1
00:00:00,000 --> 00:00:05,561
Hola, bienvenidos de vuelta. En esta clase, 
quiero hablar un poco sobre cómo utilizar

2
00:00:05,561 --> 00:00:09,374
modelos que puedan ayudarte a ser
un ciudadano del mundo más inteligente. Así que

3
00:00:09,374 --> 00:00:13,417
voy a desglosar esto en un montón de
subrazones acerca de por qué los modelos

4
00:00:13,417 --> 00:00:17,352
te hacen más capaz de enfrentarte
a las cosas que suceden en este mundo

5
00:00:17,352 --> 00:00:20,903
moderno y complejo donde vivimos.
Bien. Cuando pensamos sobre modelos, son

6
00:00:20,903 --> 00:00:24,550
simplificaciones. Son abstracciones.
En un sentido ... hay un sentido en el cual

7
00:00:24,550 --> 00:00:28,389
son erróneos. Hay una famosa frase de George Box
donde dice, "Todos los modelos son

8
00:00:28,389 --> 00:00:32,084
erróneos." Y eso es cierto, verdad? Lo son.
"Pero algunos son útiles." Y eso será

9
00:00:32,084 --> 00:00:35,539
el mantra que estará vigente durante este curso.
Estos modelos serán

10
00:00:35,539 --> 00:00:38,946
abstracciones, serán simplificaciones.
pero serán útiles para nosotros.

11
00:00:38,946 --> 00:00:42,468
Nos ayudarán a hacer mejor las cosas. En cierto sentido,

12
00:00:42,468 --> 00:00:46,158
y esto será algo importante en este curso, los modelos.
Los modelos son la nueva lengua franca.

13
00:00:46,158 --> 00:00:49,618
Son la lengua no sólo académica, sabes, de la que hablé

14
00:00:49,618 --> 00:00:53,447
en la clase pasada, además son la lengua
de los negocios. Son la lengua

15
00:00:53,447 --> 00:00:57,046
de la política. Son la lengua del mundo
no lucrativo. A donde quiera que vayas,

16
00:00:57,046 --> 00:01:00,782
donde haya personas tratando de hacer el bien,
hacer dinero, curar enfermedades, lo que sea

17
00:01:00,782 --> 00:01:04,335
que quieran hacer, ¿cierto? Vas a ver que 
usan modelos que les permiten

18
00:01:04,335 --> 00:01:08,071
ser mejores en sus objetivos.
Es por eso que ya se ha convertido

19
00:01:08,071 --> 00:01:11,716
en la nueva lengua franca. Así que,
si retrocedemos, (recuerden que hablé de esto

20
00:01:11,716 --> 00:01:15,453
en la primera clase). La idea de un gran movimiento
de los libros era eso. Era

21
00:01:15,453 --> 00:01:19,639
tener esta... serie de ideas que toda
persona debería saber. Así que

22
00:01:19,639 --> 00:01:23,497
en los cientos de libros había miles de ideas.
Y uno de nuestros estudiantes, Robert Hutchins

23
00:01:23,497 --> 00:01:27,354
Presidente de la Universidad de Chicago.
Tenían esta cosa, que escribieron, llamado el

24
00:01:27,354 --> 00:01:31,264
Synopticon, que era una lista, ¿correcto?,
tal como la recopilaron. Este fue el tipo de lista de

25
00:01:31,264 --> 00:01:35,430
los tipos de ideas que alguien debe saber, 
que una persona inteligente debe

26
00:01:35,430 --> 00:01:39,442
saber. ¿Cuáles son esas ideas?
Una de esas ideas era atarse uno mismo al

27
00:01:39,442 --> 00:01:43,506
mástil. Y esto viene de la Odisea,
ya sabes, eso de que el barco va pasando por

28
00:01:43,506 --> 00:01:47,672
las sirenas y quiere escuchar la hermosa canción
de amor de las sirenas. Así que lo que hace es que

