Hola a todos. Hoy hablaremos con Doyne Farmer.
Doyne es profesor de matemáticas en la
Universidad de Oxford en Inglaterra y es el co-director del programa
de complejidad económica en el Instituto para el Nuevo Pensamiento Económico,
también en Oxford. Además, Doyne es profesor externo del Instituto de Santa Fe.
Doyne es un investgador prominente en tantas áreas que ya he perdido el registro.
Pero quizás más prominentemente, él es pionero en el estudio de dinámica
de sistemas y caos, en análisis de series de tiempo y en aplicar ideas
de sistemas complejos a la economía y al estudio de la evolución de tecnología.
Estoy segura de que hemos dejado algo fuera, pero de todos modos,
Bienvenido Doyne. Gracias.
Dejame preguntarte. Has estudiado la economía por mucho tiempo, aún cuando
tu formación es en física teórica.
En esta unidad hemos estudiado la auto- organización en varios sistemas.
En naturales y en la tecnología. ¿Dirías tú que la economía es un
sistema auto-organizado? Definitivamente
Diría que de hecho el pensamiento sobre la sistemas auto-organizados apareció
primero en la economía, cuando Adam Smith
escribió "La Riqeuza de las Naciones", él se
maravilló con la mano invisible, de tal
manera que las personas podían perseguir
sus propios intereses y aún así, de alguna manera, emergen cosas buenas para todos.
Él no lo puso en esos términos exactamente, pero esa es la idea básica.
Y eso fue en 1776.
Así que, en ceirta forma, él fue el primero en
realmente articular lo que un sistema complejo auto-organizado era.
¿crees que la economía tiene algo
en común con otros sistemas naturales que
hemos revisado como sistemas auto-organizados?
Sé que has estudiado el sistema inmune y un número de otros sistemas naturales.
¿Cuales son las cosas en común?
Bueno, las cosas en común es que tienes
entidades interactuando entre ellas
y blah blah blah.
Asi que, a ese nivel simple hay cosas en común, pero creo que
puedes ver lo que pasa en una economía
como un tipo de aprendizaje, muy similar
al aprendizaje que personas usan en computación usan. Es un tipo de
aprendizaje auto-organizado, donde cada individuo procesa su información
y toman una cierta cantidad de acciones
y comunican signos con otras personas
por medio de crisis, por medio del consumo, por medio de la producción,
oferta y demanda, y las fuerzas de esas cosas
están, en respuesta, alterando las variables
que todos ven y retroalimentan.
Creo que de hecho hya muchas cosas en común.
De hecho, en algunos modelos simples en
economía, terminas con cantidades que se
asemejan mucho a probabilidades en un algoritmo bayesiano actualizado.
Dimitry Cherkashin y yo escribimos un
artículo de un modelo simple de un tipo de
economía muy, muy simplificada, donde ocurre eso precisamente.
Comienzas con jugadores. Cada uno de ellos
está haciendo apuestas respecto de cuál será el estado del mundo
en la siguiente ronda, cuál será el
resultado de una carrera de caballos o de
lanzar una moneda al aire, para hacerlo realmente simple.
Y resulta que la dinámica de actualización bajo una apuesta de algoritmo para-mutual
es exactamente como eso, una actualización bayesiana.
Entonces el sistema convergiendo a un
estado final es cómo lo que esperarías de
un modelo de aprendizaje distributivo bajo un algoritmo bayesiano.
Hemos mirado unas colonias de hormigas y un poco de inmunología
y en todos esos tipos de sistemas biológicos
hay una especie de adaptación en la que
tenemos los componentes individuales,
pero, en cierto modo, todo el sistema
se adapta o mejora para fomentar la evolución de la entidad.
Entonces, ¿sucede eso en economía? ¿se dapta todo un sistema?
Sí, como en el ejemplo que recién te di,
todo el sistema se adapta porque el agente
con la estrategia que se asemeja más a
la realidad, es el que termina en el juego que te expliqué, con la maor cantidad de dinero.
En un modelo más realista de la economía,
ciertamente la economía se adapta en el tiempo.
Lo vemos década tras década. Mientras cambia
en la economía el conjunto de bienes que
producimos cambia, las cosas que consumimos cambian,
adaptando constantemente las condiciones
que están ahí en una manera auto-organizada y co-evolutiva,
tal como en los sistemas biológicos.
