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A fronteira da IA na teoria económica

NOVA IORQUE – Até recentemente, dois grandes obstáculos limitavam o que os economistas de investigação podiam aprender sobre o mundo com os métodos eficazes que os matemáticos e especialistas em estatística, a partir do início do século XIX, desenvolveram para reconhecer e interpretar padrões em dados com ruído: os conjuntos de dados eram pequenos e dispendiosos, e os computadores eram lentos e caros. Por isso, é natural que com a redução drástica destes obstáculos permitida pelos ganhos na capacidade de processamento, os economistas se tenham precipitado para a utilização dos grandes conjuntos de dados (NdT: big data, no original) e da inteligência artificial para ajudá-los a identificar padrões em todo o tipo de actividades e resultados.

Os resumos de dados e o reconhecimento de padrões também são componentes importantes das ciências físicas. O físico Richard Feynman comparou o mundo natural a um jogo jogado pelos deuses: “não sabemos as regras do jogo, mas é-nos permitido olhar para o tabuleiro de vez em quando, talvez para um pequeno canto. E a partir destas observações tentamos perceber quais são as regras”.

A metáfora de Feynman é uma descrição literal do que fazem muitos economistas. Tal como os astrofísicos, obtemos normalmente dados não-experimentais gerados por processos que queremos compreender. O matemático John von Neumann definiu um jogo como (1) uma lista de jogadores; (2) uma lista de acções disponíveis para cada jogador; (3) uma lista de como as recompensas recebidas por cada jogador dependem das acções de todos os jogadores; e (4) um protocolo temporal que refere quem escolhe o quê, e quando. Esta definição elegante inclui o que denominamos de “constituição” ou de “sistema económico”: um entendimento social sobre quem escolhe o quê, e quando.

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