¿Se puede predecir el FUTURO? El "Cerebro Bayesiano" - CuriosaMente 275
¿Qué tiene que ver el Teorema de Bayes con la forma en la que funciona nuestro cerebro? ¿Es posible adivinar el futuro?
Para conocer a fondo el Teorema de Bayes y cómo usarlo checa el video de Pasos por Ingeniería: https://youtu.be/cgRmOpzgotI

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Guión: Tonatiuh Moreno
Ilustraciones:  Ruy Fernando Estrada, Sandra Cárdenas, Erasmo Rodríguez, Sergio Rivera, Érika Casab
Voz: Javier Lacroix
Música: Miguel Solís, Mary Camarena y Jorge Verdín
Animación: Alejandra o Sofía Espinosa
Edición: Erick Blackmer
 El video de hoy está patrocinado por ti. La pregunta la eligieron todas las mentes curiosas que nos apoyan en Patreon o como miembros del canal ¡Muchas gracias! ¿No sería genial saber lo que va a ocurrir en el futuro? Desde tiempos inmemoriales hemos recurrido a adivinos y oráculos para tratar de predecir lo que nos depara el destino. Pero ¿qué tal si ya tuvieras un mecanismo así preconstruido en el cerebro? ¿Se puede predecir el futuro? El cerebro bayesiano. Alrededor del año 1700 el reverendo Thomas Bayes se preguntó cómo podemos predecir un evento futuro si sólo sabemos qué tantas veces ha ocurrido en el pasado. Y desarrolló esta fórmula que deberíamos llamar Teorema de Bayes, pero que en español conocemos como Teorema de Bayes. Y esta es su versión compacta. El teorema dice que la probabilidad de que ocurra el evento A dado que ocurra el evento B es igual a la probabilidad de que ocurra el evento B dado que ocurra el evento A multiplicado por la probabilidad de que ocurra el evento A. Todo esto dividido por la probabilidad de que ocurra el evento B. Imagina que entras a un sorteo en el que recibirás un premio si, sin ver, sacas una canica roja de un saco que tiene 100 canicas. 20 canicas son rojas y 80 azules. Así, sin más, tu probabilidad de ganar es del 20 por ciento, o si lo decimos propiamente, una probabilidad de 0.2. Pero sabes que 15 de las canicas rojas son pequeñas y 5 grandes, mientras que de las azules 70 son chicas y 10 grandes. No puedes sentir el color, pero el tamaño sí. ¿Qué te conviene más, sacar una canica pequeña o una grande? ¿Quieres intentar resolverlo? Si usamos el teorema para ver qué tan probable es que obtengamos una canica roja dado que tomemos una canica chica, sustituimos los valores y hacemos las operaciones correspondientes, obtendremos el resultado 0.176. Podemos aplicar el teorema para ver qué tan probable es que obtengamos una canica roja dado que tomemos una canica grande. El resultado es 0.333. Por lo tanto, conviene escoger una canica grande. Si quieres conocer el teorema a profundidad, visita este video de Pasos por Ingeniería. El procedimiento se vuelve muy claro si lo visualizamos en una gráfica como esta, donde cada uno de los futuros posibles está representado por un área. En este ejemplo ya sabíamos de antemano el número de canicas y sus proporciones, pero la belleza del teorema es que nos permite iniciar con números estimados o incluso aleatorios y conforme vamos obteniendo nueva información, ésta se va incorporando y permite predicciones cada vez más precisas. Como por ejemplo, 100 veces he visto nubes oscuras y 70 de esas veces ha llovido. Hoy vi nubes oscuras y no llovió. Eso baja la probabilidad a 69.3069%. Thomas Bates proponía un experimento como este. Estás de espaldas a una mesa y un amigo arroja una moneda sobre ella. Tu misión es adivinar en qué parte de la mesa cayó. En tu primer intento es poco probable que le atines, pero si le pides a tu amigo que tire otra moneda y le preguntas si la segunda moneda está más adelante o más atrás que la primera, puedes reducir el área. Con cada nueva moneda tirada obtienes más información y se va reduciendo el área hasta que puedes indicar con gran precisión dónde cayó la moneda original. Aunque el teorema de Bates no fue reconocido en su momento ni siquiera por su creador, que no lo creyó merecedor de presentarlo ante la Royal Society a la que pertenecía, se ha vuelto sumamente relevante. Lo aplicó Laplace para predecir la proporción de niños y niñas que nacían en Europa y el resto del mundo. Luego, Bouvard la usó para calcular la masa de Júpiter y Saturno a partir de muchas observaciones diferentes. Fue usado para localizar el submarino que se muestra en la película A la casa del octubre rojo. Tuvo un papel fundamental en descifrar los mensajes de la máquina Enigma en la Segunda Guerra Mundial y no se diga su papel en la industria de los seguros. Y aunque en el siglo XX fue muy desprestigiado, en el siglo XXI se