1. El estudio del cambio científico.
La idea de que la ciencia es una empresa colectiva de investigadores de generaciones sin éxito es característica de la Edad Moderna (Nisbet1980). Los empiristas clásicos (Francis Bacon) y los racionalistas (René Descartes) del siglo XVII instaron a que el uso de métodos apropiados de investigación garantice el descubrimiento y la justificación de nuevas verdades. Esta visión acumulativa del progreso científico fue un ingrediente importante en el optimismo de la Ilustración del siglo XVIII, y se incorporó en la década de 1830 en el programa de positivismo de AugusteComte: al acumular verdades empíricamente certificadas también promueve el progreso en la sociedad. Otras tendencias influyentes en el siglo XIX fueron la visión romántica del crecimiento orgánico en la cultura, la dinámica explicación de Hegel del cambio histórico y la teoría de la evolución. Todos ellos inspiraron puntos de vista epistemológicos (por ejemplo, entre marxistas y pragmáticos) que consideraban el conocimiento humano como un proceso. Filósofos-científicos interesados en la historia de la ciencia (William Whewell, Charles Peirce, Ernst Mach, Pierre Duhem) dieron interesantes análisis de algunos aspectos del cambio científico.
A principios del siglo XX, los filósofos analíticos de la ciencia comenzaron a aplicar la lógica moderna al estudio de la ciencia. Su enfoque principal fue la estructura de las teorías científicas y los patrones de inferencia (Suppe, 1977). Esta investigación “sincrónica” de los “productos terminados” de las actividades científicas fue cuestionada por los filósofos que deseaban prestar mucha atención al estudio “diacrónico” del cambio científico. Entre estas contribuciones se pueden mencionar Patterns ofDiscovery (1958) de NR Hanson, The Logic of ScientificDiscovery (1959) de Karl Popper y Conjectures and Refutations (1963), La estructura de las revoluciones científicas de Thomas Kuhn (1962), La tesis de incomensibilidad de Paul Feyerabend (Feyerabend 1962). La metodología de los programas de investigación científica de ImreLakatos (Lakatos y Musgrave 1970), y El progreso y sus problemas de Larry Laudan (1977). Los modelos darwinistas de la epistemología evolutiva fueron defendidos por el conocimiento objetivo de Popper : un enfoque evolutivo (1972) y el entendimiento humano de Stephen Toulmin (1972). Estos trabajos desafiaron la visión recibida sobre el desarrollo del conocimiento científico y la racionalidad. El falsacionismo de Popper, el relato de Kuhn sobre las revoluciones científicas y la tesis de la varianza de Feyerabend compartieron la idea de que la ciencia no crece simplemente acumulando nuevas verdades establecidas sobre las antiguas. Excepto los períodos de la ciencia normal kuhniana, el cambio de teoría no es acumulativo ni continuo: los primeros resultados de la ciencia serán rechazados, reemplazados y reinterpretados por nuevas teorías y marcos conceptuales. Popper y Kuhn difirieron, sin embargo, en sus definiciones de progreso: el primero apelaba a la idea de que las teorías sucesivas podrían acercarse a la verdad, mientras que el segundo caracterizó el progreso de la capacidad de resolución de problemas de las teorías.
Desde mediados de la década de 1970, se han publicado una gran cantidad de trabajos filosóficos sobre los temas de cambio, desarrollo y progreso en la conciencia (Harré 1975; Stegmüller 1976; Howson 1976; Rescher1978; Radnitzky y Andersson 1978, 1979; Niiniluoto y Tuomela 1979; Dilworth 1981; Smith 1981; Hacking 1981; Schäfer 1983; Niiniluoto1984; Laudan 1984a; Rescher 1984; Pitt 1985; Radnitzky y Bartley1987; Callebaut y Pinxten 1987; Balzer y otros 1987; Hull 1988; Gavroglu y otros 1989; Kitcher 1993; Pera 1994). Estos estudios también han llevado a que se agreguen muchas novedades importantes a la caja de herramientas de los filósofos de la ciencia. Uno de ellos es el estudio sistemático de las relaciones entre teorías, como la reducción (Balzer et al. 1984; Pearce1987; Balzer 2000; Jonkisz 2000), correspondencia (Krajewski 1977; Nowak 1980; Pearce y Rantala 1984; Nowakowa y Nowak 2000; Rantala 2002 ), y revisión de creencias (Gärdenfors, 1988; Aliseda, 2006). Otro fue el reconocimiento de que, además de las declaraciones y teorías individuales, también es necesario considerar temporalmente el desarrollo de unidades de actividad científica y logros: la ciencia normal dirigida por el paradigma de Kuhn, el programa de investigación de Lakatos, la tradición de investigación de Laudan, la evolución dinámica de la teoría de Wolfgang Stegmüller (1976) La práctica de consenso de Philip Kitcher (1993). Una nueva herramienta que se emplea en muchas defensas de los puntos de vista realistas del progreso científico (Niiniluoto 1980, 2014; Aronson, Harré y Way1994; Kuipers 2000) es la noción de verdad o verosimilitud (Popper 1963, 1970).
