Teoría de la decisión evidencial

Escuela de pensamiento dentro de la teoría de la decisión.

La teoría de la decisión evidencial (EDT) es una escuela de pensamiento dentro de la teoría de la decisión que establece que, cuando un agente racional se enfrenta a un conjunto de acciones posibles, se debe seleccionar la acción con mayor valor noticioso , es decir, la acción que sería indicativo del mejor resultado esperado si uno recibiera la "noticia" de que había sido tomado. En otras palabras, recomienda "hacer lo que más quieras saber que harás". ^{[1] : 7}

La EDT contrasta con la teoría de la decisión causal (CDT), que prescribe tomar la acción que causalmente producirá el mejor resultado. Si bien estas dos teorías coinciden en muchos casos, dan veredictos diferentes en ciertos experimentos mentales filosóficos. Por ejemplo, la EDT prescribe tomar solo una casilla en la paradoja de Newcomb , mientras que la CDT recomienda tomar ambas casillas. ^{[1] : 22-26}

Descripción formal

En un artículo de 1976, Allan Gibbard y William Harper distinguieron entre dos tipos de maximización de la utilidad esperada . EDT propone maximizar la utilidad esperada de las acciones calculadas utilizando probabilidades condicionales , a saber

${\displaystyle V(A)=\sum \limits _{j}P(O_{j}|A)D(O_{j}),}$

donde es la deseabilidad del resultado y es la probabilidad condicional de que ocurra la acción . ^[2] Esto contrasta con la formulación contrafáctica de la utilidad esperada utilizada por la teoría de la decisión causal. ${\displaystyle D(O_{j})}$ ${\displaystyle O_{j}}$ ${\displaystyle P(O_{j}|A)}$ ${\displaystyle O_{j}}$ ${\displaystyle A}$

${\displaystyle U(A)=\sum \limits _{j}P(A\mathrel {\Box {\rightarrow }} O_{j})D(O_{j}),}$

donde la expresión indica la probabilidad de resultado en la situación contrafáctica en la que se realiza la acción. Dado que y no siempre son iguales, estas formulaciones de utilidad esperada no son equivalentes, ^[2] lo que lleva a diferencias en las acciones prescritas por EDT y CDT. ${\displaystyle P(A\mathrel {\Box {\rightarrow }} O_{j})}$ ${\displaystyle O_{j}}$ ${\displaystyle A}$ ${\displaystyle P(A\mathrel {\Box {\rightarrow }} O_{j})}$ ${\displaystyle P(O_{j}|A)}$

Experimentos mentales

A menudo se examinan diferentes teorías de decisión en sus recomendaciones de acción en diferentes experimentos mentales .

La paradoja de Newcomb

En la paradoja de Newcomb, hay un predictor, un jugador y dos casillas designadas A y B. El predictor es capaz de predecir de manera confiable las elecciones del jugador, digamos con un 99% de precisión. El jugador puede elegir entre tomar solo la casilla B o tomar ambas casillas, A y B. El jugador sabe lo siguiente: ^[3]

• La casilla A es transparente y siempre contiene $1,000 visibles.
• El cuadro B es opaco y su contenido ya ha sido establecido por el predictor:
  • Si el predictor ha predicho que el jugador tomará las casillas A y B, entonces la casilla B no contiene nada.
  • Si el predictor ha predicho que el jugador tomará sólo la casilla B, entonces la casilla B contiene $1,000,000.

El jugador no sabe qué predijo el predictor o qué contiene la casilla B al realizar la elección. ¿Debería el jugador tomar ambas casillas o solo la casilla B?

La teoría de la decisión evidencial recomienda tomar solo la casilla B en este escenario, porque tomar solo la casilla B es una fuerte evidencia de que el predictor anticipó que el jugador solo tomaría la casilla B y, por lo tanto, es muy probable que la casilla B contenga $1,000,000. Por el contrario, elegir tomar ambas casillas es una fuerte evidencia de que el predictor sabía que el jugador tomaría ambas casillas; por lo tanto, deberíamos esperar que la caja B no contenga nada. ^{[1] : 22}

Por el contrario, la teoría de la decisión causal (CDT) habría recomendado que el jugador tomara ambas casillas, porque en ese momento el predictor ya había hecho una predicción (por lo tanto, la acción del jugador no afectará el resultado).

