニュースは、前回出席したエコノミストは皆薄っぺらなピックだったということです; 結局、アローはそれらを自分で選んだのです.さらに、このサークルの外の人々の反応は完全に無関心ではありません。アローとサージェントは、ウィスコンシン大学のジョン・ラストとウィリアム・ブロック、ミネソタ大学のラモン・マリモンと同様に、数か月間訪問することに同意した.ミシガン大学で博士号を取得したばかりの Miller (John Miller) も参加する予定で、彼の博士論文は Hornan の分類子システムを多用しました。アーサーは、英国の主要な経済理論家であるフランク・ハーンがケンブリッジから飛行機でやってくることに特に安堵した。
したがって、初年度は多かれ少なかれ 20 名程度の奨学生がこの研究プロジェクトに参加し、多くても 7 名から 8 名の奨学生が同時にサンタフェに駐在することになります。これは、小さな大学の経済学科とほぼ同じ規模であり、経済学を変革するために協力する予定です。
サンタフェ視点
経済調査プログラムは 1988 年 9 月に開始される予定で、1 週間にわたる経済セミナーから始まります。したがって、アーサーは 6 月からサンタフェに引っ越し、夏の間ずっと準備に費やし、1 秒も無駄にしませんでした。出席者が秋にサンタフェに到着すると、Arthur さんはさらに時間に追われました。
彼は言った：「人々は毎日私のところに来ます。電球を交換する方法を知らず、私が彼を助けることができるかどうか尋ねる人のように?ここのスペースは非常に小さいので、次のような問題を解決しなければならないことがあります。喫煙者はどのオフィスに割り当てられるべきか?この男は、いつもショートパンツを履いているスカッドの男とオフィスを共有しますか?こういう質問。セミナーを計画するために、私は出張して研究者を招待し、彼らと話し、彼らの意見を聞き、うまくいけば言葉を広めます。
アーサーは、あなたが上司であるとき、外に出て他の子供たちと遊ぶことはできず、常に大人のように振る舞わなければならないことを発見しました.研究所のスタッフの助けにもかかわらず、アーサーは自分の時間の 80% がまだ科学以外の作業に費やされており、どれもあまり興味深いものではないことに気付きました。ある時、彼は夫婦がサンタフェで借りていた家に戻り、調査する時間がほとんどないことを妻に訴えました。彼女は言った：ばかげてはいけない、あなたはあなたの人生でこれほど幸せだったことは一度もありません.彼女は正しかった。
彼女は正しかった！退屈な管理作業にもかかわらず、残りの 20% はすべてを補うのに十分すぎるからです。1988 年の秋までに、サンタフェは元気に暮らしていましたが、経済調査プログラムのおかげだけではありませんでした。昨年の秋、彼らはついに米国立科学財団とエネルギー省から待望の資金提供を受けました。カウエンは 2 つの機関を説得して、彼が要求した金額を彼に与えることができませんでした. 彼らはまだ終身雇用者を雇うのに十分な資金を持っていませんでしたが、1988 年 1 月から、2 つの機関は合計 3 年間の補助金を約束しました. .そのため、1991年の初めまではサンタフェ研究所の財政的安定が保証され、最終的にはサンタフェが設立した対象の複合科学を真剣に研究するための資金が確保されました。
ゲルマンとペインズのリーダーシップの下、科学委員会は 15 の新しいワークショップを検討し、承認しました。コア物理学の観点から複雑性科学の問題にアプローチするセミナーもあり、最も良い例はロスアラモスで若いポーランド人物理学者ヴォイチェフ・ズレックによって組織された情報物理学、エントロピー物理学、複雑性物理学です。Zurek のアイデアは、コンピューター サイエンスによって定義された情報と計算の複雑な概念から始めて、これらの概念と量子物理学、熱力学、ブラック ホールからの量子放射、および宇宙の (仮説上の) 量子起源との間の深いつながりを探ることです。
他のワークショップは、生物学的観点から複雑な問題を探求することを目的としています。たとえば、ロスアラモスの生物学者アラン・ペレルソンは、免疫システムに関する 2 つのセミナーを開催しました。ピリソンは、1987 年 6 月にサンタフェで開催された免疫学に関する主要なセミナーの議長を務め、現在はサンタフェで小規模な研究プロジェクトを率いています。
私たちの体の免疫システムは、何十億もの非常に活発な細胞で構成されています. 抗体を持つ免疫細胞は血液中にあふれています. ウイルスや細菌が侵入すると、それらはできるだけ早く排除されます.Pirison の考えは、生態系や脳のような免疫システムは複雑な適応システムであるというものです。そのため、サンタフェ研究所の新しいアイデアと技術は、エイズなどの免疫システム関連の問題に対処したり、多発性硬化症や関節炎などの自己免疫疾患を治療したりするのに役立つはずです.また、研究者は免疫系の分子の詳細について非常に多くのことを知っているため、免疫系研究プログラムは、サンタフェの高地の概念のいくつかを実装するのに役立つはずです.
