Epistemología

Participé recientemente en una reunión de un club de lectura racionalista en el que se discutieron los dos primeros capítulos del libro Superforecasting. El segundo discute, entre otras cosas, los sistemas 1 y 2 de pensamiento que popularizó Kahneman en su famoso libro Thinking, Fast and Slow.

El sistema 1 tiene bastante mala prensa: es rápido, intuitivo, irreflexivo. En una lectura superficial de los dos libros anteriores, parecería que existe una recomendación explícita de tratar de evitar razonamientos y decisiones basadas en el sistema 1 y hacer un esfuerzo permanente por activar el sistema 2. Sin embargo, esta recomendación tiene las patas cortas; por su propia naturaleza, el sistema 2 no puede ser activado tan a menudo como sería deseable: es lento, consume mucha energía y produce fatiga. Estamos abocados a recurrir al sistema 1: no podemos reemplazarlo.

Tiene Scott Alexander un promptuario de sobre mercados de apuestas en el que:

• Se declara partidario entusiasta de su uso.
• Explica por qué son útiles: p.e., un periodista, en lugar de decir que “se cree que pasará X” puede escribir “la probabilidad de que ocurra X es del Y% según tal mercado de apuestas”, enriqueciendo el debate público.
• Sostiene y justifica que funcionan mejor que las opiniones de los expertos.
• Sostiene y justifica que no pueden ser (fácilmente) manipulados (en la práctica).
• Plantea un análisis coste-beneficio más o menos implícito de de su uso.
• Critica agriamente el afán de los reguladores estadounidenses por prohibirlos.
• Explica, además, qué opciones existen para participar en ellos.

Por su lado, Nick Whitaker y J. Zachary Mazlish alegan:

Science as Verified Trust arranca así:

Parece existir una enorme confusión acerca del papel de la confianza en la ciencia y la academia. Ingenieros como Bill Nye y propagandistas políticos no dejan de decirnos “¡Confiad en la ciencia!”. Pero, por otra parte, los racionalistas […] blanden el lema de la Real Academia, nullius in verba (No confíes en la palabra de nadie) como una espada. Creo que ambos bandos entienden incorrectamente el funcionamiento de la ciencia y la academia.

Cito a Alberto Olmos de aquí:

Con los años uno ha entendido que existen numerosos instrumentos creados expresamente para manipular la realidad, y que atienden a nombres un tanto confusos, pues se presentan como documental, biografía, reportaje e incluso Historia. De niño, de adolescente, no lo veíamos así. Cuando un libro decía ser la biografía de Hitler, pensaba el párvulo que ese libro era todo verdad, pues de Hitler únicamente se podía hacer una biografía, ya que sólo había vivido una vida, y bastaba con poner negro sobre blanco su peripecia. En realidad, de Hitler se pueden hacer muchas biografías y todas distintas, y alguna hasta amantísima. Cuando algo nos cuenta la verdad, esto es, cuando dice no contener ni una gota de ficción, miente por completo. Esto es rarísimo, porque nos lleva a concluir, por el extremo opuesto, que una película de ficción acaso contenga más verdad que un documental inmaculado.

• Recientemente, me he visto obligado a familiarizarme ex nihilo con ciertos conceptos técnicos.
• El texto propuesto para aprenderlos era igualmente técnico: una secuencia de proposiciones, demostraciones y ejemplos.
• No ha habido forma de avanzar significativamente en el material hasta que no he indagado en el desarrollo histórico del asunto.
• A partir de entonces, ¡claridad absoluta!

(Por si a alguien le sirve de algo.)

Existe un debate sobre cuánto y cómo acertaron las predicciones que se hicieron en décadas pasadas —léase, Asimov, etc.— sobre el mundo de hoy en día. Uno puede leer, por ejemplo, The Track Record of Futurists Seems … Fine, donde se defiende su éxito relativo. J. Storrs Hall tiene un libro, Where Is My Flying Car?: A Memoir of Future Past en el que se examina la cuestión más extensa y sistemáticamente y se llega a una conclusión similar, pero en la que se adivina un patrón que ayuda a distinguir las predicciones que llegaron a materializarse y las que no —así como las que quedaron muy cortas—: su dependencia en el uso de energía.