Formalmente, las utilidades esperadas en EDT son

${\displaystyle {\begin{aligned}V({\text{take only B}})&=P({\text{1M in box B}}|{\text{take only B}})\times \$1,000,000+P({\text{nothing in box B}}|{\text{take only B}})\times \$0\\&=0.99\times \$1,000,000+0.01\times \$0=\$990,000\\V({\text{take both boxes}})&=P({\text{1M in box B}}|{\text{take both boxes}})\times \$1,001,000+P({\text{nothing in box B}}|{\text{take both boxes}})\times \$1,000\\&=0.01\times \$1,001,000+0.99\times \$1,000=\$11,000\end{aligned}}}$

Desde entonces , EDT recomienda llevar únicamente la casilla B. ${\displaystyle V({\text{take only B}})>V({\text{take both boxes}})}$

El dilema del prisionero gemelo

En esta variación del experimento mental del dilema del prisionero, un agente debe elegir si coopera o deserta contra su gemelo psicológico, cuyos procesos de razonamiento son exactamente análogos a los suyos.

Aomame y su gemelo psicológico están en habitaciones separadas y no pueden comunicarse. Si ambos cooperan, cada uno recibe $5. Si ambos desertan, cada uno recibe $1. Si uno coopera y el otro falla, entonces uno recibe $10 y el otro $0. Suponiendo que a Aomame solo le importe su pago individual, ¿qué debería hacer? ^[4]

La teoría de la decisión evidencial recomienda cooperar en esta situación, porque la decisión de Aomame de cooperar es una fuerte evidencia de que su gemelo psicológico también cooperará, lo que significa que su pago esperado es de $5. Por otro lado, si Aomame deserta, esto sería una fuerte evidencia de que su gemelo también desertará, lo que resultaría en un pago esperado de $1. Formalmente, las utilidades esperadas son

${\displaystyle {\begin{aligned}V({\text{Aomame cooperates}})&=P({\text{twin cooperates}}|{\text{Aomame cooperates}})\times \$5+P({\text{twin defects}}|{\text{Aomame cooperates}})\times \$0\\&=1\times \$5+0\times \$0=\$5\\V({\text{Aomame defects}})&=P({\text{twin cooperates}}|{\text{Aomame defects}})\times \$10+P({\text{twin defects}}|{\text{Aomame defects}})\times \$1\\&=0\times \$10+1\times \$1=\$1.\end{aligned}}}$

Desde , EDT recomienda cooperar. ${\displaystyle V({\text{Aomame cooperates}})>V({\text{Aomame defects}})}$

Otros argumentos de apoyo

Incluso si se le da menos crédito a la teoría de la decisión probatoria, puede ser razonable actuar como si la EDT fuera cierta. Es decir, debido a que la EDT puede involucrar las acciones de muchos tomadores de decisiones correlacionados, lo que está en juego puede ser mayor que la teoría de la decisión causal y, por lo tanto, tener prioridad. ^[5]

Crítica

David Lewis ha caracterizado la teoría de la decisión probatoria como la promoción de "una política irracional de gestión de las noticias". ^[6] James M. Joyce afirmó: "Los agentes racionales eligen actos sobre la base de su eficacia causal , no de su carácter auspicioso; actúan para lograr buenos resultados incluso cuando hacerlo podría presagiar malas noticias". ^[7]

Ver también

• Teoría de la decisión causal
• Toma de decisiones
• Hipótesis de utilidad esperada
• Teoría de juego
• La paradoja de Newcomb
• Superracionalidad

Referencias

1. Ahmed, Arif (2021). Teoría de la decisión evidencial . Prensa de la Universidad de Cambridge. ISBN 9781108607865.
2. Gibbard, A.; Harper, WL (1976), Contrafactuales y dos tipos de utilidad esperada (PDF) , págs.
3. Wolpert, DH; Benford, G. (junio de 2013). "La lección de la paradoja de Newcomb". Síntesis . 190 (9): 1637-1646. doi :10.1007/s11229-011-9899-3. JSTOR  41931515. S2CID  113227.
4. Greene, P.; Levinstein, B. (2020). "Actuar consecuencialismo sin viajes gratis". Perspectivas filosóficas . 34 (1): 100–101. doi : 10.1111/phpe.12138. S2CID  211161349.
5. MacAskill, William; Vallinder, Aron; Österheld, Caspar; Shulman, Carl; Treutlein, Johannes (2021), La apuesta del evidencialista (PDF)
6. Lewis, D. (1981), "Teoría de la decisión causal" (PDF) , Australasian Journal of Philosophy , 59 (1): 5–30, doi :10.1080/00048408112340011 , consultado el 29 de mayo de 2009
7. Joyce, JM (1999), Los fundamentos de la teoría de la decisión causal, pag. 146

enlaces externos

• Teoría de la decisión causal en la Enciclopedia de Filosofía de Stanford