El nuevo interés por el desarrollo de la ciencia promovió la cooperación entre historiadores y filósofos de la ciencia. Por ejemplo, los estudios de caso de ejemplos históricos (por ejemplo, la sustitución de la mecánica clásica de Newton por la teoría cuántica y la teoría de la relatividad) han inspirado muchos tratamientos filosóficos de las revoluciones científicas. Otro material interesante para las discusiones filosóficas sobre el progreso científico es proporcionado por los enfoques cuantitativos en el estudio del crecimiento de las publicaciones científicas (deSolla Price 1963; Rescher 1978) y los indicadores científicos (Elkana et al . 1978). Los sociólogos de la ciencia han estudiado la interacción dinámica entre la comunidad científica y otras instituciones sociales. Uno de sus temas favoritos ha sido el surgimiento de nuevas especialidades científicas (Mulkay 1975; Niiniluoto1995b). Los sociólogos también están preocupados por el problema pragmático del progreso: cuál es la mejor manera de organizar actividades de investigación para promover el avance científico. De esta manera, los modelos de cambio científico resultan ser relevantes para los temas de política científica (Böhme 1977; Schäfer 1983).
2. El concepto de progreso
2.1 Aspectos del progreso científico
La ciencia es un sistema complejo de múltiples capas que involucra a una comunidad de científicos dedicados a la investigación que utiliza métodos científicos para producir nuevos conocimientos. Por lo tanto, la noción de ciencia puede referirse a una institución asocial, a los investigadores, al proceso de investigación, al método de investigación y al conocimiento científico. El concepto de progreso se puede definir en relación con cada uno de estos aspectos de la ciencia. Por lo tanto, se pueden distinguir diferentes tipos de progreso en relación con la ciencia: económico (el aumento de la financiación de la investigación científica), profesional (el estado en alza de los científicos y sus instituciones académicas en la sociedad), educativo (la capacidad y experiencia aumentadas de los científicos) metódico (la invención de nuevos métodos de investigación, el refinamiento de instrumentos científicos) y cognitivo (aumento o avance del conocimiento científico). Estos tipos de progreso deben distinguirse conceptualmente de los avances en otras actividades humanas, aunque puede resultar que el progreso científico tenga al menos algunas conexiones objetivas con el progreso tecnológico (mayor efectividad de las herramientas y técnicas) y el progreso social (prosperidad económica, calidad de vida, etc.). justicia en la sociedad).
Todos estos aspectos del progreso científico pueden implicar diferentes consideraciones, por lo que no existe un concepto único que cubra todos ellos. Para nuestros propósitos, es apropiado aquí concentrarse solo en el progreso cognitivo, es decir, dar cuenta de los avances de la ciencia en términos de su éxito en la búsqueda de conocimiento o la búsqueda de la verdad.
2.2 Progreso vs. Desarrollo
“Progreso” es un concepto axiológico o normativo, que debe distinguirse de los términos descriptivos neutros como “cambio” y “desarrollo” (Niiniluoto 1995a). En general, decir que un paso de la etapa.
UNA
al escenario
El progreso de los institutos significa que
B es una mejora sobre
A en cierto sentido, es decir,
B es mejor que
UNA
Con relación a algunas normas o criterios. En ciencia, es una exigencia normativa que todas las contribuciones a la investigación deban generar algún beneficio cognitivo, y su éxito a este respecto puede adquirirse antes de la publicación por parte de los árbitros (revisión por pares) y la publicación posterior por parte de colegas. Por lo tanto, la teoría del progreso científico no es meramente una descripción descriptiva de los patrones de desarrollo que la ciencia ha seguido de hecho. Más bien, debe dar una especificación de los valores u objetivos que pueden ser utilizados como criterios constitutivos para la “buena ciencia”.
El programa “naturalista” en estudios científicos sugiere que las preguntas normativas en la filosofía de la ciencia pueden reducirse a investigaciones históricas y sociológicas de la práctica real de la ciencia. En este espíritu, Laudan ha defendido el proyecto de probar modelos filosóficos de cambio científico en la historia de la ciencia: tales modelos, que “a menudo se expresan en un lenguaje normativo”, pueden convertirse en “declaraciones declarativas sobre cómo se comporta la ciencia” (Laudan et al. 1986; Donovan et al. 1988). Puede darse el caso de que la mayoría del trabajo científico, al menos la mejor ciencia de cada época, también sea buena ciencia. Pero también es evidente que los científicos a menudo tienen opiniones diferentes sobre los criterios de una buena ciencia, y los investigadores y escuelas rivales toman diferentes decisiones en cuanto a sus teorías y programas de investigación. Por lo tanto, se puede argumentar contra los naturalistas que el progreso no debe definirse por los desarrollos reales de la ciencia: la definición del progreso debería darnos un estándar normativo para evaluar las elecciones que las comunidades científicas han hecho, podrían haber hecho, están haciendo ahora y harán hacer en el futuro. La tarea de encontrar y defender tales estándares es genuinamente filosófica, que puede ser ilustrada por la historia y la sociología, pero no puede reducirse a estudios empíricos de la ciencia. Por la misma razón, la observación empírica de Mizrahi (2013) de que los científicos hablan sobre el objetivo de la ciencia en términos de conocimiento en lugar de meramente de verdad no puede resolver el debate filosófico sobre el progreso científico (cf. Bird, 2007, Niiniluoto, 2014).
