Меня часто спрашивают: где глубокое обучение действительно меняет наши вычислительные возможности в экономике? Мой ответ? В решении интегрированных оценочных моделей (IAM) изменения климата. В этом классе моделей мы хотим понять обратную связь между макроэкономикой и климатом. Это чрезвычайно сложная вычислительная задача, потому что: 1️⃣ Она нестабильна. 2️⃣ Она сильно нелинейна. 3️⃣ Она имеет высокую размерность. Из-за этих трех причин многие IAM упростили проблему или проигнорировали важные экономические механизмы. В недавней статье, опубликованной несколько дней назад, "Изменение климата через призму макроэкономического моделирования", Кеннет Гиллингем, @comp_simon и я показываем, как применить глубокое обучение для решения гораздо более сложных IAM. Вы можете прочитать статью здесь: Более конкретно, мы показываем, как глубокое обучение повышает точность наших решений и актуальность политических выводов: 1️⃣ Глубокое обучение может справляться с нестабильностями. 2️⃣ Глубокое обучение может справляться с нелинейностями. 3️⃣ Глубокое обучение может справляться с высокоразмерными задачами. Здесь явно есть открытая возможность для дальнейшей работы. Однако это область, для которой профессия экономики не очень подходит. Чтобы реализовать свой потенциал, этот тип исследований требует команд из как минимум полудюжины исследователей (от экспертов по управлению данными до климатических ученых, программистов и макроэкономистов), и у нас нет институциональной структуры для такого сотрудничества. Большинство статей в экономике написаны совместно ад хок командами исследователей, а гранты обычно предлагают поддержку только на несколько лет, что не позволяет обеспечить непрерывность в командах и инвестиции в необходимые специфические навыки. Этот вопрос выходит за рамки IAM. Поскольку мы становимся более количественной и ориентированной на данные областью, многие исследовательские проекты (но не все) требуют более структурированной лабораторной среды, аналогичной той, что существует в естественных науках, и мы не поняли, как это достичь. Надеюсь, профессия добьется прогресса в этом направлении в ближайшие годы.