Olá pessoal. Hoje estavos conversando com Doyne Farmer.
Doyne é Professor de Matemática na Universidade
de Oxford, na Inglaterra e é co-diretor do programa
complexidade e economia no Instituto para o Novo Pensamento Econômico, também em Oxford
Doyne também é professor no Instituto Santa Fe
Doyne é um cientista proeminente em tantas áreas que eu já perdi a conta.
Mas, talvez, mais importante, é que foi um pioneiro
no estudo de cáos e sistemas dinâmicos, e na análise
de séries temporais e na aplicação de ideias de sistemas complexos
na economia e também no estudo da evolução da tecnologia. E eu tenho certeza de que esqueci de mencionar algo.
De qualquer forma, seja bem-vindo Doyne. Obrigado.
Deixe-me perguntar, você tem estudado economia há muito tempo, mesmo que a sua formação
seja em física teórica
Nesta unidade, estamos estudando a auto-organização em vários sistemas
na natureza e na tecnologia. Você diria que a economia é um
sistema auto-organizado? Com certeza.
Eu diria que o pensamento sobre sistemas auto-organizados
veio primeiro da economia, quando Adam Smith
escreveu "A Riqueza das Nações", ele se maravilhou
com a mão invisível, quando as pessoas
podem perseguir seus interesses pessoais, e mesmo assim
de alguma forma, surgem coisas que são boas para todos.
Ele não escreveu exatamente com estas palavras, mas esta é a ideia básica.
E isso foi em 1776
De certo modo, ele foi a primeira pessoa a realmente articular
a essência de um sistema auto-organizado complexo
Você imagina que
a economia tenha algo em comum com outros sistemas na natureza que nós
vemos como sistemas auto-organizados? Eu sei que você estudou
o sistema imunológico e uma série de sistemas na natureza.
O que eles têm em comum? Bem, em comum
eles têm elementos
interagindo através de interações com cada um
e blah blah blah, então
neste nível simples há similaridades, mas Eu penso que você pode
ver o que acontece na economia
como uma forma de aprendizado, muito semelhante a como pessoas
em aprendizado de máquina aprendem--uma forma auto-organizada de aprendizagem
onde cada indivíduo está processando a sua informação
e agindo de certa forma
e comunicando sinais para outras pessoas através de
crises, através do consumo, através da
oferta e procura da produção, e as forças destas coisas
por sua vez, alterando as variáveis que todos veem
e retroalimentando, então
eu acho que, realmente,
há muitas similaridades. Na verdade,
em alguns modelos econômicos simples, você termina
com valores tais como a riqueza de uma pessoa parecendo
exatamente como a probabilidade num
algoritmo de atualização Bayesiano. Dmitriy Cherkashin
e eu escrevemos um artigo sobre um modelo simples
um tipo de economia muito, muito simplificada, onde exatamente isso acontece.
Você começa com jogadores. Cada um dos jogadores está apostando acerca
do estado do mundo
na próxima rodada. Qual será o resultado
de uma corrida de cavalos ou lançamento de uma moeda, para fazer isso de forma bem simples.
O resultado é que a dinâmica de atualização da riqueza, sob
um algoritmo de aposta paramútua clássica
é exatamente assim, com a atualização Bayesiana.
Desta forma, o sistema convergindo para um estado final é exatamente
como você esperaria num modelo
de aprendizado distribuído, sob um algoritmo Bayesiano.
Então olhamos algumas
colônias de formigas e olhamos
um pouco a imunologia, e em todos esses tipos de sistemas
sistemas biológico, há adaptação, onde temos componentes
individuais, mas o sistema todo, de certa maneira se adapta
ou melhora para promover
a evolução da entidade. Então, isso acontece
na economia? Todo o sistema se adapta de certa maneira?
Sim. No exemplo que eu acabei de dar, o sistema todo se adapta porque
o agente
com a estratégia mais próxima da realidade
é aquele que, no pequeno jogo que eu mencionei,
tem todo o dinheiro-- num modelo mais realista da economia
certamente a economia está adaptando com o tempo.
Nós vemos isso de década a década.
À medida que a economia muda, os bens que produzimos mudam
e o que consumimos muda, numa adaptação constante
das condições ali presentes e
numa co-evolução auto-organizada, da mesma maneira
que sistemas biológicos. Eu acho que foi em
1990 que eu escrevi um artigo chamado a Pedra Rosetta
do Conexionismo, onde discuti
modelos para redes autocatalíticas,
sistema imunológico, sistema de classificação, redes neurais, eu meio que
ignorei a teoria dos jogos naquele momento, porque, francamente, eu não
entendia teoria dos jogos tão bem quanto eu deveria naquela época.