2.3 Progreso, Calidad, Impacto
Para muchas actividades dirigidas a objetivos es importante distinguir entre calidad y progreso . La calidad es principalmente un concepto orientado a la actividad, relacionado con la habilidad y competencia en el desempeño de alguna tarea. El progreso es un concepto orientado a resultados, relacionado con el éxito de un producto en relación con algún objetivo. Un trabajo aceptable en ciencia tiene que cumplir con ciertos estándares de calidad. Pero parece que no hay conexiones necesarias entre la calidad y el progreso en la ciencia. A veces, los proyectos de investigación muy calificados no producen resultados nuevos importantes, mientras que los trabajos menos competentes pero con más suerte llevan al éxito. Sin embargo, el uso hábil de los métodos de la ciencia hará que el progreso sea altamente probable. Por lo tanto, la mejor estrategia práctica para promover el progreso científico es apoyar la investigación de alta calidad.
Siguiendo el trabajo pionero de Derek de Solla Price (1963) en “scientometrics”, se han propuesto indicadores cuantitativos de la ciencia como medidas de la actividad científica (Elkana et al . 1978). Por ejemplo, las medidas de producción como las cuentas de publicación son medidas de logros académicos, pero es problemático si una medida tan cruda es suficiente para indicar la calidad (cf. Chotkowski La Follette 1982). El número de artículos publicados en las revistas es un indicador de la calidad de su autor, pero está claro que este indicador aún no puede definir lo que significa el progreso, ya que las publicaciones pueden aportar diferentes cantidades al avance del conocimiento científico. La “Ley de Rousseau” propuesta por Nicholas Rescher (1978) marca una cierta parte del número total de publicaciones como “importante” o “de primera categoría”, pero esto es simplemente una supuesta regularidad estadística.
Otro ejemplo de un indicador científico, un índice de citas , es un indicador del “impacto” de una publicación y de la “visibilidad” de su autor dentro de la comunidad científica. Martin e Irvine (1983) sugieren que el concepto de progreso científico debe estar vinculado a la noción de impacto , es decir, la influencia real de la investigación en las actividades científicas que se encuentran en un momento dado. No hay duda de que no se puede avanzar en el conocimiento científico sin influir en el estado epistémico de la comunidad científica. Pero el impacto de una publicación como tal solo demuestra que ha “movido” con éxito a la comunidad científica en alguna dirección. Si la ciencia está dirigida hacia el objetivo, debemos reconocer que el movimiento en la dirección equivocada no constituye progreso.
El hecho de que los indicadores científicos no funcionen como definiciones de progreso científico se debe a que no tienen en cuenta el contenido semántico de las publicaciones científicas. Determinar si un trabajo
W
Contribuye al progreso científico. Tenemos que especificar qué.
W dice (alternativamente: qué problemas
W resuelve) y luego relaciona este contenido de
Con respecto a la situación del conocimiento de la comunidad científica en el momento de la publicación de
W
. Por la misma razón, los ejercicios de evaluación de la investigación pueden utilizar indicadores científicos como herramientas, pero, en última instancia, tienen que confiar en el criterio de los compañeros que tienen conocimiento sustancial en el campo.
2.4 Progreso y metas
El progreso es un concepto relativo al objetivo . Pero incluso cuando consideramos la ciencia como una empresa cognitiva que busca el conocimiento, no hay razón para suponer que el objetivo de la ciencia es unidimensional. En contraste, como argumentó el clásico Gambling With Truth (1967) de Isaac Levi, el objetivo cognitivo de la investigación científica debe definirse como una combinación ponderada de varias utilidades epistémicas diferentes, e incluso conflictivas. Como veremos en la Sección 3, las teorías alternativas del progreso científico pueden entenderse como especificaciones de tales utilidades epistémicas. Por ejemplo, podrían incluir la verdad y la información (Levi 1967; véase también Popper 1959, 1963) o el poder explicativo y predictivo (Hempel 1965). La lista de Kuhn (1977) de los valores de la ciencia incluye precisión, consistencia, alcance, simplicidad y fecundidad.
Una meta puede ser accesible en el sentido de que se puede alcanzar en un número finito de pasos en un tiempo finito. Un objetivo es utópico si no puede alcanzarse o incluso acercarse. Por lo tanto, los objetivos utópicos no pueden ser perseguidos racionalmente, ya que ningún progreso puede lograrse en un intento por alcanzarlos. Caminar hacia la luna es una utopía en este sentido. Sin embargo, no todos los objetivos inaccesibles son utópicos: un objetivo inalcanzable, como ser moralmente perfecto, puede funcionar como un principio regulador en el sentido de Kant, si guía nuestra conducta para que podamos avanzar hacia ella.
El clásico argumento escéptico contra la ciencia, repetido por Laudan (1984a), es que conocer la verdad es una tarea utópica. La respuesta de Kant a este argumento era considerar la verdad como un principio regulador de la ciencia. Charles S. Peirce, el fundador del pragmatismo estadounidense, argumentó que el acceso a la verdad como el límite ideal de la investigación científica está “destinado” o garantizado en una comunidad “indefinida” de investigadores. La interpretación de Almeder (1983) de la visión de Peirce sobre el progreso científico es que solo hay un número finito de problemas científicos y todos se resolverán en un tiempo determinado. Sin embargo, no parece haber ninguna razón para pensar que la verdad es generalmente accesible en este sentido fuerte. Por lo tanto, la pregunta crucial es si es posible hacer evaluaciones racionales que hayamos progresado en la dirección de la verdad (ver Sección 3.4).
