Superpronóstico: El Arte y la Ciencia de la Predicción

Sinopsis

¿Sabías que es posible hacer predicciones precisas sobre el futuro sin tener poderes psíquicos? Con la práctica y estrategias adecuadas, puedes convertirte en lo que se conoce como un super pronosticador.

En Superpronóstico: El Arte y la Ciencia de la Predicción del profesor de Wharton Philip E. Tetlock y el coautor Dan Gardner, los lectores aprenden sobre las cualidades y habilidades que hacen a un super pronosticador y cómo puedes aplicar el conocimiento a cualquier situación. También aprenderás sobre super pronosticadores de la vida real de todos los ámbitos de la vida y cómo desglosar incluso las preguntas más difíciles para obtener los mejores resultados.

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How does super forecasting affect risk management?

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Super forecasting can significantly impact risk management by providing more accurate predictions about future events or outcomes. This can help in making better-informed decisions and strategies, thus reducing the potential risks. It involves breaking down complex problems into simpler parts and using statistical methods, critical thinking, and intuitive judgement to predict outcomes. However, it's important to note that while super forecasting can improve the accuracy of predictions, it doesn't eliminate the inherent uncertainty associated with future events.

What are the psychological aspects of super forecasting?

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The psychological aspects of super forecasting involve the ability to break down complex questions, analyze them from different perspectives, and make accurate predictions. Super forecasters possess qualities such as open-mindedness, intelligence, humility, and a willingness to learn from mistakes. They are also able to avoid cognitive biases that can cloud judgment and affect decision-making.

How does super forecasting relate to data analysis?

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Super forecasting is closely related to data analysis. It involves making predictions about future events based on the analysis of available data. Super forecasters use a variety of data analysis techniques to break down complex problems and make accurate predictions. They also continuously update their forecasts as new data becomes available, which is a key aspect of data analysis.