同時に、科学委員会は、研究プロジェクトやセミナーに参加したことのない学者やポスドク研究員の招待も強力にサポートします。科学委員会の間で流行しているジョークは、サンタフェ研究所自体が創発的な現象だというものです!実際、彼らは冗談を真剣に受け止めました。
こうして特徴が生まれる
そして、Ke Wen が見つけたいと思っている才能は、言葉では言い表せないほどの火が彼の魂に燃えているような人です。Ke Wen は表面的な才能だけを評価するのではなく、実際、学院には優れた才能のグループがたくさんいるかもしれませんが、彼らの誰もが学院の目的を理解していません。Ke Wen が求めているのは、お互いに刺激し合い、共鳴できる才能です。
そのような人々を見つけるのは決して容易なことではありませんでしたが、彼らは存在し、ますます多くの人々がサンタフェにやって来たので、小さな修道院はしばしば混雑していました.年間を通して、教会ではさまざまなセミナーがノンストップで開催されています. もともと1人しか収容できなかった研究室は、3〜4人でぎゅうぎゅう詰めになりました. 研究室のルームメイトは、黒板に延々と説明し、議論しています.大きな木、即席の自由討論が随所に見られます。想像を絶する光景で、湧き上がる生命力と温かい同志愛が一層胸を躍らせます。カウフマンが言うように、私は 1 日に約 2 回、新しい視点から世界を見ることを学ぶ機会があります。
サンタフェの人々も同じように感じています。アーサーは、「ここで典型的な一日を説明しましょう。あなたのほとんどは朝、研究室に閉じ込められ、コンピューター端末とキーボードの音だけが聞こえ、ドアの周りを誰かが突っつき始めます。この問題をやったことがありますか？その質問についてどう思いますか。訪問者と話すために30分時間を割いていただけませんか？それから、通常はグループでキャニオン レストランにランチに行きました。キャニオン レストランは、冗談めかしてサンタフェ大学のレストランと呼ばれていました。レストランのウェイターは、私たちのことをよく知っていたので、メニューを注文することはもうありませんでした。わざわざ質問する必要がある場合でも、自動的に報告します: No. 5 の食事をください。
学者同士の議論は尽きることがなく、興味深いものです。アーサーが最も感銘を受けたのは、夕方または正午近くにいつでも飛び出した即興の議論でした.週に 3 ～ 5 回、誰かが廊下を行き、「ねえ、これについて話しましょう!」と叫びます。そのため、5 人か 6 人がチャペルか、おそらくキッチンのそばの小さな会議室に集まっていました。照明は薄暗いですが、自動販売機やコーヒー オーブンに近く、部屋にはケイジャンの雰囲気が漂い、インディアンの頭飾りをかぶったアインシュタインの写真が飾られています。
それで私たちはテーブルの周りに座り、カウフマンはマントルピースにもたれかかりました。だれかが掲示板に質問を書き込んで、山ほどの質問について議論を始めるかもしれません。これらの討論は非常に良い討論であり、人々はお互いの悪口を言うことは決してありませんが、これらの繰り返しの問題は非常に基本的な問題であるため、鋭いものです。これらの問題は、経済学の研究における技術的な問題ではありません。たとえば、不動点定理をどのように解くか、または物理学のように、なぜこの物質はマイナス 253 度で超伝導を生じるのでしょうか?これらはすべて、科学がどこに向かっているのかという問題です。限られた合理性をどのように扱いますか？経済学の問題がチェスゲームのようにますます複雑になるとき、経済学の次のステップは何であるべきですか?均衡に落ち着くことのない、絶え間なく進化する経済をどのように分析しますか?経済学でコンピューター実験をどのように使用しますか?
そこからサンタフェのアイデンティティーが生まれたと思います。なぜなら、私たちが考え出した答えと開発した研究技術が、サンタフェの経済的展望を形成し始めたからです。
合理的なルールを設定するには？
一連の議論は、特にアーサーにとって際立っていました。なぜなら、それらは彼の考えのいくつかを明確にするのに役立ったからです。ケンブリッジのアローもハンも一緒だったので、1988年10月か11月頃だったのだろう。アーサー氏は次のように述べています。ホーナン、アロー、ハン、そして私、そしておそらくカウフマンなどとの会合を持ち、限定合理性を研究するためにどの経済学者を探すべきかを判断することにしました。つまり、経済学者が、たとえ問題がチェスのゲームと同じくらい難しいものであったとしても、経済問題はコンピューターによって即座に解決できると想定しなくなったとしたら、経済理論はどのように見えるでしょうか?
彼らは毎日小さな会議室で集まり、この問題について話し合っています。アーサーはかつてハーンが、経済学者が完全合理性の原則を引き合いに出すのを好んでいると指摘したことを思い出します: 完全合理性はベンチマークであり、人々が完全に合理的であれば、理論家は彼らの反応を完全に予測できるからです。しかし、完全な不合理とはどのようなものでしょうか?ハンは興味津々でした。
彼は言った：アーサー、あなたはアイルランド人です。
アーサーが笑いそうになったとき、ハンは続けて、完全に合理的になる方法は 1 つしかないが、部分的に合理的になる方法は無数にあると言いました。では、人間の合理性はどちらにあるのでしょうか。彼は尋ねました：合理性のルールをどのように設定しますか?