29
00:01:47,672 --> 00:01:51,873
su tripulación le ate al mástil. Se ata.
Se ata a sí mismo al mástil, de forma que puede escucharlas

30
00:01:51,873 --> 00:01:56,109
pero para que las sirenas
no atraigan al barco, a la vez

31
00:01:56,109 --> 00:01:59,784
pone cera en los oídos de su tripulación
para que tampoco se sientan atraidos, ya sabes,

32
00:01:59,784 --> 00:02:04,071
para sacar el barco de ahí. Bueno esto es
una idea que se repite en la historia

33
00:02:04,071 --> 00:02:08,182
cuando pensamos en ella. Cortez quema sus naves,
¿correcto?, para que sus hombres no

34
00:02:08,182 --> 00:02:12,541
retrocedan y continuaran avanzando.
Así que esta idea de atarte a ti mismo al mástil

35
00:02:12,541 --> 00:02:16,253
es una cosa que realmente vale la pena.
Pero aquí está el problema. Uno de uno de mis

36
00:02:16,253 --> 00:02:19,957
webs favoritas es un sitio web llamado
Oficina de Proverbios. En estos websites

37
00:02:19,957 --> 00:02:23,949
se dicen cosas como "quien duda está perdido",
"una puntada a tiempo ahorra nueve", o

38
00:02:23,949 --> 00:02:27,700
"dos cabezas son mejor que una", "demasiados
cocineros estropean el caldo". Así que tienes que

39
00:02:27,700 --> 00:02:31,591
escuchar estos consejos realmente buenos,
que probablemente se daban en el Synoption,

40
00:02:31,596 --> 00:02:35,148
pero luego tienes algo que dice
exactamente lo contrario. Bien, ¿cómo

41
00:02:35,148 --> 00:02:39,340
dirimir entre esas dos cosas? La forma en
la que dirimimos entre esas dos cosas

42
00:02:39,340 --> 00:02:43,532
es mediante la construcción de modelos, porque los
modelos nos dan las condiciones en las que él que

43
00:02:43,532 --> 00:02:47,522
duda está perdido, y luego hay condiciones
bajo las cuales una puntada a tiempo

44
00:02:47,522 --> 00:02:51,613
ahorra nueve. Así que cuando hablemos de la gran
diversidad y predicción, veremos cuándo

45
00:02:51,613 --> 00:02:55,654
dos cabezas son mejor que una, y veremos cuándo

46
00:02:55,654 --> 00:02:59,694
demasiados cocineros estropean el caldo. Así que,
irónicamente, lo que hacen los modelos es atarnos

47
00:02:59,694 --> 00:03:03,684
a un mástil, nos atan a un mástil de lógica
y atándonos a un mástil de la lógica,

48
00:03:03,684 --> 00:03:08,652
deducimos qué formas de pensar, qué ideas
son útiles para nosotros.'OK? Así que, si

49
00:03:08,652 --> 00:03:13,116
miras casi cualquier disciplina,
ya sea economía, lo que ves en

50
00:03:13,116 --> 00:03:17,634
este diagrama, ves una descripción del tipo de..,
esto es, una función de utilidad para

51
00:03:17,634 --> 00:03:21,878
un agente. Y lo que hace el agente es
tratar de maximizar su salario, correcto?

52
00:03:21,878 --> 00:03:25,900
Así, los economistas utilizan modelos todo el tiempo.
Los biólogos utilizan modelos de igual forma. Ellos,

53
00:03:25,900 --> 00:03:30,143
ellos, sabes, tienen modelos del cerebro,
donde tienen pequeños axones

54
00:03:30,143 --> 00:03:34,331
y dendritas entre las neuronas.
Tienen modelos de redes de genes reguladores

55
00:03:34,331 --> 00:03:38,464
Tienen especies modelizadas, correcto?
Cosas así. En sociología, tenemos

56
00:03:38,464 --> 00:03:42,611
modelos, así, correcto? Hay una especie
de modelos de cómo la identidad afecta

57
00:03:42,611 --> 00:03:46,411
a tus acciones y tus comportamientos y
cosas así. Bien, en ciencias políticas

58
00:03:46,411 --> 00:03:50,186
disponemos de modelos. Las ciencias políticas en estos días, esta es una foto de un modelo espacial de votación.

