Las matemáticas no son una ciencia, pero hay áreas grises en los márgenes.
La matemática es ciertamente una ciencia en el sentido amplio de “conocimiento sistemático y formulado”, pero la mayoría de la gente usa la “ciencia” para referirse solo a las ciencias naturales. Dado que las matemáticas proporcionan el lenguaje en el que las ciencias naturales aspiran a describir y analizar el universo, existe un vínculo natural entre las matemáticas y las ciencias naturales. De hecho, las escuelas, universidades y agencias gubernamentales generalmente las agrupan. (1) Por otro lado, la mayoría de los matemáticos no se consideran científicos y viceversa . Entonces, ¿es la matemática una ciencia natural? (2) Las ciencias naturales investigan el universo físico, pero las matemáticas no lo hacen, por lo que las matemáticas no son realmente una ciencia natural. Esto deja abierta la pregunta más sutil de si las matemáticas son esencialmente similares en método a las ciencias naturales a pesar de la diferencia en el tema. No creo que lo sea.
Un descargo de responsabilidad está en orden. Este ensayo es la opinión de un “informante nativo”: soy un matemático practicante (aunque mediocre), pero no un filósofo o estudiante de la práctica de las ciencias o las matemáticas. Tengo un sesgo filosófico relevante, en el sentido de que soy platónico en lo que respecta a la realidad matemática. (3)
El objetivo de las ciencias naturales es idear y refinar descripciones aproximadas o modelos de aspectos del universo físico. La característica que distingue a la ciencia de otros medios para hacerlo es su método característico. Crudamente, esto consiste en hacer una pregunta, formular una hipótesis, probarla y luego, sobre la base de los resultados, rechazar o aceptar provisionalmente la hipótesis. Por lo general, uno repite el proceso después de refinar la pregunta, la hipótesis o la capacidad de probarla. El último árbitro de la corrección es la evidencia empírica disponible: una hipótesis falsificada, es decir, inconsistente con buenos datos, no es aceptable. (Una hipótesis que no puede ser falsificada por ningún dato empírico no es científica). Tenga en cuenta que una teoría o hipótesis científica es (en el mejor de los casos) solo provisionalmente aceptable en un momento dado, porque una nueva evidencia puede obligarla a ser modificada o rechazado por completo.
En matemáticas, sin embargo, el árbitro final de la corrección es la prueba más que la evidencia empírica. Esto refleja una diferencia fundamental en lo que uno está tratando de lograr: las matemáticas se preocupan por encontrar ciertos tipos de verdades necesarias . Para que una afirmación matemática sea aceptada como teorema, se debe saber que su conclusión siempre es verdadera siempre que se cumplan sus hipótesis. Lo aceptamos solo cuando tenemos una prueba: una cadena de razonamiento que demuestra que la conclusión debe seguir a partir de las hipótesis. (4) La evidencia empírica, sin duda, juega un papel importante en las matemáticas. Las conjeturas generalmente se forman al observar un patrón común en varios ejemplos, y a menudo se prueban en otros ejemplos antes de intentar una prueba. Sin embargo, tal evidencia no es suficiente por sí misma: considere la afirmación de que cada entero par mayor que 4 es la suma de dos números primos impares (no necesariamente diferentes). (5) Tenemos muchas pruebas empíricas que respaldan esta afirmación: 6 = 3 + 3, 8 = 5 + 3, 10 = 7 + 3 y 10 = 5 + 5, 12 = 7 + 5, y así sucesivamente. Sin embargo, no podemos estar seguros de que sea cierto a menos que alguien encuentre una prueba. Hasta entonces, es concebible que alguien encuentre un número par muy grande que no sea la suma de dos números primos impares. (6)
La diferencia esencial en el método entre las matemáticas y las ciencias, y la debilidad de cada uno, se explota claramente en el siguiente chiste:
A algunos académicos que se relajan en una sala común se les pregunta si todos los números impares mayores que uno son primos.
El físico procede a experimentar: 3 es primo, 5 es primo, 7 es primo, 9 no parece ser primo, pero eso podría ser un error experimental, 11 es primo, 13 es primo y concluye que la evidencia experimental tiende para apoyar la hipótesis de que todos los números impares son primos.
El ingeniero, para no ser superado por un físico, también procede mediante un experimento: 3 es primo, 5 es primo, 7 es primo, 9 es primo, 11 es primo, 13 es primo, 15 es primo y concluye que todos los números impares debe ser primo
El estadístico verifica una muestra de números impares elegida al azar: 17 es primo, 29 es primo, 41 es primo, 101 es primo, 269 es primo y concluye que probablemente sea cierto que todos los números impares son primos.
