¿Y si Thomas Bayes hubiera podido mirar por el microscopio cuántico del siglo XXI? ¿Qué pensaría al ver que sus cálculos, esos que revolucionaron la probabilidad allá por 1763, hoy se abren paso en el insólito universo de lo cuántico? Un grupo de científicos internacionales ha logrado lo que el propio Bayes no pudo imaginar: extender su célebre regla a la extraña realidad de los átomos y las partículas.
La Regla de Bayes: Creencias, probabilidades y ciencia moderna
Casi todo el mundo, aunque no sea consciente, usa de alguna forma la estadística bayesiana. Si alguna vez creíste estar enfermo por un síntoma y al ver el resultado de un test cambiaste de opinión, eso es puro Bayes. Esta herramienta nació de una pregunta sencilla —¿cómo actualizamos nuestras creencias cuando obtenemos datos nuevos?— y acabó en todos los rincones: desde diagnósticos médicos a algoritmos que aprenden de los datos, pasando por predicciones del tiempo o sistemas de inteligencia artificial.
El truco radica en calcular la probabilidad de que algo ocurra teniendo en cuenta información previa y nuevos datos. Pero aquí viene la magia: no se trata solo de «datos duros», sino también de cuánta fe teníamos en algo antes de conocer el resultado. Un concepto tan humano, tan pegado a nuestras expectativas.
Debate entre subjetividad y objetividad: Bayes y el escepticismo científico
La idea de Bayes —que nuestras probabilidades pueden reflejar creencias, no solo hechos fríos— siempre ha levantado ampollas. Hay quienes defienden que la probabilidad debe ser objetiva, independiente de prejuicios. Sin embargo, las situaciones reales rara vez son tan limpias; en la práctica, usamos Bayes para decisiones desde el pronóstico meteorológico hasta la investigación criminal. Porque es flexible y, sí, un poco subjetiva, como la vida misma.
El desafío cuántico: Probabilidades en territorio desconocido
Pero ¿qué pasa cuando cruzamos a la dimensión cuántica? Aquí, donde las partículas existen en varios lugares al mismo tiempo y los estados dejan de ser certeros, la cosa se complica. Aunque durante años algunos académicos soñaban con adaptar la regla de Bayes al universo cuántico, la conexión nunca fue evidente. Ahora, el equipo liderado por el profesor Valerio Scarani, del Centro de Tecnologías Cuánticas de la Universidad Nacional de Singapur, ha dado el empujón definitivo.
El principio de cambio mínimo explicado (para humanos)
No es magia, sino matemática pura: cuando conocemos algo nuevo, el cambio en nuestra creencia debe ser, en esencia, el menor posible compatible con ese dato. Si un test de gripe da negativo… eso no garantiza que estés sano, pero sí reduce tu preocupación. Ahora bien, en la física cuántica, actualizar el “estado” de una partícula tras medirla requiere mantener la mayor fidelidad posible con el estado anterior —una suerte de “cambio mínimo”, pero para distribuciones cuánticas.
Fidelidad cuántica: Traduciendo Bayes al lenguaje de los átomos
El equipo de Scarani partió de ese principio y usó la fidelidad cuántica —una medida de “proximidad” entre estados cuánticos— para definir una auténtica regla de Bayes cuántica. De este modo, actualizaron las probabilidades cuánticas tal como hacemos en la vida cotidiana, pero siguiendo las extrañas reglas del micromundo.
Gran parte del logro reside en que han derivado su propuesta a partir de un principio fundamental, no solo como una analogía ad hoc. Y, sorpresa, la regla resultante conecta en algunos casos con el llamado “mapa de Petz”, una propuesta de los años 80 para la actualización cuántica y favorita de muchos matemáticos para este papel.
Aplicaciones: Del error cuántico al aprendizaje de mañana
¿Para qué sirve todo esto? Mucho más de lo que parece. El nuevo marco de Bayes cuántico abre puertas en computación cuántica —por ejemplo, para corregir errores en procesadores que operan con partículas subatómicas— o en sistemas de aprendizaje automático que procesan información en la frontera de la física y las matemáticas.
¿Y ahora qué? El futuro de Bayes en la era cuántica
Con la publicación en Physical Review Letters, el equipo buscará ampliar horizontes: ¿existen otras reglas de actualización si cambiamos el tipo de fidelidad? ¿Podemos mejorar incluso las técnicas actuales de inteligencia artificial cuántica? El trabajo apenas comienza, pero una cosa queda clara: si Bayes pudiera ver hasta dónde ha llegado su vieja ecuación, seguro que se quedaba boquiabierto.
Si quieres profundizar aún más en este tema (¡y no temes la física cuántica!), puedes echar un vistazo al comunicado oficial del Centro de Tecnologías Cuánticas de la Universidad Nacional de Singapur.
