O economista comportamental Sendhil Mullainathan nunca esqueceu o prazer que sentiu na primeira vez que provou um delicioso biscoito nítido, mas pegajante. Ele compara a experiência quando encontra novas idéias.
“Esse prazer hedônico é praticamente o mesmo prazer que ouço uma nova idéia, descobrindo uma nova maneira de olhar para uma situação ou pensar em algo, ficar preso e depois ter um avanço. Você recebe esse tipo de recompensa básica”, diz Mullainathan, o professor de Peter de Florez, com os departamentos de MIT de Mit.
O amor de Mullainathan por novas idéias e, por extensão de ir além da interpretação ordinary de uma situação ou problema, olhando para ela de muitos ângulos diferentes, parece ter começado muito cedo. Quando criança na escola, ele diz, as respostas de múltipla escolha em testes pareciam oferecer possibilidades de estar correto.
“Eles diziam: ‘Aqui estão três coisas. Qual dessas escolhas é a quarta?’ Bem, eu fiquei tipo, ‘Eu não sei’. Existem boas explicações para todas elas ”, diz Mullainathan. “Embora exista uma explicação simples que a maioria das pessoas escolheria, nativamente, acabei de ver as coisas de maneira bastante diferente”.
Mullainathan diz que a maneira como sua mente funciona, e sempre funcionou, está “fora de fase” – isto é, não está sincronizada com a maneira como a maioria das pessoas escolheva prontamente a resposta correta em um teste. Ele compara a maneira como pensa “um daqueles vídeos em que o exército é marchando e um cara não está em carra, e todo mundo está pensando: o que há de errado com esse cara?”
Felizmente, Mullainathan diz: “Estar fora de fase é meio útil na pesquisa”.
E aparentemente assim. Mullainathan recebeu um MacArthur “Genius Grant”, foi designado um “jovem líder international” pelo Fórum Econômico Mundial, foi nomeado “High 100 Thinker” por Política externa A revista foi incluída na “Lista inteligente: 50 pessoas que mudarão o mundo” por Conectado Revista, e ganhou o Prêmio Infosys, o maior prêmio monetário da Índia, reconhecendo a excelência em ciências e pesquisas.
Outro aspecto importante de quem Mullainathan é como pesquisador – seu foco na escassez financeira – também remonta à sua infância. Quando ele tinha 10 anos, apenas alguns anos depois que sua família se mudou para a área de Los Angeles da Índia, seu pai perdeu o emprego como engenheiro aeroespacial por causa de uma mudança nas leis de autorização de segurança sobre imigrantes. Quando sua mãe lhe disse que, sem trabalho, a família não teria dinheiro, ele diz que estava incrédulo.
“No começo, pensei, isso não pode estar certo. Não processou bem”, diz ele. “Então foi a primeira vez que pensei, não há chão. Tudo pode acontecer. Foi a primeira vez que realmente apreciei a precaridade econômica”.
Sua família conseguiu administrar uma loja de vídeos e depois outras pequenas empresas, e Mullainathan chegou à Universidade de Cornell, onde estudou ciência da computação, economia e matemática. Embora estivesse fazendo muita matemática, ele se viu atraído para não à economia padrão, mas à economia comportamental de um pioneiro no campo, Richard Thaler, que mais tarde ganhou o Prêmio Nobel do Memorial em Ciências Econômicas por seu trabalho. A economia comportamental traz os aspectos psicológicos e muitas vezes irracionais do comportamento humano para o estudo da tomada de decisão econômica.
“É a parte não matemática deste campo que é fascinante”, diz Mullainathan. “O que o torna intrigante é que a matemática na economia não está funcionando. A matemática é elegante, os teoremas. Mas não está funcionando porque as pessoas são estranhas, complicadas e interessantes”.
A economia comportamental period tão nova que Mullainathan estava se formando que ele diz que Thaler o aconselhou a estudar economia padrão na pós -graduação e fazer seu nome antes de se concentrar na economia comportamental, “porque period muito marginalizado. Foi considerado tremendous arriscado porque nem se encaixava em um campo”, diz Mullainathan.
Incapaz de resistir a pensar nas peculiaridades e complicações da humanidade, no entanto, Mullainathan se concentrou na economia comportamental, obteve seu doutorado na Universidade de Harvard e diz que passou cerca de 10 anos estudando pessoas.
