Un matrimonio de heurística y precisión

A medida que crecí, me di cuenta una y otra vez de que el pensamiento en blanco y negro es una de las formas más improductivas y engañosas de ver el mundo.

“El Partido Político X está equivocado. La universidad siempre es una buena inversión. Las notas deben tomarse en papel de cuaderno. Tienes que tomar una postura sobre este tema. ¡Decide ahora!”

Uno de los muchos problemas con este enfoque es la cuestión de la precisión. Cuando se le pide una opinión sobre un tema determinado, ¿cómo puede emitir ese juicio sin conocer los detalles del problema?

Muchos temas son engañosamente simples cuando se presentan en la forma que los humanos entienden intuitivamente; es decir, cuando se presentan en lenguaje.

Nuestra habilidad para comunicarnos usando el lenguaje está profundamente arraigada en la práctica del cerebro humano de crear heurística – asignar etiquetas simbólicas a conceptos complejos, simplificándolos.

Hacemos esto de forma natural, por lo que es fácil caer en la práctica de pensar que la representación lingüística de un concepto es un indicador preciso de su simplicidad. Sin embargo, con solo un poco de pensamiento crítico, te das cuenta de que este definitivamente no es el caso.

El cerebro humano es, hasta donde podemos observar, la cosa más compleja del universo. Por lo tanto, su comprensión intuitiva de los conceptos no es un buen indicador de los conceptos reales en toda su verdadera complejidad.

Tomemos, por ejemplo, esta idea:

“Una habitación triangular hecha de gelatina rosa que se expande en centímetros cúbicos a razón de un número de Fibonacci por segundo en la que Indiana Jones se enfrenta a un hipopótamo parlante con sables de luz y jetpacks propulsados ​​por fusión fría”

El lenguaje, como hemos establecido, es una herramienta fantástica para asignar etiquetas simples a conceptos complejos para que puedan comunicarse entre agentes que tienen una comprensión similar de esos conceptos. Así que en realidad puedo representar esta idea con una palabra, como “florglarp”.

Entonces, puedo hacer una pregunta aparentemente simple:

“¿Crees en florglarp?”

Ahora, sabes que acabo de inventar esa palabra. Tiene una mejor comprensión intuitiva de todos los conceptos individuales que estoy representando con “florglarp”, por lo que probablemente sea fácil para usted ver que la complejidad de este concepto no se puede transmitir con precisión con esa palabra.

Pero la mayoría de las palabras que usa en la vida cotidiana son palabras que conoce desde hace mucho tiempo. Son palabras que también han sido inventadas, pero han sido aceptadas en el léxico de la sociedad. Como resultado, tiene una mejor comprensión intuitiva de estas palabras heurísticas que de los conceptos reales y precisos que representan.

Por ejemplo, aunque usé la palabra “habitación triangular”, probablemente a tu cerebro le resultó fácil representar la idea como una habitación en forma de tetraedro. Sin embargo, sin más consideración, probablemente no pensó intuitivamente en el concepto como un tetraedro necesariamente imperfecto en el que los bordes nunca forman verdaderos vértices debido al electromagnetismo.

Con la práctica, se vuelve más fácil identificar conceptos complejos y matizados que están representados por etiquetas demasiado simplistas. Llegas al punto en que puedo preguntarte algo como,

“¿Puede existir un tetraedro en nuestro universo físico?”

…e inmediatamente te das cuenta de que la pregunta no se puede responder con precisión hasta que los conceptos detrás de la pregunta se definan más rigurosamente.

Me gusta la forma en que el escritor de inteligencia artificial Eliezer Yudkowsky encarna este concepto en su artículo sobre La navaja de Occam:

“Cuanto más compleja es una explicación, más evidencia necesitas para encontrarla en el espacio de creencias”.

La navaja de Occam, tal vez sepa, es un principio de resolución de problemas que favorece las explicaciones que hacen la menor cantidad de suposiciones. Es posible que haya escuchado que se expresa así: “La explicación más simple que se ajusta a los hechos es probablemente la correcta”.

Yudkowsky señala en su artículo que el escritor de ciencia ficción Robert Heinlein respondió que la explicación más simple siempre es,

“La dama de la calle es una bruja; ella lo hizo.”