Un objetivo es efectivamente reconocible si hay pruebas rutinarias o mecánicas para demostrar que el objetivo se ha alcanzado o se ha alcanzado. Si los criterios definitorios de progreso no son reconocibles en este sentido fuerte, tenemos que distinguir el progreso verdadero o real de nuestras percepciones o estimaciones de progreso . En otras palabras, los reclamos de la forma ‘El paso del escenario
UNA
al escenario
Bis progresivo ‘tiene que ser distinguido de nuestras valoraciones de la forma’ Thestep from stage
A al escenario
segundo
Parece progresivo en la evidencia disponible ‘. Las últimas valoraciones, nuestros propios juicios, son reconocibles, pero las afirmaciones anteriores pueden ser correctas sin que lo sepamos. Las características y medidas que nos ayudan a realizar tales evaluaciones son indicadores del progreso .
Laudan requiere que un objetivo racional para la ciencia sea accesible y efectivamente reconocible (Laudan, 1977, 1984a). Este requisito, que utiliza para descartar la verdad como un objetivo de la ciencia, es muy fuerte. Las exigencias de la racionalidad no pueden dictar que se debe renunciar a un objetivo si existen indicadores razonables de progreso hacia él.
Un objetivo puede ser hacia atrás o hacia el futuro : puede referirse al punto de inicio o al punto de destino de una actividad. Si mi objetivo es viajar lo más lejos posible de mi hogar, mi éxito se mide por mi distancia de Helsinki. Si deseo ser cada vez mejor y más pianista, mi mejora puede evaluarse en relación con mis primeras etapas, no con ningún pianista perfecto ideal. Pero si quiero viajar a San Francisco, mi progreso es una función de mi distancia del destino. Solo en el caso especial, donde solo hay un camino desde
UNA
a
B, el criterio que mira hacia atrás y el que mira hacia adelante (es decir, la distancia desde
A y distancia a
SEGUNDO)
determinar el uno al otro.
Kuhn y Stegmüller abogaban por criterios de progreso hacia atrás. Al argumentar en contra de la opinión de que “la medida correcta del logro científico es la medida en que nos acerca al objetivo final de” una verdadera y completa explicación objetiva de la naturaleza “, Kuhn sugirió que debemos” aprender a sustituir la evolución de lo que es sabemos para la evolución hacia lo que deseamos saber ”(Kuhn 1970, p. 171). En el mismo espíritu, Stegmüller (1976) argumentó que deberíamos rechazar todas las variantes de “metafísica teleológica” que define el progreso en términos de “acercarse más y más a la verdad”.
Se puede proponer un compromiso entre los criterios de futuro y los de futuro de la siguiente manera. Si se considera que la ciencia es una actividad de búsqueda de conocimiento, es natural definir el progreso real en términos orientados hacia el futuro: el objetivo cognitivo de la ciencia es conocer algo que aún se desconoce, y nuestro progreso real depende de nuestra distancia de este destino. Pero, como este objetivo es desconocido para nosotros, nuestras estimaciones o percepciones de progreso deben basarse en consideraciones evidenciales que miran hacia atrás. Este tipo de visión de los propósitos de la ciencia no presupone la existencia de un único objetivo final. Para usar las palabras de Levi, nuestros objetivos pueden ser “miopes” en lugar de “mesiánicos” (Levi 1985): el objetivo particular que deseamos alcanzar en el curso de nuestra investigación debe ser redefinido “localmente”, en relación con cada situación de problema cognitivo. Además, además de la multiplicidad de los posibles objetivos, puede haber varios caminos que conduzcan al samedestination. El carácter prospectivo de los objetivos de la investigación no excluye lo que Stegmüller denomina “progreso de ramificación”. Esto es análogo al simple hecho de que podemos acercarnos a San Francisco de Nueva York de dos maneras diferentes: via Chicago o St. Louis.
2.5 Progreso y racionalidad
Algunos filósofos utilizan los conceptos de progreso y racionalidad: los pasos progresivos en la ciencia son precisamente aquellos que se basan en las elecciones racionales de los científicos. Una posible objeción es que los descubrimientos científicos son progresivos cuando introducen ideas de alto nivel, aunque no pueden explicarse completamente en términos racionales (Popper 1959; cf. Hanson 1958; Kleiner 1993). Sin embargo, otro problema es más relevante aquí: ¿a partir de qué luces deberían evaluarse tales pasos? Esta pregunta es urgente, especialmente si reconocemos que los estándares de buena ciencia han cambiado en la historia (Laudan1984a).
Como veremos, las principales teorías filosóficas rivales del progreso proponen criterios absolutos , como la capacidad de resolución de problemas o la creciente verdad, que son aplicables a todos los desarrollos de la ciencia a lo largo de su historia. Por otro lado, la racionalidad es un concepto metodológico que es históricamente relativo : al evaluar la racionalidad de las elecciones hechas por los científicos anteriores, tenemos que estudiar los objetivos, estándares, métodos, teorías alternativas y evidencia disponible aceptada en la comunidad científica en ese momento (cf Doppelt, 1983, Laudan, 1987; Niiniluoto 1999). Si la comunidad científica
CAROLINA DEL SUR
en un momento dado del tiempo
taccepted las normas
V, entonces la preferencia de
SCpara la teoría
T sobre
T ′ sobre la evidencia
E fue racional en caso de la utilidad epistémica de
Trelativo a
V fue mayor que la de
T ′. Pero en una situación nueva, donde los estándares eran diferentes de
V
, una preferencia diferente podría haber sido racional.
