Puedes ver esto en términos de teoría / estadísticas del juego.
Si tiene la decisión de probar algo nuevo (A) o no (B), habrá costos / beneficios en cualquiera de las rutas. Si pudiera asignar valores numéricos, digamos cb (A) y cb (B) a estos, entonces simplemente podría encontrar el más grande y elegir esa ruta. En la práctica, no sabemos cuáles son los valores cb o incluso si tiene sentido calcularlos.
Hagamos que nuestro modelo sea un poco más complicado. Digamos que para cada camino hay una probabilidad de un buen resultado G y un mal resultado NG. Hay cuatro posibilidades
- Buen resultado dado camino A
- Mal resultado dado camino A
- Buen resultado dado camino B
- Mal resultado dado camino B
podemos asignar a cada uno de estos una probabilidad (condicional) y un costo / beneficio.
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Para determinar qué camino tomar, podemos multiplicar la probabilidad por el costo / beneficio y compararlos.
Para hacer esto concreto, considere hacer puenting (A). Ahora existe la posibilidad de que algo salga mal (NG), es decir, el bungee se rompe. La probabilidad de esto será muy pequeña, pero el costo de romper una extremidad o algo peor será muy alto. Existe una alta probabilidad de que todo salga bien, pero solo un pequeño beneficio. Si no nos lanzamos al bungee jumping, podríamos considerar esto como costo / beneficio cero (en realidad será un poco negativo, pérdida de estatus social, etc.).
En este escenario, todo se reduce a lo que estima la posibilidad de romper el bungee, el costo de lo que sucede y el producto resultante. Realmente no sabemos ninguno de estos valores, por lo que debemos estimarlos. La forma en que estima estos valores depende de su actitud ante el riesgo.
Lo anterior es un modelo muy simplificado de lo que realmente sucede cuando tomamos una decisión, pero no es completamente irreal. Esta es la base de lo que sucede en las redes neuronales artificiales utilizadas en algunas tareas de IA en las computadoras. Matemáticamente, se reduce al teorema de Bayes y es el modelo útil más simple considerado en la teoría de juegos. En la práctica, no nos sentamos y calculamos los números, sino que ocurre un proceso análogo a medida que tomamos decisiones.
También explica por qué la toma de riesgos es más frecuente en los jóvenes. Si dice que elige ser músico. Si eres joven, entonces, si todo va bien, podrías tener un gran beneficio, con dinero y estatus. La probabilidad de esto es pequeña. Si las cosas no van bien, el costo beneficio es negativo pero no tan malo, tal vez pierda un par de años, pero hay mucho más para hacer el trabajo de contabilidad. Los cálculos son muy diferentes en la mediana edad; hay menos años para recuperar los beneficios si las cosas van bien y más para perder si no lo hacen. Cambian nuevamente en la edad avanzada con menos que perder.
La otra cosa que cambia con la edad es la percepción del riesgo. Cuando eres joven, tienes poco conocimiento del mundo, así que quizás tengas una estimación optimista de la probabilidad de tener éxito como músico. A medida que envejece, tendrá una mejor estimación a la baja de la probabilidad de que también pueda evaluar qué tan bien se compara con sus pares, proporcionando estimaciones más precisas de las cantidades.