Как научиться решать задачи по экономической теории


Решение задач по экономической теории с примерами онлайн

Решение задач по экономической теории с примерами онлайн

 

Если у вас нету времени выполнить задачи по экономической теории вы всегда можете попросить меня, вам нужно написать мне, и я вам помогу онлайн или в срок 1-3 дня всё зависит что там у вас за работа, вдруг она огромная! Чуть ниже размещён теоретический и практический материал, который вам поможет сделать работу если у вас много свободного времени и желания!

 

Возможно, вас также заинтересует эта ссылка:

 

Предмет экономической теории — это исследование отношений между людьми по поводу производства, распределения, обмена и потребления материальных благ и услуг.

Вся энергетика экономической теории направлена на эффективное использование редких ресурсов с целью удовлетворения безграничных потребностей. Чрезвычайно важно усвоить следующее положение: экономическую теорию интересует не обособленная, или индивидуальная, жизнь того или иного человека, а поведение всех людей, вместе взятых, причем в системе общественных производственных отношений.

Задача экономической теории, или экономического анализа, заключается в том, чтобы привести в систему и обобщить факты и, в конечном итоге, внести порядок и смысл в набор фактов, связывая их воедино, устанавливая надлежащие взаимосвязи между ними и выводя из них определенные обобщения. Теория без фактов — пуста, но факты без теории бессмысленны.

Принципы и теории представляют собой содержательные обобщения, основанные на анализе фактов, но, в свою очередь, и факты служат постоянной проверкой правильности уже установленных принципов. Факты, т. е. реальное поведение индивидов и институтов в процессе производства, обмена и потребления товаров и услуг, со временем изменяются. Поэтому необходимо постоянно сверять существующие принципы и теории с изменяющейся экономической средой.

Методология исследования экономических процессов. Специфика и широта предмета экономических теорий предполагает специфику методологии и методов исследования изучаемых объектов. Методология — это общий подход к изучению экономических явлений, основанный на особых принципах построения и способах познания. Он может быть субъективным, диалектико-материалистическим, эмпирическим, рационалистическим.

В настоящее время в науке господствует рационалистический подход к изучению экономических процессов, предполагающий познание объективных законов экономической цивилизации на основе целостного исследования экономической системы независимо от классового состава общества.

Методология основывается на методах. Метод — это совокупность приемов и операций теоретического и практического исследования экономических явлений. Он позволяет привести в систему набор событий и фактов, установить между ними связи и на этой основе выявить направления и тенденции их развития. Одним из основных методов экономической науки является диалектический метод — общий для всех фундаментальных наук метод познания, который подробно описывается и изучается в курсе философии. Суть его применительно к экономике состоит в следующем. Хозяйственная жизнь, экономическая деятельность людей рассматриваются в их непрерывном развитии. Из множества конкретных фактов, эпизодов, событий выделяются наиболее типичные, присущие данной экономической системе. Их исследование позволяет понять смысл и содержание событий и фактов, внутреннюю логическую связь между ними, а также направления развития самой экономической системы. Другим методом, часто применяемым в экономических исследованиях, является метод научной абстракции.

Он предполагает, что из всего спектра характеристик, дающих представление об объекте исследования, выделяются главные, постоянные, сущностные (типичные) черты. Отвлекаясь от всего частного, временного, случайного, исследователь получает возможность не только более точно описать содержание объекта, но и выявить закономерности его развития.

Абстрагируясь от второстепенного, исследователь обосновывает научные категории, т.е. понятия, выражающие главные — отдельные или обобщенные — характеристики экономического процесса или явления как объекта своего исследования. Высшая ступень научной абстракции — выявление, формулировка и по возможности математическая формализация экономического закона, раскрывающего сущность объекта, его наиболее устойчивые внутренние и внешние связи.

Важное место в исследовании хозяйственной жизни общества занимает принцип единства исторического и логического. Он предполагает, что исследуются не только логическая взаимосвязь и динамическое взаимодействие элементов системы, но и тот факт, что каждый из них исторически развивается и изменяется.

Составными частями метода экономических теорий являются анализ и синтез. Как мы знаем, экономические отношения между людьми образуют сложную систему. Один из приемов ее исследования — разложение системы на отдельные составные части и изучение каждой из них в отдельности. Достигается это с помощью анализа. Он может быть позитивным или нормативным.

Позитивный анализ означает изучение экономических явлений и субъектов такими, какими они предстали перед исследователем. Сбор, описание, анализ статистических данных и экономических фактов происходят без их оценки: хороши они или плохи, достаточны или недостаточны и т.п. Позитивный анализ объективной действительности как метод познания одинаков для всех наук — общественных и естественных.

Нормативный анализ — это исследование с позиций уже имеющегося теоретического или практического представления о том, как должны осуществляться экономические процессы в определенных условиях. Этот метод включает в себя оценки определенных явлений, отмечает отклонения от нормы, например очень высокий уровень инфляции, недопустимо низкие темпы роста производства, несправедливое распределение доходов и т.п. Для получения целостной картины об изучаемой системе исследованные при помощи анализа элементы соединяются в единое целое — так посредством синтеза исследователь получает общее представление об изучаемом явлении.

