Búsqueda · 28 momentos en 15 episodios
Alberto ApariciBorja TosarHéctor SocasGastón GiribetFrancis Villatoroasesoramiento experto estadísticainteligencias artificiales análisis estadísticodavid kipping crítica estadísticaanálisis bayesiano caja negrasoftware inteligencia artificial análisis bayesianoopacidad resultados inteligencia artificialprogramadores inteligencia artificial desconocen procesoInteligencia ArtificialAnálisis BayesianoFrancis VillatoroCHGPTvalor Pfactor de BayesHéctor SocasDavid Kipping
Software Inteligencia Artificial análisis Bayesiano
Con
0:000:301:001:302:002:303:003:42
Francis Villatoro describe el uso de software de inteligencia artificial para realizar análisis bayesianos complejos, destacando la opacidad del proceso y la dificultad para comprender cómo se obtienen los resultados.
…que todo el mundo lo pueda leer, y que todo el mundo lo lea, que todo el mundo sabe a la duense, diciendo, pues van a tener, estos señores, Sabrán más o menos estadística, pero estos señores están dejando claro que yo no tengo ninguna idea de estadística. Y entonces ya buscarán un asesoramiento de un experto en estadística, ¿no? Que me ayude a entender estas cosas porque es que mucha gente está usando este tipo de estadística y lo peor es lo que está ocurriendo ahora mismo. Y esto no lo critican David Kipping; y es que ahora mismo en 2025 hay una serie de científicos en el mundo que están usando inteligencias artificiales para hacer todo este tipo de análisis estadístico. No estoy diciendo de que metan los datos en CHGPT y a ver lo que da CHGPT sino que están. Usando software de inteligencia artificial para hacer análisis bayesiano, que hacen un tipo de análisis bayesiano extremadamente de caja negra, en el que realmente saber lo que has hecho es prácticamente imposible. Ni con esos datos, lo que se ha hecho, no lo saben ni los que programaron la inteligencia artificial; entonces interpretar el resultado de esos análisis es absolutamente desquiciado, es imposible, o sea, no tienen y claro montar un artículo con conclusiones a favor o en contra de una hipótesis en base a un análisis bayesiano que te da la inteligencia artificial porque es lo más cómodo para ti, porque ya que ni tienes que molestarte en mirar los parámetros de tu software antes, tienes que mirar los parámetros. ¿Qué hago? Mucha gente, después si cambiaba algún parámetro, no lo decía. Entonces, ¿cómo? Entonces, no es replicable lo que has hecho. Claro, cuando lo intentaban replicar, no salía. Ahora se está haciendo con internet. Lo que se está ocurriendo ahora mismo…
Significado #1 · Palabras #1
Francis Villatoro, junto con Héctor Socas, critica el uso indebido de la estadística bayesiana en la comunidad científica, argumentando que se está utilizando para fines para los cuales no es adecuada.
Habla: Francis VillatoroSignificado #14estadística bayesiana uso indebidoanálisis estadístico sesgado nivel mundialbayesiano sirve para lo que sirvediferencia frecuentista velleciano oyentes…hacer una serie de cosas que no permite la estadística frecuentista y durante mucho tiempo se ha estado usando la estadística bayesiana para hacer eso, pero en los últimos 25 años quizás algo más ha habido una desviación en gran parte de los científicos a. Nivel mundial de sesgar el análisis estadístico hacia el bayesiano como si fuera el bueno, y el bayesiano sirve para lo que sirve y no sirve para lo que la gente lo usa, y eso está ocurriendo en toda la ciencia. Me dejas que ponga un ejemplo para ilustrar la diferencia entre frecuentista y velleciano para los oyentes, que yo creo que lo podrán entender mucho más fácilmente. Nosotros cuando pensamos en una probabilidad de que algo ocurra, nosotros solemos pensar en términos frecuentistas; es lo que estamos acostumbrados, es la forma más antigua de trabajar. Esta forma velleciana es más reciente y por eso se suele pensar que es…
Francis Villatoro explica una alternativa al uso de software especializado para realizar contrastes de hipótesis bayesianos.