合理的なルールをどのように設定しますか？アーサーは言った：ハンの比喩は私の心に残っていた、私はそれについて長い間考え、未知の数の鉛筆を噛み砕いた.私たちはそれについて何度も話し合いました。ゆっくりと、写真のイメージが現像液の中でゆっくりと浮かび上がるのを見るかのように、彼らは答えを見始めました: 合理的な定規を設定する最善の方法は、それを放っておいて、エージェントに自然に設定させることです.
Arthur 氏は次のように述べています。Hornan のアプローチを採用し、これらのエージェントを、エージェントが経験から学習するにつれて支配者が変化する分類システム、ニューラル ネットワーク、またはその他の適応学習システムと考えてください。したがって、すべてのアクターは最初は鈍く、ランダムで盲目的な決定を下します。しかし、彼らが互いに交流し始めると、ますます賢くなります。そのために彼らは非常に知的になるかもしれませんし、そうでないかもしれません。しかし、いずれにせよ、これらの適応力のある人工知能アクターは、まさに経済力学の真の理論に求められるものです。これらのエージェントを安定した予測可能な経済に置くと、新古典派が予測したように、彼らが非常に合理的な決定を下すことがわかるかもしれませんが、それは彼らが完全な情報と無限のスピードの推論能力を持っているからではなく、安定した状況が彼らに時間を与えるからです。学び。
ただし、同じエージェントをシミュレートされた経済移行に配置した場合、それらはまだ機能できますが、スムーズではない可能性があり、人間と同じように間違いを犯したり失敗したりします.しかし、エージェント本体に根ざした学習アルゴリズムの影響で、これらのエージェントは徐々に合理的な行動方法を習得していきます。同様に、エージェントをチェスのような競争環境に置くと、対戦相手に対して手を打たなければならない場合、エージェントがどのように選択するかを見ることができます。経済的繁栄を経験している状況にアクターを配置すると、彼らがどのように宝物を掘り起こすかが非常に可能性が高いことがわかります。実際、どこに配置しても、これらのアクターは何らかのアクションを実行しようとします。したがって、経済の変化についてほとんど言及しない新古典主義の学派とは異なり、適応主体でいっぱいのモデルでは、変化はすでにそこに深く組み込まれています。
進化経済学
これは明らかにアーサーのガラスの家の経済と一致する.実際、これはまさに10年前に創造の8日目を読んだ後に彼が持っていた洞察である.しかし今、彼はこの概念を非常に明確に見ることができる.とらえどころのないサンタフェのポイントは次のとおりです。収穫逓減、静的均衡、完全な合理性を強調した新古典主義者とは異なり、サンタフェの経済学者は収穫逓増、制限された合理性、進化と学習のダイナミクスを強調しました。サンタフェ学派は、簡単に数学的な仮定に頼るのではなく、現実的なモデルを考案します; 経済システムをニュートン機械と見なす代わりに、彼らは経済システムを、世界を常に変化するシステムとして見る方法を学ぶことができる適応可能で驚くべき生き物と見なします.混沌の瀬戸際。
アーサー氏は次のように述べています。もちろん、これは新しい経済観ではありません。偉大な経済学者シュンペーターは、カオスという言葉を知りませんでしたが、1930 年代には早くも経済学の進化論的見解を推進していました。イェール大学のリチャード・ネルソンとシドニー・ウィンターも、1970年代半ばから経済学の進化運動を推進し、一定の成果をあげています。経済学における学習効果のモデル化を試みた研究者もいます。初期学習モデルでは、エージェントが外部状況の正しいモデルを形成していると想定されており、学習はモデルをより正確に修正するための部分的な調整にすぎません。私たちがやりたいのは、より現実的なモデルであり、エージェントが学習するにつれて、これらの内部モデルがその心の中で出現することを望んでいます。このプロセスを分析する方法はたくさんあります. ホーナンの遺伝的アルゴリズムと分類システムがあります. パーマーはニューラルネットワークに関する本を完成させたばかりです. レインと私はどちらも確率ベースのアルゴリズムを数学的に分析する方法を知っています.投機的学習に関するものであり、心理学に関するすべての関連資料を収集しました。これらの方法により、適応条件を正確にシミュレートできます。