  • В современной экономической науке широко используется функциональный анализ, поскольку изучаемые объекты, как правило, находятся в определенной зависимости между собой. Если одна переменная величина, например рыночный спрос, зависит от другой переменной величины, например цены товара, то налицо функциональная зависимость между ними. При снижении цены товара величина спроса на него, или количество продаж, при прочих равных условиях возрастает. Спрос есть функция цены, а цена выступает независимой переменной, или аргументом. Выражение «при прочих равных условиях» означает, что в данном случае рассматривается влияние на спрос только одного фактора — цены, а все другие факторы (неценовые), как, например, изменение денежных доходов населения или воздействие рекламы на покупателей, не учитываются.

Одним из современных методов исследования и прогнозирования экономических процессов является экономико-математическое моделирование. Оно позволяет в виде математических формул представить состояние экономики, варианты развития, оценить и сопоставить затраты по разным вариантам и представить прогнозные результаты и неизбежные следствия того или иного выбора.

Методом проверки определенных теоретических концепций или поиска наиболее эффективных путей развития фирмы, отрасли, региона выступают экономические эксперименты на микро- и макроуровнях. Важно осуществлять их в строго регламентированных, разумных пределах, когда проверяемые модели органически вписываются в действующую экономическую среду, а не ломают исторически развившиеся и нормально функционирующие социально-экономические связи.

Основные функции экономической теории. Используя рассмотренные методы, экономическая теория выполняет свои основные функции — познавательную, методологическую, практическую. Познавательная функция экономической теории состоит в исследовании, изучении объективной реальности, в данном случае — экономической жизни общества на определенном его этапе, в познании и характеристике законов функционирования экономических систем, причин и условий их зарождения и развития.

Являясь фундаментальными науками, экономические теории выступают методологической основой для всех прикладных экономических наук, таких как экономика промышленного предприятия, экономика сельского хозяйства, финансовый менеджмент, логистика и т.д. В этом проявляется методологическая функция экономических теорий. Практическую функцию экономические теории выполняют во взаимодействии с экономической политикой. Получая социальный заказ, они формулируют и раскрывают суть экономических проблем, с которыми сталкивается страна, отрасль, фирма, показывают пути и необходимые ресурсы для их преодоления и тем самым выступают теоретической основой экономической политики.

 

Возможно, вас также заинтересует эта ссылка:

 

Решение задач с примерами

 

Задача 1

В экономике производится два товара с использованием двух факторов производства (труда и капитала). Одна единица труда может произвести 4 единицы или 10 единиц или любую их линейную комбинацию. Одна единица капитала может произвести 8 единиц или 4 единицы или любую их линейную комбинацию. Всего имеется 100 единиц труда и 200 единиц капитала.

  • a) Постройте кривую производственных возможностей, определите альтернативные издержки производства 1400-й единицы 1600-й единицы
  • b) Если бы произошло изменение производительности труда в два раза в производстве обоих товаров, как изменился бы вид КПВ? Определите альтернативные издержки производства 1400-й единицы ; 1600-й единицы в этом случае.
Решение:

а) 100 единиц труда могут произвести 400 единиц или 1000 единиц Альтернативные издержки производства 1 единицы за счет труда составляют 2,5 единицы Уравнение КПВ труда имеет вид

200 единиц капитала могут произвести 1600 единиц или 800 единиц Альтернативные издержки производства 1 единицы за счет капитала составляют 0,5 единицы Уравнение КПВ капитала имеет вид

 

 

Возможно, вас также заинтересует эта ссылка:

 
Задача 2

В течение недели работник может трудиться не более 40 часов. Он может производить или деталь на изготовление которой ему потребуется 4 часа, или деталь на изготовление которой уходит 2 часа. Эти детали производятся из одного и того же сырья. Для детали требуется 5 единицы сырья, для детали — 15 единиц. В течение недели может быть использовано не более 100 единиц сырья. Рыночная цена детали составляет 10 р. Рыночная цена детали составляет 25 р. Определите объем выпуска деталей чтобы объем заработанных денежных средств после продажи деталей был максимальным, и укажите размер этого дохода.

Решение:

Пусть — количество деталей — количество деталей В, тогда суммарные затраты рабочего времени на изготовление деталей составят и не могут превышать 40 ч, суммарные затраты сырья составят и не могут превышать 100 единиц. Чтобы построить график КПВ, рассмотрим все комбинации количеств деталей и деталей которые может произвести экономика страны в пределах имеющихся ресурсов. Для этого графически решаем систему неравенств:

Решение системы соответствует площади серого четырехугольника, внешняя граница которого и будет графиком КПВ. Теперь задача сводится к поиску на КПВ той комбинации товаров, которая принесет работнику максимум выручки.

В общем виде объем заработанных денежных средств от этих деталей определяется как При заданном значении график этого уравнения — прямая линия с отрицательным наклоном, равным (-0,4):

С ростом значения происходит параллельный сдвиг этого графика вправо-вверх. Значит необходимо определить, через какую

точку КПВ проходит самая далекая от начала координат прямая линия под наклоном (-0,4).