Habla: Francis VillatoroSignificado #2contraste de hipótesis frecuentistavalor p análisis estadísticahipótesis nula alternativa bayesianasoftware para contraste hipótesisestadística bayesiana fines no convencionaleshipótesis nula alternativa estadísticahipótesis bayesianas software caja oscuraestadístico desarrolla software hipótesis bayesianasvalor p software contrastes hipótesiscontraste hipótesis bayescianoprobabilidades a priori hipótesis nulaprobabilidades a posteriori hipótesis alternativafrancis villatoro contraste bayesianohipótesis bayesianas control estimación probabilidadessoftware especializado contrastes hipótesis bayesianosfrancis villatoro alternativa software bayesiano…para que los oyentes tengan en mente eso, o sea, la diferencia entre un contraste de hipótesis basado en estadística bayesiana y una probabilidad frecuentista de cuánto de probabilidad es que ocurra algo. Y aquí un punto también importante, y eso quizás es Uno de los grandes defectos que tiene la estadística bayesiana mal hecha: El contraste de hipótesis se puede hacer de manera frecuentista, con técnicas, y hay software muy bueno, y se ha hecho toda la vida con técnicas frecuentistas. Y obtengo un valor P, obtengo si quieres un número de sismas, y hago un análisis, tengo mi hipótesis nula, mi hipótesis alternativa, y tengo unas técnicas que me permiten, pues en función de las distribuciones esperadas de probabilidad de los datos, etc. Es decir, te puedo tener un modelo, contrasto esa hipótesis en base a un modelo y obtengo el valor P. o el número de sismas de confianza estadística de la hipótesis nula y de la hipótesis alternativa Lo que ha ocurrido con el mundo bayesiano es que han empezado a usarse las herramientas bayesianas para hacer cosas que nadie nunca hizo con herramientas bayesianas y una de ellas es, por ejemplo, el contraste de hipótesis bayesiano que acaba de mencionar esto. Es decir, en el contraste de hipótesis bayesiano yo digo: bueno, en lugar de usar un software caja oscura que utiliza una estadística que sabe el estadístico que ha desarrollado el software, cómo funciona, pero yo no tengo ni otra idea; yo solo sé usar el software, que es lo que todos los científicos hacían para hacer los contrastes de hipótesis, apoyarse en un software que se supone que lo hacían bien y lo que dijera el software, el software me da el valor P. resulta que se ha sustituido por un contraste de hipótesis bayesciano que consiste en estimar a partir de las probabilidades a priori de la hipótesis nula y de la alternativa estimar, usar esas dos hipótesis como modelo y digo los datos que yo tengo cómo me alteran esas probabilidades a priori de ambas hipótesis y me dan las probabilidades a posteriori de ambas hipótesis. Y eso a priori es muy sencillo, mucho más sencillo que aplicar que hacer un gran software si yo quiero controlar el cómo yo estimo las probabilidades de los datos en función de esas hipótesis. Fijaros que esto es una cosa como diciendo, en un caso yo meto una gran cantidad de datos a un software y aplico unos algoritmos estándares, que hay muchos para hacerlo y me obtienen un resultado, un valor P, un número de sigmas y en otro caso yo digo no, Voy a usar una técnica que todo lo hago yo, yo hago esa asignación de probabilidades en función de los datos a la hipótesis y tú dices: es que eso es muy difícil de hacer en general, ya, ya. Pero el científico se considera súper ducho y súper bueno; es que yo…
Francis Villatoro explica que una afirmación común sobre la independencia de los resultados bayesianos de las probabilidades a priori carece de sentido.
