Волшебная книга "Отменённый проект" Майкла Льюиса из списка 2020 Тимофея Мартынова. Возможен ли ИИ путём исправления человеческих слабостей?

Волшебство в том, что при чтении мне пришла в голову поправка моей последней примитивной и тупой торговой стратегии TryAndFix. Поправка, столь же примитивная и тупая, увеличила средний внутридневный выигрыш 1 контракта RI с 700+ до 800+ руб и, главное, для истории 45 дней сократила безвыигрышный период с 10 торговых дней до 5 при той же просадке в 3000+ руб. (Однако, 45 торговых дней слишком мало, чтобы ставить реальные деньги. Лучше 120 или хотя бы 90.)
При этом в книге нет ни одного абзаца, откуда можно вычитать идею поправки. Просто книга вдохновляет!

А вот чем меня эта книга насторожила, как она может послужить продвижению Искусственного Интеллекта. Обсуждаемые в книге гении Дэниель Канеман и Амос Тверски такую возможность категорически отвергали.
На вопрос, «могла ли их работа развиваться в новой и растущей сфере искусственного интеллекта, Амос сказал: «Вряд ли. Мы изучаем естественную глупость, а не искусственный интеллект»».

Сам я не такой знаток, чтобы судить. По моему профанскому представлению, в ИИ существует 2 подхода (и возможно, много других).

1) Моделирование экспертных решений. Игра в шахматы, медицинское диагностирование и т.п. Робот, обученный сообществом экспертов, превосходит любого отдельного эксперта.

2) Метод черного ящика. Составление набора входных параметров и формулирование критерия качества как одно число. Алгоритм вычисления этого критерия по конкретным значениями параметров самый произвольный. Чаще всего, без явной опоры на физические механизмы процесса. Такие в ходу у разработчиков торговых стратегий (ТС), экономистов и т.п.
Для ТС задача считается решённой, если найден некий набор параметров из множества возможных, такой, что на достаточно длинной истории торгов даёт приемлемый выигрыш. Такова моя примитивная ТС. Таковы все математические модели в экономике, финансах и бизнесе.

Сколь иллюзорны такие решения, статья
www.scientificamerican.com/article/finance-why-economic-models-are-always-wrong/
Но я не уверен, что энтузиасты вроде Грефа способны уловить эту разницу.
И я ещё не прочёл книги «Думай медленно, решай быстро» Дэниеля Канемана.
Хочется знать, что думает просвещённая публика, насколько эта разница существенна.

Осуществимы ли роботы, обученные экспертами-экономистами и принимающие лучшие решения, чем любой отдельный экономист?
Мне это кажется нереальным, при том безумии, что царит в неолиберальной экономической науке.
Насколько «поведенческая экономическая теория» Канемана и Тверски, удостоенная Нобелевки, совместима с мейн-стримом?