sargent1_Wenjie Dong Getty Images_AIdatahuman Wenjie Dong/Getty Images

Umělá inteligence na hranici ekonomické teorie

NEW YORK – Co ekonomičtí výzkumníci dokážou o světě zjistit pomocí účinných metod, jež matematici a statistici od počátku devatenáctého století vyvinuli s cílem rozpoznat v datech zatížených šumem vzorce a interpretovat je, omezovaly donedávna dvě velké překážky: datové soubory byly malé a nákladné a počítače pomalé a drahé. Je tedy přirozené, že když pokroky ve výkonnosti výpočetní techniky tyto překážky dramaticky snížily, ekonomové se vrhli na využití velkých dat a umělé inteligence k tomu, aby jim ve všemožných činnostech a jejich výsledcích pomohly odhalovat vzorce.

Souhrn dat a rozpoznávání vzorců jsou také významné součásti přírodních věd. Fyzik Richard Feynman kdysi přirozený svět přirovnal ke hře hrané bohy: „Neznáte pravidla hry, ale můžete se tu a tam podívat na hrací plochu, jeden její růžek, patrně. A z těchto postřehů se snažíte odvodit, jaká jsou pravidla.“

Feynmanova metafora je doslovným popisem toho, co mnozí ekonomové dělají. Podobně jako astrofyzikové obvykle získáváme neexperimentální údaje produkované procesy, jimž chceme rozumět. Matematik John von Neumann definoval hru jako (1) výčet hráčů, (2) výčet úkonů, které se každému hráči nabízejí, (3) výčet toho, jak odměny připisované každému hráči závisejí na úkonech všech hráčů a (4) časový protokol, který říká, kdo co kdy volí. Tato elegantní definice zahrnuje, co máme na mysli „ústavou“ nebo „hospodářskou soustavou“: společenské ujednání, kdo co kdy volí.

We hope you're enjoying Project Syndicate.

To continue reading, subscribe now.

Subscribe

Get unlimited access to PS premium content, including in-depth commentaries, book reviews, exclusive interviews, On Point, the Big Picture, the PS Archive, and our annual year-ahead magazine.

Value in the Age of AI banner image

Click here

https://prosyn.org/pe8vx4bcs;