La previsibilidad es el grado en el que se puede realizar una predicción o pronóstico correcto del estado de un sistema , ya sea cualitativa o cuantitativamente.
El determinismo causal tiene una fuerte relación con la predictibilidad. La predictibilidad perfecta implica un determinismo estricto, pero la falta de predictibilidad no implica necesariamente una falta de determinismo. Las limitaciones de la predictibilidad pueden 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 lo que 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 lo que una predictibilidad 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. Se suele pensar 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 alejados del equilibrio, por ejemplo , sistemas caóticos , si no se aproximan a un estado de equilibrio. Su predictibilidad suele deteriorarse con el tiempo y para cuantificarla, 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 próximo estado a partir del momento actual.
La rama de las matemáticas conocida como teoría del caos se centra en el comportamiento de los sistemas que son muy sensibles a las condiciones iniciales. Sugiere que un pequeño cambio en una condición inicial puede alterar por completo la progresión de un sistema. Este fenómeno se conoce como el efecto mariposa , que afirma que una mariposa que bate sus alas en Brasil puede causar un tornado en Texas. La naturaleza de la teoría del caos sugiere que la predictibilidad 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] , los 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 hombre-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 entre humanos y computadoras se manifiesta en el desarrollo de algoritmos de visión artificial para software de prevención de colisiones en automóviles autónomos. Los 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 viales posteriores en función de información visual sobre estados actuales y anteriores.
Otro ejemplo de interacción entre humanos y computadoras 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 en programas de televisión, el algoritmo fue capaz de predecir con gran precisión las acciones posteriores de los personajes. Los algoritmos y las simulaciones por computadora como estos son muy prometedores para el futuro de la inteligencia artificial. [12]
La predicción lingüística es un fenómeno de la psicolingüística que se produce siempre que se activa la información sobre una palabra u otra unidad lingüística antes de que se encuentre realmente esa unidad. La evidencia del seguimiento ocular , los potenciales relacionados con eventos y otros métodos experimentales indican que, además de integrar cada palabra subsiguiente en el contexto formado por las palabras encontradas previamente, los usuarios de idiomas pueden, en ciertas condiciones, tratar de predecir las palabras siguientes. Se ha demostrado que la predictibilidad afecta tanto al procesamiento de texto como al del habla, así como a la producción del habla. Además, se ha demostrado que la predictibilidad tiene un efecto en la comprensión sintáctica, semántica y pragmática.
En el estudio de la biología –en particular la genética y la neurociencia– la predictibilidad se relaciona con la predicción de desarrollos y comportamientos biológicos basados en genes heredados y experiencias pasadas.
En la comunidad científica existe un debate importante sobre si el comportamiento de una persona es completamente predecible en función de su genética. Estudios como el realizado en Israel, que demostró que los jueces tenían más probabilidades de dictar una sentencia más leve si la persona había comido más recientemente. [13] Además de casos como este, se ha demostrado que las personas huelen mejor a alguien con genes de inmunidad complementaria, 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 de conducta se pueden explicar con mayor frecuencia analizando defectos en el código genético. Los científicos que se centran en ejemplos como estos sostienen que el comportamiento humano es completamente predecible. Los que están en el otro lado del debate sostienen que la genética solo 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 mucho más predecible que los humanos. Impulsados por la selección natural, los animales desarrollan llamadas de apareamiento, advertencias de depredadores y bailes comunicativos. 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 la tierra, provocará un trino después de llegar a un lugar seguro, lo que indica a las ardillas cercanas que deben ponerse de pie sobre sus patas traseras e intentar localizar al depredador. Cuando ve un depredador en el aire, una ardilla terrestre emitirá inmediatamente un silbido largo, poniéndose en peligro pero indicando a las ardillas cercanas que corran a esconderse. A través de la experimentación y el examen, los científicos han podido trazar un diagrama de comportamientos como este y predecir con mucha precisión cómo se comportan los animales en ciertas situaciones. [15]
El estudio de la predictibilidad suele suscitar debates entre quienes creen que los seres humanos mantienen un control absoluto 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 predictibilidad estuviera relacionado con el determinismo. [16]
A medida que el cambio climático y otros fenómenos meteorológicos se vuelven más comunes, la predictibilidad de los sistemas climáticos adquiere mayor importancia. El IPCC señala que nuestra capacidad para predecir futuras interacciones climáticas detalladas es difícil, sin embargo, es posible realizar pronósticos climáticos a largo plazo. [17] [18]
Más de 50 años después del estudio de Lorenz de 1963 y una presentación posterior en 1972, la afirmación de que “el clima es caótico” ha sido bien aceptada. [4] [5] Esta visión desvía nuestra atención de la regularidad asociada con la visión de Laplace del determinismo hacia 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 coexistencia de atractores, sugieren que la totalidad del clima posee una naturaleza dual de caos y orden con una predictibilidad distinta. [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 tornados) y fuerzas que varían con el tiempo a partir de estaciones recurrentes”. [23]
La barrera de previsibilidad primaveral se refiere a un período de tiempo a principios de año en el que es difícil hacer predicciones meteorológicas 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 cambian más rápidamente. [24]
En macroeconomía, la predictibilidad 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. Entre los ejemplos de series macroeconómicas de interés en los Estados Unidos se incluyen, entre otros, el consumo, la inversión, el PNB real y el stock de capital. Entre los factores que intervienen en la predictibilidad de un sistema económico se incluyen el rango de pronóstico (si el pronóstico es para dentro de dos años o para dentro de veinte) y la variabilidad de las estimaciones. Los procesos matemáticos para evaluar la predictibilidad de las tendencias macroeconómicas aún están en desarrollo. [25]
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