Reflexiones sobre la ciencia de la predicción

Predecir es la forma activa y recurrente que tienen las personas de tomar decisiones

31/01/2014 - Autor: Ertugrul Deniz - Fuente: Revista Cascada

Las redes neuronales artificiales se forman con objeto de modelizar los millones de neuronas de la actividad cerebral humana.

Predecir es la forma activa y recurrente que tienen las personas de tomar decisiones, la mayoría de las veces sin tan siquiera ser conscientes de ello. Cuando suena el timbre, suponemos que hay alguien detrás de la puerta esperando a que vayamos a abrir. Los productores tratan de predecir la respuesta de sus clientes frente a las distintas políticas de precios, y quienes cocinan tratan de calcular el tiempo que tardarán en preparar su plato; dichos ejemplos están incluidos en la ciencia de la predicción. Los problemas de predicción pueden estar relacionados con el tiempo atmosférico, la economía, los negocios y con otros factores. Entre dichos problemas se incluyen sobre todo numerosas variantes dependientes e independientes. El hecho de que se puedan reducir riesgos a través de la predicción y de cosas por el estilo ha hecho que la ciencia de la predicción adquiera popularidad en nuestros días.
Así, por ejemplo, el consejo de los expertos sobre cómo invertir de forma adecuada o la previsión del tiempo para los próximos días ocupan constantemente un espacio en los medios de comunicación. A pesar de que las personas hacen un uso constante de su habilidad para predecir en sus vidas cotidianas, en la mayoría de los casos no son conscientes de cómo se llevan a cabo los procesos involucrados en la toma de decisiones.
A pesar de los avances de la ciencia y la tecnología, seguimos sin poder predecir muchos fenómenos, es poco lo que podemos controlar y son muchas las incógnitas. No solo afrontamos el reto de las dudas a la hora de predecir acontecimientos, sino también al tomar decisiones. Cuando tomamos decisiones en nuestra vida diaria tratamos de minimizar las inseguridades. Toda decisión que conlleve dudas es arriesgada por naturaleza. En consecuencia, los procesos de toma de decisiones son, al mismo tiempo, una especie de gestión de riesgos. Todos los esfuerzos van dirigidos a reducir los posibles riesgos y errores. Los problemas de alto riesgo tienen un mayor índice de errores.
Los estudios de predicción necesitan recopilar y analizar datos numéricos, además de obtener información relevante basada en observaciones. Los datos que se van a recopilar han de ser objetivos y los métodos estadísticos los adecuados. De no ser así, una predicción errónea supondrá una pérdida de tiempo, dinero y recursos. Los problemas de decisiones que incluyen incertidumbres pueden ser de distinta naturaleza. Por ejemplo, resulta posible saber cuándo llegará al suelo una manzana que se ha desprendido de su rama, conociendo las leyes físicas. A medida que los factores se van complicando aumenta la posibilidad de sorpresas. La disciplina que sistematiza estos estudios es la econometría. La estadística, las matemáticas, las ciencias económicas, la optimización, la toma de decisiones y la informática forman parte de los estudios de econometría. Los problemas de predicción se estudian fundamentalmente mediante análisis extrapolativo y numérico.
Durante los últimos años se han añadido métodos intuitivos a estos dos enfoques principales. De la misma manera que en otros campos, el análisis numérico se utiliza con frecuencia en redes neuronales artificiales, simulaciones digitales y métodos de aprendizaje basados en ordenador. Las redes neuronales artificiales se forman con objeto de modelizar los millones de neuronas de la actividad cerebral humana. Las células artificiales, cuyo número varía de entre cinco a diez, son educadas mediante el uso de una determinada función de transformación matemática, a través de procesos algorítmicos. Al final del proceso de educación, mediante datos del pasado, se evalúan los cálculos en situaciones distintas. Este método, utilizado en varios problemas de predicción, resulta verdaderamente útil a la hora de reflejar lo que podemos hacer con solo copiar unos pocos de millones de nervios humanos. No obstante, el mayor obstáculo al que se enfrentan los estudios de las redes neuronales artificiales es que los ordenadores no tienen suficiente capacidad. Incluso los sistemas más sofisticados tienen dificultades frente a problemas de optimización con más de un centenar de células, y los datos obtenidos son de poca utilidad. Uno no puede evitar sorprenderse ante la perfecta capacidad del cerebro humano y el hecho de que aborde cientos de procesos en paralelo de manera continua. En algunos problemas de toma de decisiones, debido a la falta de datos numéricos, los parámetros que se quieren predecir puede que no sean fiables y presenten una naturaleza peculiar. Un ejemplo de esto son los estudios sobre las enfermedades muy raras y la predicción de los avances tecnológicos. En tales casos, los análisis numéricos no sirven de ayuda, al no disponerse de ningún dato numérico fiable. En consecuencia, los métodos de análisis extrapolativos son más utilizados en dichos problemas de predicción. En el caso de las predicciones basadas en la extrapolación, el nivel de conocimientos, la intuición, la experiencia, la capacidad para procesar la información y el buen juicio del experto son importantes, pero continúan siendo limitadas. Existen numerosos problemas de predicción relacionados con la vida socioeconómica, tales como las fluctuaciones económicas, los movimientos de precios y el volumen de negocio. Las predicciones correctas acerca de cómo y cuándo invertir resultan de vital importancia para que los inversores decidan la forma de utilizar sus recursos. No obstante, sus decisiones estarán inevitablemente plagadas de incertidumbres. De ahí que se pueda afirmar que los estudios sobre predicciones están aún muy verdes.
Independientemente de su naturaleza, las predicciones son siempre necesarias, dado que se deben determinar y tratar de cumplir las expectativas de futuro. Una de las presunciones básicas del sistema económico que afecta a nivel global es que los seres humanos son criaturas egoístas que actúan por oportunismo. Este tipo de prejuicios siempre han impulsado a la gente a ser egocéntrica. Sin embargo, los seres humanos sí que pueden escuchar a su conciencia. Pueden optar por ser altruistas o por preocuparse por los demás y ayudarles. Es posible revertir esa noción del egoísmo siendo caritativo y cumpliendo con otras responsabilidades. Por ello, las predicciones acerca del futuro dependen de a qué se va a dar prioridad. En otras palabras, la ciencia de la predicción puede proporcionar una filosofía más humana.
Todo se encuentra en perfecto equilibrio debido a las proporciones adecuadas que tiene este universo. Todo ha sido creado con sabiduría. En cierto sentido, desde la perspectiva de los estudios de predicción, nuestros esfuerzos pueden considerarse como una forma de adivinación para aprender acerca del destino. Aunque podamos tratar de predecir dentro de ciertos límites, nunca podremos ignorar las posibles sorpresas que pueden ocurrir completamente ajenas a nuestro control. Los seres humanos están dotados de la capacidad de tomar decisiones, a pesar de la incertidumbre. Se supone que comprendemos la filosofía de la creación y que tratamos de percibir el significado del patrón tejido por la Providencia.

Ertugrul Deniz es un escritor independiente de Turquía y posee un doctorado en matemáticas.

Referencias

Makridakis, Spyros; Wheelwright, Steven; Hyndman, Rob J. (1998). Forecasting: methods and applications, Nueva York: John Wiley & Sons.

Fama, Eugene (1970). «Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work». Journal of Finance 25 (2): 383–417.

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sábado, 1 de febrero de 2014