アーサーは言った: 実際, 最初の年に私たちに最も影響を与えたのは, 範囲の観点から, 機械学習の理論です. 意味の観点から, それはホランの理論です. その影響のレベルは凝縮物質物理学ではなく, 補償インクリメンタルまたはコンピューター サイエンスの学習と適応。このアイデアについて Airl や Hahn などと話し合ったとき、誰もが最も興奮していたのは、これまでとは異なる方法で経済学にアプローチできるということでした。
控除から誘導へ
サンタフェのエコノミストは、新しい経済見通しの約束に興奮している一方で、少し困っています。その理由は、通常、経済学は演繹法に従って行われるためです. 経済学者は、まずすべての経済状況を数式に変換し、次に厳密な分析的推論を使用して経済問題を解決します.しかし現在、Hornan、ニューラルネット学者、およびその他の機械学習理論家は、エージェントは誘導の原理に基づいて動作し、情報から有用な内部モデルを推測しようとしていると主張しています。帰納法により、角を曲がったところにちらつく尻尾から猫が近くにいると推測することができます。また、動物園で見事な羽毛を持つ生き物を鳥として分類することもできます。案件。誘導のおかげで、私たちはこの混沌とした予測不能で理解不能な世界で生き残ることができます。
アーサーは、「交渉に参加するために日本にパラシュートで降りてきたようなもので、日本に行ったことがなく、日本人の考え方や行動、仕事のやり方を理解していません。あなたは身の回りで何が起こっているのかを知らないので、日本の習慣とは全くかけ離れた振る舞いをすることがよくあります。しかし、いくつかのことが自分によって行われたことに徐々に気付くので、徐々に適応することを学び、前進と後退が適切になります。 （もちろん、日本人があなたの製品を購入するかどうかは別の問題です。） この状況をチェスのゲームと考えてみてください。プレイヤーは対戦相手の意図と能力に関する断片的な情報しか持っていないため、論理的な推論を使用してしかし、この方法では、せいぜい数回先の動きしか予測できません。したがって、チェスプレーヤーは、その場で仮定、類推、経験則などに依存して、帰納法に頼ることがよくあります。これらの方法の背後にある理論的根拠を理解していなくても、自然に機能する方法は引き続き機能します。したがって、帰納法は正確な推論ロジックだけに頼ることはできません。
アーサーは、当時は当惑していたことを認めています。サンタフェに来る前は、経済問題について話す前に、まず問題を明確に定義しなければならないといつも思っていました。問題を明確に定義していない場合、どのように問題を研究しますか?もちろん、問題を解決するためにロジックを適用する方法はありません。
しかし、ホーランはそうではないと言います。ホランと話し、彼の論文を読んだ後、彼が話しているのは、明確に定義されていない問題や、修正されていない環境についてであることが明らかになりました。私たちは彼に尋ねました：あなたはその環境でどのように学ぶことができますか?
ホーナンの答えは基本的に、その環境で学ぶ必要があるということです。進化は、問題が明確に定義されているかどうかは気にしません。彼は、アダプティブ エージェントは報酬にのみ反応し、報酬がどこから来るかを推測する必要はないと指摘しました。実際、これが分類子システムの要点です。就演算邏輯的觀點而言，這些系統都已經過嚴謹的界定，然而它們仍然能在定義不清楚的環境下運作。因為分類者的規則都只是對外界的假設，而非真相，所以可能會彼此矛盾。更重要的是，因為系統總是不斷在測試這些假設，以發現哪些假設最有用，可以得到報酬：因此即使面對沒有價值或不足的資訊，或是外在環境不斷以意料之外的方式改變，系統仍然繼續學習。
天有不測風雲
但是，這樣的行為並不符合最大效益！經濟學家抱怨，他們一直相信理性的作用體會尋求自己的最大效益。
賀南回答：和什麼比較之下的最大呢？在真實的世界裏，可能性的空間廣大無垠，作用體根本沒有辦法找到最理想狀態，更不要談環境還可能超乎意料之外的改變。
