Afaq Məmmədova

Son zamanlarda, daha dəqiq XXI əsrin əvvəllərində iqtisadçıların məlumat bazalarındakı meyllərini müəyyənləşdirmək və şərh etmək üçün güclü metodlardan istifadə edərək dünyanı öyrənmək imkanlarını məhdudlaşdıran iki böyük maneə var.  Belə ki, verilən bazalar və komputerlər həm kiçik, həm də bahalı idi. Təbii ki, komputer gücünün artması bu maneələri kökündən azaltmağa nail olur. Müasir dövrdə insanlar hər növ fəaliyyət meyllərini və eləcə də konkret nəticələr əldə etmək məqsədilə böyük məlumatlardan və süni intellektdən istifadə etdirlər.  

Məlumatların ümumiləşdirilməsi və meyllərin tanınması da fizikada vacib məsələlərdir. Məşhur fizik Riçard Feynman, hətta dünyanı allahların oynadığı bir oyuna bənzətmişdi: “Bu elə bir oyundur ki, burada qaydaları bilmirsiniz. Yalnız müşahidələr əsasında qaydaların nə olduğunu anlamağa çalışırsınız.“

Feynmanın bu metaforası bir çox iqtisadiyyaçının nə etdiyini açıq-aydın bir şəkildə izah edir. Astrofiziklər kimi, biz də proseslərdən əmələ gələn qeyri-təcrübi məlumatları əldə edirik.

Riyaziyyatçı Con van Neuman isə oyunun qaydalarını belə izah edir; oyunçuların  siyahısı, hər bir oyunçu üçün mövcud hərəkətlərin siyahısı, hər bir oyunçunun qazandığı qazancların bütün oyunçuların hərəkətlərindən asılı olduğunu  izah edən bir siyahı  və kimin nə vaxt seçilməsini söyləyən xronometrik protokol.

Bu nəcib izahata “kimin nə zaman seçiləcəyi” sosial anlayışlarını əhatə edən iqtisadi sistem də daxildir. Fizik Feynman kimi biz iqtisadçıların işi də tədqiqat edilən məlumatlardan “oyun” haqqında nəticə çıxarmaqdır. Əslində biz, fiziklərin əvvəlcə heç vaxt etmədiyi bir məsələni yerinə yetirmək   istəyirik və bunun digər oyunlardan daha yaxşı nəticələrə səbəb ola biləcəyi barədə düşünürük. Yəni oyun qaydalarındakı və ya bəzi iştirakçıların davranış qaydalarındakı hipotetik dəyişikliklərin digər iştirakçıların davranış qaydalarına necə təsir edəcəyini araşdıraraq  təcrübələr aparmaq istəyirik.

Buna görə də, iqtisadiyyatda struktur modellərini quran hökumət və ya tənzimləyici yeni qaydalara riayət edilən  hipotetik vəziyyətlər üçün dəyişməz parametrləri axtarır.

Struktur modellərini yaratmaqda ən mühüm vəzifə nümunələrin tanınması ilə məhdudlaşan süni intellektin bəzi sahələrin sürətli inkişafından bəhrələnməsidir. Bunun ən yaxşı nümunəsi “AlphaGo”dur. Ağıllı komputer, alimlərdən ibarət komanda ilə statistika simulyasiya nəzəriyyəsi və eyni zamanda oyun nəzəriyyəçi mütəxəssisləri  tərəfindən hazırlanmış  çin oyunu üçün alqoritm hazırlayıb. Bu məşhur süni intellekt oyununu yaratmaq sadəcə düzgün nisbətdə istifadə olunan makroiqtisadiyyat və sənaye quruluşunu öyrənmək üçün strukturun modellərinin qurulmasında iqtisadçıların əsas vasitələridir. Sözsüz ki, iqtisadiyyat fizikadan bir vacib nöqteyi-nəzərdən fərqlənir. Pierre-Simon Laplas bildirir ki, kainatın indiki vəziyyəti keçmişin və gələcəyin səbəbi hesab edilirsə, iqtisadiyyatda bunun əksidir. Onun sözlərinə əsasən, digər insanların nə edəcəyinə dair gözləntilərimiz indi etdiklərimizin səbəbidir. Adətən, onların  istəkləri barədə şəxsi nəzəriyyələrdən istifadə edirik. İnsanlar üçün yaxşı nəzəriyyələrimiz olduqda çox güman ki, onların nə edəcəyini bizim gözləntilərimiz müəyyənləşdirir. Bəzən rasional gözləntilər adlandırılan bu düşüncə xətti iqtisadi sistemlərdə gələcəyin hal-hazırda “səbət” olduğu fikri ilə izah olunur.  

Artıq, müştərilər əmanətlərin sığortalanmasından qaçmır. Digər tərəfdən, əgər hökumət əmanətləri sığortalamağa başlasa bu halda bank sahibi fəallarının mümkün qədər böyük və riskli olmasını istəyəcəklər. Buna bənzər bir mübadilə tarazlığı, işsizlik və əlillik sığortası hökumətlərə və şirkətlərə rəsmi maliyyə yardımı göstərməklə yaranır.

Qısacası, sizin nüfuzunuz başqalarının nə edəcəyinizə dair gözləntilərdir. İki seçim var- bu gözləntiləri təsdiq etmək yaxud etməmək. Bu seçim gələcəkdə başqalarının davranışına birbaşa təsir edir. Mərkəzi banklar bu haqda çox düşünür. Fiziklər kimi, biz iqtisadçılar da öyrənmək üçün modellərdən və məlumatlardan istifadə edirik. Lakin, köhnə məlumatları izah etmədikcə yeni məlumatlar tədqiq etmirik. Daha sonra, bizdən əvvəlki nəslin uğursuzluqlarını nəzərə alaraq yeni modellər yaradırıq. Bütün bunlar keçmişdəki depresiyalardan və maliyyə böhranlarından necə qurtulduğumuzu izah edir. Böyük datalar, sürətli komputerləşmə əsri və daha yaxşı alqoritmlər vasitəsilə artıq eşitdiyimiz nümunələri görə bilərik.