El universo en una caja

Escrito por Andrew Pontzen y publicado por Penguin dentro de la colección Debate en 2024 (el original es del 2023).

Para los que lo estéis pensando, efectivamente, no conocía al autor, pero es un cosmólogo, profesor en en la Universidad de Durham y ha participado en multitud de programas de divulgación científica, así que, como el tema de la simulación me interesa (de ahí lo del universo en una caja (ordenador)), pues había que leerlo.

En el libro trata es de explicarnos, de manera sencilla, que su labor como cosmólogo consiste en "desarrollar simulaciones del universo con ayuda de ordenadores, con el objetivo de comprender qué hay ahí fuera, cómo surgió y cómo afecta a nuestra vida aquí, en la Tierra". Y para entender lo que es una simulación, lo primero que hace es explicar un poco el desarrollo histórico de los ordenadores (menciona Grace Hopper y los distintos lenguajes de programación) y explicarnos que las simulaciones necesitan unas condiciones iniciales fiables para poder predecir su posterior evolución, lo cual en cosmología es "un poco" complicado ya que, hoy en día, "tenemos pocas pistas sobre qué es la materia oscura y estamos completamente perdidos acerca de lo que es la energía oscura" y si además, el sistema que queremos hacer evolucionar contiene las ecuaciones de Navier-Stokes, pues las cosas se complican, pero va explicando de qué forma se van abordando los problemas para poder realizar simulaciones que nos ayuden a explicar fenómenos conocidos o desconocidos.

Menciona temas y asuntos muy curiosos, como el "estado de Hartle-Hawkimg", el "problema de la inducción" (por resumir, que ninguna acumulación de experiencia en el pasado permite descartar por lógica un cambio en el futuro), el teorema de Bayes (y Laplace) y la probabilidad bayesiana, la "hipótesis o argumento de simulación", la "retroalimentación estelar" (un proceso por el que un pequeño número de estrellas puede impedir que se formen otras nuevas), pero además va dando consejos sobre todas las nociones que comenta, como uno muy bueno, y muy lógico, que es que "las tendencias no implican necesariamente una implicación directa (correlación no implica causalidad)".

Resumiendo, un libro de 258 páginas que se leen sin ninguna dificultad técnica y del que se pueden sacar conclusiones interesantes.

Como siempre, copio un trocito:

"Con algo más de sobriedad, el físico-matemático británico sir Roger Penrose ha señalado la gravedad como el posible mecanismo físico que anula la borrosidad cuántica cuando se trata de objetos suficientemente grandes. Esta proposición y otras similares resultan mucho menos desconcertantes y en la actualidad se están intentando probar en los laboratorios. Con todo, lo que estos experimentos sí han confirmado ya es que la velocidad aparente a la que el proceso de colapso se propaga por el espacio, disolviendo la borrosidad, es superior a la de la luz, algo que no encaja con la teoría de la relatividad, que considera la velocidad de la luz como un limite absoluto.

En resumen, cualquiera que se la forma en que intentemos explicar el colapso de la función de onda, las consecuencias no se ajustan a la física tal y como lo conocemos ..."

Clasificación:

Facilidad de lectura: 1

Opinión: 3-4

El arte de la estadística

 

Escrito por David Spiegelhalter y publicado por Capitán Swing Libros en 2023 (el original es del 2020).

Pues una vez más reconozco que no sabía nada del autor (doctor en estadística matemática), pero obviamente, para escribir sobre estadística, viendo el currículum del señor, está más que capacitado, como demuestra a lo largo del libro.

El libro no se dedica tanto a darnos detalles de cómo nos pueden engañar con las estadísticas que nos rodean todos los días (como sí hacen más en otros libros que he comentado con anterioridad: éste y éste), sino que se dedica a explicarnos un poco las bases de la estadística, para lo que detalla algunos principios de la probabilidad (yo soy de los que opina que sin probabilidad no se entiende la estadística, pero vamos, que el autor demuestra que sí que se puede) y también da detalles de las dos ramas principales de la estadística, la bayesiana* y la que utiliza métodos estadísticos tradicionales. Antes de continuar, decir que también nos da consejos para poder sospechar de estadísticas con las que podrían intentar engañarnos: en el capítulo final nos da una serie de preguntas que debemos hacernos siempre y cuatro que deben cumplir siempre las afirmaciones basadas en datos.