亞瑟說：歸納法令我著迷，甚至在經濟作用體都沒有定義清楚，環境也沒有定義清楚，環境可能不斷變動，以及變動是完全未知的情況下，你還可以作經濟學的研究。當然，你不用多想就明白，人生不就是如此！我們經常要在含混未明的狀況工作決定，你蒙混過去，你調整想法，抄襲別人，你試試過去管用的辦法，嘗試各種可能性。事實上，經濟學家過去也討論過這種行為，但是我們現在找到能夠精確分析、把它根植於理論核心的方法。
亞瑟記得在這段期間，有一次重要辯論就直接談到這種研究的困難度。那是在一九八八年十月、十一月間一次冗長的討論，參加的人有艾羅、漢恩、賀南、我，以及其他五、六個學者。我們剛開始明白，如果我們要做這樣的經濟研究如果這真的是聖塔菲觀點，經濟可能根本沒有均衡可言。經濟會像我們的生存環境一樣，不斷演化、不斷變動、不斷探索新的領域。
我們擔心的是，如此一來，似乎根本不可能研究經濟，因為經濟學的意義就是研究均衡。我們已經習慣於把問題看成蝴蝶，我們檢查蝴蝶的時候，先把蝴蝶釘在厚紙板上，讓它保持平衡，動彈不得，而不是任由牠在你身邊四處飛舞。所以漢恩說：如果沒有重複的狀況，沒有均衡的狀態，那麼我們經濟學家能談些什麼呢？我們怎麼作預測？又如何產生一門科學？
賀南很嚴肅的看待這個問題，他對這個問題思索了很多。賀南告訴他們，看看氣象學吧！天有不測風雲，天氣從來不會完全重複，你無法預測一週以後的氣象。然而我們還是可以明白和解釋天空中的各種現象，我們可以辨認重要的氣象特徵，例如鋒面、氣流、高氣壓等，我們可以了解氣象的變動，這些特徵如何彼此影響，而形成本地或區域的天氣狀況。
簡而言之，儘管我們沒有辦法預測所有的氣象，氣象學仍然是一門真正的科學。科學的本質不是預測，而是理解與詮釋，而這正是聖塔菲希望對經濟學及其他社會科學能有所貢獻之處。賀南說，社會學家應該理解並且詮釋變動的社會現象，正如氣象學家解析鋒面一樣。
亞瑟說：賀南的話使我茅塞頓開，激動得無法自持。經濟並非處於均衡狀態，這是我已經思考了將近十年的問題，但是我一直想不通如果沒有均衡，我們如何研究經濟？賀南的論點為我打開死結，從此我就豁然開朗。
從一九八八年秋天的各種討論中，亞瑟才真正開始體會到聖塔菲觀點將如何深遠的影響未來經濟學的研究。包括我自己在內，許多人都天真的以為，我們從物理學家及像賀南這樣的機械學習專家學到的，會是新的演算法、新的問題解決技巧或新的技術性架構。結果我們學到的是新的態度、新的觀點，以及全新的世界觀。
達爾文的相對論原理
同時，賀南正在聖塔菲享受他生命中的黃金時光。他最喜歡和一群絕頂聰明的人一起討論各種想法，更重要的是，這些討論促使他改變了研究方向。也在這個時候，他為了不知如何對葛爾曼說不而煩惱。
賀南笑著說：葛爾曼是施壓高手。那年夏末，葛爾曼打電話到密西根找賀南：既然你做了這麼多關於遺傳演算法的研究，能不能給我們一個例子來駁斥創世主義者？
對抗創世科學是葛爾曼熱中的許多事情之一。幾年前，路易斯安那州高等法院曾經舉行聽證會，辯論是否應立法要求學校平等傳授創世科學與達爾文進化論。葛爾曼幾乎說服了美國所有的諾貝爾獎得主簽署了一份文件，呼籲撤銷這條法律，法院也的確以七票對二票否決了這條法律。但是，在法院判決之後，葛爾曼卻在看報的時候發現這個問題絕不只是幾名宗教狂熱分子的活動那麼簡單。很多人投書到報館，說些像：我不是基督教基本教義教徒，我也不相信創世科學的一派胡言，但是他們在學校教的叫進化論的東西，好像有點問題，所有這一切不可能全靠盲目的機率而發生。這類的話。所以這些人不是創世主義的信徒，但是他們也不相信機率和天擇就能產生我們所見到的這一切。
所以，他想要設計出一系列的電腦程式、甚至電腦遊戲，讓人們看看這一切是怎麼發生的，看看機率和天擇的壓力在綿延許多代的運作之後，能產生多大的演化變遷。你可以先設定最初的狀況，基本上是一個星球，然後就讓一切自行發展。葛爾曼說，他在考慮是不是要在聖塔菲辦個研討會，來討論像這樣的電腦遊戲，賀南有沒有興趣貢獻一下？
事實上，賀南興趣缺缺。他當然很贊成葛爾曼想做的事情，但是他的研究計畫已經排得滿滿的了，其中還包括要為亞瑟設計一個能應用於經濟模型的分類者系統。就他的角度來看，葛爾曼的演化模擬只會使他分心。除此之外，他已經完成遺傳演算法了，他不認為換個形式從頭再做一次，能讓他學到什麼新東西。所以，賀南斬釘截鐵的拒絕了。
葛爾曼說，好吧，那麼你再想想看。過了不久，他又打電話來：賀南，這件事真的很重要，你可不可能改變主意？
賀南努力的再說了一次不行，但是他已經預見，要抵抗到底將不是件容易的事。所以，最後在長談之後，他束手就縛。好吧，我試試看。他告訴葛爾曼。
