Utvecklingen av modern ekonomi var nära kopplad till utvecklingen av datorer, kommunikation, och finansiell matematik. Två huvudsakliga förändringar skedde på 1970 -talet med början av derivathandel och efter krisen 2007 med den massiva introduktionen av fintech.

Derivatprissättning började med den berömda Black and Scholes -ekvationen och formlerna 1974, följt av en mängd matematiska metoder för att beräkna priserna på derivat. Fortfarande, även 1980 -talets derivatprissättning krävde superdatorer, ger stora företag en stor konkurrensfördel - före krisen 2007, handelsvolymen var nära 1 biljon dollar om dagen. Den rådande uppfattningen var att derivat hade gjort det möjligt för oss att slutföra finansmarknaderna så att alla kassaflöden kunde utvecklas.

Denna tro krossades av finanskrisen 2007, som visade att säkring bara kan vara perfekt så länge motparterna är solventa. Med Lehman Brothers misslyckande, finansvärlden blev smärtsamt förstådd att det finns risk för derivat och att fria marknader inte är självreglerande. För att rädda dem, centralbanker injicerade biljoner dollar, euro och yens i likviditet genom kvantitativ lättnad (QE). I USA, Fed injicerade cirka 4,5 biljoner dollar i likviditet, ungefär en tredjedel av den totala penningmassan.

Förstå kunder och mildra problem

Efter krisen, finansvärlden vände sin uppmärksamhet mot att förstå kunder och för att mildra problemen som skapas av marknadsmanipulationer som möjliggjorts av automatisk handel. Fintech använder datorbaserade tekniker för att modellera klientbeteende, att automatisera affärer med kunder och att planera och genomföra affärer. På samma gång, ett antal "flash-kraschar"-plötsliga men kortlivade stora fall i marknadsvärdet-har ökat de stora aktörernas uppmärksamhet på risken för trängsel av algoritmer.

En stor ny förändring är nu i sikte genom möjlig implementering av kvantdatorer. I stället för binära bitar - den klassiska elementära informationsenheten - använder quantum computing qubits (quantum bits), erhålls genom överlagring av binära tillstånd. Detta skulle göra det möjligt för dem att bearbeta en mycket större mängd information tusentals gånger snabbare än klassiska datorer.

Man trodde generellt att kvantberäkning låg långt i framtiden, men Google har nyligen meddelat att de faktiskt har nått detta mål. Först, de Ekonomiska tider rapporterade att Google hade lagt upp ett papper på NASA:s webbplats och meddelade att dess kvantdator som heter Sycamore har kunnat utföra en beräkning på tre minuter som skulle ta 10, 000 år att spela på klassiska superdatorer. Tidningen togs senare bort från webbplatsen, men Google bekräftade tillkännagivandet med en 23 oktober -tidning Natur och bjöd forskare och journalister att titta på beräkningen.

Kvantsprång

Varför är det så viktigt att nå kvantöverlägsenhet? Moderna ekonomier formas av komplexa beräkningar. Superdatorer används för att designa produkter som bilar och flygplan, hitta på nya läkemedel, skapa elektroniska kretsar, modellekonomier, organisera storskalig logistik och studera klimatet. Tyvärr, beräkningar låter oss också bygga dödliga vapen och, alltmer, att övervaka och försöka kontrollera befolkningens beteende.

Under de senaste 70 åren har datorkraft har ökat med en upprörande multipel. På 1960 -talet, även kraftfulla datorer kunde bara utföra några få MFLOPS (miljontals flytande punktoperationer per sekund) medan den mest kraftfulla datorn idag kan utföra nästan 100 PetFLOPS (10 höjd till 17:e effekten).

Även med sådan kraft, det finns viktiga beräkningsuppgifter som inte är lösbara eller bara delvis lösbara idag. Studiet av förbränning och turbulens, studier av molekyler från grundläggande fysiska principer (kvantmekanisk simulering), konstruktion av kärnfusion och till och med logistiska problem är några av de stora utmaningarna för beräkning enligt definitionen i det federala programmet High Performance Computing and Communications (HPCC). Att lösa dessa problem skulle ge ett företag eller till och med en nation en viktig konkurrensfördel. Det finns, självklart, också den otäcka möjligheten att skapa mer destruktiva vapen.

Vilken betydelse har kvantöverlägsenhet för finanser och ekonomi? Först, kvantberäkning skulle göra nuvarande kryptografiska tekniker osäkra. Metoder och algoritmer måste ändras. Postkvantkryptografi, eller kvantresistent kryptografi, är en blomstrande studiesektor både inom akademin och hos företag som är engagerade i kryptografi. Vissa företag erbjuder redan produkter för postkvantkryptografi, som blir stora affärer.

Intuition, inte brutal kraft

Men förmodligen skulle de stora förändringarna vara inom artificiell intelligens (AI) och maskininlärning. Faktum är att vi inte vet hur mänsklig intuition och problemlösning fungerar. I sista hand, datorer löser problem med en brute-force-strategi genom att titta på olika alternativ och välja det bästa. Kvantdatornas sökutrymme kan vara tusentals gånger större än det sökutrymme som aktuella datorer anser. Det skulle bli möjligt att syntetisera en design utifrån specifikationer och maskiner kan bli mer "kreativa" genom möjligheten att utforska ett enormt utbud av möjliga designlösningar. Inom finans och ekonomi, kvantberäkning kan leda till att analysera ett stort utrymme av heterogena data för att göra finansiella och förutsägelser och förstå ekonomiska fenomen.

Mitt i ett sådant hopp, försiktighet är nödvändig:finansiella och ekonomiska data är verkligen komplexa, och analys kommer inte nödvändigtvis att leda till mer exakta förutsägelser med tanke på datakomplexiteten. Datakomplexitet och icke-stationäritet kan trotsa analys. Med andra ord, det är tveksamt om användningen av kvantberäkning kommer att minska osäkerheten.

Den globala effekten av kvantberäkning på det ekonomiska och sociala livet beror på hur detta verktyg kommer att användas - och det härrör från mänskliga beslut snarare än att tvingas av kunskap själv.

Denna artikel publiceras från The Conversation under en Creative Commons -licens. Läs originalartikeln.