En los artículos anteriores hemos visto distintas formas de enfrentarse a la incertidumbre. Sócrates nos enseñó a reconocer nuestra ignorancia, Epicteto a aceptar lo que no controlamos y Sexto Empírico a suspender el juicio cuando faltan razones suficientes.
Al-Ghazali introduce una nueva pregunta, especialmente relevante para la predicción: cuando observamos que dos acontecimientos se repiten juntos, ¿podemos afirmar que uno causa necesariamente el otro?
Una crisis de conocimiento
Al-Ghazali fue un pensador musulmán de los siglos XI y XII que combinó la teología, el derecho, la filosofía y el misticismo. Conoció profundamente el pensamiento de los filósofos de tradición aristotélica, aunque criticó algunas de sus conclusiones sobre la naturaleza, la causalidad y los límites de la razón.
En El que libra del error relata una profunda crisis intelectual. Primero comenzó a desconfiar de los conocimientos recibidos por tradición. Después puso en duda los sentidos: la vista puede mostrarnos una sombra inmóvil, aunque la razón permite comprobar que se desplaza lentamente.
Pero el problema podía llevarse todavía más lejos. Si la razón corrige los errores de los sentidos, ¿podría existir otra forma de conocimiento capaz de revelar también los límites de la razón? Al-Ghazali no quería permanecer en el escepticismo, pero esta duda le permitió reconocer que nuestras fuentes de conocimiento no son infalibles.
La incertidumbre de las causas
Su reflexión más interesante para la predicción aparece en La incoherencia de los filósofos. Al-Ghazali cuestiona que la observación permita demostrar una relación necesaria entre una causa y su supuesto efecto.
Su ejemplo más conocido es el fuego y el algodón. Cuando ambos entran en contacto, observamos habitualmente que el algodón se quema. Sin embargo, Al-Ghazali sostenía que solo percibimos dos acontecimientos que aparecen juntos: el contacto con el fuego y la combustión. La observación repetida no permite ver ni demostrar una conexión necesaria entre ellos.
Con esta reflexión, Al-Ghazali anticipó una idea que siglos después adquiriría un enorme peso en la estadística y la inferencia modernas: correlación no implica causalidad. Que dos fenómenos aparezcan asociados de manera regular puede ayudarnos a predecir, pero no basta para demostrar que uno sea la causa del otro.
Su planteamiento tenía un fundamento teológico diferente al de la ciencia moderna. Para Al-Ghazali, las regularidades naturales dependían en último término de Dios y no constituían conexiones necesarias por sí mismas. Aun así, su advertencia conserva una sorprendente actualidad: no debemos confundir la repetición de un patrón con la comprensión del mecanismo que lo produce.
Un modelo puede realizar buenas predicciones porque ha detectado una regularidad histórica. Pero eso no significa necesariamente que haya descubierto la verdadera relación causal. Si cambia el contexto o desaparece el mecanismo que sostenía el patrón, la predicción también puede fallar.
¿Qué diría un bayesiano?
Un bayesiano respondería que no necesitamos demostrar una conexión necesaria para aprender de la experiencia. Si el algodón se ha quemado repetidamente al entrar en contacto con el fuego, esa evidencia debe aumentar nuestra confianza en que volverá a ocurrir.
Pero esa confianza no sería una certeza absoluta. Una probabilidad elevada sigue estando abierta a revisión si aparece nueva evidencia. En esto existe una semejanza importante con Al-Ghazali: la repetición justifica aumentar nuestra confianza, pero no convierte una expectativa en una verdad necesaria.
La diferencia está en su forma de responder. Al-Ghazali sitúa los límites de la causalidad dentro de una concepción teológica del mundo. El bayesianismo, en cambio, gestiona la incertidumbre mediante probabilidades y actualización de creencias.
Su advertencia sigue siendo útil para cualquier analista. Una correlación histórica puede servir para predecir, pero no demuestra por sí sola una relación causal estable. Por eso conviene distinguir entre encontrar un patrón, utilizarlo para anticipar resultados y comprender realmente qué mecanismo lo genera.
Conclusión
Al-Ghazali nos recuerda que observar una regularidad no equivale a descubrir una ley necesaria. El pasado aporta evidencia sobre el futuro, pero no obliga al futuro a repetirse exactamente de la misma manera.
El pensamiento bayesiano ofrece una respuesta práctica: utilizar la experiencia para asignar probabilidades y actualizar nuestras creencias sin convertirlas en certezas. Al-Ghazali añade una cautela fundamental: no debemos confundir la frecuencia con la necesidad, la correlación con la causalidad ni la capacidad de predecir con una comprensión completa del fenómeno.
Su lección puede resumirse así:
Aprendamos de los patrones, pero mantengamos cierta humildad sobre lo que realmente sabemos acerca de las causas que los producen.
The Bayesian Fox 