sargent1_Wenjie Dong Getty Images_AIdatahuman Wenjie Dong/Getty Images

النظرية الاقتصادية وحدود الذكاء الاصطناعي

نيويورك ــ حتى وقت قريب، كان عائقان كبيران يحدان مما يمكن أن يتعلمه الباحثون الاقتصاديون عن العالَم من خلال الأساليب القوية التي طورها علماء الرياضيات والإحصاء بداية من أوائل القرن التاسع عشر للتعرف على ــ وتفسير ــ الأنماط في البيانات المتنافرة المشوشة: كانت مجموعات البيانات صغيرة ومكلفة، وكانت أجهزة الكمبيوتر بطيئة ومكلفة. لذا فمن الطبيعي أن يسارع الاقتصاديون إلى استخدام البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي، حيث عملت المكاسب في القوة الحاسوبية على تذليل هذه العقبات بشكل كبير، لمساعدتهم على رصد الأنماط في مختلف أشكال الأنشطة والنتائج.

يُعَد ملخص البيانات والتعرف على الأنماط من الأجزاء الكبيرة في العلوم الفيزيائية أيضا. ذات يوم، شَـبَّه الباحث الفيزيائي ريتشارد فاينمان العالَم الطبيعي بمباراة بين آلهة: "أنت لا تعرف قواعد اللعبة، ولكن من المسموح لك أن تنظر إلى الرقعة من وقت لآخر، ربما من زاوية صغيرة. ومن هذه الملاحظات، يمكنك أن تحاول التعرف على القواعد".

الواقع أن استعارة فاينمان تمثل وصفا حرفيا لما يفعله العديد من الاقتصاديين. فمثلنا كمثل علماء الفيزياء الفلكية، نحصل عادة على بيانات غير تجريبية جرى توليدها بواسطة عمليات نريد أن نفهمها. وقد عَـرَّف الباحث الرياضي جون فون نيومان اللعبة على أنها (1) قائمة باللاعبين: (2) قائمة بالتحركات المتاحة لكل لاعب؛ (3) قائمة بالكيفيات التي تعتمد بها المكافآت التي يحصل عليها كل لاعب على تصرفات جميع اللاعبين؛ (4) بروتوكول توقيت ينبئنا بمن يختار ماذا ومتى. يتضمن هذا التعريف الأنيق ما نعنيه عندما نقول "دستور" أو "نظام اقتصادي": فهم اجتماعي حول من يختار ماذا ومتى.

https://prosyn.org/pe8vx4bar