Compárense las tres frases:
Quien llegue primero a meta recibirá… Quien durante la carrera caiga al río… Quien durante la carrera cayere al río… Las dos primeras son fácilmente comprensibles por el lector de hoy en día. Pero existe una sutil diferencia entre ambas:
En la primera, se da prácticamente por seguro que alguien llegará a meta. Debería suceder una catástrofe (¿que todos los participantes se precipitasen en el río?) para que ninguno llegue a meta.
Por un lado, nos enseñan que para descontar flujos de caja futuros tenemos que usar la función exponencial —para una determinada tasa de descuento o, en algunos contextos, tipo de interés—:
$$\text{valor presente} = A \exp(-tr)$$
donde $A$ es una cierta cantidad que recibiremos en el momento futuro $t$ y donde $r$ es nuestra tasa de descuento.
Por otro lado, experimentos de la sicología y la economía conductual, parecen indicar que la gente se tiende a regir por una regla distinta, la del llamado descuento hiperbólico
Aunque todavía no haya calado a la población en general —dígolo con las cifras de los tres principales problemas que existen actualmente en España del CIS en mano— son muchas y reputadas las voces que nos advierten del grave riesgo que supone el cambio climático. Tantas y tan conspicuas que, sin duda, habrá que hacerles caso.
Es el parecer —casi, diríase, el consenso— de muchos economistas que la mejor manera para encarar el cambio climático es un impuesto (pigouviano, universal) al carbono.
IBM ha desarrollado una iniciativa, Uncertainty Quantification 360, que describe así:
Uncertainty quantification (UQ) gives AI the ability to express that it is unsure, adding critical transparency for the safe deployment and use of AI. This extensible open source toolkit can help you estimate, communicate and use uncertainty in machine learning model predictions through an AI application lifecyle. We invite you to use it and improve it.
En la página del proyecto hay documentación abundante pero recomiendo comenzar por la demo.
Esta es una entrada breve no tanto para comentar el vídeo
como para dejar constancia de algunas notas y referencias a vuelapluma que me sugirió. A saber:
La diferencia entre riesgo e incertidumbre, ya tratada (no sé si de una manera que hoy en día revisaría) en estas páginas. La crítica del uso de las matemáticas para la gestión de la incertidumbre. Abundando en lo anterior, el famoso artículo de Hayek The Use of Knowledge in Society, que, sí, incluso menciona la ley de los grandes números.
Traigo a la consideración de mis lectores Sobre la Sostenibilidad Fiscal de España (II), un artículo de hace un tiempo que es una larga perífrasis alrededor de principios cualitativos muy contrastados sobre la gestión de riesgo (bajo incertidumbre, si se me tolera el pleonasmo). La conclusión es bien sabida pero el camino recorre una serie de hitos que mucho tienen que ver con lo que suelo escribir por aquí. Arranca con una afirmación desconcertante:
Por afición y, últimamente, por motivos laborales también, me ha preocupado cómo se refleja la incertidumbre en el lenguaje y cómo este sirve para transmitir aquella (véase, por ejemplo, esto).
En el español tenemos algunos recursos para manifestar grados de certidumbre (el condicional, el subjuntivo, etc.). Véanse por ejemplo (esta es la referencia) a los 570 sufridos hablantes del tuyuca que no pueden decir simplemente “él jugaba al fútbol”, sino que tienen que elegir obligatoriamente entre los diferentes sufijos verbales que (además de indicar la persona y el tiempo) indican el modo por el cual el hablante obtuvo el conocimiento que afirma en el enunciado:
En una charla hace un tiempo critiqué que no se usase el condicional en titulares tales como
en el que se da noticia de los resultados de una encuesta (el barómetro del CIS). Porque una cosa es que un partido gane las elecciones y otra que las ganaría si se diesen una serie de circunstancias: entre otras, la fundamental, que las hubiera (el resto tienen que ver con la incertidumbre asociada a las encuestas, etc.
¿Os acordáis del problema de la carta del otro día? Lo extraje del libro Risk Savvy de G. Gigerenzer.
Uno de los grandes temas del libro es la distinción entre riesgo e incertidumbre. Se decanta por la perspectiva de Knight discutida en el enlace anterior: en situaciones de riesgo, la distribución de probabilidad es conocida (p.e., juegos de azar) y el aparataje probabilístico puede ser aplicado en su entera potencia matemática.
He encontrado dos (¿cuatro?) definiciones contradictorias de _riesgo _e incertidumbre. La primera está implícita en una frase del artículo The ratings game de Martin Mayer y dice, según mi traducción, así:
Knight realizó una distinción categórica entre el riesgo, que puede ser medido, y la incertidumbre, que no puede serlo.
Mayer recoge así la distinción que realizó Frank Knight en su tesis doctoral hace ya casi un siglo. En términos algo más precisos, lo que según Knight distingue la incertidumbre del riesgo es que del segundo se conoce, cuando menos, la distribución de probabilidad asociada al fenómeno.