Hace años tuve ocasión de hablar con una señora de ya cierta edad que me contaba cómo uno de sus primeros trabajos, en la época de la transición, había consistido en emitir cheques con los que el gobierno de España pagaba a articulistas extranjeros cuyas piezas convenían resultaban convenientes a sus intereses. Desde entonces he permanecido alerta a indicios de que lo que leo en la sección internacional —particularmente en ella— pueda ser un publirreportaje de parte.

Trajo Scott Alexander una entrada en su blog, WebMD, And The Tragedy Of Legible Expertise que resumo y reinterpreto aquí y que, también, invito a consultar por lo relevantes que son los ejemplos y casos de aplicación que discute y que aquí omito.

En el fondo, trata sobre cómo de fiable es la opinión de los expertos y, en particular, los expertos oficialmente designados como tales; p.e., las autoridades sanitarias como Fernando Simón en su día. Merece la pena reinterpretar todo lo que se dijo como una variación de la llamada ley de Goodhart, cuya formulación original,

Recojo aquí, movido por interés principalmente (auto) mnemotécnico, una idea que expone Scott Alexander en We’re Not Platonists, We’ve Just Learned The Bitter Lesson.

En su argumentación, que no viene al caso, habla de cómo entender los conceptos, en qué consisten por ejemplo, la inteligencia, la fuerza, la valentía, etc.

(Y no sé hasta dónde se puede llegar con su argumento: todavía no he pensado la cuestión suficientemente como para tener claro si se puede extender a triángulo, Venus o gripe.)

Hay cosas que están en escala humana. Para entender las cosas en escala humana no hace falta sino un poquitín de sentido común. No tienen mucho misterio.

Las ciencias estudian objetos y fenómenos que no están en escala humana: bacterias, planetas, sociedades, etc. Lo hacen creando herramientas y dispositivos que reescalan esos fenómenos a nuestra propia medida. El bosón de Higgs es minúsculo, pero para probar su existencia se hizo pública esta imagen:

¿Qué cosa nos enseña realmente la educación formal? ¿Conocimientos objetivos? Sin duda, pero, ¿son realmente útiles en la carrera profesional de los más?

¿A pensar? Que es lo que se suele contraargumentar. El término técnico en inglés para aprender a pensar es transfer in learning y aunque sea un objetivo declarado de los programas educativos, no está para nada claro que se alcance de manera generalizada. Preguntado al respecto, el gran resumidor de información que es ChatGTP dice:

Dice Tyler Cowen aquí (a cuenta de algo que no viene al caso):

It is better to simply file the data point away and add it to your mental regressions, but not right now to get too emotional or condemnatory about it.

Esa frase resume toda una teoría —¡y una praxis!— sobre el conocimiento:

• Observas un hecho concreto.
• Modificas adecuadamente tu modelo del mundo. Necesariamente y dada la poca información que aporta un único dato, esta modificación nunca podrá ser sustancial.
• No le das más importancia.

Realmente, no hay mucho más que se pueda (o deba) hacer frente a un hecho inaudito.

Esta entrada tiene dos partes. Una, la primera, dedicada a la tensión entre las llamadas inversión en valor e indexada en finanzas. Se presenta como motivación a otra, posterior, que la utiliza como analogía para extenderla a otros ámbitos.

Existen dos grandes estrategias de inversión: la inversión en valor y la indexada. La primera consiste en estudiar minuciosamente un pequeño grupo de compañías e invertir —o desinvertir— en ellas de acuerdo con su desempeño. Se trata de una estrategia trabajosa, tediosa y que solo los grandes especialistas pueden desempeñar correctamente.