托马斯·萨金特（Thomas J. Sargent），图片由香港大学经管学院提供 换言之，他研究的是机器学习试图模仿的那套智能机制。正因为如此，11月25日晚，萨金特在香港大学经管学院的这场《AI与经济学》（AI and Economics）演讲十分值得关注。 演讲主要围绕人工智能的本质、模式识别、规则理解、机制推断，以及这些能力如何塑造市场、社会与政策选择等话题展开。 钛媒体APP小结起来，萨金特的演讲关键亮点有三： 亮点1：AI是"开普勒式拟合"还是"牛顿式理解"？ 当前的AI大多停留在拟合世界，而非解释世界——这是机器学习与经济学最大的差距。 亮点2：AI的数学骨架来自经济学与动态决策理论 在全球经济进入高不确定性的时代，生产停滞、地缘政治分化、产业链重构，人们正在重新关注一个根本性问题：AI到底改变了经济运行的哪些基本规 律？ 诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特（Thomas J. Sargent）足够具备回答这个问题的资格。他长期致力于宏观经济学、货币政策与时间序列分析的研究，近年 来尤其关注人工智能、机器学习与经济学模型的融合。 2011年，萨金特与克里斯托弗·西姆斯（Christopher A. ...