“Da oltre un anno mi arrovello per uscire dalle vecchie idee delle analisi econometriche ed entrare nel mondo affascinante dell’Intelligenza Artificiale e degli strumenti da essa usati, come il machine learning e sue applicazioni sempre più affinate.
Con tre colleghi (Antonio Simeone, Giuseppe Italiano e Gianluca Teza) ho raccolto ed esaminato ciò che si va scrivendo in argomento e consultato via web call alcuni studiosi che stanno dedicando attenzione alla soluzione del problema degli strumenti predittivi, giungendo alla conclusione che i modelli econometrici non debbano ancora essere messi in soffitta, ma i risultati insoddisfacenti possono essere integrati elaborando algoritmi capaci di prevedere l’arrivo o la cessazione di shock, ricorrendo ai metodi di analisi più avanzati che si rendono oggi disponibili”.
“Abbiamo definito questo obiettivo ricerca di uno o più acceleratori informatici dell’econometria.
I vantaggi della messa a punto di una siffatta tecnica consentirebbero non solo di migliorare le prestazioni dei processi di normalizzazione monetaria come quelli che ancora stiamo vivendo, che hanno causato instabilità finanziaria e danni alla crescita reale.
La messa a punto di questo strumento predittivo interessa più in generale la politica economica ed è un passo essenziale per raggiungere l’indispensabile equilibrio tra stabilità monetaria, finanziaria e reale, anche per limitare il ruolo di variabile di scarico degli squilibri (buffer variable) su una o più tra esse”.
“Monika Poettinger giustamente osserva che siamo passati dalla definizione dell’homo oeconomicus (Smith) all’homo oeconometricus (Neurath/Frisch) e ora stiamo cercando l’homo informaticus (Babbage/Lovelace), colui che sa potenziare la sua stessa intelligenza facendo uso del potenziale offerto dai linguaggi-macchina usati in modo sofisticato.
Sulle possibilità implicite in questa terza fase, sempre nella stessa raccolta citata sulla Normalizzazione, Antonio Simeone offre un quadro esauriente e comprensibile degli strumenti che verranno usati per interfacciarsi con un Comitato di esperti per trasformare il ragionamento dei policy maker e degli operatori di mercato in algoritmi calcolati con tecniche AI, capaci di catturare le deviazioni interpretative (gli shock) che maturano in simultanea nelle loro menti, che si incorporano in alcune variabili e influenzano il corso della storia.
Crediamo di avere qualcosa di nuovo da proporre per superare l’impasse predittivo e coltiviamo la speranza di mantenere all’Italia una leadership in materia, come meriterebbero le tradizioni acquisite”, conclude Savona su MF.
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