Mas, se eu fosse atualizar o artigo, eu adcionaria teoria dos jogos
e ela se encaixa--na verdade, ela pode ser vista
como o quadro geral no qual todas essas coisas se encaixam.
E a teoria dos jogos está na base
da maioria dos modelos econômicos, onde você tem atores que
estão agindo de acordo com seus propósitos próprios, tentando se dar melhor
de forma competitiva ou cooperativa. Há
toda uma linha de teoria dos jogos, que é a teoria dos jogos cooperativa que diz tudo bem, vamos assumir
que estamos jogando num time, qual é a melhor forma de cooperação?
Dentro do escopo de cada tipo de teoria dos jogos, eu acho que você poderia
muito bem partir destas analogias e
estas analogias se relacionam de volta com coisas
tudo desde a origem da vida até sistema imunológico
em certo nível colônias de formigas etc, se você as fez de forma suficientemente elaborada.
Bem, deixe-me mudar de assunto um pouco e perguntar
como você, como físico, acabou estudando economia?
E também, como a física, ou ideias da física, contribuem para
a ciência econômica?
Bem, eu posso responder essa pergunta de duas maneiras. A primeira, como muitas coisas
o curso da minha carreira é movido pelo acaso e circunstâncias
Quando eu era um estudante de graduação, meu amigo
disse, ei, eu aposto que nós poderíamos prever o resultado da roleta usando as leis da física
e isso me colocou num curso na minha carreira
onde eu me tornei alguém cuja carreira
foi baseada nos desafios de tentar prever coisas que as pessoas diziam que eu não seria
capaz de prever. Quando eu estava fazendo a análise de séries temporais
eu fazia palestras sobre o resultado
de séries temporais que tínhamos de períodos glaciais e manchas solares e fluídos
E algum palhaço sempre dizia, você tento aplicar isso
na bolsa? Eu enjooei de ouvir isso
e então deixei meu trabalho em Los Alamos, e criei uma empresa para prever o mercado de ações
e eu fiz isso por oito anos até que mostramos que realmente podíamos prever o mercado de ações
apesar de não ser com as mesmas técnicas que eu estava usando naquela época
para períodos glaciais e manchas solares, mas essa é uma longa história
e então, quando eu emergi dos meus oito anos na selva
da atividade comercial, eu decidi voltar
para sistemas complexos, e eu cheguei à conclusão de que eu deveria fazer uso do conhecimento desenvolvido
no aprendizado sobre mercados financeiros e economia e que
foi estimulado pelo fato de que eu lia artigos sobre economia
e a medida que eu me aprofundava, eu constatava
que eu não acreditava nos paradigmas que eles estavam usando, então
seguindo o dizer de Steven Weinberg que devemos nadar em
águas abertas, isto é, ir para lugares onde os problemas não estão resolvidos,
eu pensei, bem, eu tenho que-- eu quero trabalhar
com sistemas complexos, mas numa área onde eu possa usar
o conhecimento desenvolvido na minha empresa de previsões
e então eu fui pra economia.
Sem me dar conta da feroz
contrapressão social
que eu sofreria de economistas como resultado de tentar sugerir
que eles usassem metodologias diferentes e fizessem questionamentos diferentes
e questionamentos de uma forma diferente do que eles já estavam fazendo.
Então, o que você acha que a física pode contribuir para a ciência econômica?
Bem, eu acho que principalmente por oferecer um ponto de vista
diferente, uma epistemologia diferente. Uma noção diferente
do que é uma pergunta interessante, como
se deveria solucionar uma questão, e o que uma boa resposta deve parecer
quando você terminar. Eu estou chocado
com a minha mais de década de
interação com economistas
algumas vezes cordial, algumas vezes com um pouco de confrontação
Eu estou chocado com a diferença
que a antropologia faz nesse campo.
O quanto eu percebo que sofri uma lavagem cerebral para pensar
de uma certa maneira quando eu estava na graduação e esses caras
que vocês conhecem, que fizeram graduação em economia, sofreram
uma lavagem cerebral de um outro jeito, ou talvez seja parcialmente
um processo de auto-seleção, no qual
eles se selecionaram pra estudar economia e eu me selecionei
para estudar física. Mas eu acho que
eu tenho muitas colaborações com economistas, e elas são muito
produtivas--Eu acho que pensar o mundo de forma diferente é uma coisa boa
e permite que você contribua, desde que você faça os outros
ouvirem o que você tem a dizer, quando você termina.