Поскольку - то в данном случае такая прямая проходит через точку излома КПВ (пунктирная линия). Определим координаты этой точки, решив систему:

При работник заработает

Ответ:

 

 

Возможно, вас также заинтересует эта ссылка:

 

2-й способ решения

Пусть — количество деталей — количество деталей тогда суммарные затраты рабочего времени на изготовление деталей составят суммарные затраты сырья — Чтобы определить, при каком количестве количество деталей и деталей ресурсы (труд и сырье) используются полностью, решаем систему уравнений:

В общем виде объем заработанных денежных средств от этих деталей определяется как При работник заработает Покажем, что это — максимальный доход работника. Рассмотрим четыре ситуации.

а) т. е. работник производит не 8, а 7 деталей тогда на производство деталей у него остается часов рабочего времени, что позволяет произвести 6 деталей Что касается сырья, то после производства 7 деталей у него остается единиц сырья, за счет которого можно произвести 4 детали (при этом 5 единиц сырья останутся неиспользованными). Таким образом, количество деталей которое можно произвести из ресурсов, оставшихся после производства данного количества деталей можно определить как

При


Доход, заработанный работником при составит

b) тогда

Доход, заработанный работником при составит

с) тогда

Доход, заработанный работником при составит

d) доход заработанный работником при составит

Ответ:

 

Возможно, вас также заинтересует эта ссылка:

 

Задача 3

Уравнение КПВ имеет вид: Определите альтернативные издержки производства товара при

Решение:

Математическую интерпретацию альтернативных издержек см. в решении задачи №11.

Следовательно, альтернативные издержки производства единицы при составляют

Ответ:

 

Возможно, вас также заинтересует этот блок ссылок:

 

 
Задача 4

Для производства одной единицы товара требуется 0,5 единицы труда и 4 единицы капитала. Для производства одной единицы товара требуется 1 единица труда и 1 единица капитала. До продажи готовые товары хранятся на складе. Одна единица складских помещений может принять 20 единиц товара либо 5 единиц товара Известно, что в экономике есть 250 единиц труда, 1300 единиц капитала и 40 единиц складских помещений.

Решение:

а) Ресурсы, которые могут быть использованы в данной экономике, состоят из 250 единиц труда, 1300 единиц капитала и 40 единиц складских помещений. КПВ экономики определяется производственными возможностями имеющихся ресурсов. Сначала рассмотрим производственные возможности каждого из ресурсов.

250 единиц труда (при условии, что количество капитала и складских помещений не ограничивает производство товаров могут произвести 500 единиц или 250 единиц уравнение КПВ труда имеет вид где 0,5 — альтернативные издержки одной единицы

1300 единиц капитала (при условии, что количество труда и складских помещений не ограничивает производство товаров могут произвести 325 единиц или 1300 единиц уравнение КПВ капитала имеет вид где 4 — альтернативные издержки одной единицы

40 единиц складских помещений (при условии, что количество труда и капитала не ограничивает производство товаров могут принять 800 единиц или 200 единиц уравнение КПВ складских помещений имеет вид где 0,25 — альтернативные издержки одной единицы

КПВ экономики будет формироваться из КПВ труда, капитала и складских помещений и, таким образом, включать 3 участка в следующей последовательности, которая задается возрастанием альтернативных издержек товара часть КПВ складских помещений, часть КПВ труда и часть КПВ капитала, — и две точки излома.

Первая точка излома определяется пересечением КПВ складских помещений и КПВ труда, ее координаты находим как решение системы уравнений:

Вторая точка излома определяется пересечением КПВ труда и КПВ капитала, ее координаты находим как решение системы уравнений:

В конечном счете, уравнение КПВ экономики имеет вид:

А график КПВ экономики, построенный в соответствии с этим уравнением, выглядит так:


Следует отметить, что выполнить задание пункта а) возможно также способом, аналогичным примененному при решении задачи № 24. Читателям предлагается сделать это самостоятельно.

Ь) Чтобы определить альтернативные издержки производства 120 единиц товара необходимо знать, какая точка КПВ экономики имеет ординату, равную 120. Найдем, пользуясь уравнением

КПВ экономики, области изменения при изменении значения если точка с ординатой принадлежит 2-му участку КПВ экономики, из уравнения которого находим соответствующее значение чтобы произвести 120 единиц товара производство товара пришлось уменьшить с 325 до 260 единиц. Следовательно, альтернативные издержки производства 120 единиц товара составляют 65 единиц товара

c) 400-ю единицу товара невозможно произвести, так как

d) см. Ь) и с).

e) Максимальную выручку при указанных ценах обеспечивает комбинация которая составит Обоснование аналогично обоснованию в задаче № 24.

Ответы: Ь) с) невозможно произвести; — возможно, — нет; максимальная выручка 10 000 р.

