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克里斯•恩格斯是矩阵兵棋的创始人。在下文中,他就如何利用矩阵兵棋将人类能力和机器优势结合在一起促进有效研究,提出了自己的看法和设想。

矩阵兵棋迭代推演:将叙述推演和定量分析结合在一起

矩阵兵棋是一种简单的模拟技术,通过让对阵员描述接下来会发生什么来最大限度利用他们的创新能力。他们描述自己想象的东西,而观察人员也可以大概了解对阵员的内在想法。

推演是对阵员之间的对话,而且这不是建立在固有的数学算法基础之上的。这与数学工具理论方法相对。因此,从事定量科学研究的设计师很容易忽视这一技术。

矩阵兵棋推演可能弥合软叙述方法和硬量化方法之间的差距,即通过迭代推演。尽管还没有具体实践,但是我认为这是能够实现的。

矩阵兵棋迭代推演:将叙述推演和定量分析结合在一起

可以通过电子平台进行矩阵兵棋推演。参与人员提交个人具体信息(适用于推演后分析的信息)在推演网站注册。

然后对阵员就像使用其他社交媒体一样聚集到该网站。每次推演在预定时间进行。向对阵员简单说明想定内容之后开始推演。对阵员输入他们希望采取的行动。

这是实时进行的,所以参与人员既是观众又是行为者。只要他们认为合理,就可以添加或者更改“故事”。每次添加的内容都会增加到叙述中,并与添加人员的个人统计数据相关联,同时与前后行为相关联。

矩阵兵棋迭代推演:将叙述推演和定量分析结合在一起

此外,该平台可允许“越位”评论以进一步补充搜集的数据。如果推演人数限定在12人之内,它应该能够有效运作。若超过12人,由于对阵员无法跟上大量新行动,推演可能会陷入混乱。参与者太多会造成信息过载。

如果同一组对阵员或者新的对阵员重复运行同一想定,那么电子记录系统可构建结果数据库供统计分析使用。这样,虽然个人推演都是“刚刚描述的”,但是整合在一起后,就是一群人构建的蓝图,就是群众的智慧。

据我所知,从目前来看计算机还无法分解个人叙述,并将它们分类,但我认为在不久的将来是可以成为现实的。

到那时,矩阵兵棋可以将人类的力量以及机器的优势融合在一起。矩阵兵棋能够将人类想象力和机器数据能力整合在一起。这种研究的潜力会让人非常感兴趣。

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