O que é essa coisa chamada de complexidade e economia?
Então, complexidade e economia é o uso
da atitude mental, métodos e
ponto de vista que você tem em sistemas complexos e aplicar isso na ciência econômica.
E, enquanto é verdade que Adam Smith iniciou tudo,
a evolução intelectual do campo
divergiu substancialmente dessa
origem e é mais representativa em sistemas complexos, os quais eu acho
que são uma mistura de física,
ciência da computação, biologia,
ciência cognitiva e outras coisas. Mas economia
não está bem representada.
Em sistemas complexos, temos uma visão
do que o mundo é e o que você precisa pensar
para criar regras para o que as intererações de baixo nível são.
Você precisa pensar como as entidades interagem. Você precisa
capturar os elementos cruciais de
relações estruturais entre entidades, então
se você está falando sobre um ecossistema
a natureza do ambiente, a natureza da
forma como os organismos vivem no ambiente realmente importam
e você tem que por realismo suficiente para fazer isso relevante no mundo real.
E você não deveria temer a simulação.
Bem, isso foi minha próxima pergunta. Sim, economistas
não conseguiram, na opinião geral,
chegar nem perto de perceber o poder da simulação
e por causa da ênfase nas
provas matemáticas e
eles criaram em geral métodos
excessivamente estilizados and que falham em captar elementos chave
do mundo real. Então, essa é
uma diferença nos elementos chave
no mínimo a diferença de ponto de vista intelectual que eu acho que eu tenho
com a maioria deles. Não todos, é claro. Há muitos economistas que são
a minoria dos economistas e que pensam diferente. 95%
seguem o pensamento principal.
Então, você defendeu fortemente o uso de modelagem baseada no agente
na economio. Você poderoa falar um pouco por que você pensa que esta é uma boa abordagem?
Eu acho que apenas pelas razões que eu dei
No final, é imperativo
que os agentes econômicos possam
existir num mundo que contenha os recursos institucionais chave
que são tão importantes no mundo real
Desse modo, se queremos entender a crise
de 2007-2008 em diante, e estamos ainda tateando
de certa forma, nós realmente temos
que ter instituições como bancos
que podem falhar, podem deixar de pagar
nós temos que ter mercados imobiliários, nós temos que ter
essas coisas lá. Os modelos de equilíbrio estocástico dinâmico
que eram prevalentes em 2007-8 não tinham essas
características. Há -- é um
esforço muito sério em economia colocá-los agora, mas
e enquanto eu penso
que esses modelos podem ter um papel útil, eu acho que para realmente usar esses modelos
realistas em áreas chave, nós realmente temos que usar modelagem baseada no agente.
Então você vê a modelagem baseada no agente
como uma espécie de espaço reservado para matemática mais avançada
nós seremos capazes de eventualmente dispensarmos o uso de simulação, ou é algo que
é essencial, que sempre será essencial?
Eu acho que sempre será essencial, mas
deixe-me tentar clarificar a minha resposta. Em primeiro lugar,
a ciência econômica existente usa matemática relativamente sofisticada. Então não é
o quão sofisticada é a matemática. O importante é
se a matemática que somos capazes de usar é realmente relevante e tem as caracteríticas chave
do mundo que estamos tentando captar. Ok, substitua
o que eu disse com matemática mais relevante.
Eu acho que há um ciclo que completamos, e que devemos completar, onde
você alterna entre fazer
modelos baseados no agente que podem ter um certo grau de realismo
neles, e então dar um passo atrás e então perguntar quais são as caracterísitcas chave
desses modelos, podemos fazer modelos mais simples que captem
as características essenciais que nos dão um entendimento
mais claro do que acontece. Eu acho que se deve dar passos a frente e passos atrás
entre esses pontos de vista. Você pode, no caminho de formular
um modelo simplificado, chegar à conclusão que você está sentindo falta no seu modelo de modelagem baseada no agente
e pô-la lá, ou pô-la de uma forma diferente. Você pode
extrair a essência do que está acontecendo e mudar a forma como você pensa no seu modelo baseado no agente.