Руководство по решению социальных проблем с помощью машинного обучения

Сегодня вечер воскресенья. Вы заместитель мэра большого города. Вы садитесь смотреть фильм и просите Netflix о помощи. («Буду ли я любить Birdemic? Ishtar? Zoolander 2?»). Алгоритм рекомендаций Netflix предсказывает, какой фильм вам понравится, путем анализа данных о миллионах предыдущих зрителей с использованием сложных инструментов машинного обучения. А на следующий день вы идете на работу, и каждое из ваших агентств будет принимать решения о найме, не имея большого представления о том, какие кандидаты будут хорошими работниками; учащиеся общественных колледжей будут в основном предоставлены самим себе решать, какие курсы для них будут слишком сложными или слишком легкими; и ваша система социального обслуживания будет применять реактивный, а не превентивный подход к бездомности, потому что они не верят, что возможно предсказать, какие семьи окажутся на улице.

Вы бы хотели перенести использование в вашем городе прогнозной аналитики в 21 век -го -го или, по крайней мере, в 20-й -й век годов. Но как? Вы только что наняли пару 24-летних программистов, чтобы они руководили вашей командой по анализу данных. Они отлично разбираются в данных. Но должны ли они решать, какие проблемы можно решить с помощью этих инструментов? Или решить, как выглядит успех? Вас также не успокаивают продавцы, с которыми взаимодействует город. Они всегда пытаются продать вам самый последний инструмент прогнозирования.Решения о том, как использовать эти инструменты, кажутся вам слишком важными для передачи на аутсорсинг, но поднимают множество новых проблем, которые трудно понять.

Insight Center

Такое сочетание энтузиазма и опасений по поводу потенциального социального воздействия машинного обучения характерно не только для местных органов власти или даже для правительства: некоммерческие организации и социальные предприниматели также разделяют это. Энтузиазм вполне уместен. Для решения правильного типа проблемы от использования этих инструментов можно получить огромную пользу.Но есть и беспокойство: как и в случае со всеми новыми «продуктами», существует вероятность неправильного использования. Как мы можем максимизировать пользу при минимизации вреда?

Применяя эти инструменты в последние несколько лет, мы сосредоточились именно на этом вопросе. Мы узнали, что некоторые из наиболее важных проблем находятся в разрыве между дисциплиной, которая создает алгоритмы (информатика), и дисциплинами, которые обычно работают над решением политических проблем (например, экономика и статистика). В результате, некоторые из этих ключевых проблем даже не видны никому.Хорошая новость заключается в том, что многие из этих проблем, если они осознаются, довольно просто решить.

Мы переработали то, что узнали, в «руководство для покупателя». Он предназначен для всех, кто хочет использовать науку о данных для создания общественного блага, но не знает, как действовать дальше.

Как машинное обучение может улучшить государственную политику

Перво-наперво: всегда есть новые «обновки». Особенно в социальной сфере. Стоит ли обращать внимание на эти инструменты машинного обучения?

Да.Это то, что мы пришли к выводу из нашего собственного проекта проверки концепции, применяя машинное обучение к набору данных из более чем одного миллиона судебных дел по облигациям (в совместной работе с Himabindu Lakkaraju и Jure Leskovec из Стэнфордского университета). Вскоре после ареста судья должен решить: будет ли подсудимый ждать своей законной судьбы дома? Или они должны ждать в тюрьме? Это немалый вопрос. Типичный срок тюремного заключения составляет от двух до трех месяцев. Принимая это судьбоносное решение, по закону, судья должен сделать прогноз: в случае освобождения ответчик вернется в суд или пропустит суд? И будут ли они потенциально совершать новые преступления?

Мы считаем, что есть много возможностей для улучшения прогнозов судей.Наши оценки показывают, что если бы мы принимали решения об освобождении до суда, используя прогнозы риска нашего алгоритма вместо того, чтобы полагаться на интуицию судьи, мы могли бы сократить количество преступлений, совершаемых освобожденными обвиняемыми, до 25% без необходимости сажать в тюрьму дополнительных людей. Или, вообще не увеличивая уровень преступности, мы могли бы заключить в тюрьму на 42% меньше людей. Ежегодно в США арестовывают 12 миллионов человек, и этот тип инструмента может позволить нам сократить количество заключенных до нескольких сотен тысяч человек. И такого рода вмешательство относительно дешево.По сравнению с инвестированием миллионов (или миллиардов) долларов в большее количество социальных программ или полиции, стоимость статистического анализа уже существующих наборов административных данных практически равна нулю. Кроме того, в отличие от многих других предложений по улучшению общества, инструменты машинного обучения легко масштабируются.

К настоящему времени политики привыкли слышать подобные заявления в рекламных презентациях, и они должны вызывать определенный скептицизм. Одна из причин, по которой трудно быть хорошим покупателем решений для машинного обучения, заключается в том, что существует так много преувеличенных заявлений.Дело не в том, что люди намеренно искажают результаты своих алгоритмов. Фактически, применение известного алгоритма машинного обучения к набору данных часто является самой простой частью этих проектов. Гораздо более трудная часть и причина, по которой мы боролись с нашим собственным проектом по освобождению под залог в течение нескольких лет, - это точная оценка потенциального воздействия любого нового алгоритма на результаты политики. Мы надеемся, что оставшаяся часть этой статьи, основанная на нашем собственном опыте применения машинного обучения для решения проблем, связанных с политикой, поможет вам лучше оценить эти предложения и сделает вас важным покупателем.

