La teoría de la decisión causal (TDC) es una escuela de pensamiento dentro de la teoría de la decisión que sostiene que, cuando un agente racional se enfrenta a un conjunto de acciones posibles, debe seleccionar aquella que provoca el mejor resultado en términos de esperanza esperanza. La TDC contrasta con la teoría de la decisión evidencial (TDE), que recomienda la acción que sería indicativa si se recibiera la "noticia" de que se ha llevado a cabo.

Descripción informal

Informalmente, la teoría de la decisión causal recomienda al agente tomar la decisión con las mejores consecuencias causales esperadas. Por ejemplo: si comer una manzana te hace feliz y comer una naranja te hace triste, entonces sería racional que comieras la manzana.

Una complicación es la noción de consecuencias causales esperadas. Imagina que comer una manzana buena te hará feliz y comer una manzana mala te hará triste, pero no estás seguro de si la manzana es buena o mala. En este caso, no conoces los efectos causales de comer la manzana.

En su lugar, entonces, trabajas a partir de los efectos causales esperados, que dependerán de tres cosas: cuán probable crees que sea que la manzana sea buena o mala; cuán feliz te hace comer una manzana buena; y cuán triste te hace comer una manzana mala.

En términos informales, la teoría de la decisión causal aconseja al agente tomar la decisión con los mejores efectos causales esperados.

Descripción formal

En un artículo de 1981, Allan Gibbard y William Harper explicaron la teoría de la decisión causal como la maximización de la utilidad esperada de una acción «calculada a partir de probabilidades contrafactuales»:

donde es la deseabilidad del resultado y es la probabilidad contrafactual de que, si se hiciera , entonces se cumpliría.

Diferencia con la teoría de la decisión evidencial

David Lewis demostró que la probabilidad de un condicional no siempre es igual a la probabilidad condicional .De hecho, Lewis demostró un resultado más fuerte: «si una clase de funciones de probabilidad es cerrada bajo condicionalización, entonces no puede haber una probabilidad condicional para esa clase a menos que la clase consista enteramente en funciones de probabilidad triviales», donde una función de probabilidad trivial es aquella que «nunca asigna probabilidad positiva a más de dos alternativas incompatibles, y por lo tanto es como máximo cuatrivalente [...]». Si ese fuera el caso, la teoría de la decisión causal sería equivalente a la teoría de la decisión evidencial, que utiliza probabilidades condicionales.

Gibbard y Harper mostraron que si aceptamos dos axiomas (uno relacionado con el controvertido principio del tercero excluido condicional), entonces la independencia estadística de y basta para garantizar que . Sin embargo, hay casos en los que las acciones y los condicionales no son independientes. Gibbard y Harper ponen un ejemplo en el que el rey David desea a Betsabé pero teme que convocarla provoque una revuelta. Además, David ha estudiado obras de psicología y ciencia política que le enseñan lo siguiente: los reyes tienen dos tipos de personalidad, carismáticos y no carismáticos. El grado de carisma de un rey depende de su composición genética y de sus experiencias en la primera infancia, y no puede cambiarse en la edad adulta. Ahora bien, los reyes carismáticos tienden a actuar con justicia y los no carismáticos con injusticia. Las revueltas exitosas contra reyes carismáticos son raras, mientras que las revueltas exitosas contra reyes no carismáticos son frecuentes. Sin embargo, los actos injustos en sí mismos no causan revueltas exitosas; la razón por la que los reyes no carismáticos son propensos a revueltas exitosas es que tienen un porte astuto e innoble. David no sabe si es carismático o no; sí sabe que es injusto mandar llamar a la mujer de otro hombre. (p. 164) En este caso, la teoría de la decisión evidencial recomienda que David se abstenga de Betsabé, mientras que la teoría de la decisión causal —señalando que si David es carismático o no carismático no puede cambiarse— recomienda mandarla llamar.

Cuando se les pide elegir entre la teoría de la decisión causal y la teoría de la decisión evidencial, los filósofos suelen preferir la teoría de la decisión causal.

Experimentos mentales Las diferentes teorías de la decisión suelen examinarse en sus recomendaciones para la acción en diferentes experimentos mentales.

Paradoja de Newcomb

En la paradoja de Newcomb, hay un predictor, un jugador y dos cajas designadas A y B. El predictor es capaz de predecir de manera fiable las elecciones del jugador —digamos, con un 99% de precisión. Al jugador se le da a elegir entre tomar solo la caja B, o tomar ambas cajas A y B. El jugador sabe lo siguiente:

La caja A es transparente y siempre contiene $1000 visibles. La caja B es opaca, y su contenido ya ha sido fijado por el predictor: Si el predictor ha predicho que el jugador tomará ambas cajas A y B, entonces la caja B no contiene nada. Si el predictor ha predicho que el jugador tomará solo la caja B, entonces la caja B contiene $1 000 000.

El jugador no sabe lo que el predictor predijo ni lo que contiene la caja B mientras toma la decisión. ¿Debería el jugador tomar ambas cajas, o solo la caja B?

La teoría de la decisión causal recomienda tomar ambas cajas en este escenario, porque en el momento en que el jugador debe tomar una decisión, el predictor ya ha hecho una predicción (por lo tanto, la acción del jugador no afectará al resultado).

