Según la teoría de utilidad, a la hora de tomar una decisión, un agente racional habria de seleccionar la opción que tenga el resultado esperado más conveniente (máxima ganancia, mínima pérdida).
En su libro "Thinking Fast and Slow", el premiado Nobel Daniel Kahneman plantea una forma simplificada de lo que se conoce como la Paradoja de Allais, y que plantea de ésta manera:
"Una probabilidad del 98% de ganar $520,000 o un 100% probabilidad de ganar $500,000."
No sé otros, pero yo tomo la segunda propuesta, la certidumbre de $500,000. Creo estar en piso firme cuando digo que no hay mucho qué decidir.
Sin embargo, ¡ésa no es la opción racional!
Un algoritmo seleccionaría la primera propuesta (98% de ganar $520,000), porque es la propuesta con la ganancia esperada más alta.
Eso es así. Según la teoría de la utilidad, la propuestas habrían de evaluarse según el valor que representan ajustados por la probabilidad de su occurrencia. En éste caso, tenemos
98% x $520,000 = $509,600
100% x $500,000 = $500,000.
Seleccionando el mayor de ambos valores esperados, nos da el resultado contra-intuitivo de seleccionar el resultado más incierto, pero con valor esperado mayor.
Sin embargo, veamos otra propuesta:
"Una probabilidad del 61% de ganar $520,000 o una probabilidad del 63% de ganar $500,000"
¿Cuál parece mejor?
El problema es técnicamente idéntico al anterior, pero sospecho que la decisión es muy diferente.
