Título: El libro del porqué Autor: Judea Pearl
Año de edición: 2020
Aquí tenemos un interesantísimo libro sobre la causalidad, es decir la búsqueda y descripción matemática de la causa o causas de un determinado resultado y la cuantificación de la influencia de cada una de ellas. Un tema apasionante y de la máxima importancia para conseguir programar sistemas de Inteligencia Artificial (IA) que sean capaces de manejar datos aparentando entenderlos, relacionando causas y efectos, y así poder hacer planes de futuro.
Parece ser que durante muchos años los estadísticos han estado gestionando grandes volúmenes de datos, calculando correlaciones y variables estadísticias, y rechazando el adentrarse en el campo de las interpretaciones y así, poder deducir qué factores son los que causan un efecto determinado. Eso ha supuesto en ocasiones una verdadera barrera para el progreso de la IA y otras áreas. Sin embargo, en las últimas décadas, se han desarrollado una serie de métodos, que quizás se puedan llamar en conjunto Teoría de la Causalidad, que abordan ese problema.
Utilizan los Diagramas de causalidad, los planteamientos contrafactuales (¿se hubiera producido el efecto B en caso de que no se hubiese producido antes la causa A?) y un formalismo matemático relativamente sencillo (casi el mismo de la estadística, pero con otras interpretaciones y significados), se consigue cuantificar en qué medida una causa, entre otras, contribuye a un resultado determinado. Incluso, la probabilidad de que no haya otras causas adicionales. Todo depende de que se disponga de suficientes datos en los que varían las causas que concurren, cosa que ahora no es difícil en muchos casos gracias a los macrodatos (big data).
Algunos de los ejemplos más atractivos incluidos en esta obra son: la compleja cuestión de demostrar sólidamente que el fumar causa cáncer de pulmón, un debate que duró unos 14 años, allá por los años 50 y 60; el problema de demostrar que el calentamiento global había causado la ola de calor que mató en 2003 a un buen número de franceses (se demostró que con un 90 % de probabilidad, el cambio climático había sido la causa en un 50 % de la ola, es decir había sido una causa necesaria, aunque no suficiente), y los estudios de la olvidada Barbara Burks (1902-1943), que en 1926 concluyó que el Cociente Intelectual de los hijos se debe en un 35 % al de sus padres (ahora parece que con una muestra mayor es más bien un 40 % y que se retroalimenta con la edad, ya que unos padres inteligentes rodean a su hijo de mejores estímulos y además, un niño listo busca estímulos que desarrollen más su inteligencia, hasta alcanzar un 75 % en la edad adulta). Se incluyen también varias paradojas probabilísticas curiosísimas, como la paradoja de Monty Hall, entre otras.
La edición está muy cuidada, viene acompañada de algunas notas aclaratorias, una extensa y prolija bibliografía y un índice analítico. La traducción ha sido obra de Gonzalo García.
Un libro estupendo de alta divulgación, claro, ameno y riguroso, con multitud de ejemplos y casos interesantes, que se deja leer muy a gusto y describe líneas de trabajo del máximo interés, que abren multitud de posibilidades. Muy recomendable.
Dana Mackenzie es un divulgador científico estadounidense. Forma parte del programa de comunicación científica de la Universidad de California en Santa Cruz y publica columnas regularmente en las revistas Discover, Science y New Scientist.
Judea Pearl (Tel-Aviv,1936) es uno de los mayores expetos en activo en Inteligencia Artificial, área en la que lleva trabajando más de de 30 años. Nació en Israel, cuando era un Protectorado Británico, hijo de emigrantes polacos. Estudió Ingeniería Electrónica en el Israel Institute of Technology, emigró a Estados Unidos y allí realizó un Máster, también Ingeniería Electrónica, en el New Jersey Institute of Technology y un Máster en Física en la Universidad Rutgers.
Actualmente dirige el Laboratorio de Sistemas Cognitivos de la UCLA. Tiene una interesante página web (en inglés).
Publicado por Antonio F. Rodríguez.
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