Ищите политические проблемы, которые зависят от прогноза

Наш опыт освобождения под залог показывает, что продуманное применение машинного обучения к политике может дать очень большую прибыль. Но иногда эти инструменты продаются как змеиное масло, как будто они могут решить каждую проблему .

Машинное обучение отлично умеет предсказывать вещи. Он может информировать решения, которые зависят от прогноза, и где то, что нужно предсказать, является ясным и измеримым.

Для Netflix решение - какой фильм смотреть. Netflix собирает данные о большом количестве пользователей, чтобы попытаться выяснить, у каких людей предыдущая история просмотра похожа на вашу, а затем рекомендует фильмы, которые понравились этим людям. Для нашего приложения к досудебным решениям об освобождении под залог алгоритм пытается найти прошлых обвиняемых, которые похожи на того, кто в настоящее время находится в суде, а затем использует уровень преступности этих аналогичных обвиняемых в качестве основы для своего прогноза.

Если принимается решение, которое уже зависит от прогноза, почему , а не помогают информировать это решение с помощью более точных прогнозов? Закон и требует, чтобы судьи судов по облигациям выносили решения об освобождении до суда на основе своих прогнозов риска ответчика.Десятилетия поведенческой экономики и социальной психологии учат нас, что людям будет сложно делать точные прогнозы относительно этого риска, потому что для этого требуются вещи, в которых мы не всегда хороши, например, вероятностное мышление, атрибуция и выводы. Алгоритм делает те же прогнозы, которые уже делают судьи, но лучше.

Но многие решения в социальном секторе не зависят от прогнозов. Иногда мы спрашиваем, работает ли какая-то новая политика или программа - то есть вопросы, которые зависят от понимания причинного воздействия чего-либо на мир.Ответить на эти вопросы нельзя с помощью методов прогнозирования машинного обучения. Вместо этого нам нужны инструменты для установления причинной связи, такие как рандомизированные эксперименты. Кроме того, то, что что-то предсказуемо, не означает, что нам удобно, когда наше решение зависит от этого предсказания. Например, нам может быть некомфортно отказывать в социальном обеспечении тому, кто имел на это право на момент подачи заявления, только потому, что мы прогнозируем, что они с большой вероятностью не выполнят требования программы по поиску работы или не пройдут тест на наркотики в будущем.

Убедитесь, что вас устраивает прогнозируемый результат

Алгоритмы наиболее полезны при применении к проблемам, в которых есть не только обширная история прошлых случаев, из которых можно извлечь уроки, но также и четкий результат, который можно измерить, поскольку конкретное измерение результата является необходимой предпосылкой для прогнозирования. Но алгоритм предсказания, сам по себе, будет постоянно фокусироваться на предсказании результата, который вы дадите, как можно точнее за счет всего остального.Это создает опасность: если вас интересуют и других исходов , они будут проигнорированы. Таким образом, даже если алгоритм хорошо справляется с результатом, на котором вы сказали ему сосредоточиться, он может хуже справиться с другими результатами, которые вас интересуют, но не сказали ему предсказать.

Эта проблема неоднократно возникала в нашей работе над решениями об освобождении под залог. Мы обучили наши алгоритмы прогнозированию общего уровня преступности для правозащитников, имеющих право на освобождение под залог. Такой алгоритм рассматривает все преступления как равные. Но что, если судьи (небезосновательно) придают непропорционально большое значение тому, участвует ли обвиняемый в очень серьезном насильственном преступлении, таком как убийство, изнасилование или грабеж? Если посмотреть на общий уровень преступности, может выглядеть так, как будто предсказания алгоритма приводят к «лучшим результатам».Но правило освобождения алгоритма может быть хуже, чем у судей, в частности, в отношении серьезных насильственных преступлений. Возможность этого не означает, что алгоритмы все еще не могут быть полезными. При освобождении под залог оказывается, что разные формы преступлений достаточно коррелированы, так что алгоритм, обученный только одному типу преступлений, в конечном итоге опережает судей почти по всем критериям преступности, которые мы могли бы сконструировать, включая насильственные преступления. Дело в том, что результат, который вы выбираете для своего алгоритма, будет определять его.Поэтому вам нужно тщательно подумать о том, что это за результат и что еще он может упустить.

Проверка смещения

Еще один серьезный пример этого принципа - роль гонки в алгоритмах. Существует вероятность того, что любая новая система прогнозирования и принятия решений может усугубить расовое неравенство, особенно в таких областях политики, как уголовное правосудие. Следует соблюдать осторожность: базовые данные, используемые для обучения алгоритма, могут быть предвзятыми, отражая историю дискриминации.А специалисты по обработке данных могут иногда непреднамеренно сообщать о вводящих в заблуждение показателях производительности своих алгоритмов. Мы должны серьезно отнестись к беспокойству о том, могут ли алгоритмы увековечить недостатки, независимо от других преимуществ.