自發的突現
賀南承認，事實上，他的抗拒心愈來愈微弱。在與葛爾曼通話之間，為了讓葛爾曼死了這條心，賀南開始思考如果他答應了之後，會做什麼事。他開始領悟到這裏面可能蘊藏了大好機會。演化當然不只是隨機的突變和物競天擇，演化同時也是突現及自我組織的過程，然而儘管經過了考夫曼、蘭頓、以及其他許多人傑出的研究，大眾仍然對此一知半解。也許這正是一個教育大眾的契機。賀南說：我開始正視這個問題，我發現我可以設計出一個模型，一方面可以向葛爾曼交差，另一方面也可以做一點有趣的研究。
這個模型事實上重現了他一九七○年代所建立的模型。當時，他仍然在辛苦的研究遺傳演算法，並同時在撰寫他的書適應（Adaptation），而那時他也應邀到荷蘭演講。純粹為了好玩，他決定談一個截然不同的題目：生命的起源。
他把講題訂為自發的突現。現在看來，他當時的觀點和考夫曼、艾根及羅斯勒研究的自動催化模型有異曲同工之妙。賀南說：我的論文不是電腦模型，而是包含很多數學運算的正式模型。我想要證明的是，你可以設計一個自動催化系統，其中會產生簡單的、能自我複製的實體，而且產生的速度比平常的計算快很多。
創世主義信徒最喜歡引用的計算方法，是由科學家在一九五○年代提出的。當時的爭論是：能自我複製的生命形式不可能起源於太初渾湯中隨機的化學作用，因為如此一來所需要的時間會遠超過宇宙的歷史。這就好像要期待英國博物館地下室的猴子靠著胡亂敲打鍵盤，而終於有一天寫出莎士比亞全集一樣，不是不可能，而是要花很長、很長的時間。
然而，賀南就像過去的考夫曼等人，並沒有因而卻步。他認為隨機反應當然很不錯，但是化學催化作用就完全不是隨機的。所以在他的數學模型中，賀南模擬了分子湯一堆由長短不同的弦所連接的任意符號，這些弦會受自由流動的催化酵素（運算素，operator）刺激而起反應。賀南說：例如像拷貝（copy）這樣非常原始的運算素會附著在任何弦上，複製這條弦。事實上，我能證明一條定理：如果系統中有一些這類的運算素四處流動，而且如果你容許長短不一的弦任意重組，那麼系統就能夠快速產生一種能自我複製的實體，速度比靠隨機運作快得多。
賀南其實一直都還在思考突現及自我組織的問題。一年前，他在羅沙拉摩斯花了很多時間和法默、蘭頓、考夫曼等人討論這些問題。所以，當葛爾曼緊迫釘人的時候，我想也許多做一些這方面研究的時機已經成熟，也許這次我會建立一個有關自發突現的真正的電腦模型。
共同演化之舞
研究了幾年分類者系統後，架構電腦模型的方式對他來說再明白不過了。既然他原先論文中提及的自由流動的運算素，已經具備規則的效應，例如若碰到這種和這種弦，則做以下動作。賀南需要做的只是把規則寫成程式，讓整個系統愈像分類者系統愈好。然而，當他開始思考這些問題時，賀南也了解他必須面對分類者系統最大的哲學瑕疵。在自發的突現論文中，自發性是真實的，而突現也完全存乎系統內部。但是在分類者系統中，儘管作用體有學習能力，能夠自己發現突現的規則群，但是系統仍然要依賴程式設計師的幕後黑手來運作。分類者系統能得到報酬，只不過是因為我指定了輸贏的狀況。賀南說。
這個問題在他腦中一直揮之不去。他說，如果不談宗教，真實的世界似乎沒有一個宇宙裁判，也能運作得很好。生態系、經濟、社會全都在達爾文的相對原理之下運作，每個人都在適應彼此，因此，你不可能看著一個作用體，說：它的適應度（fitness）是一．三七五。無論你如何定義適應度（生物學家自從達爾文時代就一直為此爭辯不休），適應度絕不可能是一個固定的數字。就好像你問體操選手和相撲選手誰比較厲害，這個問題毫無意義，因為兩者無法以同一個尺度來衡量。任何有機體的生存和繁殖能力，都要視它生存的利基、附近還有哪些有機體、它能採集的資源有哪些，甚至過去的發展歷史為何而定。
賀南說：轉換這個觀點很重要。的確，演化生物學家認為這個觀念太重要了，他們甚至創造了一個新名詞：生態系中的有機體不是單純的演化，而是共同演化（coevolve）。有機體並不是藉著攀登適應度的高峰來改變自己，這是費雪這一代生物學家的信念。在無限複雜的共同演化之舞中，真正的有機體不斷的轉圈圈，彼此追逐。（古典人口遺傳學中最高適應度的有機體，就好像新古典學派經濟學中最大效益的作用體。）