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Los 20 mejores insights

1. El super pronóstico no se trata de la capacidad para analizar números, sino de lo que haces con ellos lo que más importa. Un brillante solucionador de rompecabezas estará en desventaja en relación a una persona menos inteligente que posee una gran capacidad para el pensamiento autocrítico.
2. Para los super pronosticadores, las creencias son hipótesis a ser probadas, no tesoros a ser guardados. No seas de mente abierta, sé super de mente abierta. Sin embargo, cuando hagas una predicción, sé lo más preciso posible. Si la predicción es demasiado vaga, puedes caer en el "Efecto Forer", donde las personas asumen su significado y lo aplican a sí mismas.
3. Desglosa la pregunta en componentes, luego distingue qué partes conoces y cuáles no. Luego, pon el problema en una perspectiva comparativa que minimice la singularidad de la situación. Observa los factores que resaltan la singularidad de una situación y sincroniza tus hallazgos para hacer un juicio lo más preciso posible.
4. Los super pronosticadores ajustan sus puntos de vista a la luz de nueva información tantas veces como sea necesario para llegar a la conclusión más precisa. Equilibra cuidadosamente lo viejo con lo nuevo e incorpóralos en tu última predicción. Actualiza a menudo, pero en pequeños incrementos. Este concepto se ilustra perfectamente utilizando la ecuación de actualización de creencias bayesianas.
5. Hay dos peligros a los que se enfrenta un pronosticador después de hacer una determinación inicial. Uno es la subreacción a la nueva información (sesgo o "perseverancia de la creencia"), y el segundo es reaccionar en exceso. Ambos pueden disminuir la precisión y en casos extremos, destruir un pronóstico perfectamente bueno. Descarta la información irrelevante para evitar el efecto de dilución en tu información, luego comprométete.
6. Saca lo mejor de los demás y deja que los demás saquen lo mejor de ti. El equilibrio que aprendes en la predicción se traducirá en la gestión de equipos, especialmente cuando escuches diferentes perspectivas. El ex entrenador de los LA Dodgers, Tommy Lasorda, dijo que la gestión es "como sostener una paloma". Si la sostienes demasiado fuerte, la matas. Si la sostienes demasiado suelta, la pierdes.
7. Modifica la redacción de una pregunta para obtener otra perspectiva. Por ejemplo: "¿El gobierno de Sudáfrica concederá una visa al Dalai Lama en seis meses?" Además de las razones por las que le concederían una visa, mira las razones por las que no lo harían. Cambia la palabra "conceder" por "negar" y tendrás un nuevo criterio para la investigación.
8. Los pronosticadores se encuentran con varias barreras que impactan la precisión. Un lenguaje vago como "participación significativa en el mercado" puede ser interpretado en función de los sesgos del lector y no de los hechos. El retraso temporal es otro problema. Cuando los pronósticos abarcan meses o años, ten cuidado con el "sesgo de retrospectiva" que cambia tu perspectiva actual para que coincida con los resultados.
9. Para ser un super pronosticador, es esencial tener una mentalidad de crecimiento. Sin embargo, no toda la práctica mejora la habilidad. Necesitas saber qué errores debes evitar y combinar tu práctica con retroalimentación clara y oportuna. Ten cuidado de no dejar que tu confianza crezca más rápido que tu precisión.
10. ¿Problema intratable? Divídelo en subproblemas manejables que puedas identificar como conocibles y desconocidos. La gran pregunta de, "¿Habrá otra guerra en Corea?" es mucho más difícil de cuantificar que "¿Cuál es la frecuencia de las pruebas nucleares de Corea del Norte?" y "¿Corea del Norte lanzará un ciberataque contra Corea del Sur?"
11. Encuentra el equilibrio adecuado entre las perspectivas internas y externas. Las perspectivas internas son específicas para la situación, como los eventos recientes. Las perspectivas externas son más genéricas, es decir, cuántas veces ocurre la situación en cuestión, en promedio. La historia tiende a repetirse. Incluso los eventos aparentemente únicos pueden relacionarse con tendencias, que luego se ponderan contra las perspectivas internas.
12. No reacciones en exceso a la evidencia, pero tampoco subreacciones. La predicción se trata de observación y equilibrio. Los super pronosticadores son ágiles, pero no saltan innecesariamente. Cuando actualizas tu predicción, puede ser aburrido o incluso incómodo, pero vale la pena a largo plazo. Los mejores pronosticadores tienden a actualizar las probabilidades de forma incremental, como de 0.4 a 0.35.
13. El "pronóstico de ojo de libélula" es la búsqueda de discusiones de punto y contrapunto, es decir, "por otro lado..." Este método es común en el mundo de la predicción porque los mejores pronosticadores son precisos, pero dispuestos a sopesar todos los lados. Los super pronosticadores a menudo obtienen puntuaciones altas en pruebas de mentalidad abierta activa, como una del psicólogo Jonathan Baron en la Universidad de Pensilvania.
14. Hazte consciente de las fuerzas causales en juego en tu problema. La información que choca es tan importante, si no más, que la evidencia que apoya tu hipótesis. Al igual que una libélula ve múltiples imágenes y las sintetiza todas juntas en una sola imagen, los pronosticadores deben hacerlo con puntos de vista opuestos.
15. A medida que diseccionas una pregunta, podrás determinar varias probabilidades que van desde "remotas" hasta "casi seguras". Cuantos más grados de incertidumbre puedas distinguir, mejor pronosticador te convertirás. Al principio se siente antinatural, pero con paciencia y práctica podrás traducir corazonadas de lenguaje vago en probabilidades numéricas.
16. Encuentra un equilibrio saludable entre la sobreconfianza y la falta de confianza. Los super pronosticadores no se precipitan en el juicio, ni se demoran demasiado cerca de "quizás". La precisión a largo plazo requiere calibración y resolución, prudencia y decisión. Haz autopsias a tus experimentos para aprender qué funcionó y encuentra soluciones creativas a los errores que encuentres.
17. La retrospectiva es mayor que 20/20, especialmente si hiciste una predicción. Una trampa común a evitar es el "sesgo de retrospectiva del espejo retrovisor". Asume tus fracasos. No pases por alto los defectos en tus suposiciones básicas. Podrías haber estado en el camino correcto pero te desviaste por un error técnico menor.
18. Los algoritmos complejos alimentados en supercomputadoras pueden complementar pronto los esfuerzos de pronóstico. El juicio humano puede beneficiarse de una segunda perspectiva desprovista de emoción, pero hasta ahora, solo los humanos pueden entender el significado humano. "Hay una diferencia entre imitar y reflejar el significado y originar el significado", dijo el ingeniero jefe de Watson, David Ferrucci.
19. Hay obstáculos a considerar si planeas reunir a un equipo de pronosticadores con un solo objetivo. Los pronosticadores pueden adoptar el "pensamiento de grupo" y volverse demasiado conformes. Del mismo modo, pueden caer en la "holgazanería cognitiva", que es la actitud de que otros deben hacer el trabajo pesado. Mantén el juicio independiente en el grupo.
20. Aprender requiere hacer, con buena retroalimentación que no deja ambigüedad sobre si estás en el camino correcto. La práctica no es útil si simplemente pasas por los movimientos de pronóstico. El super pronóstico es el producto de una práctica profunda y deliberada. El super pronóstico requiere constante atención incluso cuando intentas seguir las reglas.

