复杂系统与仿真模拟——人工智能时代人口学范式“计算化”转型的新方向

人工智能是实现人口学“计算化”转型的关键途径，基于复杂系统的仿真模拟作为计算人口学方法体系的重要组成部分，是人工智能赋能人口学研究范式转型的重要方向。通过梳理当前人口学研究范式的主要特征，分析其在复杂系统视角下存在的不足，可从多学科交叉融合的角度论证人口学发展复杂系统和仿真模拟的必要性，并以基于Agent建模为例，探讨人工智能赋能人口学研究向复杂系统建模和仿真模拟转型的途径。当前，采用计量模型进行实证研究是人口研究的主流范式，但其结果很难被直接应用于多学科交叉的复杂系统仿真模拟。人口学向复杂系统仿真模拟的“计算化”转型符合学科发展客观规律，是与其他学科深度融合的基础。人工智能可以从数据获取与处理、知识创新与发现和系统革新三方面赋能“人口—自然—社会”复杂系统的构建、运算、维护的全生命周期，实现真正意义上的“人机共生”。人工智能赋能基于Agent建模，以实验人口学人机协同方法训练大量异质性人工智能系统作为拟人Agent融入复杂系统，可极大增强系统对真实世界刻画的准确性，是人口学向“计算化”转型中新的可行方向。