¿Qué nos pueden enseñar los algoritmos?

Este es el tema de “Algorithms for Living – The Exact Science of Human Decisions” de Brian Christian y Tom Griffith, un libro muy original y útil.

En un mundo donde la inteligencia artificial avanza a pasos agigantados y, de paso, asustando a tanta gente, es raro encontrar un análisis de lo que podemos aprender de tales avances. Al fin y al cabo, ¿qué nos enseñan los innumerables algoritmos que nos ha dado la informática en los últimos años? ¿Cómo podemos usar estas enseñanzas en la vida diaria?

Recuerde que un algoritmo es una secuencia de pasos finitos que se utilizan para resolver un problema. Sorprendentemente, muchos de los problemas que se encuentran en la informática no son muy diferentes de los desafíos cotidianos de la mayoría de los seres humanos. Por ello, los algoritmos creados para resolverlos pueden ayudarnos a tomar mejores decisiones en nuestra vida.

Este es el tema del libro «Algoritmos para vivir: la ciencia exacta de las decisiones humanas«, en Brian cristiano Es tom griffith (2017, Compañía de Letras). En él, los autores describen multitud de algoritmos creados para resolver problemas computacionales, explican la lógica de cada uno de ellos y trazan paralelismos inusuales y muy interesantes con problemas a los que se enfrenta la gran mayoría de las personas. El resultado es un libro muy original y útil, además de denso.

A continuación, enumero un resumen con solo algunas de las innumerables ideas que obtuve de esta lectura.

¿Cuándo finalizar una búsqueda?

Supongamos que está buscando un apartamento para vivir. Cuantas más visitas realice, mayor será su conjunto de información para decidir, pero también mayores serán las posibilidades de perderse el mejor apartamento disponible. ¿Cuántas visitas hacer entonces?

La informática tiene una respuesta precisa: 37% de propiedades seleccionadas. Es decir, la solución óptima es visitar el 37% de las propiedades seleccionadas sin compromiso y luego elegir el primer apartamento que supere (aproximadamente) todas las propiedades visitadas anteriormente.

Hay varios problemas con esta misma estructura, llamados “problemas de parada óptima”, para los que también se aplica la regla del 37%. Otros dos ejemplos:

• ¿Cuánto tiempo esperar una oferta para comprar su automóvil? Respuesta: 37% del tiempo máximo aceptable.

• ¿Cuántos candidatos entrevistar antes de hacer una propuesta de contratación? Respuesta: 37% de los CV seleccionados.

En cada caso, la regla del 37 % logra el equilibrio adecuado, computacionalmente optimizado, entre la impulsividad y el pensamiento excesivo.

¿Probar lo nuevo o continuar con lo que ya es tu favorito?

Explorar algo nuevo, en general, tiene valor, ya que al hacerlo siempre existe la posibilidad de descubrir algo mejor que lo que actualmente se considera la mejor opción. Pero el valor de explorar lo nuevo depende de cuánto tiempo tenga para aprovechar cualquier descubrimiento. Si el tiempo es corto, mejor quédese con sus opciones favoritas hasta ahora.

¿Probarías un nuevo restaurante o irías a tu favorito si supieras que después de la comida te mudarías a una nueva ciudad?

Una forma de pensar en este tipo de problema es considerar cuánto descontamos el futuro. Con tasas de descuento más altas, es mejor no explorar y quedarse con sus mejores selecciones actuales.

Los algoritmos creados para definir el grado de exploración frente al mantenimiento de las elecciones actuales tienen en cuenta el tiempo útil del resultado de la exploración (los jóvenes deberían explorar más que los mayores), así como el beneficio de explorar (un mundo que cambia rápidamente requiere más exploración). ), entre otros factores. El libro analiza varios de estos algoritmos.

mantener un poco de desorden

Uno de los problemas clásicos en informática es decidir el tiempo dedicado a las clasificaciones frente a las búsquedas (piense en el motor de búsqueda de Google).

¿Vale la pena poner los libros en tu estantería en orden alfabético? Probablemente no: el tiempo que dedicas a buscar un libro con los ojos generalmente será menor que el tiempo que dedicas a ordenar los libros con las manos.

Con ese espíritu, los algoritmos de las ciencias de la computación muestran que procrastinar y dejar cierto grado de desorden puede ser más que una opción fácil: puede ser la opción óptima.

Pero, ¿qué sucede si tiene muchas estanterías y busca libros específicos con frecuencia? En este caso, los beneficios de organizar los libros hasta cierto punto pueden valer la pena. Pero el orden perfecto difícilmente será la opción óptima.

Un mar de consejos

El libro de Christian y Griffiths tiene muchas otras sugerencias prácticas, basadas en algoritmos informáticos, para mejorar las decisiones en una variedad de situaciones. Es imposible hacerles justicia a todos, pero aquí hay una breve lista de algunos más:

• Gestión de espacios físicos: en ausencia de espacio (un problema típico de las computadoras), (1) deseche lo que menos se haya usado recientemente; este es el algoritmo óptimo, y (2) almacene las cosas más cerca de donde es más probable que estén. ser usado

• Gestión del tiempo: si surge una nueva tarea, divida su importancia (medida por su criterio) por el tiempo que debería tardar en completarse. Si el resultado es superior a la tarea que está realizando actualmente, cambie a la nueva tarea.

• Bajo incertidumbre, piense menos y simplifique: cuando la incertidumbre es muy grande y los datos son limitados, los modelos de pronóstico deben ser lo más simples posible (por ejemplo, probabilidades iguales para cada resultado) para evitar el sobreajuste a los datos disponibles.

Los autores también abordan temas relacionados con la aleatoriedad, las redes, los juegos estratégicos, los esfuerzos computacionales en las interacciones humanas, entre otros temas.

En resumen, el libro muestra que tenemos mucho que aprender de la informática y que los algoritmos desarrollados por ella pueden mejorar mucho nuestra toma de decisiones en diversas situaciones. Más que amenazarnos, estos avances nos permiten enfrentar mejor los problemas importantes y complejos que muchos de nosotros enfrentamos.

¡Realmente vale la pena leerlo!