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Media España me ha enviado la imagen que les adjunto. Algunos medios incluso titularon que Nadal había vencido al algoritmo o que la Inteligencia Artificial tampoco podía con Nadal.

 

No seré yo el que reste mérito a un deportista como Nadal. Pero sí creo que es importante explicar qué significa una probabilidad no determinística del 4%. Para interpretar este valor, debemos entender algo básico de la estadística: la Ley de los Grandes Números. Esto vendría a explicarnos que si fuéramos capaces de repetir la final del Open de Australia, con las mismas condiciones y contexto un número importante de veces, Nadal hubiera ganado solo un 4% de las veces. Medvedev, por lo tanto, un 96% de las mismas.

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Desde 1965 un finalista no gana la final yendo 2-0 abajo. Esto no contradice ningún algoritmo. La victoria de Nadal es estadísticamente hablando un suceso anómalo. Quizás es incluso un jugador anómalo. El problema lo tenemos cuando tratamos de interpretar una probabilidad como algo determinístico. Algo que “va a ocurrir”. Una estimación probabilística nunca estará “bien” o “mal”. Es eso; probabilística.

La moralización de la sociedad, como veis, también llega a los algoritmos. Pero es que los resultados con poca probabilidad también pueden darse. Una pandemia es un suceso poco probable, por ejemplo. En un mundo de incertidumbre, la probabilidad te ayuda a tomar (mejores) decisiones. Si crees que habrá condiciones futuras similares, la información pasada puede ser un buen punto de partida. Pero hay que adecuar las probabilidades a los contextos. Frecuentistas vs. Bayesianos, vaya.

Contenido tomado de Boletín de Alex Rayón

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