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How can one improve their precision in making predictions?

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One can improve their precision in making predictions by adopting the approach of super forecasters. This involves treating beliefs as hypotheses to be tested rather than treasures to be guarded. It's important to be super open-minded and precise when making a prediction. Unpacking the question into components, distinguishing known and unknown parts, and putting the problem into a comparative perspective can help. It's also crucial to adjust views in light of new information as often as necessary.

What is the role of hypotheses testing in super forecasting?

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In super forecasting, hypotheses testing plays a crucial role. Super forecasters view beliefs as hypotheses to be tested, not treasures to be guarded. They break down the problem into components, identify what they know and what they don't, and then test these hypotheses. They adjust their views in light of new information as often as necessary. This process of hypotheses testing helps them make precise judgments and accurate predictions.

How can one develop the capacity for self-critical thinking required for super forecasting?

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One can develop the capacity for self-critical thinking required for super forecasting by treating beliefs as hypotheses to be tested, not treasures to be guarded. It's important to be super open-minded and precise when making predictions. Unpacking the question into components, distinguishing known and unknown parts, and putting the problem into a comparative perspective that downplays the situation's uniqueness can also help. It's also crucial to adjust views in light of new information as often as necessary.

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Resumen

¿Qué se necesita para ser un buen super pronosticador?

Los pronosticadores famosos como Tom Friedman son llamados en tiempos de crisis para ayudar a tomar decisiones a largo plazo basadas en eventos actuales. Sin embargo, no tienes que ser una celebridad para hacer predicciones precisas, y muchos "super pronosticadores" con altas tasas de precisión son desconocidos. La predicción es una habilidad que se aprende y se domina continuamente.

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What is the impact of technology on super forecasting?

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Technology has a significant impact on super forecasting. It allows for the collection and analysis of vast amounts of data, which can improve the accuracy of predictions. Machine learning and AI can also be used to identify patterns and trends that may not be apparent to human forecasters. However, the question is not directly related to the content provided.

How does super forecasting relate to decision science?

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Super forecasting is a critical aspect of decision science. It involves making accurate predictions about future events, which can then be used to inform decision-making processes. This is particularly important in situations where decisions have long-term implications. Super forecasters, who have high accuracy rates, are skilled at making these predictions and their work can greatly enhance the effectiveness of decision science.

What are the ethical considerations in forecasting?

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Ethical considerations in forecasting include ensuring accuracy, avoiding bias, maintaining transparency, and considering the potential impacts of the forecast. Forecasters should strive to provide the most accurate predictions possible, avoiding any personal or political biases that may skew the results. They should also be transparent about their methods and the potential margin of error in their forecasts. Additionally, forecasters should consider the potential impacts of their predictions and strive to minimize any potential harm.

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Para ser un pronosticador confiable y seguro, necesitarás estar abierto a nuevas experiencias. No basta con ser de mente abierta; debes ser super de mente abierta para sacrificar tus propias ideas y opiniones preconcebidas en aras de la predicción más precisa.

Desafortunadamente, no existe una fórmula mágica a la que los pronosticadores puedan recurrir, solo principios generales con muchas advertencias. Sin embargo, existen varios métodos probados y verdaderos de pronóstico que pueden ayudarte en tu viaje.

Ricitos de Oro tenía razón

Cuando te enfrentas a una gran pregunta, triage la situación. Es decir, concéntrate en las preguntas donde tu arduo trabajo probablemente dará sus frutos, en lugar de las preguntas más difíciles o las más fáciles. Opta por el enfoque "Ricitos de Oro", es decir, en algún lugar en el medio y trabaja hacia afuera.