3. Teorías del progreso científico.
3.1 Realismo e instrumentalismo.
Una de las principales controversias entre los filósofos de la ciencia es entre los puntos de vista realista y realista de las teorías científicas (Leplin 1984; Psillos 1999; Niiniluoto 1999). Los instrumentistas siguen a Duhem al pensar que las teorías son meras herramientas conceptuales para clasificar, sistematizar y predecir afirmaciones observacionales, de modo que el contenido genuino de la ciencia no se encuentra en el nivel de las teorías (Duhem 1954). Los realistas científicos , por el contrario, consideran las teorías como intentos de describir la realidad incluso más allá del ámbito de las cosas y las regularidades observables, de modo que las teorías pueden considerarse como afirmaciones que tienen un valor de verdad. Excluyendo a los realistas ingenuos, la mayoría de los científicos son falibilistas en el sentido de Peirce: las teorías científicas son hipotéticas y, en principio, siempre correctas. Pueden pasar a ser ciertas, pero no podemos saberlo con certeza en ningún caso concreto. Pero incluso cuando las teorías son falsas, pueden tener un valor cognitivo si están más cerca de la verdad que sus rivales (Popper, 1963). Las teorías deben ser verificables por la evidencia observacional, y el éxito en las pruebas empíricas da una confirmación inductiva (Hintikka1968; Kuipers 2000) o una confirmación no inductiva de la teoría (Popper 1959).
Puede parecer natural esperar que las principales cuentas rivales del progreso científico se basen en las posiciones del instrumentalismo y el realismo. Pero esto es solo en parte cierto. Para estar seguros, los realistas ingenuos como regla general sostienen la visión de la acumulación de verdades del progreso, y muchos filósofos combinan la visión realista de las teorías con la tesis axiológica de que la verdad es un objetivo importante de la investigación científica. Se puede formular una versión no acumulativa de la visión realista del progreso utilizando la noción de semejanza de la verdad. Pero también hay filósofos que aceptan la posibilidad de un tratamiento realista de las teorías, pero aún niegan que la verdad sea un valor relevante de la ciencia que podría tener una función en la caracterización del progreso científico. El empirismo constructivo de Bas van Fraassen (1980) hace que el desideratum de la ciencia sea una adecuación empírica : lo que dice una teoría sobre lo observable debería ser cierto. La aceptación de una teoría implica solo la afirmación de que es empíricamente adecuada, no su verdad en el nivel teórico. Van Fraassen no ha desarrollado una explicación del progreso científico en términos de su empirismo constructivo, pero presumiblemente tal descripción sería cercana a las nociones empíricas de reducción y la explicación de la capacidad de resolución de problemas de Laudan (consulte la Sección 3.2).
Un instrumentista que niega que las teorías tengan valores de verdad generalmente define el progreso científico al referirse a otras virtudes que las teorías pueden tener, como su creciente éxito empírico. En 1908, Duhem expresó esta idea mediante un símil: el progreso científico es como una marea creciente, donde las olas suben y se retiran, pero bajo este movimiento hay un progreso lento y constante. Sin embargo, tiene un giro realista en su opinión al asumir que las teorías clasifican las leyes experimentales, y el progreso significa que las clasificaciones propuestas se aproximan a una “clasificación natural” (Duhem, 1954).
La epistemología evolutiva está abierta a las interpretaciones instrumentalistas (Toulmin) y realistas (Popper). Un enfoque biológico del conocimiento de los seres humanos naturalmente pone énfasis en la visión pragmática de que las teorías funcionan como instrumentos de supervivencia. La inbarología de la evolución darwinista no está dirigida a un objetivo con un objetivo fijo orientado hacia el futuro, sino que las especies se adaptan a un entorno en constante cambio. Al aplicar esta explicación al problema de la búsqueda de conocimiento, se puede considerar que la adecuación de una teoría significa que la teoría es aceptada por los miembros de la comunidad científica. Pero un realista puede reinterpretar el modelo evolutivo tomando la aptitud para significar la verdad o la verdad de una teoría.
3.2 Éxito empírico y resolución de problemas
Para un empirista constructivo, sería natural pensar que entre las teorías empíricamente adecuadas una teoría
T2
Es mejor que otra teoría
T1 si
T2 conlleva más declaraciones observacionales verdaderas que
T1. Tal comparación tiene sentido, al menos, si las declaraciones de observación implicadas por
T1 son un subconjunto adecuado de los implicados por
T2. Kemeny y Oppenheim (1956) dieron una condición similar en su definición de reducción:
T1 es reducible a
T2 si andonly si
T2 está al menos tan bien sistematizado como
T1 y
T2 es observacionalmente más fuerte que
T1, es decir, todas las declaraciones observacionales explicadas por
T1 también son consecuencias de
T2. La escuela estructuralista ha dado variantes de tal relación de reducción empírica en términos de estructuras teóricas de conjuntos (Stegmüller 1976; Scheibe 1986; Balzer et al. 1987; Moulines 2000). Una idea similar, pero aplicó tocases donde la primera teoría.
