乔尔·斯波斯基
有时，当您试图了解世界如何运转时，基本数学就足够了。如果我们将热水流量增加x，则混合物的温度将上升y。
有时您正在从事更复杂的事情，甚至无法开始怀疑输入数据如何影响输出。当您的员工少于四名时，仓库似乎表现良好，但是当您选择第五名员工时，他们开始互相other脚，而第五名则没有任何好处。
您可能不了解员工人数与仓库吞吐量之间的关系，但是您绝对知道每个员工在做什么。您可以编写一些JavaScript来模拟每个工作人员的行为，运行模拟并查看实际发生的情况。您可以调整员工遵循的参数和规则，以查看有什么帮助，并且您可以真正了解情况，然后解决棘手的问题。
这就是hash.ai。阅读David博客上的启动文章，然后尝试创建自己的模拟！
戴维·威尔金森
今天，我很高兴与Joel Spolsky和Jude Allred一起介绍我们一年多以前创立的HASH公司。我们认为，我们这个世界上的大多数问题都是由各种信息故障引起的。经济崩溃，战争，疾病，选择合适的生活伴侣或大学学位-我们的使命是帮助每个人做出正确的决定并克服信息中断。
杰出的创新者试图简化世界的信息并使所有人都可以访问，而这条道路上的下一步就是让所有人都能理解和使用这些信息。
拥有大量资金的高科技组织（例如对冲基金）能够有效地处理大量的世界信息，同时获得微不足道的收入和经济交易中的一小部分。同时，绝大多数企业和个人没有机会系统地分析周围世界中包含的所有各种信号。
模拟可以使世界变得更美好：它可以增进我们对周围世界的理解和感知。模拟不仅是人类认知的有用工具，还可以使人们创建现实世界问题的计算机表示。实际上，模型是人类和人工智能都可以使用的通用接口，我们相信模型可以成为人类世界和机器世界之间的连接组织。
我们希望模型能够帮助人们和计算机更有效地做出决策。尤其是，它们将有助于促进可持续的冲突解决，减少和消除市场混乱，并帮助人们过上幸福而健康的生活。我们不想等待这个光明的未来的开始。
如果您不想等待，请立即注册-或继续阅读以了解更多信息。
起源
我曾经在伦敦经营一家数字咨询公司，该公司开发网站，软件并开展以数据为导向的活动。我们公司为广泛的客户提供服务：从私募股权公司和初创企业到最大的政府客户。
有时，我们面临着非常有趣的任务，例如跟踪疾病的传播（例如性传播感染），评估与疾病作斗争的措施的有效性（例如信息广告活动）以及优化广告成本（即确定影响网络中最有可能预防疾病传播的节点的对象。
事实证明，在流行病学和行为广告中找到针对此类问题的答案的单一金标准-基于代理的建模（ABM）。ABM的工作原理如下。
- 代理代表参与者：他们是个人，公司，家庭，工厂中的机器还是其他东西。不同的模型代表具有不同程度的细节的系统。从理论上讲，“代理”甚至可以是一个分子。
- 代理具有属性，附加值，属性因代理而异。因此，在一个人中，财产可以是逻辑的（注册选民-是/否），数字（年收入）或多项选择（政党隶属关系）。
- 代理存在于特定的环境中（通常同时存在于多个环境中），例如，在地理空间或网络图形中。
- 代理是由他们的行为定义的：实际上，行为是描述代理如何与外界交互并对其做出反应的代码。
ABM可以建立在基本原理上，对于测试假设假设以安全地探索现实世界系统的数字孪生系统很有用。这使得多代理程序仿真比预测疾病和信息在网络上的传播更加有用。
解决数据科学无法解决的问题
许多复杂的系统性问题使可预测的建模变得困难。这些问题与主体，其属性和特性有关：它们之间的非线性，发生，适应，相互依存和反馈回路。根据定义，“黑天鹅”类型的新兴事件没有反映在现有的模式和历史数据中，因此被完全忽略。
没有孤立存在的系统-它们都是我们复杂的现实世界的一部分，因此，归根结底，商业，政治和人的所有问题都是理解复杂系统的问题。在大多数情况下，合理的抽象使我们可以忽略大部分无关紧要的因素，但是有时可能很难理解什么，什么时候以及在什么情况下可能感兴趣。
在某些系统中，这都不重要，但是在回答一些问题（例如，我们如何为更稳定的经济或良好的对外关系做出贡献）时，我们可能会面临生死攸关的问题。为了充分理解这些极其重要的重大风险问题，我们需要根据观察到的这些系统的动态，在它们存在的空间中进行广义搜索。仅仅对模式的识别和对历史结果的分析有利于形成基本的外壳，但不能给出问题实质的想法。
