Bayes contraataca

CORTESÍA DE GOOGLE

Google cuenta con una pequeña flota de coches robóticos que, desde el pasado otoño, han recorrido miles de kilómetros por las calles del norte de California sin atropellar a nadie, sin saltarse un semáforo y sin preguntar cómo se llega a algún sitio. Su capacidad para analizar enormes cantidades de datos procedentes de cámaras, radares y medidores láser de distancias se basa en el teorema de Bayes, formulado en el siglo xviii por el clérigo inglés Thomas Bayes. Tras años de controversias y marginación, el teorema se ha convertido en la piedra angular de algunos de los proyectos robóticos más refinados.
La ecuación que condensa la esencia del teorema puede traducirse a un enunciado simple: creencias iniciales + datos objetivos recientes = una creencia nue-
va y mejorada. Una de sus versiones modernas se debe a Pierre-Simon Laplace, quien, tras volver a usar la ecuación cada vez que conseguía nuevos datos, lograba distinguir las hipótesis con una alta probabilidad de ser ciertas de otras menos válidas. Una de sus aplicaciones permitió explicar por qué en París a finales del siglo xviii nacían más niños que niñas. Después de recopilar datos demográficos de todo el mundo durante treinta años, llegó a la conclusión de que la proporción entre niños y niñas es común a toda la humanidad y se encuentra determinada por la biología.
Muchos teóricos de la estadística han achacado a los métodos bayesianos su carácter subjetivo. Sin embargo, los expertos en toma de decisiones insisten en que arrojan gran claridad cuando la información resulta escasa y los resultados se antojan inciertos. Durante los años setenta, John Nicholson, comandante de la flota de submarinos de EE.UU. en el Mediterráneo, recurrió a un análisis informático bayesiano para estimar los itinerarios más probables de los submarinos nucleares soviéticos. Hoy en día, la matemática bayesiana ayuda a separar el correo electrónico basura de los mensajes fidedignos, a evaluar riesgos sanitarios y de seguridad nacional, o a descifrar el ADN.
Además, según afirma Sebastian Thrun, director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad de Stanford y del proyecto de vehículos sin conductor de Google, el teorema de Bayes ha revolucionado la robótica. Al expresar toda la información en términos de distribuciones de probabilidad, el teorema genera estimaciones fiables a partir de datos escasos e inciertos. Gracias a los sen-
sores colocados sobre los vehículos, los coches sin conductor de Google actualizan la información de los mapas con nuevos datos sobre las carreteras y el tráfico. La multinacional espera que, algún día, sus vehículos robóticos reduzcan a la mitad el número de víctimas del tráfico, ahorren energía, optimicen la circulación durante los atascos y permitan a las personas emplear su tiempo en actividades más productivas, como hallar nuevas aplicaciones de un teorema que ya cuenta con 250 años de antigüedad.

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