La T1 ha sido falsificada por alguna evidencia observacional, fue utilizada por Lakatos en su definición de programas de investigación empíricamente progresivos: la teoría de la producción de noticias.
T2 debe tener contenido de exceso corroborado en relación con
T1 y
T2 debe contener todo el contenido no refutado de
T1 (Lakatos y Musgrave 1970). La definición de Kuipers (2000) permite que incluso la nueva teoría
T2 es refutado empíricamente:
T2 debería tener (en el sentido de la inclusión teórica de conjuntos) más éxitos empíricos, pero menos ejemplos contrarios empíricos que
T1
.
En contra de estas definiciones acumulativas, se ha argumentado que las definiciones de progreso empírico deben tener en cuenta las complicaciones importantes. Una nueva teoría a menudo corrige las consecuencias empíricas de la anterior, es decir,
T2
implica declaraciones de observación
e2 que en cierto sentido están cerca de las consecuencias correspondientes.
e1 de
T1. Se han introducido varios modelos de explicación aproximada y reducción aproximada para manejar estas situaciones. Un caso especial importante es la relación de correspondencia limitante: la teoría.
T2 aborda la teoria
T1 (o las consecuencias observacionales de
T2 se acercan a los de
T1) cuando algún parámetro en sus leyes se aproxima a un valor límite (por ejemplo, la teoría de la relatividad se acerca a la mecánica clásica cuando la velocidad de la luz c crece sin límite). aquí
Se dice que T2 es una concretización de la teoría idealizada.
T1
(Nowak 1980; Nowakowa yNowak 2000). Sin embargo, estos modelos no garantizan automáticamente que el paso de una teoría antigua a una nueva sea progresivo. Por ejemplo, la mecánica clásica puede relacionarse por la condición de correspondencia con un número infinito de teorías alternativas y mutuamente incompatibles, y se necesitan algunos criterios adicionales para elegir la mejor entre ellos.
La estrategia de Kuhn (1962) fue evitar la noción de verdad y entender a la ciencia como una actividad de hacer predicciones precisas y resolver problemas o “acertijos”. La ciencia normal basada en el paradigma es acumulativa en términos de los problemas resueltos, e incluso los cambios o revoluciones paradigmáticos son progresivos en el sentido de que “una parte relativamente grande” de la capacidad de resolución de problemas de la vieja teoría se conserva en el nuevo paradigma. Pero, como Kuhnargued, puede suceder que algunos problemas resueltos por la vieja teoría ya no sean relevantes o significativos para la nueva teoría. Laudan (1977) ofrece una explicación más sistemática de estas ideas: la efectividad de la resolución de problemas de una teoría se define por el número y la importancia de los problemas empíricos resueltos, menos el número y la importancia de las anomalías y los problemas conceptuales. Que genera la teoría. Aquí el concepto de anomalía se refiere a un problema que una teoría no puede resolver, pero es resuelto por algunos de sus rivales. Para Laudan la solución de un problema por una teoría.
T
significa que la “declaración del problema” se deduce de
T
. Una buena teoría es, por lo tanto, empíricamente adecuada, fuerte en su contenido empírico y, agrega Laudan, evita problemas conceptuales.
Una dificultad para la cuenta de resolución de problemas es encontrar un marco adecuado para identificar y contar los problemas (Rescher 1984; Kleiner1993). Cuando se aplica la mecánica de Newton para determinar la órbita del planeta Marte, esto se puede contar como un problema. Pero, dada la posición inicial de Marte, la misma teoría implica una solución a un número infinito de preguntas sobre la posición de Marte en el momento
t
. Quizás el problema filosófico más importante sea si alguien puede sostener sistemáticamente que la noción de resolución de problemas puede estar completamente divorciada de la verdad y la falsedad: el realista puede admitir que la ciencia es una actividad de resolución de problemas, si esto significa el intento de encontrar soluciones verdaderas para la predicción y la explicación. Preguntas (Niiniluoto 1984).
Una visión diferente de la resolución de problemas está involucrada en aquellas teorías que discuten problemas de decisión y acción . La visión pragmática radical trata a la ciencia como un método sistemático para resolver tales problemas de decisión en relación con varios tipos de utilidades prácticas. Según el punto de vista llamado conductismo por el estadístico LJ. Salvaje, la ciencia no produce conocimiento, sino recomendaciones para acciones: aceptar una hipótesis es siempre una decisión de actuar como si esa hipótesis fuera cierta. El progreso en ciencia puede ser medido por el logro de las utilidades prácticas del tomador de decisiones. Rescher (1977) defiende una versión metodológica alternativa del pragmatismo que acepta la visión realista de las teorías con algunas calificaciones, pero argumenta que el progreso de la ciencia debe entenderse como “el éxito creciente de las aplicaciones en la resolución de problemas y el control”. De manera similar, Douglas ( 2014), después de sugerir que la distinción entre ciencia pura y aplicada debería ser abandonada, define el progreso “en términos de la capacidad incrementada para predecir, controlar, manipular e intervenir en contextos diferentes”. En este punto de vista, la noción de progreso científico se reduce en efecto a avance tecnológico basado en la ciencia.