Es verdad que, cuando se habla de estadística, hay algunos momentos en los que el libro se pone un poco técnico (pero sin fórmulas, las fórmulas están en los pies de página) y comenta cosas como lo que se entiende por sobreajuste (que es cuando al hacer más complejo un algoritmo esencialmente estamos ajustando el ruido en lugar de la señal), lo que se entiende por apofenia (la capacidad de ver pautas donde no las hay), la que es la corrección de Bonferroni, el teorema central de límite (que dice que la distribución de la media de una muestra tiende hacia la forma de la distribución normal a medida que se incremente el tamaño de la muestra). Pero tiene una gran mayoría de partes en las que simplemente relata cosas que deberíamos tener en cuenta cuando vemos una estadística ya hecha, como que los números no mienten, pero tampoco hablan por sí mismos, somos nosotros los que debemos darles significado, que el tamaño muestral debería afectar a nuestra confianza en el estimador, y que, como dijo George Box, "todos los modelos están equivocados, pero algunos son útiles". Y no puedo evitar comentar que hay alguna referencia a la famosa trilogía (de cinco libros) "La guía del autoestopista galáctico".

Por resumir, un libro de 336 páginas más un glosario final, que se leen casi todas sin dificultad, aunque algunas hay que tomárselas con calma.

Como siempre, copio un trocito:

"Con el tiempo se llevó a cabo una prueba con un sistema de supervisión a los médicos de familia, ¡que inmediatamente identificó a un médico de familia con tasas de mortalidad aún mayores que las de Shipman! La investigación reveló que ese doctor ejercía en una ciudad de la costa sur con un gran número de residencias de la tercera edad con muchas personas mayores, y se esmeraba en ayudar a sus pacientes a que no muriesen en el hospital. Habría sido completamente inapropiado que éste médico de familia recibiese ningún tipo de publicidad  por la tasa aparentemente alta de certificados de defunción que había firmado. La lección que se puede extraer de todo este es que aunque los sistemas estadísticos pueden detectar resultados atípicos, no pueden ofrecer las razones que explican por qué se dan estos resultados, por lo que se requiere aplicarlos cuidadosamente para evitar acusaciones falsas. Una razón más para tener cuidado con los algoritmos".

Clasificación:

Facilidad de lectura: 3-4 (hay algunas partes que hay que ir con relax).

Opinión: 3-4

* Sobre estadística bayesiana ya comenté un libro bastante bueno con anterioridad: La teoría que nunca murió

La teoría que nunca murió

Escrito por Sharon Bertsch McGrayne y publicado en 2012 por Editorial Crítica, dentro de la serie Drakontos (de la cual tengo bastantes libros). El original es del 2011, así que esta vez no han pasado muchos años entre el original y la traducción al español.

Sobre la autora, no puedo comentar mucho, el que quiera más información que le eche un vistazo a la web que he marcado antes, que yo no sabía nada de ella, así que tengo que reconocer que el libro me lo compré por el subtítulo del mismo: "De cómo la regla de Bayes permitió descifrar el código Enigma, perseguir submarinos rusos y emerger triunfante de dos siglos de controversia". La verdad es que, a los que hemos estudiado la regla de Bayes, esto nos llama la atención. No hay que olvidar que en los estudios se ven pocos ejemplos prácticos de verdad (quizás hoy en día, con los ordenadores actuales se vean más, pero en mi época de estudiante universitario, los ordenadores de la facultad había que pedirlos con hora y programarlos en Fortran, ejem). Durante los cursos de doctorado en Inteligencia Artificial fue cuando comprendí la importancia del Teorema de Bayes ya que ahí se usaba prácticamente en todas partes (casi aunque no quisieses).