Однако в конечном итоге это эмпирический вопрос. В нашем проекте по освобождению под залог мы обнаружили, что алгоритм действительно может уменьшить расовых различий среди заключенных. Другими словами, мы можем снизить преступность, количество заключенных в тюрьмы на и расовых предубеждений - и все это одновременно - с помощью алгоритмов.

Это не случайность. Подходящим первым эталоном для оценки эффекта от использования алгоритмов является существующая система - прогнозы и решения, уже сделанные людьми. В случае залога мы знаем из десятилетий исследований, что эти человеческие прогнозы могут быть необъективными. У алгоритмов есть форма нейтралитета, которую человеческий разум пытается получить, по крайней мере, в пределах их узкой области внимания. Как мы видели, вполне возможно, что алгоритмы будут служить движущей силой справедливости.Нам следует сочетать нашу осторожность с надеждой.

Урок здесь в том, что если конечный результат, который вас волнует, трудно измерить или включает в себя сложно определяемую комбинацию результатов, то проблема, вероятно, не подходит для машинного обучения. Рассмотрим проблему, когда выглядит как как залог: приговор. Как и залог, вынесение приговора лицам, признанным виновным, частично зависит от риска рецидива. Но вынесение приговора также зависит от таких вещей, как чувство возмездия, милосердия и искупления общества, которое нельзя измерить напрямую.Мы намеренно сосредоточили нашу работу на освобождении под залог, а не на вынесении приговора, потому что это представляет собой точку в системе уголовного правосудия, где закон явно требует узкого прогноза. Даже если есть измеримый единственный результат, вы захотите подумать о других важных факторах, которые не включены в этот результат - как мы сделали с гонкой в ​​случае залога - и поработать со своими специалистами по данным, чтобы создать план чтобы проверить свой алгоритм на предмет потенциальной предвзятости по этим параметрам.

Проверьте свой алгоритм в эксперименте на данных, которых он не видел

После того, как мы выбрали правильный результат, последняя потенциальная ловушка связана с тем, как мы измеряем успех.Чтобы машинное обучение было полезным для политики, оно должно точно прогнозировать «вне выборки». Это означает, что его нужно обучить на одном наборе данных, а затем протестировать на наборе данных, которого он раньше не видел. Поэтому, когда вы предоставляете данные поставщику для создания инструмента, не используйте их часть. Затем, когда поставщик вернется с готовым алгоритмом, вы можете провести независимый тест, используя свой «выдержанный» образец.

Еще более фундаментальная проблема заключается в том, что современные подходы в этой области обычно сосредоточены на показателях производительности, которые для многих приложений изначально ошибочны.Текущая практика состоит в том, чтобы сообщать о том, насколько хорошо алгоритм предсказывает, только среди тех случаев, когда мы можем наблюдать результат. В заявлении об освобождении под залог это означает, что наш алгоритм может использовать данные только о тех подсудимых, которые были освобождены судьями, потому что у нас есть только ярлык , дающий правильный ответ на вопрос о том, совершил ли подсудимый преступление или нет, для подсудимых, которых судьи решили освободить. А как насчет подсудимых, которых судьи решили не освобождать? Имеющиеся данные не могут сказать нам, совершили бы они повторное преступление или нет.

Это затрудняет оценку того, действительно ли какой-либо новый инструмент машинного обучения может улучшить результаты по сравнению с существующей системой принятия решений - в данном случае с судьями. Если какое-то новое правило освобождения на основе машинного обучения хочет освободить кого-то, кого посадили в тюрьму судьи, мы не можем наблюдать за его «ярлыком», так как же нам узнать, что произойдет, если мы действительно освободим его?

Это проблема не только академического интереса. Представьте, что судьи имеют доступ к информации об обвиняемых, которой нет у алгоритма, например к тому, появляются ли члены семьи в суде, чтобы поддержать их.В качестве упрощенного крайнего примера предположим, что судья особенно точно использует эту дополнительную информацию и может применить ее, чтобы точно предсказать, совершат ли молодые обвиняемые повторное преступление или нет. Поэтому судьи освобождают только тех молодых людей, которые не подвергаются риску рецидива. Алгоритм получает данные только о тех молодых людях, которые были освобождены - тех, кто никогда не совершал повторных преступлений. Такой алгоритм, по сути, пришел бы к выводу, что судья совершает серьезную ошибку, заключая в тюрьму так много молодых обвиняемых (поскольку ни один из его данных не продолжает совершать преступления).Алгоритм рекомендует освободить гораздо более молодых подсудимых. Алгоритм был бы неправильным. В результате это может непреднамеренно ухудшить положение мира.

Короче говоря, тот факт, что алгоритм хорошо предсказывает часть тестовых данных, где мы можем наблюдать метки, не обязательно означает , что означает, что он будет делать хорошие прогнозы в реальном мире. Лучший способ решить эту проблему - провести рандомизированное контролируемое исследование, которое широко распространено в медицине. Затем мы могли бы напрямую сравнить, приводят ли решения об освобождении под залог, принятые с использованием машинного обучения, к лучшим результатам, чем решения, принятые по сопоставимым делам с использованием текущей системы принятия судебных решений.Но еще до того, как мы дойдем до этой стадии, нам нужно убедиться, что инструмент достаточно многообещающий, чтобы этически оправдать его тестирование в полевых условиях. В нашем случае залога большая часть усилий ушла на поиск «естественного эксперимента» для оценки инструмента.

