Resenha: A teoria de que não morreriam

Há alguns meses atrás, fundador e CEO Autonomia Mike Lynch vendeu sua empresa para HP para £ 7,1 bilhões. Em 2000, quando ele tinha acabado de se tornar o primeiro bilionário software da Grã-Bretanha, Lynch deu uma entrevista na qual ele falou sobre a percepção e explicou como ele construiu sua empresa. Foi baseado, disse ele, nas ideias de um clérigo pouco conhecido do século 18 chamado Thomas Bayes. Essa foi a minha introdução ao Thomas Bayes, cujas idéias têm sido usadas para resolver muitos problemas intratáveis, alguns dos quais estudos Sharon Bertsch McGrayne em profundidade na teoria que não morra.

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Nos últimos dez anos, Bayes tornou-se famoso, e poucos de trabalho no campo da teoria da probabilidade, a inteligência do computador ou a matemática pode ter deixado de ter entrado em contato com o seu governo. Na verdade, você só tem que olhar para o seu filtro de spam para ver Bayes em ação. Muitos agora tomar suas idéias – sem necessariamente compreendê-los – tanto para concedido que eles são surpreendidos ao saber que durante séculos dois e meio abertamente endossando Bayes foi suicídio carreira. Durante esse tempo Bayesians escondeu, suas idéias sobreviveu em pequenos bolsos, nem muito morrendo nem ganhar ampla adoção.

Um desses bolso foi Bletchley Park, onde durante a Segunda Guerra Mundial Alan Turing desenvolveu sua própria versão de Bayes como parte de seu trabalho na máquina Enigma. Isso deveria ter sido o momento em que o poder de Bayes foi finalmente totalmente apreciado. Isso não aconteceu, porque depois do tudo de guerra relacionados com os esforços de descriptografia permaneceram classificados – Churchill, mesmo ordenou a destruição de todas as provas. O custo de oportunidade para a nação dessas decisões não podem confiantemente ser calculado: imagine se as realizações de Turing tinha sido celebrado e pesquisadores de ciência e tecnologia do país havia começado a estudar Bayes 50 anos antes.

O coração de toda a controvérsia tinha a ver com a forma como Bayes começou sua busca de uma resposta para o problema da probabilidade inversa. teoria das probabilidades estava em sua infância no tempo de Bayes e, McGrayne escreve, aplicado principalmente para o jogo: as chances de pegar quatro ases em três mãos de poker consecutivos, por exemplo, que você poderia descrever como o raciocínio da causa para o efeito. O problema inverso em vez procurou razão do efeito para a causa: se você tinha três mãos de poker consecutivos de quatro ases, qual é a chance subjacente de que o baralho é carregado?

noção de Bayes era começar a solução para esses problemas com uma suposição e, em seguida, usar mais dados para refinar a suposição, estreitando a gama de sua resposta ao longo do tempo e aumentando a sua confiança nele (isto é, a probabilidade de que ele estava correto). O ofendido dois séculos de críticos foi o primeiro a noção de uma estimativa inicial, que parecia muito subjetiva, e segundo que Bayes estava disposto a atribuir igual probabilidade para certos tipos de dados. Ambos, McGrayne escreve, agora são aceitos como meios razoáveis ​​para trabalhar com a incerteza. Suas idéias foram retomadas depois de sua morte por seu amigo Richard Price, e posteriormente desenvolvido por Pierre Simon Laplace. E hoje eles estão em toda parte. Se Bayes poderia acordar para um dia, ele seria assombradas com o seu impacto no mundo.

A teoria de que não morreriam: Como a regra de Bayes quebrou o código Enigma, caçado submarinos russos, e emergiu triunfante de dois séculos de controvérsia; por Sharon Bertsch McGrayne; Yale University Press; 320 páginas; ISBN: 978-0-300- 16969-0; £ 18.99

Wendy M Grossman

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