59
00:03:50,186 --> 00:03:53,934
Digamos que los candidatos son
un poco más conservadores en ciertas

60
00:03:53,934 --> 00:03:57,280
dimensiones y los votantes son un poco más
conservadores y dices que, bueno,

61
00:03:57,280 --> 00:04:00,983
es más probable votar por un candidato
con posiciones similares a uno mismo.

62
00:04:00,983 --> 00:04:04,508
En mi trabajo en la Universidad de Michigan
tenemos algo llamado

63
00:04:04,508 --> 00:04:08,032
Estudios de Elecciones Nacionales que se usan
a partir de la recopilación de este tipo de datos

64
00:04:08,032 --> 00:04:11,423
acerca de dónde están los políticos y
donde los votantes, y que nos permite dar

65
00:04:11,423 --> 00:04:15,184
sentido de quién vota a quien y por qué. ¿Vale?
Así que los modelos nos ayudan a comprender las decisiones

66
00:04:15,184 --> 00:04:18,550
que toma la gente. ¿Lingüística, correcto?
Esta es otro área, ¿verdad? Podemos pensar,

67
00:04:18,550 --> 00:04:21,871
¿Cómo pueden utilizarse modelos en lingüística?
Pues bien, este pequeño modelo de aquí, ves

68
00:04:21,871 --> 00:04:25,685
cosas donde hay v's y n y p's aquí, si te acercas. Bien,

69
00:04:25,685 --> 00:04:29,006
v significa verbo, n significa sustantivo,
y así. Y s significa significa, ya sabes,

70
00:04:29,006 --> 00:04:32,238
sujeto, digamos, ¿correcto?
Puedes hacer esto: puedes preguntar "¿Qué es la

71
00:04:32,238 --> 00:04:35,693
estructura de una lengua?" Puedes preguntarlo,
formalmente y matemáticamente, cuáles es la

72
00:04:35,693 --> 00:04:39,014
estructura de un idioma, y así
lenguas son más parecidas a otras

73
00:04:39,014 --> 00:04:42,560
lenguas o no, dependiendo de cómo la gente,
sabes, estructura sus frases. Así el

74
00:04:42,560 --> 00:04:46,001
Alemán, donde se ponen todos los
adjetivos al final de la oración

75
00:04:46,001 --> 00:04:50,132
se ve muy diferente de por ejemplo
el inglés. Muy bien. Incluso la ley. Esto es

76
00:04:50,132 --> 00:04:54,138
un gráfico de uno de mis estudiantes graduados,
ex estudiante de posgrado. Ahora, es un

77
00:04:54,138 --> 00:04:58,194
profesor de derecho, Dan Katz. Es una especie
de modelo de red del Tribunal Supremo

78
00:04:58,194 --> 00:05:02,149
de Justicia, ustedes saben, lo que indica es quién,
si alguien nombra juez a

79
00:05:02,149 --> 00:05:06,055
otro juez. Poniendo los datos que están ahí en
este tipo de modelo basado en

80
00:05:06,055 --> 00:05:09,711
formas, podemos empezar a comprender cómo
de conservadores y liberales

81
00:05:09,711 --> 00:05:13,817
son los jueces. ¿Muy bien? Por lo tanto, hay muchas maneras de usar modelos y hay incluso toda una

82
00:05:13,817 --> 00:05:17,622
disciplina ahora que ha evolucionado, que se basa completamente en modelos. Así, teoría de juegos,

83
00:05:17,622 --> 00:05:21,628
que es en lo que realmente estaba entrenado como estudiante graduado, es todo acerca de

84
00:05:21,628 --> 00:05:25,507
comportamiento estratégico. Comportamiento.
Es el estudio de interacciones estratégicas,