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Si tuvieras que resumir la predicción en una palabra, podría ser "equilibrio". Esto no significa que tus predicciones siempre deben estar en algún lugar en el medio, pero toma todo en consideración incluso si contrasta con tu punto de vista actual. Una inspección más cercana podría introducir un factor que no habías pensado que altera el curso de tus probabilidades.

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What are some books or resources for further learning about the balance approach in forecasting?

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Some recommended books for further learning about the balance approach in forecasting include 'Forecasting: Principles and Practice' by Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, 'Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die' by Eric Siegel, and 'Superforecasting: The Art and Science of Prediction' by Philip E. Tetlock and Dan Gardner. Online resources such as Coursera and edX also offer courses on forecasting and predictive analytics.

How can the balance approach in forecasting be used to predict trends in the stock market?

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The balance approach in forecasting can be used to predict trends in the stock market by considering all factors, even those that may contradict current views. This approach allows for a more comprehensive analysis, potentially revealing factors that could significantly alter market trends.

What are some industries where the balance approach in forecasting is particularly useful?

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The balance approach in forecasting is particularly useful in industries that are subject to rapid change and uncertainty, such as technology, finance, and energy. It's also beneficial in supply chain management, healthcare, and retail where understanding and predicting consumer behavior is crucial.

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Fermi-ízalo

El físico italoamericano Enrico Fermi, figura central en la invención de la bomba atómica, planteó un rompecabezas para la predicción que pregunta cuántos afinadores de piano hay en Chicago.

Sin mirar en internet o en las Páginas Amarillas, un pronosticador puede llegar a una respuesta educada si conoce cuatro cosas:

• El número de pianos en Chicago
• La frecuencia con la que se afinan los pianos cada año
• El tiempo que se tarda en afinar un piano
• Las horas que trabaja al año el afinador de pianos promedio

Fermi enseñó que desglosar la pregunta puede separar lo conocible y lo desconocido de esta lista. A pesar de la aparente aleatoriedad de las respuestas, el resultado tiende a ser más preciso que una suposición aleatoria. Muchos han intentado resolver este rompecabezas, pero una presentación del psicólogo Daniel Levitin muestra cómo llegar a una solución.

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• Para la primera respuesta, establezca un intervalo de confianza, un rango del que está 90% seguro de que contiene la respuesta correcta. Levitin supuso que Chicago tiene alrededor de 2.5 millones de personas porque es más pequeño que Los Ángeles pero lo suficientemente grande para albergar a más de 1.5 millones de residentes.
• A continuación, Levitin supuso que un piano podría necesitar ser afinado una vez al año.
• Dado que los pianos son demasiado caros para la mayoría de las familias, Levitin supuso que 1/100 de las casas en Chicago tienen un piano. Ese número se duplica cuando se consideran las escuelas, salas de conciertos, etc. que poseen más de uno. 2.5 millones de residentes x 2/100 (2%) = 50,000 pianos en Chicago.
• Luego, Levitin supuso que se tarda alrededor de dos horas en afinar un piano.
• Suponiendo que un afinador de pianos trabaja 40 horas a la semana más dos semanas de vacaciones y pasa alrededor del 20% de su tiempo conduciendo de un trabajo a otro, el afinador de pianos promedio podría trabajar 1,600 horas al año.

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Por lo tanto, si 50,000 pianos necesitan ser afinados una vez al año, y se tarda dos horas en afinar un piano, eso da un total de 100,000 horas totales de afinación de pianos. Si divide eso por las horas anuales trabajadas por un afinador de pianos, resulta en 62.5 afinadores de pianos en Chicago. Levitin encontró 83 listados de afinadores de pianos en Chicago, pero muchos de ellos eran duplicados, como empresas con más de un número de teléfono. Por lo tanto, no se conoce un número exacto, pero el cálculo de Levitin muestra cuán cerca se puede llegar.

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Pronosticar paso a paso: resolvamos un asesinato

Plantee una pregunta. Por ejemplo, digamos que eres un detective de homicidios y necesitas averiguar quién lo hizo. A diferencia de la televisión, las pistas no caerán en tu regazo antes del próximo corte comercial.

