La previsibilidad es el grado en que se puede hacer una predicción o pronóstico correcto del estado de un sistema , ya sea cualitativa o cuantitativamente.
El determinismo causal tiene una fuerte relación con la previsibilidad. La previsibilidad perfecta implica un determinismo estricto, pero la falta de previsibilidad no implica necesariamente falta de determinismo. Las limitaciones a la previsibilidad podrían deberse a factores como la falta de información o una complejidad excesiva.
En física experimental siempre hay errores de observación que determinan variables como posiciones y velocidades. Por tanto, una predicción perfecta es prácticamente imposible. Además, en la mecánica cuántica moderna , el principio de indeterminación de Werner Heisenberg pone límites a la precisión con la que se pueden conocer tales cantidades. Por tanto, una previsibilidad tan perfecta también es teóricamente imposible.
El demonio de Laplace es una inteligencia suprema que podría predecir completamente el único futuro posible dadas las leyes dinámicas newtonianas de la física clásica y el conocimiento perfecto de las posiciones y velocidades de todas las partículas del mundo. En otras palabras, si fuera posible tener todos los datos sobre cada átomo del universo desde el principio de los tiempos, sería posible predecir el comportamiento de cada átomo en el futuro. Generalmente se piensa que el determinismo de Laplace se basa en su mecánica, pero no pudo demostrar matemáticamente que la mecánica sea determinista. Más bien, su determinismo se basa en principios filosóficos generales, específicamente en el principio de razón suficiente y la ley de continuidad. [1]
Aunque la segunda ley de la termodinámica puede determinar el estado de equilibrio al que evolucionará un sistema, y a veces se pueden predecir estados estacionarios en sistemas disipativos , no existe una regla general para predecir la evolución temporal de sistemas distanciados del equilibrio, por ejemplo, sistemas caóticos , si no se acercan a un estado de equilibrio. Su previsibilidad generalmente se deteriora con el tiempo y para cuantificar la previsibilidad, se puede medir la tasa de divergencia de las trayectorias del sistema en el espacio de fases ( entropía de Kolmogorov-Sinai , exponentes de Lyapunov ).
En el análisis estocástico, un proceso aleatorio es un proceso predecible si es posible conocer el siguiente estado desde el momento actual.
La rama de las matemáticas conocida como Teoría del Caos se centra en el comportamiento de sistemas que son muy sensibles a las condiciones iniciales. Sugiere que un pequeño cambio en una condición inicial puede alterar completamente la progresión de un sistema. Este fenómeno se conoce como efecto mariposa , que afirma que una mariposa batiendo sus alas en Brasil puede provocar un tornado en Texas. La naturaleza de la teoría del caos sugiere que la previsibilidad de cualquier sistema es limitada porque es imposible conocer todos los detalles de un sistema en el momento actual. En principio, los sistemas deterministas que la teoría del caos intenta analizar se pueden predecir, pero la incertidumbre en un pronóstico aumenta exponencialmente con el tiempo transcurrido. [2]
Como se documenta en [3] , tres tipos principales de efectos mariposa dentro de los estudios de Lorenz incluyen: la dependencia sensible de las condiciones iniciales, [4] [5] la capacidad de una pequeña perturbación para crear una circulación organizada a grandes distancias, [6] y el papel hipotético de los procesos de pequeña escala en la contribución a la previsibilidad finita. [7] [8] [9] Los tres tipos de efectos mariposa no son exactamente iguales.
En el estudio de la interacción persona-computadora , la previsibilidad es la propiedad de pronosticar las consecuencias de una acción del usuario dado el estado actual del sistema.
Un ejemplo contemporáneo de interacción persona-computadora se manifiesta en el desarrollo de algoritmos de visión por computadora para software para evitar colisiones en automóviles autónomos. Investigadores de NVIDIA Corporation, [10] la Universidad de Princeton, [11] y otras instituciones están aprovechando el aprendizaje profundo para enseñar a las computadoras a anticipar escenarios de carreteras posteriores basándose en información visual sobre los estados actuales y anteriores.
Otro ejemplo de interacción persona-computadora son las simulaciones por computadora destinadas a predecir el comportamiento humano basándose en algoritmos. Por ejemplo, el MIT ha desarrollado recientemente un algoritmo increíblemente preciso para predecir el comportamiento de los humanos. Cuando se probó con programas de televisión, el algoritmo pudo predecir con gran precisión las acciones posteriores de los personajes. Algoritmos y simulaciones por computadora como estos son muy prometedores para el futuro de la inteligencia artificial. [12]
La predicción lingüística es un fenómeno en psicolingüística que ocurre siempre que se activa información sobre una palabra u otra unidad lingüística antes de que esa unidad se encuentre realmente. La evidencia del seguimiento ocular , los potenciales relacionados con eventos y otros métodos experimentales indica que, además de integrar cada palabra posterior en el contexto formado por palabras encontradas previamente, los usuarios del lenguaje pueden, bajo ciertas condiciones, intentar predecir las palabras siguientes. Se ha demostrado que la previsibilidad afecta tanto al procesamiento del texto como del habla, así como a la producción del habla. Además, se ha demostrado que la previsibilidad tiene un efecto sobre la comprensión sintáctica, semántica y pragmática.