Creo que fue en 1990 que escribí
un artículo llamado "A Rosetta Stone for Connectionism",
en el que discutía modelos para redes
autocatalíticas, sistemas inmune, sistemas
de clasificación, redes neuronales.
De alguna manera sólo saludé la teoría
de juegos en ese tiempo, porque francamente
no la entendía tan bien como debía haberla entendido en ese entonces.
Pero si tuviese que actualizar ese artículo, definitivamente le añadiría
teoría de juegos. De hecho, puede verse
como el marco general sobre el cual
descansan todas las cosas.
Y la teoría de juegos está detrás de la mayoría de modelos económicos, en
los que tienes actores que van detrás de sus propios objetivos, tratando
de hacerlo mejor ya sea cooperando o compitiendo.
Hay toda una rama de teoría de juegos que es cooperativa que dice, okey,
asumamos que estamos jugando en equipo, ¿cómo cooperamos mejor?
Dentro de los confines de cada tipo de teoría de juegos, creo que podrías
construir sobre esas analogías y ellas,
a cambio, referirse de nuevo a cosas como todo desde el origen de la vida
hasta el sistema inmine, en algún nivel a colonias de hormigas y así.
si las haces los suficientemente elaboradas.
Okey. Déjame cambiar un poco de tema y preguntar cómo un físico como tú
terminó estudiando economía? y también cómo la física o ideas de la física
contribuyen a la economía.
Bueno, responderé a esa pregunta de dos maneras.
La primer es, como muchas cosas, el curso
de mi carrera es conducido de manera importante por la probabilidad
y la circunstancia. Cuando era un estudiante de grado, mi amigo
dijo "hey, apuesto que podemos averiguar como predecir una ruleta usando
leyes de la física". Y eso encencdió parte de mi carrera,
donde me convertí en una persona cuya carrera se ha basado
en desafíos o tratando de predecir cosas que otras personas dirían
que no sería capaz de predecir. Cuando estaba haciendo análisis de series
de tiempo, daba charlas de resultados de series de tiempo que realizamos en
edades de hielo y manchas solares y fluidos.
Y algún payaso siempre decía, ¿has tratado de aplicar esto al mercado de valores?
En cierto sentido me terminó cansando eso así que renuncié a mi trabajo
en Los Alamos y comencé una campaña para predecir el mercado de valores.
Hice eso por ocho años hasta que mostramos que realmente podíamos
predecir mercados de valores, aunque no precisamente con las mismas
técnicas que usaba en ese tiempo para edades de hielo y manchas solares,
pero esa es una larga historia. Y luego cuando emergí de mi trabajo de ocho
años en el desierto de la actividad comercial
decidí volver a los sistemas complejos y figuré que debía usar el dominio
de conocimiento que gané en mercados financieros y economías
que fue estimulado por el hecho de que me encontraba leyendo artículos de
economía que me había llevado más profundo como resultado de hacer eso
y me percaté que realmente no creía en los paradigmas que ellos utilizaban, asi que
usando lo establecido por Steven Weinberg de que uno debería nadar en aguas abiertas,
es decir, ir a lugares donde los problemas no está resueltos,
pensé, bueno, necesito hacer, quiero hacer, sistemas complejos, pero en
un dominio donde pueda sacar ventaja del conocimiento que adquirí
en mi tiempo haciendo predicciones así que me enfoqué en la economía.
No completamente consciente de la ferocidad de la contrapresión social
que sufriría de parte de economistas, como resultado de tratar de sugerir
que ellos debían usar metodologías diferentes y hacer preguntas diferentes
y tratar de hacer esas preguntas de manera diferente a como las habían hecho.
¿Así que en qué crees que la física puede aportar a la economía?
Creo que contribuye principalmente en un punto de vista distinto, una
epistemología diferente, una noción diferente respecto de qué es una
pregunta interesante, de cómo debiése uno resolver esas preguntas,
y cómo parecería una buena respuesta.
Me han impactado los más de diez años en los que he interactuado
con economistas, algunas veces muy cordialmente y otras más confrontacionales
Me han impactado las diferencias antropológicas del campo.
Cuánto me he dado cuenta de lo mucho que me lavaron el cerebro
para pensar de cierta forma mientras estaba en la escuela de grado
y lo que esos tipos, que estudiaron economía, fueron lavados de cerebro
de una manera distinta.