É um pouco como olhar o
estudo de turbulência em fluidos hoje. Turbulência
em fluidos é um campo onde se alternam bastante
experimentos, simulações, e modelos
matemáticos simplificados. E todos os três campos
aprendem entre si. Nós, inclusive, estamos
também tentando incorporar experimentos como parte do que fazemos
em software que escrevemos no
projeto de crise, nós temos a capacidade de rodar experimentos
econômicos e desligar qualquer dos agentes algorítmicos do modelo,
trocar os agentes algorítmicos com uma pessoa ou
grupo de pessoas, e ver quais decisões eles tomam, e
no contexto construir todos os outros agentes algorítmicos na
definição do modelo. Então, nós temos um grupo em Amsterdam que está rodando experimentos
nessa linha, liderados por----.
Estamos tentando fazer tudo
que podemos para tentar calibrar os modelos da maneira mais realista
possível.
Uma crítica que tem sido feita ao modelos baseados em agente muito detalhados
é que você pode ir acrescentando coisas, mais e mais, até
que você chegue aos valores, aos dados empíricos.
e você chega a um tipo de hiperciclo
não hiperciclo, o que você chama?
Certo. Simulação que representa realidade
e detalhe, mas não lhe dá realmente nenhuma abstração clara
acerca do que realmente está acontecendo. Bem,
deixe-me falar, se pudéssemos fazer isso em economia, eu diria aleluia,
glória, irmão, eu sofreria cócegas.
Porque nós estamos longe de sermos capazes disso, e se pudéssemos fazer isso
então poderíamos rodar as coisas no dobro da velocidade e
rodar estudos de políticas e fazer previsões
condicionais, que não podemos fazer agora, e isso seria extremamente útil.
Em segundo lugar, se nós fôssemos capazes
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em 2001, e perguntando quais são as características chave
do nosso modelo que realmente nos dão a essência dos resultados
e no curso de desligar esses componentes, nós poderíamos aprender
muito a respeito da economia real. E nós poderíamos
substituir coisas com versões estilizadas, simplificadas, e nós poderíamos fazer
todo o tipo de experimentos. Então, se um dia pudéssemos alcançar
esse ponto de partida, teríamos percorrido a maior parte do caminho,
na minha opinião. OK, deixe-me perguntar uma última questão, com o que
você está trabalhando ultimamente que lhe deixa realmente excitado?
Eu acho que, se você está falando sobre
este mês ou estes dias,
provavelmente a coisa mais excitante
é um projeto que estou tocando com James McNerney e Francesco Caravelli
onde estamos tentando pensar sobre
a economia como um --
vamos dizer trazer um monte de ideias da ecologia
e pensar a respeito da estrutura da economia
e tentar entender algo que nós
vimos informalmente, que é que algumas coisas
são-- não parecem estar se tornando sistematicamente mais baratas
ao longo do tempo, tais como os recursos naturais. Carvão, petróleo, gás natural,
ferro, cobre,
muitas e muitas coisas que olhamos
são recursos naturais que custam mais ou menos o mesmo
que custavam em 1900. De forma oposta,
computadores estão muito mais baratos,
por um fator de um bilhão. Comparados com 1900?
Comparados com 1900.
Isso sem mencionar o desempenho.
Célular fotovoltaicas tiveram um preço reduzido por um fator
de 100 desde que foram introduzidas nos anos 50
de uma forma constante e sistemática
Agricultura, alimentos se tornaram
dramaticamente mais baratos.
Mas algumas dessas coisas, teimosamente, como o petróleo
teimosamente continuaram com preços altos. Nós temos uma teoria
para isso, onde pensamos que a economia cresce
adcionando níveis tróficos
e que deveríamos ver as coisas de forma semelhante a cadeias alimentares
em ecologia e em algumas áreas da economia estes
níveis tróficos são bem profundos, e nós
temos uma ideia, uma teoria--talvez eu não deveria dar os detalhes--
mas nós pensamos que usando essas ideias nós possamos ser capazes
de explicar porque algumas coisas como computadores melhoram
muito mais rápido que outras como o preço do petróleo
e achamos que isso é importante para pensar
como iremos lidar com aquecimento global, porque
isso sugere que algumas tecnologias na área de energia, como células fotovoltaicas
estão numa trajetória onde os preços estão ficando mais e mais baratos,
enquanto que eu outras como carvão ou
energia nuclear
por razões que não entendemos,
carvão nós entendemos. Energia nuclear não entendemos. Elas não parecem seguir essa trajetória.
Então, nós pensamos que se formos apostar no futuro, deveríamos fazer apostas mais pesadas
do que as pessoas estão fazendo em energia solar.
Bem, excelente. Obrigado. Esta foi uma conversa
maravilhosa. Obrigado, Melanie. Eu me diverti, também.