Киберэкономика. Пределы роста

В современном мире цифровая киберэкономика становится неотъемлемой частью глобальной экономики, трансформируя способы ведения бизнеса, взаимодействия и обмена информацией. С развитием технологий, таких как искусственный интеллект и нейросети, открываются новые горизонты для инноваций и оптимизации процессов. Однако с этими возможностями приходят и серьезные вызовы, среди которых одной из наиболее актуальных проблем является фальсификация цифровой информации. Нейросети, обладая способностью генерировать убедительные тексты, изображения и даже видео, которые с каждым днем становятся все более реалистичными даже для экспертов, ставят под угрозу достоверность данных, доверие к цифровым ресурсам и репутацию лиц, принимающих решения.

https://habr.com/ru/articles/874440/

#правда #достоверность #достоверность_информации #фактчекинг #репутация #киберэкономика #блокчейн #веб3 #фейк #теория_игр

[Перевод] Как Джон Нэш изменил теорию игр и вдохновил экономику, биологию и технологии

Джон Нэш, гений, чьи идеи перевернули математику и экономику, стал символом новой эры анализа взаимодействий. От знаменитого равновесия Нэша до эволюционных стратегий в биологии — его концепции продолжают находить применение в бизнесе, политике, ИИ и даже соцсетях. Узнайте, как работы Нэша вдохновили развитие науки и технологий, и почему его наследие остаётся актуальным и сегодня.

https://habr.com/ru/articles/872090/

#теория_игр #экономика #нобелевка #искусственный_интеллект #математическая_статистика #алгоритмы #равновесие #эволюционная_биология #история #обзор

[Перевод] Стратегия Келли точно не подведёт

Введение Возможно, вы слышали о финансовой стратегии ставок по методу Келли . Это система, позволяющая оборачивать себе на пользу известную информацию в азартной игре или связанные с ней предубеждения. Эта стратегия также называется максимально агрессивной или стратегией высокой дисперсии. Дело в том, что если сделать ставку выше, чем позволяет предел Келли, то последствия могут быть катастрофическими. Недавно мне попалась странная карточная игра, в которой стратегия Келли абсолютно не подразумевала риска, поскольку в игре действует Нулевая дисперсия . В своей знаменитой книге « Математические головоломки » Питер Уинклер называет её «Next Card Bet» («Следующая карточная ставка»). Саму задачу и её решение, по-видимому, сформулировал Томас Кавер. Мне понравилась как сама эта игра в ставки, так и её анализ, поэтому я поделюсь ими с вами здесь.

https://habr.com/ru/articles/868644/

#статистика #финансы #теория_игр #алгоритмы

Борьба Добра со Злом в играх со скрытой информацией. Боты

Заинтересовавшись теорией игр, вы найдёте огромное количество статей, посвящённых самых различным теоретическим изысканиям и их приложениям. Но, чаще всего, признаемся честно, лишь для тривиальных случаев с точки зрения игровой динамики. В этой статье мы будем рассматривать игры со скрытой информацией, с ветвистыми и глубокими деревьями решений . Несмотря на то, что математика теории игр не перестаёт работать для выбранной нами области, использовать чисто математические абстракции становится недостаточным. На первое место выходит инженерный подход с глубоким погружением в предметную область. Под инженерным подходом я подразумеваю тяжелые длительные вычисления, поиск и перебор множества вариантов, а также прочие точечные ML решения. Итак, что будем делать? Будем писать ботов и, со временем, средства их обнаружения. И тут важно согласиться, что боты – это не всегда Зло. Боты – это лишь инструмент в руках Зла. Или Добра... Выбрать сторону)

https://habr.com/ru/articles/867750/

#бот #конечные_автоматы #покер #система_принятия_решений #machinelearning #теория_игр #агентное_моделирование

[Перевод] Теория игр как способ управления ИИ

Привет, на связи Елена Кузнецова, специалист по автоматизации Шерпа Роботикс. Сегодня я перевела для вас статью, посвященную риску появлению предвзятости в предложениях искусственного интеллекта. Это серьезная проблема, ведь чему мы обучим ИИ, то и получим в его ответах. В прошлой статье один из комментаторов ответил моей коллеге, Юле Рогозиной, что с развитием ИИ и ускорением получения информации “Ошибаться станет проще и ошибки станут грандиознее!”. А что, если ошибки и предвзятости будут заложены изначально, в процессе обучения? Приглашаю ознакомиться со статьей, подчеркивающей важность осознанного подхода к обучению ИИ.

https://habr.com/ru/companies/sherpa_rpa/articles/855816/

#теория_игр #искусственный_интеллект #ai

Капитализм Vs Инфономика

В статье я хотел рассказать о том, что наш уровень экономического развития ограничивается капиталистической системой общественных отношений. Это мой личный взгляд на мир, но люди, которые не понимают, что проигрывают, играя друг с другом в игры с неполной информацией, возможно, могут не успеть защитить себя от космической угрозы...

