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La IA, nueva frontera de la teoría económica

NUEVA YORK – Hasta hace poco, dos grandes impedimentos limitaban la capacidad de los investigadores en economía para aplicar los potentes métodos que matemáticos y estadísticos desarrollaron a partir de principios del siglo XIX para reconocer e interpretar patrones en datos ruidosos: la pequeñez y el costo de los conjuntos de datos y la lentitud y el costo de las computadoras. Es natural entonces que al reducirse enormemente esos impedimentos gracias a las mejoras en poder de cómputo, los economistas se hayan abalanzado a usar el análisis de macrodatos (big data) y la inteligencia artificial para buscar patrones en un sinfín de actividades y hechos.

El resumen de datos y el reconocimiento de patrones también son componentes importantes de las ciencias físicas. El físico Richard Feynman dijo cierta vez que el mundo natural es como un juego entre dioses: “no sabemos las reglas del juego, pero de vez en cuando se nos permite mirar el tablero, tal vez una pequeña parte en una esquina. Y a partir de esas observaciones tratamos de dilucidar las reglas”. La metáfora de Feynman es una descripción literal de lo que hacemos muchos economistas. Como los astrofísicos, normalmente trabajamos con datos no experimentales que surgen de los procesos que queremos entender.

El matemático John von Neumann definió la idea de juego como la combinación de: (1) una lista de jugadores; (2) una lista de acciones entre las que puede elegir cada jugador; (3) una lista de reglas que definen lo que gana cada jugador según las acciones de todos los jugadores; y (4) un protocolo que define el orden temporal de las elecciones (qué se puede elegir en cada momento y a quién le toca hacerlo). En esta elegante definición también caben una “constitución” o un “sistema económico”: son acuerdos sociales respecto de quién puede elegir qué cosa en cada momento.

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