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经济理论的人工智能前沿

纽约—直到前不久,还有两大障碍限制着经济学家通过数学家和统计学家于19世纪早期发展起来的从嘈杂数据中认识和解读模式的有效方法来认识这个世界:那就是数据集规模小且成本不菲,以及计算机速度慢并且昂贵。因此,随着算力的提高大幅缩减了上述障碍,经济学家自然会争先恐后地利用大数据和人工智能来协助他们从各式各样的行为和结果中进行模式总结。

数据摘要和模式识别同样是物理学的重要组成部分。物理学家理查德·费曼曾把自然界 比作一场由诸神参与的游戏:“你不了解游戏规则,但却或许可以从某个不起眼的角落时不时看看棋盘上的局势。而从这些观察中,你试图找到什么才是规律。”

费曼的比喻是对许多经济学家所作所为的一个形象描述。就像天体物理学家一样,我们往往能够取得产生于我们想要了解过程的非实验性数据。数学家约翰·冯·诺伊曼将游戏定义为(1)玩家列表;(2)每个玩家可用的操作列表;(3)所有玩家行为以何种方式决定每个玩家所取得收益的列表;以及(4)一份告诉我们谁何时选择什么的时间协议。这个优雅的定义包括我们所谓的宪法或经济体系:也就是有关谁何时选择什么的社会解释。

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