Слияние информатики и экономики

Блокчейн-алгоритм Сатоши Накамото - это всего лишь недавнее детище этого брака.

«Интернет изменил информатику и превратил ее в физику…»

«… И обществознание».

- Христос Пападимитриу

Почему это важно?

Раньше экономикой занимались письменно. Когда я встречался с моим научным руководителем (эконометчиком, написавшим самую цитируемую статью по экономике с 1970 года), нам требовались только блокнот и две ручки.

Экономика сейчас практикуется на суперкомпьютерах.

Экономисты делают больше, чем моделируют реальность. Они сформировали мир, в котором мы живем. Новые проекты, направленные на создание экономики, которая будет определять наше будущее, теперь стали обычным явлением. Создатели этих новых экономик стремятся создать надежные системы, которые не полагаются на правительства или институты.

Какие непредвиденные последствия?

Если мы предположим, что люди будут действовать одним способом только для того, чтобы обнаружить, что на самом деле они ведут себя совершенно иначе, окажется, что цена ошибки может быть на удивление высокой. Это известно как цена анархии. Это концепция экономики и теории игр, которая измеряет, насколько система деградирует из-за эгоистичного поведения ее участников.

Социальные дилеммы возникают особенно тогда, когда участником принятия решений является единица человеческой популяции, которую мы называем Человеком. Последствия предположения, что каждый должен просто вести себя как совершенно рациональный, всеведущий, неутомимый, объективный и корыстный агент, могут быть весьма драматичными. Я углубляюсь в эту схему более глубоко в этой статье о том, как несовершенные экономические модели влияют на общество:

Принесите проблему, принесите решение.

Вы говорите, хватит. Слишком много паникеров, мало людей, предлагающих решения. Оказывается, есть решения, которые ждут своего часа, чтобы решить эти проблемы.

Один из них - кооперативная экономика:

Другой инструмент основан на аналогичной основе и объединен с информатикой. Это используется алгоритмической теорией игр.

Разработка алгоритмов теперь включает разработку механизмов - К. Пападимитриу

Теория алгоритмических игр (AGT) использует теорию обратных игр для моделирования поведения агентов в сети, рассматривая это как экономику.

Одним из основоположников того, что сейчас называют алгоритмической экономикой, был Джон фон Нейман, в честь которого названа архитектура, лежащая в основе всех наших компьютеров. Фон Нейман положил начало современной теории игр, когда он опубликовал Теорию игр и экономического поведения (1944), изобрав классическую некооперативную теорию игр. Этот подход оказался чрезвычайно успешным. Однако он натолкнулся на некоторые ограничения. Один из них заключается в том, как он моделирует игроков как не сотрудничающих, что можно интерпретировать как лучший способ сказать враждебный. Оказывается, люди на самом деле от природы склонны к сотрудничеству.

• Проблема с достижением равновесия по Нэшу заключается в том, что люди могут иметь разные представления о том, как будут вести себя другие игроки. Более того, эти убеждения могут быть несовместимы. В таком случае достижение координации - а тем более реального сотрудничества - было бы сродни чуду.
• Люди могут иметь неправильные представления о том, что другие игроки думают о собственном поведении людей. Следовательно, они могут выбрать наилучшие ответы на стратегии, которые на самом деле не используются другими игроками. Это приводит к игровому процессу, который очень далек от любого равновесия по Нэшу.

Другой предел - вычислительный. Классическая экономика требует количества вычислительных мощностей, которые не только недоступны для большинства людей в естественных условиях, но также выходят за рамки возможностей их компьютеров. Если смартфон вашего пользователя не может его найти, они тоже.

AGT предоставляет инструменты для анализа рынков через призму алгоритма. Под рынками мы имеем в виду не только финансовые рынки, фондовые рынки и олигополистические экосистемы, но и более мелкие экономики, с которыми мы все знакомы. К ним относятся социальные сети, программы вознаграждения за лояльность и экономика токенов.

Что плохого в классическом подходе?

Классическая теория игр оказалась чрезвычайно успешной при моделировании олигополий и больших систем, участниками которых являются фирмы и алгоритмические агенты. Для таких систем подходят состязательные правила. Единица населения в таких некооперативных играх - Эконом.

Классические подходы к проектированию рынков основываются на так называемом равновесии по Нэшу.

Концепции равновесия используются в теории игр для понимания группового поведения. Например, мы можем захотеть, чтобы игроки сходились к набору состояний, которые считаются хорошими, и стремятся оставаться в этом наборе хороших состояний.

Одним из важных примеров является проблема координации, хорошо известным примером которой является (обманчиво простой) сценарий движения по тропе.

