人工智慧經濟學（AI-ECON）與傳統經濟學最大的不同，在於前者認為人的經濟行為是「有限理性」（Bounded Rationality），因為人的決定受到許多因素的影響，不可能完全理性決定。
人工智慧經濟學到了1990年代開始加速發展，首先是因為新的實驗方法及心理學方法在經濟模型中的大量使用；第二，日益成熟的電腦高速運算技術，被運用來模擬、驗證與分析經濟模型；第三，結合生物、物理、腦神經學、資訊科學、認知科學、複雜系統等多學門所發展出來的計算智慧（computational intelligence）已經能夠取代傳統的邏輯思考。
新型態經濟學的運用
就以人工智慧經濟學的次領域——「遺傳演化」「遺傳規劃」的應用為例。
過去，目擊者向警方描述嫌犯特徵，旁邊坐著素描畫家，慢慢修，慢慢改。現在則是一次給目擊者看八張人臉素描，目擊者根據最像的程度打分數，如此反覆進行下去，最後可以得到一張最接近真實的嫌犯畫像。
華爾街投資公司也開始運用模擬基因演化的軟體，加上分析師的經驗，分析諸如進場時間、追高或追低等投資策略。台灣也有一家以上的券商委託我們設計股市投資系統。
一位賓州大學教授2002年發現一套投資系統：先檢查股價的可預測性，接著預測每日股價的最高價和最低價，再配合單日交易規則，以決定是否交易。他本人曾利用這套系統在即時交易中賺過不少錢，不過後來，他又把賺的錢又賠了回去。
發展社會模擬系統
我們也做過大樂透的政策風險評估。一般來說，樂透獎金高，買氣較高，但政府收益就減少，相反，獎金低，買氣就低，但政府收益增加，如何在刺激買氣和增加政府收益兩者之間取得平衡點？
我們利用遺傳演化模式，模擬了賭客各種購買行為，藉此推斷政府可能的收益。
國內最近爭論最多的匯率及利率政策，如果台灣有一套社會模擬系統，政府就可以在政策推出前，先得知各種可能的風險。
遺傳演化只是「人工智慧經濟學」的一個次領域，其他諸如類神經網絡經濟學，美國大概從1990年代就開始成熟。國內則還在萌芽階段，政府的補助非常少。（宋秉忠採訪整理）
