Поведенческий экономист Сендхил Муллайнатан никогда не забывал о удовольствии, которое он чувствовал в первый раз, когда он попробовал вкусное четкое, но липкое печенье Levain. Он сравнивает опыт с тем, когда сталкивается с новыми идеями.
«Это гедонистическое удовольствие – это почти то же удовольствие, которое я слышу новую идею, обнаруживая новый способ рассмотрения ситуации или размышления о чем -то, застрял, а затем прорыв. Вы получаете такую основную базовую награду», – говорит Муллайнатан, профессор Питера де Флореза с двойными назначениями в отделе MIT по экономике и электрической инженерии и компьютерной науке и в основном инвестициях по MIT -Lators).
Любовь Мулляйнатана к новым идеям и, по мере того, как выходить за рамки обычной интерпретации ситуации или проблемы, глядя на нее с разных сторон, кажется, началась очень рано. По его словам, в детстве в школе, ответы с несколькими вариантами ответов на тесты, казалось, предлагали возможности для правильного.
«Они сказали бы:« Вот три вещи. Какой из этих вариантов четвертый? » Ну, я сказал: «Я не знаю». Есть хорошие объяснения для всех из них », – говорит Муллайнатан. «Хотя есть простое объяснение, которое большинство людей выберет, я просто видел вещи совсем по -другому».
Мулляйнатан говорит, что то, как работает его разум и всегда работает, «вне фазы», то есть не синхронизируя с тем, как большинство людей легко выберет один правильный ответ на тесте. Он сравнивает то, как он думает с «одним из тех видео, где марширование армии и один парень не в шаге, и все думают, что не так с этим парнем?»
К счастью, Малляйнатан говорит: «Быть вне фазы – это немного полезно в исследованиях».
И, видимо, так. Мулляйнатан получил «Гениальное грант» Макартура, был назначен «молодым мировым лидером» от Всемирного экономического форума, был назван «100 лучшим мыслителем» Внешняя политика Журнал был включен в «Умный список: 50 человек, которые изменит мир» Проводной Журнал, и выиграл премию Infosys, крупнейшую денежную награду в Индии, признавая превосходство в области науки и исследований.
Другим ключевым аспектом того, кто Малляйнатан является исследователем, – его внимание на финансовой нехватке – также восходит к своему детству. Когда ему было около 10 лет, всего через несколько лет после того, как его семья переехала в район Лос -Анджелеса из Индии, его отец потерял работу в качестве аэрокосмического инженера из -за изменения законов о разрешении безопасности в отношении иммигрантов. Когда его мать сказала ему, что без работы у семьи не будет денег, он говорит, что он был недоверчив.
«Сначала я подумал, что это не может быть правильно. Это не совсем обработало», – говорит он. «Так что это был первый раз, когда я подумал, что пола нет.
Его семья получила, запустив видео магазин, а затем другие малые предприятия, а Муллайнатан добрался до Корнелльского университета, где он изучал компьютерные науки, экономику и математику. Хотя он занимался много математикой, он обнаружил, что привлечен не к стандартной экономике, а в поведенческой экономике раннего пионера в этой области Ричард Талер, который впоследствии получил Нобелевскую мемориальную премию в области экономических наук за свою работу. Поведенческая экономика привносит психологические и часто иррациональные аспекты человеческого поведения в изучение принятия экономических решений.
«Это не малая часть этой области, которая увлекательна»,-говорит Муллайнатан. «Что делает его интригующим, так это то, что математика в экономике не работает. Математика элегантна, теоремы. Но это не работает, потому что люди странные, сложные и интересные».
Поведенческая экономика была настолько новой, как Мулляйнатан окончил, что, по его словам, Талер посоветовал ему изучать стандартную экономику в аспирантуре и сделать для себя имя, прежде чем сосредоточиться на поведенческой экономике, – «потому что она была настолько маргинализована. Он считался супер рискованным, потому что даже не соответствовал поле», – говорит Мулляйнатан.
Однако, неспособный противостоять думать о причудах и осложнениях человечества, Муллайнатан сосредоточился на поведенческой экономике, получил докторскую степень в Гарвардском университете и говорит, что он провел около 10 лет, изучая людей.
