Imagen: PhotoXpress.
Los juegos de habilidad, como el ajedrez o el póker, podrían ser demasiado complejos como para ser abarcados en su totalidad, y la idea de dominarlos, prácticamente imposible.
Según el doctor en física Tobias Galla, de la Universidad de Mánchester (Inglaterra), y el profesor Doyne Farmer, de la Universidad de Oxford, es probable que así sea.
Esta es la conclusión a la que han llegado estos físicos, tras observar la ejecución de miles de simulaciones de juegos por parte de dos jugadores. Así, los científicos desvelaron la manera en la que el comportamiento humano influye en la toma de decisiones.
Los físicos descubrieron que en juegos simples con pocos movimientos, como las tres en raya, la estrategia es demasiado sencilla y el juego aburre enseguida a los jugadores.
No obstante, cuando los juegos son más complicados y poseen muchos más movimientos, como el ajedrez y los juegos de cartas complejos, las acciones de los jugadores son menos racionales pues resulta más complicado dar con la estrategia más adecuada. Los resultados del estudio han sido publicados en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Según el doctor en física Tobias Galla, de la Universidad de Mánchester (Inglaterra), y el profesor Doyne Farmer, de la Universidad de Oxford, es probable que así sea.
Esta es la conclusión a la que han llegado estos físicos, tras observar la ejecución de miles de simulaciones de juegos por parte de dos jugadores. Así, los científicos desvelaron la manera en la que el comportamiento humano influye en la toma de decisiones.
Los físicos descubrieron que en juegos simples con pocos movimientos, como las tres en raya, la estrategia es demasiado sencilla y el juego aburre enseguida a los jugadores.
No obstante, cuando los juegos son más complicados y poseen muchos más movimientos, como el ajedrez y los juegos de cartas complejos, las acciones de los jugadores son menos racionales pues resulta más complicado dar con la estrategia más adecuada. Los resultados del estudio han sido publicados en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Consecuencias para las finanzas
Se cree que esta investigación podría acarrear implicaciones de gran calado en ámbitos como los mercados financieros. Muchos economistas basan sus predicciones sobre el mercado de valores en la teoría del equilibrio a pesar de que según otros estudiosos, al apoyarse en ella, uno asume que los corredores poseen una racionalidad y una inteligencia infinitas.
Galla, de la Escuela de Física y Astronomía de su universidad, ha afirmado en declaraciones recogidas por CORDIS que: “El equilibrio no siempre es el objetivo más adecuado en un juego. En muchas situaciones no se juega utilizando estrategias de equilibrio, sino que se aprecian comportamientos aleatorios o caóticos motivados por distintas razones, y por lo tanto no siempre resulta adecuado basar las predicciones en el modelo de equilibrio. En los mercados de valores, por ejemplo, existen miles de acciones distintas para elegir y no siempre se siguen comportamientos racionales en estas situaciones o se posee suficiente información como para actuar de un modo racional. Esta circunstancia puede influir enormemente en la reacción de los mercados. Podría ocurrir que fuese necesario abandonar estas teorías del juego tradicionales y aplicar nuevos enfoques para predecir el comportamiento humano”.
Los autores del estudio se han propuesto ampliarlo aún más para incluir juegos con varios jugadores. Un ámbito de interés especialmente relevante en la actualidad sería observar cómo cambia el juego con el paso del tiempo, con lo que se obtendría una analogía más similar al funcionamiento de los mercados financieros.
Los primeros resultados obtenidos apuntan a que al aumentar la cantidad de jugadores se reduce la posibilidad de alcanzar un equilibrio. Así, en juegos complicados con múltiples jugadores, como es el caso de los mercados financieros, es incluso menos probable que el equilibrio sirva para dar una explicación a su funcionamiento.
Se cree que esta investigación podría acarrear implicaciones de gran calado en ámbitos como los mercados financieros. Muchos economistas basan sus predicciones sobre el mercado de valores en la teoría del equilibrio a pesar de que según otros estudiosos, al apoyarse en ella, uno asume que los corredores poseen una racionalidad y una inteligencia infinitas.
Galla, de la Escuela de Física y Astronomía de su universidad, ha afirmado en declaraciones recogidas por CORDIS que: “El equilibrio no siempre es el objetivo más adecuado en un juego. En muchas situaciones no se juega utilizando estrategias de equilibrio, sino que se aprecian comportamientos aleatorios o caóticos motivados por distintas razones, y por lo tanto no siempre resulta adecuado basar las predicciones en el modelo de equilibrio. En los mercados de valores, por ejemplo, existen miles de acciones distintas para elegir y no siempre se siguen comportamientos racionales en estas situaciones o se posee suficiente información como para actuar de un modo racional. Esta circunstancia puede influir enormemente en la reacción de los mercados. Podría ocurrir que fuese necesario abandonar estas teorías del juego tradicionales y aplicar nuevos enfoques para predecir el comportamiento humano”.
Los autores del estudio se han propuesto ampliarlo aún más para incluir juegos con varios jugadores. Un ámbito de interés especialmente relevante en la actualidad sería observar cómo cambia el juego con el paso del tiempo, con lo que se obtendría una analogía más similar al funcionamiento de los mercados financieros.
Los primeros resultados obtenidos apuntan a que al aumentar la cantidad de jugadores se reduce la posibilidad de alcanzar un equilibrio. Así, en juegos complicados con múltiples jugadores, como es el caso de los mercados financieros, es incluso menos probable que el equilibrio sirva para dar una explicación a su funcionamiento.
Referencia bibliográfica:
Tobias Galla y J. Doyne Farmer. Complex dynamics in learning complicated games. PNAS (Noviembre, 2012). DOI: 10.1073/pnas.1109672110.
Tobias Galla y J. Doyne Farmer. Complex dynamics in learning complicated games. PNAS (Noviembre, 2012). DOI: 10.1073/pnas.1109672110.