le considera una piedra angular de la estadística y la probabilidad. Lo que dice la hipótesis del cerebro bayesiano es que tenemos algo análogo al teorema ya preconstruido en nuestro cerebro. Porque verás, de hecho, podemos predecir el futuro. Lo hacemos todo el tiempo. Cuando ves que la silla de alguien se inclina justo en ese ángulo, ¿sabes que se va a caer? Antes de colocar un trozo de madera en el agua, predices que va a flotar. Y si gritas ¡Firulais, a comer! lo más seguro es que Firulais llegue corriendo en un futuro muy cercano. El cerebro es una computadora que recibe información fragmentada e imperfecta de la realidad a través de los sentidos y debe crear un modelo interno aproximado y plausible del mundo. El cerebro bayesiano trabajaría usando codificación predictiva. Sus algoritmos nos preparan para el porvenir cambiando constantemente los parámetros de sus predicciones como una manera de minimizar la sorpresa en caso de que nos encontremos con la misma situación otra vez. Se puede decir que lo que experimentamos no es la realidad, sino una especie de alucinación más o menos consistente y coherente. Un mapa del espacio y del tiempo que no sólo nos dice dónde está todo, sino también qué sucedió antes y qué podría ocurrir después. Aunque los científicos discuten si la hipótesis del cerebro bayesiano es acertada, algunos estudios de neuroimagen se muestran consistentes con ella. Esto obedece al principio biológico de la homeostasis, la lucha de cada organismo por seguir existiendo. Si sabemos las consecuencias de nuestros actos, entonces podemos autorregularnos y actuar de manera que las consecuencias favorezcan nuestra existencia continuada. Alucinar la realidad futura nos ha dado una ventaja evolutiva. Nos permite encontrar estructura y sentido en un mundo complejo que podría parecer caótico. Y no sólo predecimos futuros inmediatos, sino también podemos ver futuros distantes, aunque no con completa certeza. Si emprendemos un largo viaje, vemos el lugar de nuestro destino en el futuro. Si nos inscribimos a una licenciatura, es porque vemos nuestra graduación en el futuro. Esto implica un principio llamado inferencia activa. No sólo soñamos el futuro, sino que actuando sobre el mundo, cambiamos el porvenir, haciendo así que se adapte a nuestras expectativas. ¿Y qué hay de las premoniciones o presentimientos? Estos podrían ser explicados por la intuición. El psicólogo Gerd Gigerenser propone que existen procesos inconscientes que nos permiten llegar a predicciones correctas, aunque no sepamos explicarlo racionalmente, en especial si tenemos experiencia en esa área y somos capaces de detectar sutiles señales del entorno. El campesino que para y dice, mmmm, habrá tormenta, aunque no sepa explicar por qué. O la experta en arte que puede identificar que una obra es falsificada incluso antes de hacer las pruebas científicas. La intuición podría ser el cerebro bayesiano actuando por debajo de la conciencia. El neurocientífico Carl Furston sugiere que el modelo matemático en nuestras cabezas además minimiza aquellos resultados infrecuentes para reducir la sorpresa, al grado de que tendemos a evitar experimentar aquellas cosas que no encajan en nuestro mapa mental. En términos prácticos solemos repetir nuestras conductas para obtener así resultados predecibles. Esto puede ser un mecanismo de supervivencia, pero también genera la famosa zona de confort de la que no queremos salir para no arriesgarnos. El cerebro bayesiano puede tener esa trampa. Si hemos intentado algo varias veces y no lo logramos, podemos llegar a creer que la meta es imposible y no volverlo a intentar. Hay personas que te advierten, naaa, no tiene caso intentarlo, va a salir mal. Y cuando tienen razón refuerzan su modelo y hasta se ufanan diciendo ¡te lo dije! Pero para un auténtico bayesiano la probabilidad de algo muy rara vez es cero o uno. Aunque la probabilidad sea tan diminuta que necesite expresarse en pequeñísimos decimales, siempre existe la posibilidad de que las cosas sucedan de manera diferente a como las esperamos. Decía Nelson Mandela, todo parece imposible hasta que se hace. ¡Curiosamente! Muchas gracias a todos los que nos apoyan en Patreon y el sistema de miembros de YouTube. Especialmente a Alberto Campano, Daniel Guerrero, Eric Hernández, Familia Rebollo Sainz, Francisco Dueñas, Francisco Tejeda, Luis Malo, Noemí Moreno, Pancho, Paulo Reynaldo, Pez Goldfish, Raúl Sánchez, Roberto Brücher, Rodrigo Castro y Tania Moreno. ¿Tú también? Puedes ver aquí tu nombre. Links en la descripción.
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