O quizás todo es parte de un proceso de auto-selección,
en el que ellos se mismos se eligieron
para cursar estudios de grado en economía,
como yo me seleccioné a mi mismo para estudiar física.
Pero creo que ciertas colaboraciones
con economistas pueden ser muy productivas.
Creo que pensar el mundo de manera diferente es una
buena cosa, y que te permite contribuir haciendo que otras personas
escuchen lo que tienes que decir.
¿Qué es esto llamado economía compleja?
La economía compleja (complexity economics) creo que está
utilizando la mentalidad, los métodos y el punto de vista
que tenemos en sistemas complejos aplicados a la economía.
Es verdad que Adam Smith empezó todo
pero la evolución intelectual del campo ha divergido sustancialmente
desde eso que es lo más representativo de sistemas complejos,
que creo que es una mixtura de física, ciencias computacionales,
biología y ciencias de otras cosas, pero la economía no está bien representada.
En sistemas complejos tenemos una visión del mundo en la que
tienes que pensar en reglas o leyes de niveles de interaccion bajos,
pensar en las entidades interactuando entre ellas, necesitas capturar
los elementos cruciales de las relaciones estructurales entre
las entidades, asi que si hablas de un ecosistema, la naturaleza del ambiente,
la naturaleza de la forma en que los organismos viven en ese ambiente
realmente importa y debes ponerle suficiente realismo a eso,
para hacerlo relevante para el mundo real
y no deberías temerle a la simulación.
Ok. Esa era mi siguiente pregunta.
Sí, los economistas, en mi opinión general, no se han percatado
ni remotamente del poder de la simulación y
debido al énfasis en pruebas matemáticas
ellos en general pueden estilizar excesivamente
modelos que fallan en capturar elementos clave del mundo real.
Esos son un poco los puntos clave de las diferencias
intelectuales que tengo con muchos de ellos.
No todos por supuesto. hay una minoría
de economistas, pero el otro 95% sigue la corriente principal.
Has argumentado duramente a favor del
modelamiento basado en agentes en economía.
¿Podrías decir por qué crees que es un buen enfoque?
Creo que por las razones que di,
es al final del día imperativo que los agentes económicos
pueden existir en un mundo que contenga las propiedades
institucionales clave que son importantes en el mundo real.
Entonces si queremos entender las crisis
de 2007, 2008 y en adelante, realmente
debemos tener instituciones como bancos que puedan fallar, que puedan
ser defectuosos, tenemos que tener casas de mercado, tenemos que
tener esas cosas. Las dinámicas de modelos estocásticos de equilibrio que eran
prevalentes en 2007 no tenían estas propiedades.
Ahora hay serios esfuerzos en economía para incorporarlos,
y esos modelos pueden jugar un rol importante si son realistas en
asuntos clave.
Entonces, ¿ves la modelación basada en agentes como
un marcador de posición para una matemáticas más avanzada
que más adelante podríamos, eventualmente, usar
sin la simulación, o es algo que siempre será escencial?
Creo que siempre será esencial, pero déjame
intentar clarificar mi respuesta.
En primer lugar, la economía existente
usa matemáticas muy sofisticadas.
Así que no se trata de qué tan sofisticada es la matemática, sino si con esa
matemática podemos hacer algo relevante
por los elementos clave del mundo que intentamos capturar.
ok. Entonces reemplazaré lo que dije
por "matemáticas más relevantes".
Si, creo que hay un ciclo por el que uno pasa
y por el que uno debiese pasar, en el
alternas entre hacer modelos basado en agentes que pueden tener algún
nivel de realismo y luego retroceder desde
ahí y preguntarse por los elementos clave y ver si se pueden hacer modelos
más simples que capturen las propiedades clave que permitan obtener un
entendimiento claro de lo que sucede.
Creo que uno puede ir oscilando entre esos dos puntos.
Puedes, en el curso de la formulación de tu modelo simplificado,
percatarte de algo que se te ha escapado,
que no has considerado o que puedes incorporar de otra manera,
puedes extraer la esencia de lo que está sucediendo y
cambiar la forma en la que estas pensando tu modelo basado en agentes.
Es un poco como, si miras el estudio de turbulencias de fluidos,
que es un campo donde hay una importante alternación entre
experimentos, simulación y modelos matemáticos simplificados,
y esos tres campos aprenden entre ellos.