• Primero, revise la vista externa: Refiérase a las estadísticas como una tasa base. El FBI dice que el 28.3% de las víctimas de homicidio son asesinadas por alguien que conocen, por lo que hay un 28.3% de posibilidades de que la víctima conociera a su asesino. Del mismo modo, hay un 9% de posibilidades de que fuera un extraño.
• A continuación, revise la vista interna: Examine los hechos específicos de este caso. ¿Quién tenía la capacidad, los medios y el motivo para matar a esta persona? Ajuste su percentil de posibilidades hacia arriba y hacia abajo en función de cada sospechoso. Comience con el más obvio y avance hacia el exterior. (Por eso siempre miran primero al cónyuge o pareja significativa). Si la víctima tuvo una pelea reciente con su pareja, la probabilidad de que esta persona los haya matado aumenta. Si esa pareja significativa tenía una coartada verificable, la probabilidad disminuye. Nota: No se quede atrapado en sus primeras intuiciones, pero tampoco las ignore. Es fácil aferrarse a una predicción y encontrar información para respaldarla, en lugar de sopesar todas las opciones.
• Ahora, fusione las dos vistas para crear una predicción sintetizada. Digamos que la víctima fue vista subiéndose a un coche la noche que fue asesinada. Has identificado a una persona que trabajaba con la víctima y que conduce el mismo tipo de coche. Los compañeros de trabajo dicen que esa persona estaba obsesionada con la víctima. Su coartada es débil. Parecen el sospechoso más fuerte. Digamos que llegas a una probabilidad del 75% de que esta persona es tu culpable.
• Haga que sus colegas asuman que su juicio es incorrecto y hagan sus propias estimaciones. Los investigadores han descubierto que combinar su primer juicio con un segundo hecho por otros suele ser más preciso. Otra forma de abordar esto es alejarse de su primera estimación durante varias semanas (si tiene el lujo del tiempo fuera de un caso de asesinato) antes de pedir a los compañeros que hagan una de las suyas. Del mismo modo, puedes hacer tu propio segundo juicio después de un descanso, como hace el inversor multimillonario George Soros. Soros ha citado a menudo este método como una parte clave de su éxito.

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Los psicólogos que evalúan a los oficiales de policía encuentran una gran brecha entre su confianza y su habilidad. A medida que los oficiales se vuelven más experimentados, esa brecha crece. Cuidado con crecer en confianza más rápido de lo que creces en precisión.

Actualice a menudo, pero poco a poco

Los estadísticos estarán familiarizados con un experimento mental propuesto en el siglo XVIII por el ministro presbiteriano, Thomas Bayes. Escribió "Un ensayo para resolver un problema en la Doctrina de las Probabilidades", que fue refinado y publicado póstumamente en 1761 por su amigo, Richard Price.

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Esencialmente, el teorema dice que su nueva creencia debería depender de su creencia anterior, multiplicada por el valor diagnóstico de la nueva información.

Mientras que los super pronosticadores deben ser numéricos, no tienen que recurrir al álgebra cada vez que quieren hacer una predicción. Lo que importa más es la idea central de Bayes de acercarse gradualmente a la verdad actualizando en proporción al peso de la evidencia.

Volviendo al ejemplo del homicidio, podrías aumentar la probabilidad de que un sujeto sea tu asesino una vez que descubras que mintió sobre su paradero. Si reaccionas exageradamente y piensas, "¡Ah ha! Ahora estoy 99% seguro", puedes pasar por alto lo desconocido, como las razones por las que mintieron (para salvar su trabajo, para no herir los sentimientos de su cónyuge, etc.).

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Prediciendo lo impredecible

No olvides tener en cuenta situaciones que podrían cambiar todo de la noche a la mañana. Es mejor darte un poco de margen de maniobra "por si acaso" que asumir que todo irá según lo planeado.

En 2010, un pobre vendedor de frutas tunecino fue robado por policías corruptos, tristemente, un hecho común en aquel momento. Más tarde ese día, se prendió fuego frente a la oficina del pueblo. Estallaron protestas. El dictador de Túnez, el presidente Zine el-Abidine Ben Ali, huyó del país. Aún así, la agitación civil continuó en todo el mundo árabe y resultó en una serie de rebeliones y guerras civiles. ¿Quién podría haber predicho que la autoinmolación de un hombre causaría la "Primavera Árabe"?

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Una situación podría ser identificada como un "barril de pólvora listo para explotar", pero es casi imposible decir qué encenderá la mecha.