賀南說，表面上，共同演化聽起來像是一片混沌。考夫曼在聖塔菲把共同演化比喻為攀登由橡膠製成的適應度高峰你每推進一步，整幅景觀就會變形。然而，賀南說，共同演化之舞產生的結果並非混沌一片。在大自然中，共同演化產生的結果是，花要靠蜜蜂來協助受精，而蜜蜂則要靠花蜜維生；印度豹追逐瞪羚，瞪羚則躲避印度豹。共同演化產生了數不清的生物，不但彼此高度適應，同時也適應周遭的環境。
此外，在人類世界中，共同演化之舞也產生了政治和經濟上相互依賴的錯綜複雜網路盟友、敵人、顧客與供應商等等關係。這是亞瑟的玻璃屋經濟發展的原動力，你可以在其中看到人造的經濟作用體彼此適應；這也是亞瑟和考夫曼的自動催化技術變遷中隱含的原動力；這更是在一個缺乏中央集權的世界中，各國事務發展的原動力。
戰鬥遊戲
賀南說，的確在任何複雜適應性系統中，共同演化都是推動突現和自我組織的強大力量。因此，如果他想要從最深的層次了解這種現象，就必須先在系統中去除外界所回饋的報酬。不幸的是，他也知道，外界報酬的假設與分類者系統的市場隱喻息息相關。在系統中，每一個分類者規則都是經濟體系中一個很小、很簡單的作用體，在這個經濟體系中，通貨代表力量，財富的唯一來源就是最終消費者（程式設計師）給予的報酬。除非完全改變分類者系統的架構，否則無法改變這個狀況。
所以，賀南採取了以下的做法。他需要的是一個截然不同、更根本的互動比喻：戰鬥。於是他設計出艾可系統（Echo），艾可是生態系（ecosystem）的簡寫。在艾可這個高度簡化的生物社區中，數位有機體在數位環境中漫遊，尋找它們可以賴以生存及繁殖的資源（水、草、核果等的數位相似物）。當生物相遇的時候，它們當然也試圖把彼此當成資源。賀南說：我把這個系統比喻為我女兒玩的一種叫郵購怪獸的遊戲。你有一堆攻擊和防衛的可能作法，你如何組合這些戰略，就會決定了你和這些怪獸對抗的戰績。
賀南再進一步解釋，艾可把環境塑造為一個隨處可見噴泉的大平原，噴泉中會湧出以a、b、c、d等符號代表的各種資源。個別的有機體像羊群般在環境中自由移動，平靜的吃著草及它們所見到的資源，並且把資源存放在內部的儲藏庫。然而，當兩個有機體彼此相遇的時候，它們立刻從羊群心態搖身一變為狼群心態，相互攻擊。
賀南說，在後續的戰鬥中，結果完全取決於每一個有機體的染色體配對，也就是由一組資源符號串成像aabc及bbcd的兩個序列。他說：如果你是其中一個有機體，你會把你的第一串序列攻擊和對手的第二串序列防禦相配，如果能匹敵，那麼你就拿高分。所以這種互動關係再簡單不過了，主要就看你的攻擊和防禦能力能不能壓制對方。
如果答案是肯定的，那麼你就得到了一餐：對手儲藏的所有資源符號以及染色體都進了你的儲藏庫。此外，如果吃掉你從前的對手表示你現在有了充足的資源符號，可以複製你自己的染色體；那麼你就藉著創造一個新的有機體，而達到了繁殖的目的（或許其中發生一、兩個突變）。
如果答案是否定的，那麼就回到羊群吃草，從頭開始。
演化的軍備競賽
艾可並不完全符合葛爾曼的想法，因為其中沒有新奇的圖像，使用者也不容易上手。賀南對此置之不理。要讓這個系統運作，他得先輸入一長串密碼和符號，然後看到許多夾雜了字母數字的亂碼流瀉而出，顯現在電腦螢幕上。（這時候，他已經升級到麥金塔Ⅱ電腦的程度了。）艾可是賀南式的電腦遊戲，在這個系統中，他終於成功的去除了明顯的外在報酬。他說：你得回到最初的觀點如果我不能找到足夠的資源來進行自我複製，我就無法生存。賀南抓住了他心目中生物競爭的本質，現在，他可以把艾可當作知識的遊樂場，利用這個遊戲來探索並了解共同演化。他說：生態系中的很多現象，我都有興趣研究。
他最感興趣的是英國生物學家道金斯稱為演化的軍備競賽現象。例如，植物會演化出愈來愈堅硬的表面，以及毒性愈來愈強的化學驅蟲劑，來防止饑餓的昆蟲襲擊；然而，昆蟲也會演化出愈來愈堅強的顎及愈來愈複雜的抗化學機制來攻擊植物。所謂的紅皇后假設也是一例。這個假設是脫胎於愛麗絲夢遊仙境，故事中紅皇后告訴愛麗絲，她必須跑得愈快，才愈可能停留在原地。演化的軍備競賽似乎推動了大自然朝向愈趨複雜與專精的方向發展，就好像真正的軍備競賽在冷戰期間，推動了軍備朝向日益繁複與精密的方向發展。
一九八八年秋天，賀南當然還沒有辦法作演化的軍備競賽研究，當時艾可還停留在紙上談兵的階段。但是，再過一年左右，艾可就表現得很出色了。賀南說：如果我一開始設定的只是非常簡單的有機體，分別只以一個字母代表攻擊染色體及防禦染色體，然後我開始看到擁有幾個字母的有機體出現。（有機體能經由突變來加長染色體。）這些有機體開始演化，其中一個有機體加強了一點攻擊能力，另外一個有機體就會加強防禦能力，所以，它們變得愈來愈複雜。有時候，它們還會分裂，所以我會得到新的品種。