En el estudio de la biología –particularmente la genética y la neurociencia– la previsibilidad se relaciona con la predicción de desarrollos y comportamientos biológicos basados en genes heredados y experiencias pasadas.
Existe un debate importante en la comunidad científica sobre si el comportamiento de una persona es completamente predecible o no en función de su genética. Estudios como el de Israel, que demostraba que los jueces tenían más probabilidades de imponer una sentencia más leve si habían comido más recientemente. [13] Además de casos como este, se ha demostrado que las personas huelen mejor a alguien con genes de inmunidad complementarios, lo que genera una mayor atracción física. [14] La genética se puede examinar para determinar si un individuo está predispuesto a alguna enfermedad, y los trastornos del comportamiento a menudo se pueden explicar analizando defectos en el código genético. Los científicos que se centran en ejemplos como estos sostienen que el comportamiento humano es totalmente predecible. Quienes están al otro lado del debate argumentan que la genética sólo puede proporcionar una predisposición a actuar de cierta manera y que, en última instancia, los humanos poseen el libre albedrío para elegir si actuar o no.
Los animales tienen un comportamiento significativamente más predecible que los humanos. Impulsados por la selección natural, los animales desarrollan llamadas de apareamiento, advertencias de depredadores y danzas comunicativas. Un ejemplo de estos comportamientos arraigados es la ardilla terrestre de Belding, que desarrolló un conjunto específico de llamadas que advierten a las ardillas cercanas sobre los depredadores. Si una ardilla terrestre ve a un depredador en tierra, provocará un trino después de llegar a un lugar seguro, lo que indica a las ardillas cercanas que deben levantarse sobre sus patas traseras e intentar localizar al depredador. Cuando se ve un depredador en el aire, una ardilla terrestre inmediatamente emite un silbido largo, poniéndose en peligro pero indicando a las ardillas cercanas que corran a buscar refugio. A través de la experimentación y el examen, los científicos han podido registrar comportamientos como este y predecir con mucha precisión cómo se comportan los animales en determinadas situaciones. [15]
El estudio de la previsibilidad a menudo genera un debate entre quienes creen que los humanos mantienen un control total sobre su libre albedrío y quienes creen que nuestras acciones están predeterminadas. Sin embargo, es probable que ni Newton ni Laplace consideraran que el estudio de la previsibilidad estuviera relacionado con el determinismo. [16]
A medida que el cambio climático y otros fenómenos meteorológicos se vuelven más comunes, la previsibilidad de los sistemas climáticos se vuelve más importante. El IPCC señala que nuestra capacidad para predecir futuras interacciones climáticas detalladas es difícil; sin embargo, los pronósticos climáticos a largo plazo son posibles. [17] [18]
Más de 50 años desde el estudio de Lorenz de 1963 y una presentación de seguimiento en 1972, la afirmación “el clima es caótico” ha sido bien aceptada. [4] [5] Tal visión desvía nuestra atención de la regularidad asociada con la visión del determinismo de Laplace a la irregularidad asociada con el caos. En contraste con las soluciones caóticas de un solo tipo, estudios recientes que utilizan un modelo generalizado de Lorenz [19] se han centrado en la coexistencia de soluciones caóticas y regulares que aparecen dentro del mismo modelo utilizando las mismas configuraciones de modelado pero diferentes condiciones iniciales. [20] [21] Los resultados, con la coexistencia de atractores, sugieren que la totalidad del clima posee una naturaleza dual de caos y orden con distinta previsibilidad. [22]
Utilizando un parámetro de calentamiento periódico que varía lentamente dentro de un modelo generalizado de Lorenz, Shen y sus coautores sugirieron una visión revisada: “La atmósfera posee caos y orden; incluye, como ejemplos, sistemas organizados emergentes (como los tornados) y forzamientos que varían en el tiempo a partir de estaciones recurrentes”. [23]
La barrera de previsibilidad de la primavera se refiere a un período de tiempo a principios de año en el que es difícil hacer predicciones climáticas de verano sobre El Niño-Oscilación del Sur . Se desconoce por qué es difícil, aunque se han propuesto muchas teorías. Se cree que la causa se debe a la transición ENSO , donde las condiciones están cambiando más rápidamente. [24]
La previsibilidad en macroeconomía se refiere con mayor frecuencia al grado en que un modelo económico refleja con precisión los datos trimestrales y al grado en que se pueden identificar con éxito los mecanismos de propagación interna de los modelos. Ejemplos de series macroeconómicas de interés de Estados Unidos incluyen, entre otras, consumo, inversión, PNB real y capital social. Los factores que intervienen en la previsibilidad de un sistema económico incluyen el rango del pronóstico (si el pronóstico está dentro de dos años o veinte) y la variabilidad de las estimaciones. Los procesos matemáticos para evaluar la previsibilidad de las tendencias macroeconómicas aún están en desarrollo. [25]
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