«Я хотел получить интуицию, которую имеет хороший академический психолог о людях. Я был привержен пониманию людей», – говорит он.
Поскольку Муллайнатан формулировал теории о том, почему люди делают определенный экономический выбор, он хотел эмпирически проверить эти теории.
В 2013 году он опубликовал статью в Наука Названный «Бедность препятствует когнитивной функции». Исследование измеряло успеваемость фермеров сахарного тростника по тестам разведки в дни до их ежегодного сбора урожая, когда у них не было денег, иногда почти до такой степени голода. В контролируемом исследовании те же фермеры сдали тесты после того, как их урожай был в состоянии, и им заплатили за успешную культуру – и они набрали значительно выше.
Муллайнатан говорит, что он удовлетворен тем, что исследование оказало далеко идущее влияние, и что те, кто делает политику, часто принимают во внимание предположение.
«Политику в целом трудно изменить, – говорит он, – но я думаю, что она создавала чувствительность на каждом уровне процесса проектирования, что люди понимают, что, например, если я сделаю программу для людей, живущих в экономическойстой точке, чтобы подписаться, это действительно будет массовым налогом».
Для Малляйнатана наиболее важным эффектом исследования был на отдельных лиц, что он видел в комментариях читателей, которые появились после исследования в области исследования в Хранитель.
«Девяносто процентов людей, которые написали эти комментарии, сказали:« Я был экономически небезопасен.
По словам алгоритмов, такое понимание того, как внешние влияния влияют на личную жизнь, может быть среди важных достижений, которые стали возможными благодаря алгоритмам.
«Я думаю, что в прошлую эпоху науки наука была сделана в больших лабораториях, и она была действий в больших вещах. Я думаю, что следующий век науки будет столько же в том, чтобы позволить людям переосмыслить, кто они и каковы их жизнь».
В прошлом году Муллайнатан вернулся в MIT (после того, как ранее преподавал в MIT с 1998 по 2004 год), чтобы сосредоточиться на искусственном интеллекте и машинном обучении.
«Я хотел быть в месте, где я мог бы иметь одну ногу в информатике и одну ногу в первоклассном поведенческом экономическом отделе»,-говорит он. «И действительно, если вы просто объективно сказали:« Каковы места, которые являются плюс в обоих », MIT находится на вершине этого списка».
В то время как ИИ может автоматизировать задачи и системы, такая автоматизация способностей, которые уже обладают, «трудно волноваться», говорит он. Интерактивная наука может быть использована для расширения человеческих способностей, понятие, ограниченное только нашим творчеством в задании вопросов.
«Мы должны спросить, какую способность вы хотите расширить? Как мы могли создать алгоритм, чтобы помочь вам расширить эту способность? Интерактивная наука как дисциплина всегда была настолько фантастической при выборе проблем и создании решений», – говорит он. «Если у вас есть способность, которую вы хотели бы расширить, это кажется очень жесткой вычислительной задачей. Давайте выясним, как это взять».
По словам Муллайны, науки, которые «очень далеки от того, чтобы попасть в границу, которую попала в физику», как психология и экономика, могут быть на грани огромных событий. «Я в корне верю, что следующее поколение прорывов будет происходить от пересечения понимания людей и понимания алгоритмов».
Он объясняет возможное использование искусственного интеллекта, в котором принимающий решение, например, судья или врач, может иметь доступ к тому, что их среднее решение будет связано с определенным набором обстоятельств. Такое среднее будет потенциально свободнее от повседневных влияний, таких как плохое настроение, расстройство желудка, медленное движение на пути к работе или драка с супругом.
Мулляйнатан подводит итог, поскольку «Средний вы лучше вас. Представьте себе алгоритм, который позволил легко понять, что вы обычно делаете. И это не то, что вы делаете в данный момент. У вас может быть веская причина делать что-то другое, но задание этого вопроса очень полезно».
В дальнейшем Муллайнатан будет абсолютно пытаться работать над такими новыми идеями – потому что для него они предлагают такую вкусную награду.