Наш естественный эксперимент основан на двух выводах. Во-первых, в пределах юрисдикции судьи, которые рассматривают какие дела, по существу случайны. Во-вторых, судьи очень разные по своей снисходительности. Это позволяет нам измерить, насколько хороши судьи при отборе дополнительных обвиняемых в тюрьму.Насколько снижает уровень преступности судья с показателем освобождения 70% по сравнению с судьей с показателем освобождения 80%? Мы также можем использовать эти данные, чтобы узнать, насколько хорош алгоритм при отборе дополнительных обвиняемых в тюрьму. Если мы возьмем дело с 80% -ным показателем освобождения и воспользуемся нашим алгоритмом, чтобы отбирать еще 10% обвиняемых для тюремного заключения, сможем ли мы добиться более низкого уровня преступности, чем тот, который получает судья с 70-процентным показателем освобождения? Это сравнение «человек против машины» не сбивается с толку из-за отсутствия ярлыков для обвиняемых, которых судьи заключили в тюрьму, но алгоритм хочет освободить, потому что мы всего лишь просим алгоритм рекомендовать дополнительные задержания (а не освобождение).Это сравнение опирается только на ярлыки, которые у нас уже есть в данных, и оно подтверждает, что прогнозы алгоритма действительно приводят к лучшим результатам, чем прогнозы судей.

Может быть ошибочным, а иногда и совершенно вредным, внедрять и расширять новые инструменты прогнозирования, когда они оцениваются только на основе исторических данных с ярлыками, а не оцениваются на основе их влияния на ключевое политическое решение, представляющее интерес. Умные пользователи могут пойти так далеко, что откажутся от использования любого инструмента прогнозирования, который не воспринимает эту задачу оценки более серьезно.

Помните, что мы еще многого не знаем

В то время как машинное обучение сейчас широко используется в коммерческих приложениях, использование этих инструментов для решения проблем политики является относительно новым. Мы еще многого не знаем, но нам нужно будет решить, что делать дальше.

Возможно, наиболее важным примером этого является то, как объединить человеческое суждение и алгоритмическое суждение для принятия наилучших возможных политических решений. В области политики трудно представить переход в мир, в котором алгоритмы фактически принимают решения; мы ожидаем, что вместо этого они будут использоваться в качестве вспомогательных средств для принятия решений.

Чтобы алгоритмы добавляли ценность, нам нужны люди, которые их действительно используют; то есть обратить на них внимание хотя бы в некоторых случаях. Часто утверждается, что для того, чтобы люди захотели использовать алгоритм, они должны действительно понимать, как он работает. Может быть. Но многие ли из нас знают, как работают наши машины, наши iPhone или кардиостимуляторы? Кто из нас променял бы производительность на понятность собственной жизни, например, отказавшись от нынешнего автомобиля с его загадочным двигателем внутреннего сгорания в пользу автомобиля Фреда Флинтстоуна?

Обратной стороной является то, что директивным органам необходимо знать, когда им следует игнорировать алгоритм.Чтобы люди знали, когда переопределять, им нужно понимать свое сравнительное преимущество перед алгоритмом - и наоборот. Алгоритм может проанализировать миллионы случаев из прошлого и рассказать нам, что происходит в среднем. Но часто только человек может увидеть смягчающее обстоятельство в данном случае, поскольку оно может быть основано на факторах, не учтенных в данных, на которых был обучен алгоритм. Как и с любой новой задачей, вначале люди будут плохо справляться с этим. Хотя со временем они должны стать лучше, было бы очень полезно больше узнать о том, как ускорить эту кривую обучения.

Пара осторожность с надеждой

Путешественник во времени, возвращающийся в начало 20-го века -го и -го, прибудет с ужасными предупреждениями. Одно изобретение могло нанести большой вред. Это станет одной из основных причин смерти, а для некоторых возрастных групп - самой большой причиной смерти. Это усугубит неравенство, потому что те, кто сможет себе это позволить, смогут получить больше рабочих мест и жить более комфортно. Это изменит облик планеты, на которой мы живем, затронув физический ландшафт, загрязняя окружающую среду и способствуя изменению климата.

Путешественник во времени не хочет, чтобы эти предупреждения вызывали поспешную панику, которая полностью препятствует развитию автомобильного транспорта. Вместо этого она хочет, чтобы эти предупреждения помогли людям пропустить несколько шагов и пойти по более безопасному пути: сосредоточиться на изобретениях, которые делают автомобили менее опасными, построить города, обеспечивающие легкий доступ к общественному транспорту, и сосредоточиться на транспортных средствах с низким уровнем выбросов.

Путешественник во времени из будущего, говорящий с нами сегодня, может прийти с аналогичными предупреждениями о машинном обучении и поощрить аналогичный подход.Она может способствовать распространению машинного обучения, которое поможет решать самые сложные социальные проблемы и улучшить жизнь многих. Она также напоминала нам, чтобы мы были внимательны и пристегивались ремнями безопасности.