“Eu queria ter a intuição que um bom psicólogo acadêmico tem sobre as pessoas. Eu estava comprometido em entender as pessoas”, diz ele.
Como Mullainathan estava formulando teorias sobre por que as pessoas fazem certas escolhas econômicas, ele queria testar essas teorias empiricamente.
Em 2013, ele publicou um artigo em Ciência Intitulado “A pobreza impede a função cognitiva”. A pesquisa mediu o desempenho dos agricultores de cana -de -açúcar nos testes de inteligência nos dias anteriores à colheita anual, quando estavam sem dinheiro, às vezes quase ao ponto de fome. No estudo controlado, os mesmos agricultores fizeram testes após a colheita e foram pagos por uma colheita bem -sucedida – e pontuaram significativamente.
Mullainathan diz que está satisfeito por a pesquisa ter um impacto de longo alcance e que aqueles que fazem políticas geralmente levam em consideração sua premissa.
“As políticas como um todo são difíceis de mudar”, diz ele, “mas acho que isso criou sensibilidade em todos os níveis do processo de design, que as pessoas percebem que, por exemplo, se eu fizer um programa para pessoas que vivem em precaridade econômica difícil de se inscrever, isso realmente será um imposto maciço.
Para Mullainathan, o efeito mais importante da pesquisa foi sobre os indivíduos, um impacto que ele viu nos comentários do leitor que apareceu depois que a pesquisa foi abordada O guardião.
“Noventa por cento das pessoas que escreveram esses comentários diziam coisas como: ‘Eu estava economicamente inseguro em um ponto. Isso reflete perfeitamente o que period ser pobre”.
Tais idéias sobre a maneira de influências externas afetam vidas pessoais podem estar entre os avanços importantes possíveis pelos algoritmos, diz Mullainathan.
“Acho que na period da ciência passada, a ciência foi feita em grandes laboratórios e foi acionada em grandes coisas. Acho que a próxima period da ciência será tanto sobre permitir que os indivíduos repensem quem são e como são suas vidas.”
No ano passado, Mullainathan voltou ao MIT (depois de ter ensinado anteriormente no MIT de 1998 a 2004) para se concentrar na inteligência synthetic e no aprendizado de máquina.
“Eu queria estar em um lugar onde pudesse ter um pé em ciência da computação e um pé em um departamento de economia comportamental de primeira linha”, diz ele. “E realmente, se você apenas disse objetivamente ‘Quais são os lugares que são A-Plus em ambos’, o MIT está no topo dessa lista”.
Embora a IA possa automatizar tarefas e sistemas, essa automação de habilidades que os seres humanos já possuem é “difícil de se empolgar”, diz ele. A ciência da computação pode ser usada para expandir as habilidades humanas, uma noção apenas limitada por nossa criatividade em fazer perguntas.
“Deveríamos perguntar: que capacidade você deseja expandir? Como poderíamos construir um algoritmo para ajudá -lo a expandir essa capacidade? A ciência da computação como disciplina sempre foi tão fantástica em tomar problemas difíceis e criar soluções”, diz ele. “Se você tem uma capacidade que gostaria de expandir, isso parece um desafio de computação muito difícil. Vamos descobrir como aceitar isso.”
As ciências que “estão muito longe de ter atingido a fronteira que a física atingiu”, como psicologia e economia, podem estar à beira de grandes desenvolvimentos, diz Mullainathan. “Acredito fundamentalmente que a próxima geração de avanços virá da interseção da compreensão das pessoas e da compreensão dos algoritmos”.
Ele explica um possível uso da IA na qual um tomador de decisão, por exemplo, um juiz ou médico, poderia ter acesso ao que sua decisão média estaria relacionada a um conjunto específico de circunstâncias. Essa média seria potencialmente mais livre de influências do dia-a-dia-como um mau humor, indigestão, tráfego lento a caminho do trabalho ou uma briga com um cônjuge.
Mullainathan resume a ideia como “a média-você é melhor do que você. Think about um algoritmo que facilitasse a ver o que você normalmente faria. E não é isso que você está fazendo no momento. Você pode ter um bom motivo para fazer algo diferente, mas fazer essa pergunta é imensamente útil”.
No futuro, Mullainathan estará absolutamente tentando trabalhar em direção a novas idéias – porque para ele, elas oferecem uma recompensa tão deliciosa.