2017e予測とAIe予測とAI2017.07.23・7月19日付けのウォール・ストリートジャーナル紙の”AIがウォール街を乗っ取れない理由”はなかなか面白かった。・今はやりのAI(機械学習により、大量データから有意義なパターンを読み出す)を金融取引のメインツールとして使うときの問題点を整理しているからだ。・一番大きな問題は、将来は過去の延長上にあるのか、ということだ。金融市場には豊富なデータが存在するが、問題は過去のデータから将来の姿が読み取れるかどうかだ。過去のデータからパターンを読み出す場合、AIはオーバーフィットしやすくなる。過去の延長上に将来のパターンを描き出してしまう傾向がある。・この場合に生まれる偽パターンを避けるために、ランダムフォレストやSVMという技法が使われようだが、いずれにせよ同じデータソース(過去の実績)を使うので、偽パターンを避ける決定打にはなりえないようだ。・経済予測に問題を移せば、不確実な未来にどう対処するか。その場合に過去のデータはどのように使えるのか、計算力の強力化をどう活かすか、などが課題となる。・では当方のe予測はどのようにして、この問題に対処しているのか。簡単にその特色に触れておく。1)e予測では経済事象を歴史事象と認識する。過去の延長に将来はないことを前提にする。ポパーの言葉を使えば、「過去は閉じており、将来は開かれている」(非決定論)。2)したがって将来を予測することは、一種の探索過程であり、いわばレーダーの走査を行うことで将来に関する”シナリオ”を作成することである。3)将来のシナリオを作成するに当たり2つのツールを用いる(バーンスタインの前方推論方式の改良)。a)過去の経済データからの知識は、スタイライズド・ファクツとしてモデルに活用する。スタイライズド・ファクツとはカルドアの造語で、1マクロ経済の大きなトレンドに注目する、2仮説提示型(今後のマクロ経済の問題点を明らかにする)という特色を持つ、e予測の数量モデルはスタイライズド・ファクツが活用されている。b)将来に対する展望として、長期スパンに立つ歴史認識を利用する。Invention)を歴史の駆動力と考え、産業革命のインパクトをゴードン仮説、IT革新のインパクトを現在の駆動力と理解し、将来ビジョンを組み立てる(ベンクラーのピア生産方式など)。c)a)とb)の交差から将来展望を描き出す。4)コンピュータ能力の急拡大(いわゆるシンギュラリティ現象)は、e予測では、数量モデルを迅速に解くこと、様々な情報をネット上から確保することで活用する。Amplifier、Vingeの造語)と呼んでいる。・e予測は、最近注目されているエージェント・マクロとも一線を画している。e予測の目的は、21世紀初頭という時代に限った特殊解を、具体的かつ多様な形で迅速に解くことである。他方エージェント・マクロは、特定の時代に依存しない一般解を得ることを目指している。