Metody sztucznej inteligencji w rozwiązywaniu problemów mikro- i makroekonomicznych

• Autorzy: Władysława Jastrzębska , Agnieszka Jastrzębska

Warianty tytułu

Applying Artificial Intelligence for Solving Problems in Micro and Macroeconomics

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Artykuł porusza popularny w ostatnich czasach temat praktycznego zastosowania sztucznej inteligencji w ekonomii. Sztuczna inteligencja jest dziedziną wiedzy budzącą wiele moralnych wątpliwości. Wstęp do artykułu obejmuje niektóre aspekty filozofii poznania i umysłu, które rozważają możliwości stworzenia maszyny wiernie naśladującej procesy myślenia. Właściwa część artykułu przedstawia historię dokonań najwybitniejszych naukowców dziedziny sztucznej inteligencji. Zaprezentowano takie narzędzia, jak algorytmy optymalizacji, klasyfikatory i różne metody uczenia maszynowego, algorytmy wyboru strategii, sieci neuronowe, logika, teoria sterowania inteligentnego, różne języki programowania, które są zaimplementowane w inteligentnych maszynach. Omówiona jest istota tych metod oraz sposób ich wykorzystania. Ukazano zastosowanie opisanych narzędzi w różnych dziedzinach ekonomii: w prognozowaniu, grach na rynku, w rozwiązywaniu problemów ekonomicznych opartych na teorii gier, w systemach eksperckich działających w bankach i innych instytucjach, w organizacjach zapewniających bezpieczeństwo i innych. W podsumowaniu rozważań podkreślono, jak ważna dla rozwoju człowieka jest interdyscyplinarność. Połączenie myśli ekonomicznej z najnowszymi technologiami informatycznymi umożliwia szybsze i dokładniejsze wykonywanie badań i analiz ekonomicznych. (abstrakt oryginalny)

EN

Artificial Intelligence has developed an impressive set of algorithms and systems, which could be adapted to various uses, for example in micro and macroeconomics. The article presents the diversity and importance of the applications of AI to problem solving in economics. Among discussed techniques, which have proven to be successful are fuzzy logic, genetic algorithms, artificial neural networks, machine learning and hybrid systems. Highlighted is that besides hardware development, it is crucial to focus on new concepts, like new programming models, new algorithms, more efficient approximation and optimization, etc. Artificial Intelligence is based on innovative ideas and applying it in multidisciplinary systems brings benefits. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sztuczna inteligencja; Algorytmy; Rozwiązywanie problemów; Uczenie maszynowe

EN

Artificial intelligence; Algorithms; Solving problems; Machine learning

• Czasopismo: Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
• Rocznik: 2010
• Numer: z. nr 17
• Strony: 172--183

Twórcy

autor

Władysława Jastrzębska

• Uniwersytet Rzeszowski

autor

Agnieszka Jastrzębska

Bibliografia

• CNN, 2006, AI set to exceed human brain power, CNN.com, http://www.cnn.com/2006/ TECH/science/07/24/ai.bostrom/ (stan na dzień 23.09.2009).
• Dennett D.С., 1991, Consciousness explained., Penguin Books.
• Herbrich R., Keilbach M., Graepel Т., Bollmann-Sdorra P., Obermayer K., 2002, Neural networks in economics. Background, applications and new developments., The University of Pennsylvania Publications.
• McCarthy J., 2009, What is Artificial Intelligence? http://www-formal.stanford.edu/ jmc/whatisai/ (stan na dzień 23.09.2009).
• McCorduck P., 2004, Machines Who Think (druga edycja.), A.K. Peters, Ltd.
• Moody J., 1995, Economic Forecasting: Challenges and Neural Network Solution, University of Portland publication.
• Shachmurove Y., 2002, Applying Artificial Neural Networks to Business, Economics and Finance, The University of Pennsylvania Publications.
• The Economist, 2007, Are You Talking to Me?, http://www.economist.com/science/ tq/displaystory.cfm?story_id=9249338 (stan na dzień 23.09.2009).
• Wired, 2000, Jaron Lanier, One and a half of manifesto, http://www.wired.com/wired/ archive/8.12/lanier.html (stan na dzień 23.09.2009).