Нахождение равновесия по Нэшу в целом включает решение системы нелинейных неравенств. Это дорого с точки зрения вычислений.

во всех играх, кроме простейших, все компьютеры в мире не могли вычислить равновесие по Нэшу за время существования Вселенной. Следовательно, маловероятно, чтобы реальные рынки, моделируемые теоретиками игр, также сошлись на равновесии по Нэшу. - Константинос Даскалак

К счастью, на помощь приходит информатика. Он дает практические алгоритмы решения этих проблем. Во-первых, он переформулирует их, используя коррелированное равновесие. Коррелированное равновесие является более общим, чем равновесие по Нэшу. Несмотря на это, вычислить его проще в вычислительном отношении.

Нахождение коррелированных равновесий требует решения задачи линейного программирования. Для компьютеров это просто.

Для заинтересованного читателя, желающего копнуть глубже, рандомизированное приближение минимального сожаления кажется горячей областью интереса.

• Теоретики алгоритмических игр и теоретики-информатики выявляют алгоритмы, которые более практичны, чем те, которые традиционно используются некооперативной теорией игр и классической экономикой. Это имеет важные последствия как для людей, так и для автономных алгоритмических агентов.
• Социология, поведенческая психология, теория кооперативных игр и теория вычислений указывают на то, что для создания эффективных команд, состоящих из слишком человечных участников, вместо невидимой руки, нам нужен «невидимый хореограф».

• Также оказывается, что теоретики вычислительной техники показали, что маловероятно, что группа, состоящая из более чем нескольких человек, когда-либо поймет, как эффективно играть в эту игру - и если бы они это сделали, они бы быстро отказались от нее по ряду причин.
• Решения для этих игр чрезвычайно сложно найти и поддерживать, за исключением невероятных условий. Эти невероятные условия по сути требуют необычных способностей. Эти условия могут быть подходящими для нечеловеческих игроков, таких как корпорации, правительства или алгоритмы, но для большинства людей практически невозможно играть хорошо. В результате люди часто вовлекаются в игру, которая в конечном итоге становится хуже для всех участников.
• Вполне вероятно, что с помощью информационных инструментов люди могли бы координировать свои действия, имея полное представление об игре и выборе других игроков. Но когда знание несовершенное или частное, а выбор других игроков неизвестен, некооперативные алгоритмы могут с треском провалиться. Недостаточно предоставить игрокам-людям инструменты для сбора и обработки данных - игры слишком сложны для игроков-людей. Агенты, принимающие решения, должны быть всеведущими и неутомимыми.
• Теперь мы знаем больше о вычислительной сложности, связанной с вычислением сценариев, описанных в классической экономике. Оказывается, равновесие по Нэшу трудно найти и поддерживать, за исключением простейших случаев.

Когда модель мира в том виде, в каком мы ее знаем, наталкивается на ограничения, об этом может свидетельствовать парадокс, такой как социальная дилемма, возникающая в результате применения теории некооперативных игр к гражданскому обществу. Такие дилеммы возникают во многих подобных реальных сценариях.

Дилеммы

Большая часть действий по применению теории игр в реальном мире заключается в использовании некооперативной теории игр в сценариях с участием большого количества конкурирующих игроков. Хотя существует множество примеров реальных сценариев с участием небольшого числа игроков, которые отображаются в играх, используемых в теории игр, довольно легко представить сценарии, подобные тем, которые мы представляли для сценария пешеходной дорожки, где некооперативная игра теория становится громоздкой. Не только это, но и возникает множество очевидных парадоксов, когда классическая теория игр не только громоздка, но и дает худший результат, чем то, что мы ожидаем, когда в реальной жизни играют люди - так называемые нормальные люди.

• Дилемма волонтера разрешается альтруизмом.
• Игра на согласование разрешается по договоренности.
• В дилемме недобросовестного посетителя стратегия, продиктованная некооперативной теорией игр, делает всех хуже, чем если бы они коллективно следовали другой стратегии.
• Принудительные соглашения - типичное решение дилеммы заключенного в реальных сценариях.
• Стратегия равновесия Нэша - плохой предсказатель поведения людей в дилемме путешественника. Большинство людей не используют стратегии, основанные на чистом самоуважении, и, более того, стратегии, которые они действительно используют, являются оптимальными.
• Во многих повторяющихся играх стратегии равновесия по Нэшу приводят к результатам, известным как« распутывание информации », что приводит к различным дилеммам.

Теория кооперативных игр является относительно более гибкой для моделирования небольших групп игроков-людей, например, в сценариях социального бездельничанья.

Это захватывающие времена.

Это новый способ координации экономической деятельности с участием людей. Что бы ни случилось, это должно оказаться интересным.