Este es el final calificado de todo el curso. Reúne el arco completo: por qué el optimizador perfecto es una ficción (explosión combinatoria, opciones no enumerables, el coste de la computación), el satisficing como un nivel de aspiración (aspiration level) más una regla de parada y su identidad con la regla de parada por valor de reserva (reservation value), la psicología maximizador–satisficer y la paradoja de la elección (paradox of choice), las heurísticas rápidas y frugales (fast-and-frugal heuristics) y la racionalidad ecológica (ecological rationality) con el efecto menos-es-más, y —igual de importante— los límites honestos del modelo. Varias preguntas llevan trampas deliberadas extraídas de las lecturas erróneas más comunes del «satisficing», así que leed cada enunciado con atención antes de fijar una respuesta.
Cómo funciona este examen
Este es un examen final, sin vuelta atrás. Las preguntas llegan de una en una, y enviar una respuesta la fija para siempre: no hay marcha atrás, ni reintentos, ni reinicio. Tu puntuación permanece oculta hasta el final, cuando verás si has aprobado. La nota de aprobado es del 70%. Algunas preguntas están marcadas como selecciona todas las que correspondan y necesitan todas las opciones correctas marcadas (y ninguna incorrecta) para ganar el punto. Tómate tu tiempo con cada pregunta, porque solo tienes un intento.
¿Cuál es la afirmación central de la «racionalidad limitada» (bounded rationality) de Herbert Simon?
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Repaso del curso
Big picture
Racionalidad limitada y satisficing — el curso entero
- Racionalidad limitada y satisficing
- Por qué falla la optimización
- Explosión combinatoria (ajedrez ~10^120, el viajante de comercio), conjuntos de opciones no enumerables/abiertos (carreras, parejas) y el coste real de la computación — optimizar es imposible en principio, no solo difícil.
- Simon: la racionalidad olímpica (computación ilimitada) es una ficción; los agentes reales tienen racionalidad procedimental. La mente como tijeras — límites cognitivos Y estructura del entorno.
- Satisficing y el nivel de aspiración
- Satisficing = satisfy + suffice: fija un nivel de aspiración (listón de suficientemente-bueno), toma la primera opción que lo supere, para. Dos modos de fallo: demasiado bajo (te conformas con basura), demasiado alto (no paras nunca).
- ES una regla de parada por valor de reserva — la aspiración es el valor de reserva, y debería DESCENDER a medida que se agotan las opciones y la búsqueda se encarece (aspiración adaptativa).
- Maximizadores frente a satisficers
- Los maximizadores persiguen lo mejor: resultados marginalmente mejores, sensaciones sustancialmente peores — contrafactuales abiertos, arrepentimiento que escala con las opciones, expectativas infladas.
- La paradoja de la elección (24 frente a 6 mermeladas): pasado un punto, más opciones paralizan e insatisfacen. Por defecto, satisficing; cura el conjunto de opciones; reserva maximizar para las pocas.
- Heurísticas rápidas y frugales
- Tomar-la-mejor (una buena pista), heurística del reconocimiento (apuesta por lo familiar), 1/N (reparte a partes iguales) — reglas simples que igualan o superan a la optimización compleja fuera de muestra porque los modelos complejos SOBREAJUSTAN (sesgo–varianza).
- Racionalidad ecológica: una regla no tiene un CI fijo — es lista solo en relación con el entorno que explota, y falla cuando el mundo cambia. Menos-es-más, enunciado con cuidado.
- Transferencia y límites honestos
- Triaje primero: lo-que-hay-en-juego × repetibilidad × tratabilidad → optimizar o hacer satisficing. Fija un listón explícito anclado a la realidad; toma la primera opción que lo supere; deja que descienda a medida que se acorta la pista.
- Límites: la aspiración debe estar BIEN FIJADA (un listón perezoso es conformismo), algunas decisiones merecen optimizar, y una heurística es solo tan lista como su encaje con el terreno. Satisficing por defecto, optimizar por excepción.
- Por qué falla la optimización
Ideas clave — el curso entero
La racionalidad limitada es el reconocimiento de que las mentes reales no pueden optimizar —la explosión combinatoria, las opciones no enumerables y el coste de la computación hacen que «encontrar lo mejor» sea imposible en principio— así que hacen satisficing: fijan un nivel de aspiración, toman la primera opción que lo supere, y paran. Esa es la misma regla de parada por valor de reserva que la parada óptima, con el listón ajustado a lo abundantes que son las opciones y a lo costosa que es la búsqueda, descendiendo a medida que se acorta la pista. Los maximizadores que se niegan a parar ganan una brizna de calidad y pagan caro en arrepentimiento, demora y la paradoja de la elección, así que la opción inteligente por defecto es hacer satisficing y curar. La segunda hoja de las tijeras de Simon —el entorno— es donde viven las heurísticas rápidas y frugales: tomar-la-mejor, el reconocimiento y 1/N pueden superar a la optimización compleja fuera de muestra porque los modelos complejos sobreajustan, pero solo donde encajan ecológicamente, y fallan cuando el mundo cambia. Sobre todo, respeta los límites honestos: la aspiración debe estar bien fijada (un listón perezoso es solo conformarse), unas pocas decisiones con mucho en juego, repetibles y tratables merecen de verdad optimizar, y ninguna heurística es lista fuera de su terreno. Haz el triaje de la decisión, fija el listón, toma la primera opción que lo supere, y para — suficientemente bueno, rápido, en las muchas; optimización profunda en las pocas.