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, Sexto Empírico a suspender el juicio, Al-Ghazali a desconfiar de las conexiones causales aparentes, Santo Tomás de Aquino a ordenar los grados del conocimiento y Pascal a convertir parte del azar en un problema de probabilidades y decisiones.
David Hume plantea una dificultad todavía más profunda. Casi todas nuestras predicciones suponen que las regularidades observadas en el pasado continuarán en el futuro. Pero ¿qué justifica esa confianza?
Experiencia y conocimiento
David Hume vivió en la Escocia del siglo XVIII y fue uno de los principales representantes del empirismo. Para él, nuestro conocimiento del mundo comienza en la experiencia: observamos acontecimientos, reconocemos patrones y formamos expectativas.
Hume distinguía entre las relaciones de ideas, como las verdades matemáticas, y las cuestiones de hecho, que describen la realidad. Podemos demostrar que dos más dos son cuatro, pero ninguna contradicción lógica impide imaginar que mañana ocurra algo distinto de lo esperado.
Hume utilizó precisamente el ejemplo de la salida del Sol. La afirmación «el Sol no saldrá mañana» puede parecernos extremadamente improbable, pero no contiene una contradicción lógica. Todo lo que afirmamos sobre hechos todavía no observados va más allá de la evidencia disponible.
El problema de la inducción
Cuando predecimos utilizamos un razonamiento inductivo: observamos casos pasados y esperamos que el patrón se repita. Un medicamento ha funcionado en una muestra y esperamos que produzca efectos semejantes en otros pacientes. Una variable económica mantiene una tendencia y la proyectamos hacia los meses siguientes.
Hume se preguntó qué justifica este salto desde lo observado hasta lo que todavía no ha sucedido.
No puede justificarse mediante la lógica, porque podemos imaginar sin contradicción que el futuro sea diferente. Tampoco podemos defender la inducción diciendo que ha funcionado anteriormente, porque estaríamos utilizando el pasado para demostrar que el pasado permite predecir el futuro. El razonamiento sería circular.
Hume no concluye que debamos dejar de hacer predicciones. Su idea es más incómoda: nuestra confianza en la continuidad de los patrones no puede demostrarse de manera definitiva.
El Sol, el fuego y las explicaciones científicas
Hume recurrió también al fuego. Después de observar repetidamente que una llama produce calor o quema determinados materiales, esperamos que vuelva a hacerlo. Sin embargo, lo que observamos directamente es la repetición de unos acontecimientos, no una necesidad lógica que obligue siempre al mismo resultado.
Hoy conocemos mucho mejor estos fenómenos. La astronomía permite explicar y calcular los amaneceres mediante la rotación terrestre, mientras que la química describe las condiciones que hacen posible la combustión. Pero estos avances no vuelven obsoleto el argumento de Hume.
La ciencia ha transformado observaciones sencillas en explicaciones causales mucho más sólidas y precisas. Aun así, sus predicciones continúan presuponiendo que las leyes físicas y las condiciones observadas seguirán operando. La salida del Sol es una expectativa extraordinariamente fiable, pero no pertenece al mismo tipo de certeza que una demostración matemática.
La distinción es importante: Hume no afirma que no podamos conocer causas, sino que ese conocimiento procede de la experiencia y permanece abierto a revisión.
Costumbre, modelos y cambios de contexto
Para Hume, la costumbre explica por qué proyectamos el pasado hacia el futuro. La repetición genera expectativas, aunque no pueda demostrar que las regularidades vayan a mantenerse necesariamente.
Esta advertencia resulta especialmente actual en el terreno de la predicción. Un modelo puede haber anticipado correctamente durante años la inflación, la demanda o la evolución de unos pacientes. Su trayectoria aporta evidencia valiosa, pero no garantiza que el proceso que genera los datos permanezca estable.
Si cambian el contexto, las relaciones causales o las condiciones iniciales, el modelo puede dejar de funcionar. La regularidad pasada no es un contrato que el futuro esté obligado a respetar.
Hume no nos pide abandonar la experiencia, sino utilizarla con prudencia. Podemos mantener creencias muy bien fundamentadas sin convertirlas en certezas absolutas.
¿Qué diría un bayesiano?
Hume y el pensamiento bayesiano comparten una idea fundamental: nuestras creencias deben expresar distintos grados de confianza y modificarse cuando aparece nueva evidencia.
Un bayesiano parte de una creencia previa, observa nuevos datos y actualiza su probabilidad. La acumulación de evidencia puede aumentar enormemente nuestra confianza en una regularidad sin convertirla en una verdad necesaria.
El bayesianismo proporciona así una respuesta práctica al problema planteado por Hume. No demuestra que el futuro repetirá el pasado, pero permite determinar qué deberíamos creer a partir de la información disponible.
Sin embargo, tampoco elimina completamente el problema de la inducción. Toda actualización depende de una probabilidad previa, un modelo y ciertos supuestos sobre cómo se generan los datos. Si el proceso cambia o el modelo es inadecuado, una actualización matemáticamente correcta puede producir una mala predicción.
Podríamos decir que Hume formula el problema filosófico y el bayesianismo ofrece una disciplina práctica para convivir con él.
Conclusión
Hume nos recuerda que toda predicción contiene un salto desde lo que hemos observado hacia algo que todavía no ha ocurrido. Ese salto puede estar respaldado por datos, teorías causales y modelos excelentes, pero nunca se convierte en una necesidad lógica.
La respuesta no consiste en renunciar a predecir. Debemos aprender de la experiencia, construir modelos y actualizar nuestras creencias, recordando que el futuro no está obligado a reproducir exactamente el pasado.
Su lección podría resumirse así:
Utilicemos el pasado para anticipar el futuro, pero no confundamos una predicción extraordinariamente fiable con una certeza absoluta.
The Bayesian Fox 