La supuesta respuesta de Heinlein es sucinta en términos de lenguaje humano; sin embargo, como acabo de demostrar, el lenguaje humano en realidad no es una buena medida de simplicidad.

Entonces, ¿qué podría usarse como una medida precisa de la simplicidad?

Como resultado, la respuesta está justo en frente de tu cara. Binary, el lenguaje que forma la base de cada programa de computadora, es lo más simple que puede obtener.

El binario es el lenguaje más simple posible.

El alfabeto binario tiene solo dos caracteres: 0 y 1, que representan los estados de encendido y apagado de un interruptor eléctrico, respectivamente.

En el nivel más bajo, las computadoras siempre piensan en blanco y negro, porque esa es la única forma posible de pensar. Su alfabeto solo permite que uno de dos estados se exprese en un momento específico.

Estas decisiones binarias se toman a la velocidad de la luz en números alucinantes, se compilan en lenguajes de alto nivel, se ejecutan a través de muchas declaraciones si-entonces y finalmente llegan a representar datos más complejos que son útiles para usted, pero en esencia, todo es simplemente, “¿Encendido o apagado?”

Así es como es útil: si puede hacer que una idea sea computable, entonces puede calcular la longitud del programa de computadora más corto que puede expresarla. De hecho, esto es lo que el proceso de Inducción de Solomonoff busca hacer.

Cuando piensas en las cosas de esta manera, rápidamente se vuelve evidente que “La señora de la calle es una bruja; ella lo hizo”, no es la explicación más simple con la menor cantidad de suposiciones. La palabra “bruja” no explica nada; un dato es evidencia si y solo si tiene muchas posibilidades. Los datos que permiten cualquier cosa son simplemente ruido inútil.

He explicado este concepto solo para que pienses en la complejidad real de las ideas y cómo se relaciona con el lenguaje y la heurística. No estoy sugiriendo que intentes hacer cálculos de inducción de Solomonoff en cada decisión que tengas que tomar, o que intentes deshacerte de la heurística, y he aquí por qué.

Las heurísticas y las etiquetas suelen ser útiles. Nos permiten usar nuestro conocimiento previo del mundo para hacer predicciones rápidas y en su mayoría precisas sobre las cosas. A su vez, podemos tomar medidas y seguir con nuestras vidas.

Estoy sentado en una cafetería mientras escribo esto. Si miro por la ventana, puedo ver un auto negro estacionado al otro lado del estacionamiento.

Sentado aquí, puedo hacer rápidamente una predicción de que el auto no representa una amenaza para mí en este momento. Puedo asignar una probabilidad del 99,9% de que atraviese la pared de la cafetería y me mate.

Por suerte, no tengo que sentarme tratando de definir rigurosamente los conceptos de “automóvil”, “amenaza” y “pared de cafetería” para llegar a esta conclusión. Tengo conocimientos previos:

  • El coche está aparcado y no hay nadie dentro.
  • La mayoría de los coches no se mueven solos (todavía)
  • En mi parte del mundo, la gente generalmente no trata de matar a otras personas.
  • Incluso si lo hicieran, probablemente no intentarían hacerlo con un automóvil si su objetivo está dentro de un edificio.
  • La pared de ladrillos de la cafetería probablemente detendría el auto de todos modos, ya que no hay mucho espacio en el estacionamiento para ganar velocidad.

Estos antecedentes me brindan heurísticas útiles con las que hacer la predicción en una fracción de segundo, lo que me permite volver a escribir sin temor a ser aplastado por un automóvil deshonesto y una pared de ladrillos que se derrumba.

Sin embargo, es importante que me dé cuenta de que confío en la heurística para hacer esta predicción. No he considerado cada pieza de evidencia en detalle y, como resultado, no puedo asignar una probabilidad del 100% a mi predicción.

Si tuviera que intentar un Cálculo de probabilidad bayesiana para ello, usaría estas heurísticas como predicciones previas fuertemente predictivas, pero luego tendría que definirlas, considerar los casos en los que podrían no ser ciertas y ajustarlas en consecuencia para obtener una predicción más precisa.

