La navaja de Occam (también deletreada navaja de Ockham) atraviesa la complejidad con un enfoque sensato. La máxima filosófica «Numquam ponenda est pluralitas sine necessitate», escrita por el fraile franciscano del siglo XIV William of Ockham, se traduce como «La pluralidad nunca debe postularse sin necesidad». En otras palabras, en igualdad de condiciones, lo mejor es la simplicidad.
Entonces, ¿es esto realmente cierto? ¿La explicación más simple suele ser la mejor?
No exactamente. Ockham nunca dijo que la complejidad es inherentemente inferior a la simplicidad, ni declaró que las explicaciones complejas son inherentemente incorrectas. Las preguntas científicas complejas a menudo exigen respuestas complejas, y eso no está reñido con la navaja de Occam. El principio simplemente establece que la complejidad innecesaria es, bueno, innecesaria.
«La navaja de Occam se trata de encontrar la solución más simple que funcione», Johnjoe McFadden (se abre en una pestaña nueva)profesor de la Universidad de Surrey en el Reino Unido y autor del libro «La vida es simple: cómo la navaja de Occam liberó a la ciencia y dio forma al universo (se abre en una pestaña nueva)» (Basic Books, 2021), dijo a WordsSideKick.com en un correo electrónico. «Nunca falla siempre que recuerde la cláusula de necesidad».
Ockham fue no el primero (se abre en una pestaña nueva) promover la sencillez. Aristóteles sostenía que «siempre es preferible lo más limitado, si es adecuado», y Ptolomeo consideraba mejor «explicar los fenómenos mediante la hipótesis más simple posible». Unos tres siglos después de la génesis de la navaja de Occam, Isaac Newton declararía que «no debemos admitir más causas de las cosas naturales que las que sean verdaderas y suficientes para explicar sus apariencias». Unos 200 años después de eso, Albert Einstein estaría de acuerdo en que «todo debería hacerse lo más simple posible, pero no más simple» (que es, de hecho, una simplificación de su cita original (se abre en una pestaña nueva)).
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Cuando se usa correctamente, la navaja de Occam funciona. Si dos programas de computadora realizan la misma tarea, el que tiene menos código es inevitablemente más eficiente. El diagnóstico médico más simple suele ser correcto; A los internos de hospitales a menudo se les enseña a pensar en caballos, no en cebras, cuando escuchan cascos. Una implicación de la segunda ley de la termodinámica (el desorden aumenta para cualquier proceso espontáneo) es que dichos procesos siempre utilizan la menor cantidad de energía posible.
«A Copérnico se le ocurrió el modelo heliocéntrico del sistema solar únicamente sobre la base de que era más simple», dijo McFadden. «La existencia de un solo bosón de Higgs fue la solución más simple a las ecuaciones de la física de partículas. Entre estos puntos hay mil avances científicos que dependían de la simplicidad».
Sin embargo, cuando se usa mal, la navaja de Occam puede convertirse en un instrumento contundente de generalización excesiva. El principio no significa, por ejemplo, que sigamos ciegamente la teoría más simple, ya sea correcta o incorrecta. «Muy a menudo, la hipótesis más simple es demasiado simple», Elliott sobrio (se abre en una pestaña nueva)profesor de filosofía en la Universidad de Wisconsin-Madison y autor del libro «Las navajas de afeitar de Ockham: un manual del usuario» (se abre en una pestaña nueva) (Cambridge University Press, 2015), dijo a WordsSideKick.com en un correo electrónico. «La sencillez de un hipótesis es una consideración, entre otras, que son relevantes para evaluar si una hipótesis es verdadera».
Cuando se trata de ciencia de datos, la navaja de Occam puede causar más problemas de los que resuelve. En este caso, «el enfoque más simple suele ser incorrecto», dijo pedro domingos (se abre en una pestaña nueva), profesor emérito de informática e ingeniería de la Universidad de Washington en Seattle. Cuando Domingos estudió la aplicabilidad de la navaja de Occam al aprendizaje automático a principios de la década de 2000, descubrió que una más simple (se abre en una pestaña nueva) modelo (se abre en una pestaña nueva) es superior a uno complejo solo si es igual de bueno para predecir nuevos datos.
“Como el aprendizaje automático moderno ha demostrado una y otra vez, en conjuntos de modelos, aprendizaje profundo, etc., generalmente es el enfoque más complejo el correcto, dijo Domingos a WordsSideKick.com en un correo electrónico. “Y eso no es sorprendente; los fenómenos que estamos modelando son casi siempre más complejos que los modelos, y cuanto más nos acerquemos a su verdadera complejidad, más precisos serán los modelos».
No obstante, la navaja de Occam sigue siendo una herramienta útil para recortar la grasa de suposiciones voluminosas, al menos en nuestra vida cotidiana. «El universo es un lugar complicado, pero a veces se vuelve más complicado a través de la invención de explicaciones complicadas que se adaptan a una ideología, filosofía o persuasión política en particular», dijo McFadden. «La navaja de Occam te dice que te olvides de todo eso».