也就在這個時候，我看到即使藉著這麼簡單的設計，我都能看到演化的軍備競賽，以及由演化而產生新品種的現象，我愈來愈感興趣。
賀南說，他特別想了解一個演化的弔詭：導致演化軍備競賽的殘酷競爭，同樣也導致了共生及其他形態的合作。賀南對各種形式的合作興趣濃厚其來有自，這是演化生物學中的基本問題，更是經濟學、政治學及所有人類事務的基本問題。在一個競爭的世界裏，為什麼有機體還要合作？為什麼它們對盟友門戶洞開？
背叛？還是合作？
由數學的博弈理論中發展出來的囚犯的兩難困境，正充分抓住了這個問題的本質。
故事是這樣的：兩個囚犯分別關在不同的囚室，而警察正在偵訊他們共同犯下的一個案子。每一個囚犯都有一個選擇：他可以告密（背叛）或是保持沉默（合作和他的夥伴合作，而不是和警方合作。）現在，囚犯知道如果兩個人都保持沉默，兩個人都將可以獲釋，沒有他們的自白，警方無法拿到證據指控他們。然而，警方對這個狀況自然瞭若指掌，所以他們提供這兩個囚犯小小的誘因：誰告密，誰就可以無罪開釋，還可以得到獎賞！同時，不合作的囚犯除了會被處以重刑外，還要被科罰金，罰金的數目正好用來支付告密者的獎金。當然，如果兩個囚犯都互相告密，那麼兩個人都將被處以重刑，沒有人會得到獎賞。
所以，這兩個囚犯該怎麼辦，合作還是背叛？
表面上，他們應該相互合作，閉緊嘴巴，因為這樣一來，兩個人都能得到最大的好處：自由。但是，他們慢慢會開始三心二意。囚犯甲不是傻瓜，他很快就知道，他根本不相信同夥不會向警方提供不利於他的證據，然後帶著豐厚的獎金揚長而去，留下他一人在囚室中受苦，還要負擔這個背叛者的獎金。這個誘惑太大了，他也知道夥伴也不傻，一定在心裏轉著和他一模一樣的念頭。所以囚犯甲的結論是，背叛朋友，對警察吐實，是唯一明智的決定；因為如果他的夥伴發起瘋來，堅不吐實，那麼囚犯甲就可以帶著獎金，走出牢門。如果他的夥伴也作了最合乎邏輯的選擇，向警方告密，反正都得坐牢，那麼至少他還不需要付罰金。
結果，因為這個無情的邏輯，兩個囚犯都走上他們最不樂見的結局：坐牢。
當然在真實世界中，信任和合作的兩難困境很少這麼黑白分明，談判、人情及許多其他的因素都會影響當事者的決定。儘管如此，囚犯的困境確實呈現了關於不信任以及需要保護自己不被出賣等心態的一部分事實。想想冷戰吧，兩大超級強權把自己鎖定在對彼此都沒有好處的軍備競賽中，長達四十年；或是以阿之間的僵持；或是國與國之間總禁不住樹立起貿易障礙；或是在大自然中，過度信任其他生物很可能就遭到被吞食的厄運。
那麼，為什麼有機體還敢相互合作呢？
以牙還牙，以眼還眼
一九七○年代末期，部分的答案在一次電腦競賽中揭曉。這個比賽是由賀南巴哈小組中的同事、政治學家愛梭羅德所籌畫，他一直對合作問題興趣濃厚。愛梭羅德的想法很簡單：任何人都能寫一個電腦程式，扮演其中一名囚犯角色，來參加比賽。他們會把這些程式以不同的組合配對，然後玩囚犯的兩難困境遊戲，看是選擇合作還是背叛。但是，每一種配對不是只玩一次遊戲，而是重複玩兩百次，因此能更逼真的代表一般的長期人際關係。此外，重複也能讓程式依據其他程式的表現來決定合作或背叛。如果不同的程式只配對玩一次，那麼顯然結果一定是唯一理性的選擇。
但是，當同一組配對重複玩許多次以後，每一個程式都有了歷史和聲譽，配對的程式究竟應該如何因應，就不像原本那麼清楚了。這正是愛梭羅德想從這個比賽中學到的最重要的幾件事之一：長遠來看，什麼策略會獲致最高的報酬？不管對手做什麼，一個程式都應該乖乖合作嗎？它應該永遠扮演出賣朋友的小人嗎？它是不是應該以更複雜的方式來回應對手的動作？它的因應之道應該是什麼？
事實上，在比賽的第一回合，交來的十四個程式呈現了各式各樣的複雜策略，但是叫大家跌破眼鏡的是，冠軍寶座卻落在其中最簡單的策略你踢我踏（TIT FOR TAT）手中。
你踢我踏的設計者是多倫多大學心理學家拉普波特（Anatol Rapoport）。你踢我踏的策略是第一次先合作，接著就亦步亦趨的採取與對手上一次相同的舉動，換句話說，你踢我踏策略融入了以牙還牙，以眼還眼的基本精神。這個策略基本上是善意的，因為它絕不先出賣對方；它也是寬容的，因為它會藉著下次的合作來獎勵對方；然而，你踢我踏也是強悍的，因為它會藉著下次的背叛來懲罰不合作的行為；此外，它也是坦白的，因為這個策略太簡單了，對抗的程式很快就會