No quiero hacer una disertación sobre el teorema en sí, pero para los que no sepan qué es lo que dice, hay un vídeo en Youtube que lo explica bastante bien (éste) y otra web en la que dan algunos ejemplos más (ésta). Por resumir un poco para aquellos que no quieran ver nada de lo anterior, decir que el Teorema de Bayes se usa para entre otras cosas para, sabiendo que un suceso tiene una probabilidad a priori, calcular una probabilidad revisada del mismo o a posteriori. Y éste es el argumento central del libro y el que une los distintos capítulos (por otra parte independientes entre sí), la lucha entre los estadísticos frecuentistas y los partidarios de la regla de Bayes (por otra parte desarrollada posteriormente por Laplace entre otros), y toda esa lucha se centra en las probabilidades a priori, aceptadas por unos y rechazadas por otros.

Mientras nos cuenta la lucha entre los dos bandos, el libro nos sumerge en multitud de eventos en los que incluso los que rechazaban la regla de Bayes se vieron obligados a trabajar con ella para intentar obtener soluciones a problemas realmente serios. Entre otros, en el libro dedican parte de un capítulo  (dentro del capítulo: "Las pesquisas de la armada") a la localización de la bomba de hidrógeno perdida en Palomares, a la localización de submarinos perdidos, pero también a sus aplicaciones en la medicina, la criptografía, la toma de decisiones en tiempo real, los buscadores de internet, la traducción simultánea, en fin, lo que comentaba en un principio, que al final, cuando se miran las cosas con detalle resulta que una regla tan sencilla como el Teorema de Bayes (y los árboles de decisión) están en prácticamente todas partes en nuestra vida cotidiana. Por supuesto las cosas pueden complicarse todo lo que queramos (como bien nos comentan en el libro, con el método Montecarlo, las cadenas de Markov y todas las variantes y mezclas de los mismos).

Creo que merece la pena leerlo porque está increíblemente bien documentado, bastante bien escrito (bueno, con una excepción, que a mi lo de usar "teorético" en vez de "teórico" no termina de gustarme, pero es una cuestión personal) y describe hecho ocurridos hace realmente poco tiempo y que la gente que estudiábamos esas cosas no nos dimos cuenta de que estaban pasado (bueno, al menos yo), de hecho no sabía que se empezaron a celebrar conferencias bayesianas en Valencia (1979) para reunir a los pocos bayesianos que había en el mundo. Son 471 páginas, más un par de anexos, que no tienen dificultad técnica y que se pueden leer bastante bien.

Como siempre, copio un trocito:

"Para apoderarse de un libro de códigos, el capitán de corbeta Ian Fleming - que andando el tiempo habría de ser el creador de James Bond pero que en esos años servía como ayudante del jefe de la Dirección de la Inteligencia Naval británica - elaboraría la llamada "Operación Inflexible". El plan concebido era digno del espía que él mismo habría de lanzar a la fama durante la posguerra. La idea de los británicos consistía en dotar a un avión alemán capturado en combate de una tripulación en la que figurara una persona que hablase perfectamente la lengua alemana (y esa persona habría de ser el propio Fleming, que había estudiado dicho idioma en Austria durante su juventud). Después, la aeronave fingiría estrellarse en las aguas del Canal de la Mancha a fin de ser rescatada por un buque nazi. Una vez a bordo, los falsos germanos tomarían el control del barco, poniendo rumbo a Inglaterra con todo el equipo asociado con las máquinas Enigma y llevándoselo directamente a Turing. La aventura sería minuciosamente planeada, pero terminaría cancelándose, de modo que Turing y Twinn se presentaron ante Birch con el aspecto "de dos empresarios de pompas fúnebres a quienes se les hubiese hurtado el disfrute de un magnífico cadáver [...] y sudando a la gota gorda a causa de la angustia".

Clasificación:

Facilidad de lectura: 1

Opinión: 3-4 (está bastante entretenido aunque son muchas páginas, pero es que hay mucha historia que contar)