3.3 Poder explicativo, unificación y simplicidad
Ya los antiguos filósofos consideraban la explicación como una función importante de la ciencia. El estado de las teorías explicativas se interpretó de manera instrumentalista o realista: la escuela de Platón comenzó la tradición de “salvar las apariencias” en la inastronomía, mientras que Aristóteles consideró que las teorías eran verdades necesarias. Ambas partes pueden considerar que el poder explicativo es un criterio de una buena teoría, como lo demuestra el empirismo constructivo de van Fraassen (1980) y el realismo científico de Wilfrid Sellars (Pitt 1981; Tuomela 1984). Cuando se agrega que una buena teoría también debe producir verdaderas predicciones empíricas, las nociones de poder explicativo y predictivo pueden combinarse dentro de la noción de poder sistemático (Hempel, 1965). Si la demanda de poder sistemático simplemente significa que la teoría tiene muchas consecuencias deductivas verdaderas en el lenguaje observacional, este concepto es esencialmente equivalente a la noción de éxito empírico y capacidad empírica de resolución de problemas discutida en la Sección 3.2, pero normalmente se considera que la explicación incluye condiciones adicionales además de la mera deducción. . La sistematización inductiva también debe tenerse en cuenta (Hempel 1965; Niiniluoto y Tuomela1973).
Una idea importante con respecto a la sistematización es que una buena teoría debería unificar los datos empíricos y las leyes de diferentes dominios (Kitcher, 1993). Para Whewell, el caso paradigmático de tal “conciencia” fue la unificación exitosa de las leyes de Kepler y Galileo por medio de la teoría de Newton.
Por otro lado, en lugar de requerir un consenso sobre una sola teoría unificadora, muchos filósofos han defendido enfoques pluralistas al argumentar que el progreso científico necesita una variedad de clasificaciones conceptuales (Dupré 1993; Kitcher 2001), un mosaico no fundamentalista de leyes para “un mundo lleno de manchas” ( Cartwright 1999), y diferentes perspectivas y valores (Longino 2002).
Si las teorías no están determinadas por los datos de observación, a menudo se recomienda elegir la teoría más simple compatible con la evidencia (Foster y Martin, 1966). La simplicidad puede ser un criterio estético de la elección de la teoría, pero también puede tener una función cognitiva que nos ayude en nuestro intento de entender el mundo de una manera “económica”. La noción de economía del pensamiento de Ernst Mach se relaciona con la demanda de manejabilidad , que es especialmente importante en las ciencias de la ingeniería y otras ciencias aplicadas: por ejemplo, una ecuación matemática se puede hacer “más simple” por aproximaciones adecuadas, de modo que pueda resolverse por un ordenador. La simplicidad también se ha relacionado con la noción de poder unificador sistemático o unificador. Esto queda claro en el concepto de simplicidad relativa de Eino Kaila, que definió en 1939 como la relación entre el poder explicativo y la complejidad estructural de una teoría (para una traducción, consulte Kaila 2014). De acuerdo con esta concepción, el progreso puede lograrse encontrando explicaciones estructuralmente más simples de los mismos datos, o aumentando el alcance de las explicaciones sin hacerlas más complejas. La fórmula de Laudan de problemas empíricos resueltos, menos los problemas conceptuales generados, es una variación de la misma idea.
3.4 La verdad y la información
Las teorías realistas del progreso científico consideran que la verdad es una importante meta de investigación. Esta visión está incorporada en la definición clásica de conocimiento como creencia verdadera justificada: si la ciencia es una actividad de búsqueda de conocimiento, entonces también es una actividad de búsqueda de la verdad. Sin embargo, la verdad no puede ser la única utilidad epistémica relevante de la investigación. Esto se muestra de manera clara en la teoría de la decisión cognitiva (Levi 1967; Niiniluoto 1987).
Vamos a denotar por
B = {h1, …, hn}
Un conjunto de hipótesis mutuamente excluyentes y conjuntamente exhaustivas. Aquí las hipótesis en
B puede ser la descripción más informativa de estados de cosas alternativos o mundos posibles dentro de un marco conceptual.
L. Por ejemplo, pueden ser teorías completas expresables en un lenguaje finito de primer orden. Si
L se interpreta en un dominio
U, por lo que cada frase de
L tiene un valor de verdad (verdadero o falso), sigue que hay una y solo una hipótesis verdadera (por ejemplo,
h ∗) en
B. Nuestro problema cognitivo es identificar el objetivo.
h ∗ en
B. los elementos
hiof
B son las respuestas completas (potenciales) al problema. El conjunto
D (B) de respuestas parciales consiste en todas las disyunciones no vacías de respuestas completas. La respuesta parcial trivial en.
D (B)
, correspondiente a ‘No sé’, se representa mediante atautología, es decir, la disyunción de todas las respuestas completas.
Para cualquier
sol
en
D (B), dejamos
u (g, hj) sea la epistemicutilidad de aceptar
g si
hj es cierto. También debemos asumir que una medida de probabilidad racional
P isasociadas con el lenguaje
L, para que cada
Se puede asignar hj con su probabilidad epistémica.
P (hj∣e) evidencia dada
mi. Entonces la mejor hipótesis en
D (B) es el uno
sol
Lo que maximiza la esperada epistemicutilidad.
U (g∣e) = ∑i = 1nP (hj∣e) u (g, hj) (1)
Para propósitos comparativos, podemos decir que una hipótesis es mejor que otra si tiene una utilidad esperada más alta que la otra fórmula (1).