Habla: Francis VillatoroSignificado #8 · Palabras #13análisis bayesianos basuraconclusiones bayesianas frecuentistasmodelo bayesiano sin sentidofrancis villatoro critica análisisanálisis bayesiano sofisticadodestornillador eléctrico clavar un clavoartículos con 12 sigmas evidencia…si el análisis está bien hecho es independiente de las probabilidades a priori y yo decía bueno el análisis puede ser independiente pero el resultado no entonces no entendía muy bien esta frase que me decían ¿esta frase tiene algún sentido o me la decían? No tiene ningún sentido, pero lo que ocurre es que se ha popularizado; es decir, se ha convertido en una herramienta de la ciencia el hacer análisis bayesianos basura y tratarlo como si fueran análisis estadísticos rigurosos, y entonces cuando se presentan este tipo de análisis, yo lo he criticado muchísimas veces; o sea, convertir las conclusiones bayesianas en conclusiones frecuentistas no tiene ningún sentido, sobre todo cuando tu modelo bayesiano es una cosa súper cutre que no tiene ni piel ni cabeza. Yo esa crítica la comparto totalmente porque parece como que lo bayesiano es más sofisticado y entonces hay gente que lo usa porque al ser más sofisticado parece como que es más guay, pero lo usa de una forma o en un contexto que no pega; o sea, vale. El destornillador eléctrico, este que funciona solo tal, es más sofisticado que un martillo, pues yo tengo que clavar un clavo, no voy a coger el destornillador eléctrico y pegarle al clavo, o sea, no tiene sentido hacer eso, pues esto es lo mismo. Nosotros en este podcast, rara vez pero alguna vez hemos hablado de estos artículos que tienen 12 sigmas, 12 sigmas de evidencia de una barbaridad. 5 sigmas es una cosa que se ve a vista, que cualquier oyente lo ve en la figura; yo le enseño la figura y lo ve, lo tiene que ver, no puede haber ningún oyente que vea la figura y no lo vea si son 5 sigmas. 12 sigmas es súper evidente.…
Francis Villatoro explica cómo los análisis bayesianos pueden generar factores de Bayes significativos incluso cuando las probabilidades a priori son extremadamente bajas.
Habla: Francis VillatoroSignificado #10análisis bayesianos factores de bayeshipótesis alternativa probabilidad 10 a la menos 14factor de valles 10 a la 6probabilidad días menos 8 hipótesis nula…claro, sí, exacto. pero que 5 sigmas y a partir de 5 sigmas todo tiene que ser muy obvio, tiene que ser muy torpe y cuando tú pones una figura en la que cualquiera que lo ve, un científico lo ve y no ve nada, es que hay años y 5 sigmas, pero claro, ahora Con los análisis, este tipo de análisis bayesianos te da un factor de valles muy grande, porque claro tú dices: si mi probabilidad de la hipótesis alternativa es 10 a la menos 14, yo puedo tener un factor de valles de 10 a la 6, de un millón pero eso me autoriza, me dice que la probabilidad que eran días menos 14 se convierte en días menos 8, sigue siendo absolutamente irrelevante. Es correcta la hipótesis nula, o Sea, eso es clave la buena estimación de las probabilidades a priori. Entonces, lo que pasa es que se ha puesto de costumbre y ya está permeando toda la ciencia; ya todo el mundo usa este tipo de contraste de hipótesis bayesiana sin ningún tipo de rigor, pero…
Francis Villatoro explica que, a pesar de ser consciente de las limitaciones del análisis bayesiano y de cómo algunos lo aplican incorrectamente, también va a realizarlo.
Habla: Francis VillatoroSignificado #5análisis bayesiano factor de bayeshipótesis nula modelo predichofrancis villatoro análisis bayesiano…unidad; entonces eso automáticamente destruye la ley de Valle Cielo y lo tira a la basura, pero no, no, no, no lo puedo hacer porque hay una serie de artículos muy famosos que han sido citados miles de veces que dicen que eso se hace, hay gente que lo hace. Hay gente que lo hace, yo también lo voy a hacer; ¿por qué no? Y entonces la gente empieza a hacerlo, entonces todo el análisis bayesiano se convierte en estimar lo que llaman el factor de Bayes, el cociente de la probabilidad de que con los datos, los datos que yo tengo, se ajusten a el modelo predicho por la hipótesis nula o al Modelo predicho por la hipótesis alternativa. Y ya os digo, en muchos casos se plantean modelos distintos, cuando en realidad el único modelo que debe existir es el de la hipótesis nula; estadísticamente solo la hipótesis nula tiene modelo y lo que tú…
Francis Villatoro describe el uso de software de inteligencia artificial para realizar análisis bayesianos complejos, destacando la opacidad del proceso y la dificultad para comprender cómo se obtienen los resultados.