Nosotros, a propósito, estamos tratando de
incorporar experimentos como parte de lo que hacemos en
los softwares que hemos escrito en el proyecto de crisis,
tenemos la habilidad de hechar a correr experimentos económicos
y desenchufar cualquiera de los agentes algoritmicos,
reemplezar ese agente algoritmico con una persona y luego ver qué
decisiones toma y en el contexto
construir todos los otros algoritmo de nuestra configuración.
Así que tenemos un grupo en Amsterdam
que actualmente está haciendo experimentos
en estos términos, guiados por Chris Thomas.
Así que intentamos hacer todo lo que podemos para calibrar
los modelos de la manera más realista posible.
Una crítica que ha surgido sobre los modelos basado en agentes,
es que pueden seguir incorporando cosas
hasta que igualen la información empírica y
se vuelve algo hiper-cíclico...
no, no es hiper-cíclico, ¿cómo lo llamaríamos?
Si, la simulación representa la realidad en detalle, pero no entrega
ninguna abstracción buena respecto de qué es lo que sucede,
pero sólo dejame decir que si pudiésemos hacer eso en economía
diría aleluya, gloria, ¿sabes? estaría encantado, porque
estamos lejos de poder hacer eso.
Y si pudiésemos, podriamos correr cosas al doble de velocidad,
realizar estudios de políticas y hacer predicciones que ahora
no podemos hacer. Sería extremadamente útil.
Segundo, si pudiésemos....
...en 2001, y preguntar cuáles son
las propiedades fundamentales del modelo que realmente nos
entregan la esencia de los resultados
y si en el curso de desenchufar esos
componentes aprenderíamos mucho de la economía real.
Podriamos reemplazar cosas con versiones
estilizadas, idiotizadas, toda clase de
experimentos. Si pudiesemos hacer eso
estaríamos con casi todo el camino listo.
Dejame hacerte una última pregunta.
Es, ¿En qué estás trabajando que te tenga emocionado estos días?
Creo que, si hablamos de estos días, probablemente
lo que me tiene más emocionado es un
proyecto que trabajamos con James McNerney y Francesco Caravelli
en el que tratamos de pensar en la economía como,
digamos con hartas ideas de la ecología,
y pensar en la estructura de la economía
y tratar de comprender algo que
vemos como anecdótico, que algunas partes, algunas cosas,
parecieran no estar volviéndose sistemáticamente
más baratas en el tiempo, como los recursos naturales.
Carbón, petróleo, gas natural, hierro, cobre, muchas cosas más
que son recursos naturales cuestan lo
mismo ahora que en 1900.
En contraste, los computadores como
los conocemos son mucho más baratos,
como por el factor de un billón.
Y sin mencionar el rendimiento.
Las celdas fotovoltaicas han caido por un
factor de 100 en precio desde que fueron
introducidas en los cincuenta, de una
manera muy estable y sistemática.
La agricultura y la comida se han vuelto
dramáticamente más baratas.
pero algunas de estas cosas como
el petróleo porfiadamente han mantenido su alto precio.
Así que tenemos una hipótesis para eso.
Creemos que se debe a que la economía
crece añadiendo niveles tróficos,
debiése pensarse en ellos como en una cadena alimenticia,
y en algunas áreas de la economía
estos niveles tróficos son muy profundos.
Así que teníamos una teoría, pero quizás
no debería dar muchos detalles, pero usando
esas ideas creemos que podemos explicar
por qué algunas cosas como computadores
mejoraron mucho más rápido que otras
cosas comoel precio del petróleo, y creemos
que es importante pensar en cómo
lidiamos con el calentamiento global
porque sugiere que algunas tecnologías energéticas
como las celdas fotovoltaicas están en una
trayectoria en las que sus precios disminuyen
mientras otros recursos como el carbón
o la energía nuclear, por razones que no comprendemos - el carbón creo
que lo entendemos pero no en el caso de la energía nuclear -
no parecen estar en esa trayectoria.
Entonces creemos que si estamos haciendo
apuestas sobre el futuro, deberiamos hacer apuestas más pesadas
que personas implementando paneles solares.
Muy bien. Bueno muchas gracias. Esto ha sido realmente
una conversación maravillosa.
Bueno. Gracias Melanie, también lo pase bien.