85
00:05:25,507 --> 00:05:29,525
sabes, individuos, empresas y Naciones.
¿Verdad? Y también se puede aplicar la teoría de juegos

86
00:05:29,525 --> 00:05:33,494
a Biología, correcto? Así que hay todo tipo de cosas,
correcto? Cuando vaya a, cuando vayas

87
00:05:33,494 --> 00:05:37,215
a, ya sabes, a la Universidad, en la Universidad,
verás que hay modelos de teoría de juegos

88
00:05:37,215 --> 00:05:41,233
de casi cualquier cosa. ¿Verdad?
Así que hay un campo basado completamente solo

89
00:05:41,233 --> 00:05:45,631
en los modelos. ¿Verdad? Por qué, bien [risa]
¿Por qué todos estos modelos, correcto? ¿Por qué

90
00:05:45,631 --> 00:05:50,508
todo, desde la lingüística, a la economía,
sabes, ciencia política utiliza

91
00:05:50,508 --> 00:05:55,450
modelos? ¿Bueno, porque son mejores, correcto?
Son simplemente mejores que nosotros. Por lo tanto, déjame

92
00:05:55,450 --> 00:06:00,392
mostrarte un gráfico, aquí. Este es un gráfico
de un libro de Phil Tetlock. Es un

93
00:06:00,392 --> 00:06:05,919
libro fabuloso. Y en este gráfico, lo que está
mostrando es, está mostrando la exactitud

94
00:06:05,919 --> 00:06:10,065
de diferentes..., deja que coja un lápiz.
Diferentes maneras de predecir.

95
00:06:10,065 --> 00:06:13,512
Lo que ve en este eje, este eje
de coordenadas de aquí. Aquí está

96
00:06:13,512 --> 00:06:17,217
preguntando en cierto modo cómo..., mostrando
cómo de preciso es un modelo. Y este eje está

97
00:06:17,217 --> 00:06:21,487
diciendo cuán discriminativo es, en términos
de cómo de particular, cómo de precisas son las predicciones

98
00:06:21,487 --> 00:06:25,705
que está haciendo. Así, en vez de decir hace
calor o frío, podría estar diciendo que va a

99
00:06:25,705 --> 00:06:29,410
hacer 90 grados, u 80 grados o 70 grados.
Así que este eje aquí, hacia arriba y

100
00:06:29,410 --> 00:06:32,908
hacia abajo del eje, es "discriminacionaliidad",
discriminación, y este eje es

101
00:06:32,908 --> 00:06:36,715
la precisión. Así, lo que ves aquí, aquí,
son erizos. Son personas

102
00:06:36,715 --> 00:06:40,823
que utilizan un modelo único. Los erizos
no son muy buenos prediciendo. ¿Verdad? Son

103
00:06:40,823 --> 00:06:45,295
malísimos prediciendo. Aquí están las personas
que él llama zorros. Los zorros son personas que

104
00:06:45,295 --> 00:06:49,713
utilizan gran cantidad de modelos. Tienen una
gran cantidad de modelos sueltos en su cabeza. Y son

105
00:06:49,713 --> 00:06:53,695
mucho mejor, sabes, en calibración, un poco mejor en

106
00:06:53,695 --> 00:06:58,058
discriminación, que los individuos.
Pero aquí, [risa] mejores que nadie, están

107
00:06:58,058 --> 00:07:02,312
los modelos formales. Modelos formales
son mejores que zorros o erizos.