由于代表世界所有可能配置的问题周围的空间比观察到这些问题的历史空间大得多，因此有时倾向于注销正确的科学模型并认为这是无法实现的。同时，适当的模拟并不试图模拟世界可能出现的所有可能版本（当然，有无限多个）。而是，它可以帮助人们了解这些版本中的哪些可能成为现实，并提请人们注意由于这些场景的性质而人类分析人员未知的可能的新场景。
像07/08年金融危机之类的危机已成为灾难，原因恰恰是决策者不了解，也没有考虑复杂系统的基本动力-在这种情况下为经济。 《巴塞尔协议二》等法规引入了资本储备要求，再加上市场对市场的会计惯例，导致资产剥离，参与者被迫进入衰落的市场，从而拉大了差距。
尽管历史数据和公允价值数据可用于预先填充和回测代理模型，但没有必要创建ABM。这为在目前无法应用机器学习的广泛领域中直接进行正式建模打开了大门。
此外，模拟将形式化建模的优点与丰富的定性描述相结合，这使它们具有很高的解释性，并易于人类理解。与有时看起来像黑匣子的模型不同，基于代理的模拟是可验证的，用户可以逐步遵循如何获得某些结果以及哪些因素有助于获得这些结果。
那么，为什么对模拟的讨论如此之少，为什么它们却被低估并且很少使用？
基于代理的现代问题
模拟过程需要很多工作，并且维护，操作和维护模拟的成本很高。建模需要专门工具，框架，甚至怪异的专有编程语言的知识。生成的模拟通常不便于移植或重新设计用途。如果仿真逻辑基于猜测或无法校准，则结果可能导致错误的信心或安全感，从而加剧现有的不良决策逻辑。
尽管仿真在供应链，制造，金融，国防等世界中无处不在，但如今，基于市场的基于代理的仿真软件包在有限的规模上运行，并且基于无法很好响应的传统技术和范例。真正的分布式计算。自1990年代以来，它们的用户界面就没有改变过，提供它们的开发人员的经验已经过时，它们根本不能在浏览器和移动设备上运行，并且用户通常必须部署专用软件才能访问它们。
在大多数情况下，这些模拟是玩具模型，旨在证明某些动态特性并且缺乏互操作性。建立这些模型后，它们变得支离破碎，很少有人共享它们，而且没人能依靠同事的工作成果。大多数构建的模型非常有限（以确保其及时运行），以至于它们仅捕获了所代表系统动态的一小部分。开发人员没有建立丰富的虚拟世界，而是根据实验结果选择性地包含各个方面，而是创建了廉价且易于探索的玩具抽象，这些玩具抽象没有激发用户的信心。人们对这些玩具模型的“科学性”深表怀疑，并且怀疑更复杂的模型是否可以正确校准和参数化。
注意在代理商一级查找合适的细粒度数据所面临的挑战，将领域专业知识转换为代码的困难以及创建ABM的各种结构性障碍，您将了解为什么通用建模会失败并且在现代业务中很少使用。
所有人都可以使用的模拟
我们面临许多系统问题，现在我们想创建系统级解决方案。HASH旨在通过垂直集成整个堆栈，创建一个用于构建，运行和从仿真中学习的单一平台来解决仿真挑战。
今天，我们公开发布了HASH的两个部分：
HASH中的所有模拟均由代理（由描述性模式表示）和行为（通常由纯函数表示）组成。代理受行为模式驱动，并且数据集用于在实际仿真中初始化和更新它们。这些套件还可以用于增强和校准模型。行为模式和数据集绑定到相应的对象和模式，以便开发人员可以轻松地使用HASH索引搜索模型，并使用HASH Core将其组合。
HASH索引中提供了所有模型，数据集和行为。现在，所有HASH Index内容都是免费的。 HASH Index是一个框架，被认为是GitHub和包管理器之间的交叉。将来，该环境将得到扩展，以创建一个额外的市场，从而使购买和出售付费行为，数据集和模拟变得更加容易。我们认为，公司将发布免费组件以获取信誉和信誉，然后出售更完善的仿真和咨询服务。
我们对H-Index的未来计划包括分支，分支，讨论和请求请求-我们希望从Git添加功能，就像使用软件包管理器一样，Git现在是大多数现代软件开发人员的第二天性。
这些变化对开发人员工作流程的影响是巨大的：随着H-Index的成熟，具有有限编程知识的行业专业人员将能够在模拟中派生和适应（或完全实现）现有行为。这将使他们能够模拟复杂的动力学，而不必从头开始编写大型项目。
