5、基于振荡的社会模拟范式：OSIMAS与PIF模型解析

基于振荡的社会模拟范式：OSIMAS与PIF模型解析

在当今复杂的信息社会中，如何模拟和理解社会系统的自组织和涌现特性是一个重要的研究课题。本文将介绍一种新颖的基于振荡的多智能体系统（OSIMAS）模拟范式，以及与之相关的普适信息场（PIF）模型，探讨它们如何为社会系统的建模和分析提供新的视角。

1. 相关研究概述

在深入探讨OSIMAS范式之前，先了解一下相关的研究领域。细胞间通信机制、意识的CEMI理论、意识的神经物理学、自然与人工智能中的场计算、机器人领域多智能体系统的场协调机制、复杂系统涌现行为的有机计算、上下文环境中的无定形或普适计算等领域都为我们的研究提供了丰富的理论基础。

世界各地还有许多相关的研究项目，例如美国剑桥哈佛大学的自组织系统研究小组、瑞士弗里堡大学的普适人工智能（PAI）研究小组、卡内基梅隆大学的社会与组织系统计算分析中心等。此外，欧盟的第七框架计划（FP7）下的未来与新兴技术（FET）项目也在推动相关研究的发展。

2. OSIMAS范式：基本假设与公设

OSIMAS范式旨在为复杂信息丰富的社会网络中的普适上下文环境建模提供基础。该范式基于以下五个基本假设：
1. 统一的自然法则 ：无论是宏观的生物、社会学或宇宙学尺度，还是微观的原子/亚原子尺度，都遵循统一的自然法则，这些法则贯穿于所有有生命和无生命的能量 - 物质状态。
2. 人类意识的场模型 ：在介观尺度上，人类意识是已知最复杂的自组织信息形式。在基于电磁场的神经生理学方法中，人类意识可以用统一的电磁场或其他类似场的模型来表示。
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