108
00:07:02,312 --> 00:07:06,457
[inaudible] cuántos datos hay aquí? Tetlock
realmente tenía decenas de miles de

109
00:07:06,457 --> 00:07:10,565
predicciones. Así, durante un período de
20 años, recogió las predicciones de la gente. Y

110
00:07:10,565 --> 00:07:15,154
comparó cómo lo hacía la gente con los modelos.
Y la respuesta es: los modelos lo hacen mucho, mucho

111
00:07:15,154 --> 00:07:19,772
mejor. Ok, bien. ¿Qué pasa con las personas,
entonces, quién realmente hace

112
00:07:19,772 --> 00:07:23,194
predicciones para vivir? Esta es una foto de
Bruce Bueno de Mesquita, que

113
00:07:23,194 --> 00:07:26,616
hace predicciones sobre lo que va a suceder
en las relaciones internacionales, y

114
00:07:26,616 --> 00:07:30,261
es muy bueno. Él es tan bueno que sacaron
su foto en la portada de

115
00:07:30,261 --> 00:07:33,816
las revistas, verdad? Está en Stanford y en la Universidad
de Nueva York. Presidente del Departamento en NYU. Suele

116
00:07:33,816 --> 00:07:37,372
ser, de todas formas.... Bruce utiliza modelos.
Tiene un modelo muy elaborado que le ayuda a

117
00:07:37,372 --> 00:07:40,483
entender, basado en una especie de capacidad
de negociación e interés, lo que

118
00:07:40,483 --> 00:07:43,594
diferentes países van a hacer.
Pero, al igual que George Box dijo al

119
00:07:43,594 --> 00:07:47,016
principio, él no basa su decisión completamente
en ese modelo. Lo que el modelo

120
00:07:47,016 --> 00:07:50,572
hace es orientarle acerca de lo que
luego piensa. Mezcla lo que

121
00:07:50,572 --> 00:07:54,716
el modelo formal le dice y la experiencia le dice.
La gente inteligente

122
00:07:54,716 --> 00:07:59,984
usa modelos pero los modelos no les dicen qué hacer.
Esta bien. Otra razón por la que los modelos

123
00:07:59,984 --> 00:08:04,858
se usan... sí son mejores, pero también
son muy fértiles.Una vez que

124
00:08:04,858 --> 00:08:08,621
aprendes un modelo. Ya sabes, para un dominio,
se puede aplicar a un montón de

125
00:08:08,621 --> 00:08:11,913
otros dominios, es fascinante.
Así que vamos a aprender que algo llamado

126
00:08:11,913 --> 00:08:15,657
Procesos de Marcov, que son modelos de
procesos dinámicos. Por lo tanto pueden utilizarse para

127
00:08:15,657 --> 00:08:19,220
modelar cosas como la diseminación de la enfermedad
y cosas así, verdad? Finalmente vamos a

128
00:08:19,220 --> 00:08:22,783
aprender que también pueden utilizarse, esto es sorprendente, para averiguar

129
00:08:22,783 --> 00:08:26,715
quien escribió un libro. [risa]
Y dicen, ¿cómo es eso? Pues eso sucede

130
00:08:26,715 --> 00:08:30,433
porque puedes pensar en palabras, en escribir una frase,
como un proceso dinámico. Por lo tanto

131
00:08:30,433 --> 00:08:34,402
diferentes autores,..., utilizan diferentes
secuencias de palabras. Patrones diferentes. Por lo tanto

132
00:08:34,402 --> 00:08:38,521
podemos utilizar este modelo matemático
que no fue desarrollado de ninguna manera

133
00:08:38,521 --> 00:08:42,290
para esto, para averiguar quién escribió qué libro, vale?
Muy guay. Muy bien.

134
00:08:42,290 --> 00:08:46,543
Otra gran razón. Los modelos realmente nos humillan. La razón por la que nos humillan es

135
00:08:46,543 --> 00:08:50,744
que sólo tenemos que establecer la lógica y, a continuación, tenemos esta vaca sagrada, no tenía

136
00:08:50,744 --> 00:08:54,635
ni idea que esto iba a suceder, verdad
A menudo cuando construimos el

137
00:08:54,635 --> 00:08:58,784
modelo, vamos a obtener predicciones muy diferentes
de lo que pensábamos antes,

138
00:08:58,784 --> 00:09:02,934
Así que si miras las cosas, esto es una gráfica de, el gráfico del tulipán, verdad, de

139
00:09:03,090 --> 00:09:06,368
cuando hay una gran... en el sexto... siglo XVII, cuando hay un