El meteorólogo estadounidense Edward Lorenz descubrió que pequeñas variaciones en la entrada de datos en los patrones climáticos simulados por computadora podrían producir pronósticos a largo plazo dramáticamente diferentes. Su percepción, publicada en un artículo titulado, "¿La aleteo de una mariposa en Brasil provoca un tornado en Texas?" se convirtió en la inspiración para la teoría del caos.

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Las predicciones están en todas partes

Lo predecible que sea algo dependerá de lo que queramos predecir, cuánto tiempo en el futuro y bajo qué circunstancias. El pronóstico del tiempo de mañana será mucho más preciso que uno de cinco días a partir de ahora porque, como descubrió Lorenz, muchas cosas pueden cambiar entre ahora y entonces.

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Internet está lleno de pronósticos. Una rápida visita a Amazon ilustra la predicción del algoritmo de otros artículos que podrías querer comprar. Cuando proporcionas comentarios sobre las recomendaciones, el algoritmo actualiza sus predicciones muy ligeramente.

La vida está llena de predicciones mundanas, también. Ves nubes en el horizonte y coges un paraguas. Las leyes científicas como las fases de la luna pueden predecir el clima con suficiente precisión para planificar la agricultura. Pero, es mucho más difícil pronosticar cuándo deberías llenar el tanque de gasolina esta semana porque la tubería podría ser atacada por hackers y subir los precios.

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Errar (y asumir) es humano

Ahora una famosa "Prueba de Reflexión Cognitiva" fue introducida por Shane Frederick, profesor de ciencias de la gestión en el Instituto de Tecnología de Massachusetts. Plantea esta pregunta aparentemente fácil:

"Un bate y una pelota cuestan $1.10. El bate cuesta un dólar más que la pelota. ¿Cuánto cuesta la pelota?"

La mayoría de las personas piensan inmediatamente, $0.10. Si lo piensas con más cuidado, descubres que esta respuesta es incorrecta. Nuestros cerebros se enganchan automáticamente al "dólar" y no al "más". Si la pelota cuesta $0.10 y el bate cuesta un dólar más ($1.10), entonces el costo total será de $1.20. Por lo tanto, la respuesta correcta es $0.05.

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Los psicólogos modernos atribuyen este fenómeno a una división de la función cerebral humana en dos sistemas. El Sistema Uno es el subconsciente. Toma decisiones cognitivas y perceptivas automáticas, y muy rápidamente. El Sistema Dos es nuestra mente consciente, o en lo que elegimos enfocarnos en el momento. El Sistema Uno toma decisiones en fracciones de segundo basadas en la experiencia histórica, el conocimiento existente, las predisposiciones y otros factores que "se sienten" bien pero no son necesariamente correctos.

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Para ser un super pronosticador, necesitarás estar consciente del Sistema Uno y cómo sus operaciones vitales a veces pueden obstaculizar el juicio de las personas inteligentes.

La importancia de las predicciones humanas

Por imperfectos y sesgados que puedan ser los humanos, seguirán siendo un componente necesario de los pronósticos en el futuro.La llegada de supercomputadoras e inteligencia artificial hace tentador asumir que podemos dejar todas las predicciones a las máquinas. El polímata Herbert Simon predijo en 1965 que estábamos a solo 20 años de un mundo en el que las máquinas podrían hacer "cualquier trabajo que un hombre puede hacer."

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Si bien este es ciertamente el caso en muchas industrias automatizadas, hay una razón por la que las computadoras y los robots todavía están supervisados por humanos. Los autores hablaron con el ingeniero jefe de Watson, David Ferrucci, quien ha trabajado en inteligencia artificial durante más de 30 años. Las computadoras son mejores para detectar patrones en estos días, señaló, pero el aprendizaje automático requiere la presencia de humanos para alimentar el proceso de aprendizaje. Hasta ahora, una computadora puede buscar un hecho, pero un pronóstico requiere una suposición informada basada en una miríada de información.

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El cerebro humano es maravilloso porque la tarea de compilar datos y hacer una predicción es extremadamente difícil, y sin embargo, lo hacemos todo el tiempo. El mayor obstáculo para las computadoras si alguna vez van a reemplazar a un super pronosticador es la comprensión. Los humanos pueden mejorar en la imitación del significado humano y, por lo tanto, mejorar en la predicción del comportamiento humano, señaló Ferrucci, pero "hay una diferencia entre imitar y reflejar el significado y originar el significado."

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