Si la verdad es la única utilidad epistémica relevante, todas las respuestas verdaderas son igualmente buenas y todas las respuestas falsas son igualmente malas. Entonces podemos tomar
tu (g, hj)
simplemente para ser el valor de verdad de
g en relación con
hj
:
u (g, hj) = {1 si hj está en g0 de lo contrario.
Por lo tanto,
u (g, h ∗)
es el verdadero valor de verdad
tv (g) de
g en relación con el dominio
U. Se deduce de (1) que la utilidad esperada
U (g∣e) es igual a la probabilidad posterior
P (g∣e) de
g en
mi. En este sentido, podemos decir que la probabilidad posterior es igual al valor de verdad esperado. La regla de maximizar la utilidad esperada conduce ahora a una política extremadamente conservadora: las mejores hipótesis.
g en
e son los que satisfacen
P (g∣e) = 1, es decir, están completamente seguros sobre
e (por ejemplo,
mi
sí y tautologías). En este sentido, si no estamos seguros de la verdad, entonces siempre es progresivo cambiar una respuesta incierta a una más alógicamente más débil.
El argumento en contra del uso de alta probabilidad como criterio de elección de teoría ya fue hecho por Popper en 1934 (ver Popper 1959). Se propuso que las buenas teorías deberían ser audaces o improbables. Esta idea se ha precisado en la teoría de la información semántica.
Levi (1967) mide el contenido de la información.
Yo G)
de una respuesta parcial
Ginebra
D (B) por el número de respuestas completas que excluye. Con una normalización adecuada,
I (g) = 1 si y solo si
g es una de las respuestas completas
hj en
B, y
I (g) = 0 para una tautología. Si ahora elegimos
u (g, hj) = I (g), entonces
U (g∣e) = I (g)
, de modo que todas las respuestas completas en B tengan la misma utilidad máxima esperada 1. Esta medida favorece las hipótesis fuertes, pero no puede discriminar entre las piedras fuertes. Por ejemplo, el paso de una respuesta falsa completa a la verdadera no cuenta como progreso. Por lo tanto, la información no puede ser la única utilidad epistémica relevante.
Otra medida del contenido de información es
cont (g) = 1 − P (g)
(Hintikka 1968). Si elegimos
u (g, hj) = cont (g), entonces la utilidad esperada
U (g∣e) = 1 − P (g)
ismaximizado por una contradicción, ya que la probabilidad de una sentencia contradictoria es cero. Cualquier teoría falsa puede mejorarse añadiendo nuevas falsedades. Nuevamente vemos que el contenido de la información por sí solo no proporciona una buena definición del progreso científico. El mismo comentario puede hacerse sobre el poder explicativo y sistemático.
La propuesta de Levi’s (1967) para la utilidad epistémica es la combinación ponderada del valor de verdad.
tv (g)
de
gand el contenido de la información
Yo (g) de
sol
:
aI (g) + (1 − a) tv (g), (2)
dónde
0
es un “índice de audacia”, que indica cuánto está dispuesto el científico a arriesgarse a cometer un error o a “apostar con la verdad”, en su intento de liberarse del agnosticismo. La esperada utilidad epistémica de
sol
es entonces
aI (g) + (1 − a) P (g∣e). (3)
Una noción comparativa de progreso.
g1
es mejor que
g2 ‘podría definirse requiriendo que ambos
I (g1)> I (g2) y
P (g1∣e)> P (g2∣e), pero la mayoría de las hipótesis serían incomparables por este requisito. Utilizando el peso
a, la fórmula (3) expresa un equilibrio entre dos objetivos de investigación mutuamente en conflicto. Tiene la virtud que todas las respuestas parciales.
Ginebra
D (B) son comparables entre sí:
g es mejor que
g ′ si y solo si el valor de (3) es mayor para
g que para
sol’
.
Si la utilidad epistémica se define por el contenido de información cont (g) de forma dependiente de la verdad, de modo que
U (g, e) = {cont (g) si g es verdadero − cont (¬g) si g es falso,
(i, e., en aceptar hipótesis
sol
, ganamos el contenido de
g si
g es cierto, pero perdemos el contenido de la verdadera hipótesis.
¬g si
g es falso), entonces la utilidad esperada
U (g∣e)
es igual a
P (g∣e) −P (g) (4)
Esta medida combina los criterios de audacia (pequeña probabilidad previa).
P (g))
y alta probabilidad posterior
P (g∣e). Se pueden obtener resultados similares si
cont (g) es reemplazado por la medida de poder sistemático de Hempel (1965)
sistema (g, e) = P (¬g∣¬e)
.
Para Levi, la mejor hipótesis en
D (B)
Es la respuesta verdadera completa. Pero su asignación de utilidad también hace suposiciones que pueden parecer problemáticas: todas las hipótesis falsas (evento que cometen un error muy pequeño) son peores que todas las verdades (caso de la tautología no informativa); todas las respuestas falsas completas tienen la misma utilidad (ver, sin embargo, la definición modificada en Levi, 1980); Entre las hipótesis falsas, la utilidad coexiste con la fuerza lógica (es decir, si
h y
h ′ son falsas y
hentails
h ′, entonces
h tiene mayor utilidad que
h ′). Estas características están motivadas por el proyecto de Levi’s de usar la utilidad epistémica como base de las reglas de aceptación. Pero si tales utilidades se usan para ordenar teorías rivales, la teoría de la semejanza de la verdad sugiere otros tipos de principios.