Ciência
O paradoxo da causalidade: por que correlações robustas falham em decisões sequenciais
Um modelo pode prever muito bem e ainda tomar decisões ruins quando suas ações alteram o ambiente. Entenda por que correlação não basta para agentes que aprendem em ciclos.