但是，我们产品的工作尚未完成。即使我们快如闪电哈希引擎允许仿真以无与伦比的速度运行，目前只能通过H-Core Web界面使用，这不可避免地限制了其在浏览器选项卡中的内存和CPU资源。所有这些意味着，尽管H引擎旨在处理真正的全局仿真，但我们的早期Beta用户有限，只能创建相对较小的模型。因此，H-Core在当前的迭代中可与基于学术代理的建模工具NetLogo媲美。 NetLogo可用于说明同构代理在复杂系统中的作用并解释这些系统的动态性，但在以高置信度或大规模建模现实环境时受到限制。由于这些限制，运行优化实验的工具（参数扫描，蒙特卡洛模拟和更多奇特的强化学习）尚不可用-对我们而言非常重要。
我们将发布实现这些功能的路线图，并将仿真用于日常的现实世界决策中：
HASH Core和HASH Index现在正式处于测试阶段。
- 在接下来的几周中，我们将在这两个平台上进行密集的工作，我们期待您的投入。
我们自豪地宣布，在今年年底，我们将开放HASH引擎的源代码，该引擎是我们仿真系统的核心。
- HASH中所有计算的核心是用Rust编写的超强大H引擎，它已经具有JavaScript和Python的绑定。
- 我们的目标是使所有人都能使用该平台，并使人们能够在本地和封闭系统上运行H-Engine。
- 我们目前正计划在2020年底之前以开源许可证发布H-Engine的公开版本。
HASH Cloud -.
- H-Cloud – , H-Core ( open-source H-Engine)
- H-Core , .
- H-Cloud , HASH.
您可以在hash.ai/roadmap的公共路线图中找到有关我们即将推出的产品的更多信息。我们
在一年前开始合作，现在我们的团队中大约有十个人。我为我们创建的团队以及这段时间所取得的成就感到无比自豪。
我们很高兴认识HASH用户，并在Slack上创建了一个社区，可以通过hash.ai任何页面右下角的图标进行访问-我们将很乐意帮助您构建模型，回答问题以及接受您的建议和错误消息。
我们正在努力将HASH的可用性和分发给尽可能多的开发人员。 Rust引擎具有用于Python和JavaScript的绑定，但是直到最近，只有在JS中才能使用H-Core中的行为。我们很自豪地宣布，现在可以使用H-Core在浏览器中本地进行Python行为开发和模拟。感谢Mozilla出色的Pyodide项目，我们得以在基于浏览器的H-Core IDE中实现实验性的Python支持。当前存在一些性能问题，但是我们希望可以在完全部署H-Cloud和H-Engine之前解决它们（这将使用户避免任何性能问题）。开发人员现在可以使用Python在HASH中构建模型，并导入任意数量的科普软件包（更多在我们的文档中）。
为了防止信息中断，有必要创建以前不存在的工具，以解决当今无法解决的问题。我们必须赋予人民超能力，这是我们的使命。
如果要使用HASH构建模型，可以在hash.ai/signup上注册。
如果您想参加我们的使命并帮助每个人做出正确的决定，则可以发布H指数的模拟，行为和数据。您也可以在hash.ai/careers上申请我们的任何空缺职位。
最后，如果您是业务决策者，并且有兴趣学习如何应用HASH，请通过hash.ai/contact与我们联系。
我们感谢HASH早期的投资者的支持：Stack Overflow创始人Joel Spolsky和Kaggle创始人Anthony Goldblum以及Zetta Venture Partners和Root Ventures的Ash Fontane和Lee Edwards等出色的社区创建者。我们很高兴开始我们的公共使命。 HASH创始人兼首席执行官
David Wilkinson
模拟实例
JavaScript中的囚徒困境（Python中的 + ）
JavaScript中的市场模型（Python中为 + ）
爱泼斯坦的JavaScript内乱模型（Python中的 + ）
Boids
这里有更多示例。
通过完成SkillFactory付费在线课程，了解如何从头开始或成为技能和薪资水平升级的热门职业的详细信息：
- 机器学习课程（12周）
- 从头开始培训数据科学专业（12个月）
- 具备任何入门水平的分析专业（9个月）
- 用于Web开发的Python（9个月）