¿Pueden los algoritmos predecir el futuro?
No
¿Por qué?
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¿Has oído hablar del efecto mariposa ?
Describe cómo un pequeño cambio en las condiciones iniciales de un sistema puede dar lugar a grandes diferencias en una etapa posterior. En un ejemplo de uso común, el aleteo de las alas de una mariposa puede provocar indirectamente la formación de un tornado en la mitad del globo.
Los eventos futuros pueden cambiar drásticamente con pequeños cambios en las condiciones actuales. Internet abunda en ejemplos del efecto mariposa. Existe una teoría de este tipo en la que un cambio en un evento de pequeña posibilidad podría haber evitado el estallido de la Primera Guerra Mundial.
El punto de mencionar todo esto es ayudarnos a llegar a la siguiente realización importante: Para predecir el futuro con considerable precisión, un algoritmo debe tener información perfecta sobre cada variable, cada entidad del estado actual para trabajar. Perder incluso los más pequeños factores (incluso redondeando los dígitos de pi) introducirá grandes errores en su predicción. Agregue a esto la ocurrencia de eventos aleatorios puros (como ganar una lotería) que podrían tener un gran impacto en el futuro.
Entonces, ¿puedes ver dónde está el desafío?
La cantidad de información que cualquier algoritmo necesitaría para comenzar es astronómica, y mucho menos procesarla para alcanzar una predicción significativa sobre el futuro.
Un algoritmo podría predecir el futuro en pequeños sistemas aislados con un número considerablemente menor de parámetros involucrados, pero nunca puede predecir el futuro en situaciones del mundo real donde realmente importaría.