Por el contrario, la teoría de la decisión evidencial (TDE) habría recomendado que el jugador tomara solo la caja B porque tomar solo la caja B es una fuerte evidencia de que el predictor anticipó que el jugador solo tomaría la caja B, y por lo tanto es muy probable que la caja B contenga $1 000 000. A la inversa, elegir tomar ambas cajas es una fuerte evidencia de que el predictor sabía que el jugador tomaría ambas cajas; por lo tanto, deberíamos esperar que la caja B no contenga nada.

Crítica Imprecisión La teoría de la decisión causal (TDC) no especifica por sí misma qué algoritmo utilizar para calcular las probabilidades contrafáctuales. Una propuesta es la técnica de «image n» sugerida por Lewis: Para evaluar , desplazar la masa de probabilidad de cada mundo posible al mundo posible más cercano en el que se cumple, asumiendo que es posible. Sin embargo, este procedimiento requiere que sepamos lo que creeríamos si estuviéramos seguros de ; esto es en sí mismo un condicional al que podríamos asignar una probabilidad inferior a 1, lo que lleva a una regresión.

Contraejemplos Existen innumerables «contraejemplos» en los que, se argumenta, una aplicación directa de la TDC no logra producir una decisión defendiblemente «sensata». El filósofo Andy Egan sostiene que esto se debe a una desconexión fundamental entre la regla racional intuitiva, «haz lo que esperes que traerá los mejores resultados», y el algoritmo de la TDC de «haz lo que tenga el mejor resultado esperado, manteniendo fijas nuestras opiniones iniciales sobre la probable estructura causal del mundo». En esta opinión, es el requisito de la TDC de «mantener fijas las creencias incondicionales del agente en hipótesis de dependencia» lo que conduce a decisiones irracionales.

Un presunto contraejemplo temprano es el problema de Newcomb. Debido a que tu elección de una o dos cajas no puede afectar causalmente a la conjetura del Predictor, la teoría de la decisión causal recomienda la estrategia de dos cajas. Sin embargo, esto resulta en obtener solo $1000, no $1 000 000. Los filósofos no se ponen de acuerdo sobre si la estrategia de una caja o la de dos cajas es la «racional». Preocupaciones similares pueden surgir incluso en problemas aparentemente sencillos como el dilema del prisionero, especialmente cuando se juega contra tu «gemelo» cuya elección de cooperar o desertar se correlaciona fuertemente, pero no está causada, por tu propia elección.

En el escenario de «La muerte en Damasco», una «Muerte» antropomórfica predice dónde estarás mañana y va a esperarte allí. Como en el problema de Newcomb, postulamos que la Muerte es un predictor fiable. Un agente de la TDC sería incapaz de procesar la correlación y, como consecuencia, podría tomar decisiones irracionales:

Recientemente, se han propuesto algunas variantes de La muerte en Damasco en las que seguir las recomendaciones de la TDC hace perder dinero voluntariamente o, relacionado con ello, renuncia a un pago garantizado. Un ejemplo es la Oferta Adversaria: «Se ofrecen dos cajas. Un comprador puede comprar una o ninguna de las cajas, pero no ambas. Cada una de las dos cajas cuesta $1. Ayer, el vendedor puso $3 en cada caja que predijo que el comprador no adquiriría. Tanto el vendedor como el comprador creen que la predicción del vendedor es precisa con una probabilidad de 0,75». Adoptando la perspectiva del comprador, la TDC razona que al menos una caja contiene $3. Por lo tanto, la caja promedio contiene al menos $1,50 en valor causal esperado, que es más que el costo. Por lo tanto, la TDC exige comprar una de las dos cajas. Sin embargo, esto es rentable para el vendedor.

Otro contraejemplo reciente es el «Botón del Psicópata»:

Paul está deliberando si presionar el botón de «matar a todos los psicópatas». Sería, piensa, mucho mejor vivir en un mundo sin psicópatas. Desafortunadamente, Paul está bastante seguro de que solo un psicópata presionaría ese botón. Paul prefiere con mucho vivir en un mundo con psicópatas a morir. ¿Debería Paul presionar el botón?

Según Egan, «casi todo el mundo» está de acuerdo en que Paul no debería presionar el botón, pero la TDC respalda presionarlo.

El filósofo Jim Joyce, quizás el defensor moderno más destacado de la TDC, sostiene que la TDC es naturalmente capaz de tener en cuenta cualquier «información sobre lo que uno está inclinado o es probable que haga como evidencia».

Caspar Oesterheld y Vincent Conitzer han argumentado en contra del uso de la teoría de la decisión causal cuando se aplica a la paradoja de Newcomb. Sostienen que existen múltiples escenarios donde el uso de la teoría de la decisión causal hace que el agente pierda dinero voluntariamente, y que los teóricos de la decisión causal están sujetos al argumento de la succión financiera.

Véase también

Teoría de la decisión Teoría de juegos Paradoja de Newcomb Teoría de la decisión basada en la evidencia

Referencias

Enlaces externos (en inglés) Teoría causal de la decisión en la Stanford Encyclopedia of Philosophy (en inglés) The Logic of Conditionals en la Stanford Encyclopedia of Philosophy

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