Habla: Francis VillatoroSignificado #1 · Palabras #1asesoramiento experto estadísticainteligencias artificiales análisis estadísticodavid kipping crítica estadísticaanálisis bayesiano caja negrasoftware inteligencia artificial análisis bayesianoopacidad resultados inteligencia artificialprogramadores inteligencia artificial desconocen proceso…que todo el mundo lo pueda leer, y que todo el mundo lo lea, que todo el mundo sabe a la duense, diciendo, pues van a tener, estos señores, Sabrán más o menos estadística, pero estos señores están dejando claro que yo no tengo ninguna idea de estadística. Y entonces ya buscarán un asesoramiento de un experto en estadística, ¿no? Que me ayude a entender estas cosas porque es que mucha gente está usando este tipo de estadística y lo peor es lo que está ocurriendo ahora mismo. Y esto no lo critican David Kipping; y es que ahora mismo en 2025 hay una serie de científicos en el mundo que están usando inteligencias artificiales para hacer todo este tipo de análisis estadístico. No estoy diciendo de que metan los datos en CHGPT y a ver lo que da CHGPT sino que están. Usando software de inteligencia artificial para hacer análisis bayesiano, que hacen un tipo de análisis bayesiano extremadamente de caja negra, en el que realmente saber lo que has hecho es prácticamente imposible. Ni con esos datos, lo que se ha hecho, no lo saben ni los que programaron la inteligencia artificial; entonces interpretar el resultado de esos análisis es absolutamente desquiciado, es imposible, o sea, no tienen y claro montar un artículo con conclusiones a favor o en contra de una hipótesis en base a un análisis bayesiano que te da la inteligencia artificial porque es lo más cómodo para ti, porque ya que ni tienes que molestarte en mirar los parámetros de tu software antes, tienes que mirar los parámetros. ¿Qué hago? Mucha gente, después si cambiaba algún parámetro, no lo decía. Entonces, ¿cómo? Entonces, no es replicable lo que has hecho. Claro, cuando lo intentaban replicar, no salía. Ahora se está haciendo con internet. Lo que se está ocurriendo ahora mismo…
Francis Villatoro comenta sobre la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial en ingeniería, específicamente en una tesis doctoral relacionada con el análisis de vibraciones de estructuras para prevenir derrumbes.
Habla: Francis VillatoroPalabras #16algoritmos inteligencia artificial ingenieríaanálisis vibraciones estructuras edificiostesis doctoral francis villatoro…decir: y estos datos los usé con este software, pero no dices que era, que es una página web en la que tengo que enviar los datos y me da un resultado, una tablita, y lo único que hice fue mirar si el numerito era mayor de no sé qué o menor de no sé qué, o sea se están haciendo cosas absolutamente desquiciadas y están ahora mismo también en ingeniería, la tesis doctoral en la que yo estoy de tribunal mañana aplica una cantidad de datos de algoritmos de inteligencia artificial a el análisis de vibraciones de estructuras para que los edificios y los puentes no se caigan. Spoiler, spoiler para el estudiante, no vas a mañana. No, mentira, mentira. Es una tesis curiosa. Si lo está viendo esto, estará… absolutamente no creíbles. O sea, no te puedes creer, porque no sabes, no sabes qué ha hecho. O sea, se han aplicado unos exámenes a un problema… Tampoco menoscabemos la confianza del público en la…