140
00:09:06,368 --> 00:09:09,974
saben, este gran alza en los precios de tulipán.
Puedes imaginar que la gente pensaba

141
00:09:09,974 --> 00:09:13,814
que los precios iban a seguir subiendo y subiendo.
Bueno, si tuvieras un simple modelo lineal

142
00:09:13,814 --> 00:09:17,514
podrías haber invertido mucho en tulipanes y
perder mucho dinero. Así, una

143
00:09:17,514 --> 00:09:21,167
razón por la que los modelos nos humillan, volviendo al código de George Box. Todos

144
00:09:21,167 --> 00:09:24,633
los modelos están equivocados, verdad?
Por lo tanto, un modelo es erróneo. Pero los modelos son

145
00:09:24,633 --> 00:09:28,239
una cura de humildad para nosotros, porque en cierto modo nos muestran todas las dimensiones de un

146
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problema. Cuando probamos y escribimos un modelo de cualquier tipo de sistema, es

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un ejercicio muy humillante, porque nos damos cuenta de cuánto hemos dejado fuera y

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intentamos entender qué está pasando. Muy bien.
Aquí hay otro ejemplo, ¿verdad? Este es el

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índice de precios de Case-Shiller Home, y lo que ves es,
ves los precios subiendo y subiendo

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verdad? Y entonces ves esto,
Déjame coger un lápiz, una caída estrepitosa

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aquí, verdad? Mucha gente tenía modelos
que decián, mira, las cosas van

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a seguir de esta manera. Había unas pocas personas
que tenían modelos que decían que las cosas

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bajaban. Estas personas, aquellos cuyos modelos bajaban,
hicieron mucho dinero. Esta

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gente que pensaba que iba a subir, no.
Por lo tanto, siempre vamos a ver un montón de

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diversidad en los modelos y realmente no vas a saber,
a menudo hasta después del hecho,

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cuál es el correcto. Y así, una cosa realmente importante es

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tener muchos modelos. Por lo tanto, volvamos al gráfico de erizos y zorros que hemos

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enseñado antes. Los, los zorros, la gente con un
montón de modelos, lo hicieron mucho

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mejor que los erizos, la gente sin modelos.
Y los modelos formales lo hicieron mejor

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que los zorros. Bien, ¿quién podría hacerlo mejor
que los modelos formales? Bueno, gente

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con un montón de modelos formales. ¿Verdad?
Así que si realmente queremos dar sentido del mundo

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lo que queremos hacer es tener montones de modelos formales en nuestras disquisiciones. Así que lo que vamos

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a hacer en esta clase es casi como,
¿recuerdan las viejos, cajas de 16 o 32

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crayolas (pinturas)? Es lo que estamos haciendo aquí.
¿Verdad? Sólo vamos a recoger un

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montón de modelos. Y vamos a cogerlos, verdad, son fértiles. vamos

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elegir entre un montón de configuraciones.
Cuando nos enfrentemos a algo

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lo que podemos hacer es coger de nuestros modelos... Preguntarnos cuáles son apropiados y al hacerlo

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así, verdad, ser mejores en lo que hagamos.
Así que la esencia del libro de Tetlocks, verdad?

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De donde vieen ese gráfico con los zorros y erizos
es que, las únicas personas que

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son realmente mejores que... él tenía una forma de clasificación aleatoria...

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Las únicas personas que son mejores que lo aleatorio al predecir lo que

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va a ocurrir son las personas que utilizan varios modelos.
Y ese es el tipo de personas que

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queremos ser. Está bien, esa es la gran lógica 
del ciudadano inteligente del mundo

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verdad. Hay, modelos, son increíblemente fértiles,
nos dan lecciones de humildad,

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nos ayudan, realmente aclaran la lógica,
y son simplemente mejores. ¿Vale? Por lo tanto

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si quieres estar ahi, sabes, ayudando a 
cambiar el mundo de formas útiles

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es realmente, realmente útil tener alguna
comprensión de modelos.

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Muchas gracias.