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 ------------ 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.