https://habr.com/ru/articles/853040/

#деньги #инфономика #теория_игр #астероиды #космос #квантовые_компьютеры

[Перевод] Теория игр может сделать ИИ более корректным и эффективным

Исследователи используют идеи теории игр, чтобы улучшить большие языковые модели и сделать их более последовательными. Представьте, что у вас есть друг, который дает разные ответы на один и тот же вопрос в зависимости от того, как вы его задали. «Какая столица Перу?» получит один ответ, а «Лима — столица Перу?» — другой. Вы, вероятно, немного обеспокоены умственными способностями вашего друга, и вам почти наверняка будет трудно доверять его ответам. Именно это и происходит со многими большими языковыми моделями (LLM), сверхмощными инструментами машинного обучения, которые поддерживают ChatGPT и другие чудеса искусственного интеллекта. Генеративный вопрос, который является открытым, дает один ответ, а дискриминативный вопрос, который подразумевает необходимость выбора между вариантами, часто дает другой. «Происходит разрыв, когда один и тот же вопрос формулируется по-разному», — сказал Атул Пол Джейкоб , докторант Массачусетского технологического института.

https://habr.com/ru/companies/first/articles/837292/

#теория_игр #искусственный_интеллект #игра_в_консенсус #llm #языковые_модели

[Перевод] Как поделить торт и не поссориться: математические протоколы справедливого деления

В контексте экономики и теории игр отсутствие зависти является критерием справедливого раздела, при котором каждый человек считает, что при разделе какого-либо ресурса его доля по крайней мере так же хороша, как доля любого другого человека — таким образом, он не испытывает зависти. Для n = 2 человек протокол состоит из так называемой процедуры "разделяй и выбирай": Процедура разрезания торта без зависти гласит, что если два человека должны разделить торт таким образом, чтобы каждый считал, что его доля ничуть не хуже, чем у любого другого человека, один человек ("режущий") разрезает торт на две части; другой человек ("выбирающий") выбирает одну из частей; режущий получает оставшийся кусок. В случаях, когда количество людей, разделяющих пирог, превышает два, n > 2, сложность протокола значительно возрастает. Эта процедура имеет множество применений, в том числе (совершенно очевидно) в распределении ресурсов, а также в разрешении конфликтов и искусственном интеллекте, среди других областей.

https://habr.com/ru/articles/836530/

#математика #теория_игр

Нейроэкономика — как люди принимают решения о покупках, инвестициях, смене работы

Внезапно экономисты и нейробиологи нашли друг друга. Выяснилось, что чисто математические модели могут не работать не только потому что часть людей не любят или не умеют считать, но и по каким-то другим причинам. Так появилось направление на пересечении психологии, нейробиологии и экономической теории. • Почему математические модели не работают в полной мере в отношении поведения людей? • Как устроен процесс принятия решений и какую роль в этом занимают эгоистические побуждения? • Какую дополнительную валюту нужно учитывать при создании или оценке экономических моделей? В этой статье я постарался интересно и вдумчиво разобраться как устроен процесс принятия решений, если взять во внимание актуальные знания о мозге человека.

https://habr.com/ru/articles/835476/

#Нейроэкономика #теория_игр #мозг #принятие_решений #нейробиология

[Перевод] Профессиональные игроки в покер знают оптимальную стратегию, но не всегда её используют

Сегодня игроки в покер могут использовать ИИ для поиска оптимальной стратегии игры, но делают это не так часто. «Олл-ин». Ваш противник двигает стопку фишек по столу для покера с высокими ставками. Вы смотрите на свои карты, там пара шестёрок. В партии техасского холдема ход остался только у вас, а общие карты (выкладываемые лицевой стороной) ещё не сдали. Для покера это очень простая ситуация, вам нужно сделать двоичный выбор: уравнять свою ставку со ставкой соперника (call) или спасовать (fold). Однако профессиональный игрок учитывает каждую деталь. Каким был паттерн ставок до олл-ина? Кто действовал первым? По сколько фишек есть у каждого игрока и сколько фишек на кону? Когда будут увеличиваться блайнды (вынужденные ставки)? И, разумеется, с какой вероятностью шестёрки выиграют? Вы выучили стратегию покера, запомнили таблицы вероятностей и выполняете вычисления в голове. Всё это указывает на то, что объективно лучшим решением будет спасовать. Но в течение долгого турнира вы заметили, что у противника есть склонность делать слишком большие ставки, имея слабую руку. Согласитесь ли вы с изученной информацией и спасуете, или подстроите свою стратегию на лету, чтобы воспользоваться замеченной слабостью? Вопрос о том, использовать ли оптимальную с точки зрения теории игр стратегию или пользоваться хитростями — это главная тема обсуждений в покере высокого уровня. Его математические основы заложены ещё восемьдесят лет назад, но быстрый прогресс в развитии ИИ выдвинул математику середины двадцатого века на передний план современных игр. Новые инструменты учат игроков в покер оптимальной стратегии, но почему же те постоянно от неё отказываются?

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/830542/

#ruvds_переводы #теория_игр #равновесие_нэша #покер #покерный_бот #оптимальные_стратегии