,

МОЖЕТ ЛИ НАУКА ПОМОЧЬ РЕШИТЬ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ КРИЗИС?

МОЖЕТ ЛИ НАУКА ПОМОЧЬ РЕШИТЬ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ КРИЗИС?
Майк Браун, Стюарт Кауфман, Зои-Вонна Палмроуз и Ли Смолин

Экономический кризис необходимо стабилизировать немедленно . Это должно осуществляться прагматично, без излишней идеологии и без опоры на неудачные идеи и предположения, которые привели к кризису. Здесь может помочь наука о сложности. Например, неправильно говорить о «восстановлении рынков до равновесия», потому что рынки никогда не были в равновесии.Если говорить о «восстановлении рынков до стабильного, самоорганизованного критического состояния», мы уже далеко впереди.

В краткосрочном Эрик Вайнштейн говорил об «экономическом манхэттенском проекте». Это означает собрать вместе группу хороших ученых, некоторые из которых хорошо разбираются в экономике и финансах, а другие, проявившие себя в других областях науки, но привносящие свежие умы и взгляды на проблему, чтобы сосредоточиться на разработке научной концепции экономическая теория и моделирование, достаточно надежные, чтобы называться наукой.

The Reality Club: Нассим Николас Талеб, Дуглас Рушкофф, Ларри Сэнджер, Майк Браун, Джордж Дайсон, Эмануэль Дерман, Майкл Шермер, Пол Ромер, Тор Нёрретрандерс, Эрик Вайнштейн, Брайан Кнутсон

МАЙК БРАУН - бывший председатель совета директоров Nasdaq Stock Market, бывший управляющий Национальной ассоциации дилеров по ценным бумагам и бывший финансовый директор Microsoft Corporation, в настоящее время является директором EMC Corporation, VMware, Administaff Inc., Pipeline Financial Group Inc., и Thomas Weisel Partners.

Майка Брауна Edge Bio Page

СТЮАРТ КАУФФМАН - профессор биологии, физики и астрономии, глава Института биокомплекса и информатики Университета Калгари, также заслуженный профессор биохимии Пенсильванского университета, научный сотрудник Макартура и сторонний профессор Института Санта-Фе. Автор Истоки порядка, Дома во Вселенной, Исследования и Переосмысление священного .

Стюарт Кауфман Edge Bio Page

ЗОЭ-ВОННА ПАЛЬМРОУЗ - профессор аудита и бухгалтерского учета Университета Южной Калифорнии в PricewaterhouseCoopers. Ранее работал заместителем главного бухгалтера по профессиональной практике в офисе главного бухгалтера Комиссии по ценным бумагам и биржам. Соавтор с Майком Брауном Thog's Guide to Quantum Economics .

Зои-Вонна Палмроуз Edge Биологическая страница

ЛИ СМОЛИН является основателем и старшим преподавателем Института теоретической физики Периметр.Автор книг "Жизнь космоса", "Три пути к квантовой гравитации" и "Проблемы с физикой".

Ли Смолин Edge Bio Page


.

Решение проблем

Хорошо известная эвристическая тактика называется анализ средств / целей. Процесс требует выявления несоответствий, существующих между текущей ситуацией и достижением цели, а затем внесения изменений, которые уменьшат различия. Другой тактикой является формирование подцелей , разработка промежуточных шагов, необходимых для решения проблемы. В некоторых случаях помогает работать в обратном направлении от решения. Эта эвристическая процедура требует рассмотрения цели, концептуализации шагов, необходимых для решения проблемы, а затем выполнения в первую очередь ближайших к цели шагов.Например, при планировании поступления в колледж студент сначала выбирает колледж, затем определяет, какие будут расходы, затем выбирает работу или готовится к получению работы, которая позволит заработать эту сумму, или сначала определяет требования для поступления в колледж. а затем планы по их выполнению и так далее.

  • Хотя возбуждения (мотивация) необходимо для решения проблем, сильное возбуждение вредно для процесса.Техники релаксации могут помочь уменьшить такое возбуждение и повысить эффективность решения проблем.

  • Психологическая установка , предрасположенность подходить к проблемам определенным образом, может быть полезной или вредной, в зависимости от установки. Например, установка на выполнение всех домашних заданий перед просмотром вечернего телевизора с большей вероятностью приведет к академической успеваемости, чем обратная установка на телевизор / учебу.

  • Функциональная фиксированность - это тенденция рассматривать объект или действие только одним способом - например, рассматривать математику как предмет, которого следует опасаться, а не как предмет, который просто требует изучения правил для решения проблем и необходим для развитие карьеры.

  • Установить опыт . - это установить знания, необходимые для решения проблемы, например, прочитав главу в тексте по психологии, прежде чем пытаться ответить на вопросы в конце.

  • Insight - это внезапное осознание взаимосвязи между компонентами проблемы - например, внезапная мысль о слове, которое умещается в кроссворде.

.

Смотрите также