Categoría: Historia

Santo Tomás de Aquino y la incertidumbre: ordenar lo que podemos saber

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En los artículos anteriores hemos visto distintas maneras 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 y Al-Ghazali a desconfiar de las conexiones causales que creemos observar.

Santo Tomás de Aquino aporta otra respuesta: no todo lo que creemos se sostiene con el mismo grado de certeza. Algunas afirmaciones pueden demostrarse, otras solo resultan probables y otras quedan fuera del alcance de la razón humana. Gestionar la incertidumbre consiste, en buena medida, en aprender a distinguirlas.

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Al-Ghazali y la incertidumbre: ¿podemos confiar en las causas?

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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?

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Sexto Empírico y la incertidumbre: el valor de suspender el juicio

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En los artículos anteriores vimos cómo Sócrates convirtió el reconocimiento de la ignorancia en el punto de partida del conocimiento y cómo Epicteto enseñó a distinguir entre aquello que depende de nosotros y aquello que escapa a nuestro control. Sexto Empírico propone una tercera forma de relacionarnos con la incertidumbre: no apresurarnos a elegir una respuesta cuando las razones disponibles no permiten hacerlo.

Su propuesta puede parecer incómoda en una época en la que se espera que tengamos una opinión inmediata sobre casi todo. Sin embargo, el escepticismo de Sexto no consiste en negar la verdad ni en desconfiar sistemáticamente de cualquier conocimiento. Consiste en investigar, comparar argumentos y aprender a suspender el juicio cuando ninguno resulta claramente superior.

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Epicteto, los estoicos y la incertidumbre: cómo vivir con lo que no controlamos

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En el artículo anterior vimos cómo Sócrates convirtió el reconocimiento de la ignorancia en el punto de partida del pensamiento. Saber que no sabemos es una forma de humildad intelectual, pero también plantea una pregunta inevitable: ¿qué hacemos después? ¿Cómo debemos vivir y decidir cuando el mundo sigue siendo incierto?

Epicteto y los filósofos estoicos ofrecieron una respuesta profundamente práctica. No intentaron eliminar la incertidumbre ni prometieron una forma perfecta de anticipar el futuro. Su propuesta fue otra: aprender a distinguir entre aquello que depende de nosotros y aquello que no. En un mundo cambiante, esa distinción podía convertirse en una forma de serenidad.

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Sócrates y la incertidumbre: el valor de saber que no sabemos

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La incertidumbre no nació con la estadística moderna ni con la teoría de la probabilidad. Mucho antes de medir el azar con números, los seres humanos ya tenían que tomar decisiones, defender ideas y elegir caminos sin disponer de certezas completas. La filosofía nació, en parte, para enfrentarse a preguntas difíciles y universales como estas: qué podemos conocer, cómo debemos actuar y cómo convivir con la incertidumbre.

Con este artículo comenzamos una nueva serie dedicada a explorar cómo distintos filósofos han reflexionado sobre la incertidumbre y qué podemos aprender de ellos para mejorar nuestras predicciones y decisiones. Empezaremos por uno de los más influyentes: Sócrates.

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Ernst Bloch y la predicción: el “todavía-no” del futuro

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Cuando pensamos en predicción, lo habitual es imaginar datos, modelos y probabilidades. Intentos de reducir la incertidumbre para tomar mejores decisiones. Pero hay una cuestión más profunda: ¿de dónde nace realmente esa necesidad de anticipar el futuro?

El filósofo Ernst Bloch ofrece una respuesta sugerente: el ser humano no vive solo en el presente, sino proyectado constantemente hacia lo que aún no existe. Antes de calcular escenarios, ya imaginamos posibilidades. Antes de construir modelos, ya vivimos orientados hacia el futuro.

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AlphaGo: ¿predicción… o pensamiento divino?

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En 2016 ocurrió algo que, durante décadas, muchos expertos consideraban improbable: una máquina fue capaz de derrotar a uno de los mejores jugadores del mundo en un juego que simbolizaba la intuición humana.

El sistema era AlphaGo, desarrollado por DeepMind, y su oponente era el campeón surcoreano Lee Sedol.

A primera vista, podría parecer simplemente otro avance tecnológico. Pero lo que ocurrió en aquellas partidas fue algo más profundo: por primera vez, una máquina no solo competía con un humano en un terreno complejo, sino que lo hacía de una forma que desafiaba nuestra propia manera de pensar.

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Historia de la regresión: de la regla de tres al machine learning

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Cuando hoy escuchamos palabras como machine learning o inteligencia artificial, es fácil imaginar algoritmos sofisticados trabajando sobre enormes bases de datos. Sin embargo, la idea fundamental detrás de muchos de estos modelos es mucho más antigua. En el fondo, todos intentan responder una pregunta sencilla: si una variable cambia, cómo cambia otra.

Responder a esa pregunta con números ha sido una preocupación constante durante siglos. Mucho antes de que existiera la estadística formal, científicos, comerciantes y astrónomos ya intentaban encontrar patrones que permitieran anticipar resultados.

La regresión moderna es el resultado de ese largo esfuerzo intelectual. Su historia no es una ruptura tecnológica reciente, sino una evolución gradual de ideas que comienzan con cálculos muy simples y terminan en los algoritmos de aprendizaje automático actuales.

1. Cuando predecir era hacer cuentas

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El Método Delphi: cuando la predicción cualitativa se vuelve estructurada

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En un post anterior clasificábamos los métodos de previsión en dos grandes familias: cuantitativos y cualitativos. Dentro de los cualitativos podemos distinguir aquellos basados en juicio individual (opinión experta, analogías históricas, escenarios narrativos) y aquellos que intentan estructurar el juicio colectivo para reducir sesgos. El método Delphi pertene a esta segunda categoria.

No es predicción basada en datos en sentido estricto porque no parte de series temporales ni modelos matemático pero tampo es simple intuición. Es, probablemente, el intento más sofisticado del siglo XX de convertir el juicio experto en una herramienta sistemática de predicción.

Este método nació además en un contexto donde equivocarse podía significar una guerra nuclear.

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“Siempre lo supe”: el engañoso poder del sesgo retrospectivo

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Finalizamos hoy nuestra serie dedicada a Pensar rápido, pensar despacio hablando de uno de los sesgos cognitivos más insidiosos: el sesgo retrospectivo, o como solemos decir coloquialmente, el “ya lo sabía”.

¿Cuántas veces has escuchado —o dicho— frases como “era obvio que iba a pasar”, “se veía venir” o “yo ya lo intuía”? Después de que algo ocurre, nuestra mente tiene una habilidad casi mágica para convencernos de que lo habíamos previsto. No se trata de arrogancia (aunque a veces se parezca), sino de una ilusión cognitiva: una reconstrucción engañosamente coherente del pasado.

¿Cómo funciona el sesgo retrospectivo?

El sesgo retrospectivo consiste en sobreestimar nuestra capacidad de haber predicho un evento una vez que ya conocemos su desenlace. En otras palabras, una vez que algo ha ocurrido, nos parece que era más predecible de lo que realmente era.

Kahneman y Tversky lo demostraron en múltiples experimentos. En uno de ellos, los participantes debían estimar la probabilidad de distintos desenlaces históricos o políticos. Cuando algunos de ellos conocían el resultado real, tendían a asignarle una probabilidad mucho mayor que los que no lo sabían. El conocimiento del desenlace no sólo cambia lo que pensamos, sino lo que recordamos haber pensado.

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