Columna por: Manuel Rincón
Cada vez que pienso en mi vida académica, se me viene a la mente la extrema facilidad que he tenido para “aprender” conceptos y ponerlos en práctica. No obstante, gran parte de esa capacidad de “aprender” cosas se debe a mi habilidad de memorizar grandes bloques de información, más no por el hecho de ponerle sentido a la información memorizada. Debido a este hábito de memorizar cada concepto sin realmente entender lo que significa, no pude disfrutar del todo mis primeros semestres en la carrera de Ingeniería Industrial, ya que para mi muchas asignaturas fueron bloques aislados y diferentes de información, información que no tenía mucho sentido. No lograba integrar todos los conceptos que aprendía, simplemente ponía en práctica sistemáticamente las metodologías vistas en cada clase, sin ser consciente de qué representaba cada una de ellas.
Sin muchas adversidades llegué a mi cuarto semestre, teniendo en mi cabeza conceptos de economía, cálculo multivariable, ecuaciones diferenciales, programación, procesos humanos y física. Estos conceptos eran las herramientas más básicas para describir algunos procesos industriales, para entenderlos, para optimizarlos; pero aunque esta idea estuviera clara en mi cabeza y ya lograba integrar esta información, no dejaba de ser todo muy “mecánico”, muy predecible y repetitivo. La teoría no tenía aún aplicaciones tan reales, todo los procesos eran deterministas, demasiado ideales y no suponía un reto complejo comprenderlos, porque mi mente lograba tomar atajos con base en la repetición de todos los métodos aprendidos. Sin embargo, llegó el curso que me exigió cambiar la forma de aprender: Teoría de Probabilidades, una rama del conocimiento matemático en el cual ya no servía memorizar un método, ni la intuición, ni tomar atajos mentales, porque los problemas no se resuelven con el mismo razonamiento matemático del cálculo o el álgebra.
A mi parecer, la diferencia tan marcada entre la manera de pensar un problema de cálculo y uno de probabilidad, es lo poco intuitivo que puede llegar a ser la solución y el razonamiento de un problema probabilístico. Esto se manifiesta con el concepto de probabilidad condicional, el cual relaciona la dependencia entre dos sucesos, es decir, que tan probable es A cuando ocurre B. Considero que la mejor manera para demostrarles a los lectores y lectoras, lo anti-intuitivo que pueden ser las probabilidades es proponiéndoles un problema. Uno de los más clásicos problemas del siglo pasado, el problema de Monty Hall.
Imagina que estás en el concurso de Monty Hall, y te ofrece escoger entre tres puertas: detrás de una de las puertas hay un carro y en las otras dos hay cabras, además Monty sabe que hay detrás de cada puerta. Supongamos que eliges la puerta #1, Monty abre la #3, en la cual hay una cabra. Entonces te pregunta: "¿Quieres cambiar de puerta?”.
Puede que piensen que no existe diferencia entre cambiar de puerta o no y parezca un 50/50, sin embargo la mejor elección es cambiar de puerta. ¿Por qué?, si revisamos las posibilidades, tenemos que: En un principio existe 1/3 (33%) de probabilidad de ganar el carro, por lo tanto hay 2/3 (66%) de probabilidad de ganar una cabra. En el caso de no cambiar de puerta, significa que te quedarás con tu elección y la probabilidad de haber ganado el carro seguirá siendo 33% y la de ganar la cabra 66%. Sin embargo, si cambias de puerta y habías elegido el carro, lastimosamente ganarás la cabra, pero si en un principio elegiste la cabra que es más probable (66%), que elegir el carro (33%), ganarás el carro, esto significa que si cambias de puerta tienes el doble de probabilidad de ganar el carro que si mantienes tu elección.
Como observaron, puede resultar confuso y anti-intuitivo calcular probabilidades asociadas a una situación con sucesos dependientes, pero al vivir en un mundo lleno de nociones de riesgo, incertidumbre, azar y sucesos dependientes, sujetos a nuestras decisiones diarias, el uso apropiado de la probabilidad puede marcar la diferencia entre una decisión buena y una muy mala. Además, en una carrera como la mía, lectores y lectoras, la manera de aprender ciertos conceptos de ingeniería está basada en memorizar tipos de problemas realmente complejos, para luego emularlos una y otra vez; pero gracias al matiz del azar y lo impredecible. En conclusión, el análisis y el razonamiento probabilístico han sido fundamentales para no caer en sesgos cognitivos, siendo catalizadores para replantear la manera de pensar y desarrollar soluciones innovadoras para la resolución de problemas en los procesos que estudio, dándole sentido a lo anti-intuitivo, dándole sentido a mi carrera.
Comments