Solo, el hecho de que la Segunda Ley de la Termodinámica sea de naturaleza probabilística – es decir, que las disminuciones macroscópicas en la entropía son solo “virtualmente” imposibles – significa que nunca puedo estar 100% seguro de mi predicción.

Aun así, puedo estar “prácticamente” seguro de que no corro peligro de que el coche me mate mientras estoy sentado aquí. Incluso después de definir los conceptos con mayor precisión y considerar la evidencia más de cerca, mis heurísticas aún resultan lo suficientemente útiles como para apostar por mi seguridad.

Pero este es el punto: sus heurísticas no siempre son tan útiles.

Mis creencias sobre el automóvil tienen sus raíces en mi entorno (vivo por aquí), en el tipo de personas que viven aquí (por lo general, no son personajes) y en la naturaleza bastante consistente de la física.

¿Qué sucede cuando tus creencias no están tan sólidamente fundamentadas? Aquí es donde volvemos a la utilidad de pensar en las suposiciones subyacentes que hacemos cuando formamos creencias.

Ya que mencioné a Robert Heinlein antes, permítanme usarlo una vez más como ejemplo. Se ha especulado que Navaja de Hanlon – un término inspirado en la navaja de Occam – se originó a partir de un cuento que escribió llamado . Aquí está la redacción más simple:

“Nunca atribuyas a la malicia lo que se explica adecuadamente por la estupidez”. | Tuitea esto

Este es uno de mis dichos favoritos, y como concepto ha demostrado ser increíblemente útil para evitar que mis relaciones personales se deterioren.

Cuando alguien hace algo que te enoja o te lastima, es fácil atribuir la acción a la malicia. Lo hacemos casi automáticamente, y creo que es seguro asumir que hay alguna programación evolutiva útil a la que podemos atribuirla:

  1. Si algo me lastima, probablemente quiera comer/matar/herir/quitarme recursos
  2. Si algo es agradable para mí, probablemente sea parte de mi grupo.

En un entorno natural, esta heurística en blanco y negro es muy útil: actuar sobre sus conclusiones a menudo puede significar la diferencia entre la vida y la muerte.

Desafortunadamente, esta misma heurística que rige las conclusiones a las que llegas cuando un tigre salta de un arbusto también rige lo que piensas cuando tus amigos van al cine y se olvidan de invitarte.

“¿Cómo se atreven a no invitarme? ¡Deben odiarme!”

En este caso, su cerebro le presenta una falso dilema. “Pensé que les gustaba a mis amigos, pero no me invitaron al cine”.

Este no es el caso de un tigre tratando de comerte; cualquier número de factores no maliciosos podría haber estado involucrado en el resultado:

  • Tus amigos no estaban organizados y no asignaron a alguien para hacer todas las invitaciones.
  • No estabas cerca y fue solo un evento espontáneo.
  • Alguien trató de llamarte pero tu teléfono estaba muerto
  • La torre celular perdió la llamada, por lo que ni siquiera llegó a tu teléfono.

…la lista continua.

Así que aquí está la comida para llevar.

Las heurísticas y las etiquetas son útiles, pero solo lo llevan hasta cierto punto. Su propia naturaleza lo alienta a simplificar demasiado y categorizar conceptos que pueden ser mucho más matizados y detallados de lo que inicialmente cree.

Por lo tanto, al formar opiniones y tomar decisiones, es una buena idea cuestionar sus suposiciones subyacentes y pensar en posibles estados intermedios que existen en el espectro entre las dos posiciones iniciales que se le presentaron. Sé específico con las definiciones de los conceptos que sustentan tus opiniones.

Ahora bien, esto no significa que su posición inicial sobre un problema siempre será anulada o invalidada después de haber definido rigurosamente los conceptos de los que depende. Su posición al respecto podría seguir siendo la misma.

Sin embargo, es posible que te encuentres cambiando de opinión. De cualquier manera, este tipo de pensamiento deliberado se enfoca en formar creencias precisas y te hará una persona más sabia y más capaz.

Cuando aprendes a unir la heurística y el pensamiento preciso inspirado en Solomonoff de una manera óptima, obtienes lo mejor de ambos mundos.

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