El físico observa que otros experimentos han confirmado su conclusión, pero el matemático se burla de los “simples ejemplos” y publica lo siguiente: 3 es primordial. Por un argumento fácil que se deja al lector, se deduce que todos los números impares mayores que uno son primos. (7)
La matemática está equivocada según los estándares de su campo porque no se ha proporcionado una prueba válida de la afirmación de que todos los números impares son primos. (8) (Dejar las partes difíciles, ¡o imposibles!) Para el lector es un mal hábito lamentablemente extendido en matemáticas. (2)) En vista de la evidencia disponible, por otro lado, el físico es bastante correcto según los estándares de su campo para aceptar la afirmación. (9)
Debe admitirse que la diferencia mencionada anteriormente entre la ciencia y las matemáticas no es completamente aguda, incluso aparte del hecho de que la práctica de las matemáticas tiene contenido empírico. Algunas de las áreas en las que se aplican las matemáticas a los aspectos de modelado del universo físico son muy grises. El problema básico es que uno puede confiar en un hecho derivado de los métodos matemáticos solo en la medida en que el objeto matemático considerado sea un modelo exacto de las partes relevantes del universo. Uno puede estar completamente seguro de que esto es así en matemáticas (donde el objeto matemático en cuestión es la parte relevante del universo) y bastante seguro, por ejemplo, en informática (donde los objetos físicos que se analizan están hechos para ajustarse a una precisión matemática patrón) y partes de la física teórica (donde algunas teorías han sobrevivido pruebas muy extensas). Sin embargo, generalmente no se puede tener mucha confianza en, por ejemplo, las proyecciones económicas a largo plazo. La moraleja es que al aplicar las matemáticas a los problemas del mundo “real”, uno debe moderar juiciosamente el uso del conocimiento matemático y las técnicas con conocimiento empírico y pruebas.
Con una interacción cada vez mayor entre las matemáticas y las ciencias naturales, además de los problemas prácticos involucrados en encontrar y verificar pruebas realmente largas, es discutible que las áreas grises se estén expandiendo. Incluso se ha argumentado que la prueba y la certeza en las matemáticas son casi obsoletas [4], aunque la mayoría de los que están de acuerdo en que las matemáticas “empíricas” tienen un lugar todavía creen que las pruebas tienen un papel importante ( por ejemplo, [2] y [7]) . Creo que las pruebas seguirán siendo centrales por un buen tiempo todavía.
(1) Lo cual es conveniente para los matemáticos cuando se distribuye el dinero de la subvención, ¡así que no muestres este ensayo a ninguna agencia de financiación !
(2) El problema de mostrar que las matemáticas no es una ciencia social se deja como ejercicio para el lector. Se podría argumentar que las matemáticas deberían clasificarse con las artes y las humanidades [3], pero no funciona como tal [6]. También existe el argumento de que las matemáticas “realmente no son lo suficientemente accesibles como para ser un arte y no son lo suficientemente útiles como para ser una ciencia” [1], pero esto supone que el arte es accesible y la ciencia es útil.
(3) En cuanto a la realidad no matemática, ¿a quién le importa?
(4) Por supuesto, esto plantea la pregunta de qué constituye tal cadena de razonamiento. Los filósofos realmente se preocupan por esto, pero la mayoría de los matemáticos se conforman con dar argumentos aceptables para la mayoría de los otros matemáticos. La historia sugiere que es un error ser demasiado rígido con respecto a la corrección matemática: se necesitaron más de dos siglos, por ejemplo, para establecer fundamentos rigurosos para el cálculo.
(5) Esta afirmación se llama Conjetura de Goldbach. Un número primo es un número entero mayor que uno que no es producto de dos enteros positivos más pequeños.
(6) Si lo haces, ¡por favor publica!
(7) ¿Qué hay de los otros presentes en la sala común?
El químico [5] observa que la tabla periódica da la respuesta: 3 es litio, 5 es boro, 7 es nitrógeno, 9 es flúor, 11 es sodio, … Dado que los elementos son indivisibles – la fisión nuclear es poco común en los laboratorios de química – estos son Todo excelente. (¡Lo mismo es cierto para los números pares!).
El economista señala que 3 es primo, 5 es primo, 7 es primo, pero 9 no es primo, y exclama: “¡Mira! ¡La tasa preferencial está bajando!”
El informático se va a escribir un programa para verificar todos los números impares. Su salida dice: 3 is prime. 3 is prime. 3 is prime. ...
3 is prime. 3 is prime. 3 is prime. ...
El sociólogo argumenta que uno no debe referirse a los números como impares porque podrían ofenderse o como primos porque el término implica favoritismo, y el teólogo está de acuerdo ya que todos los números deben ser iguales ante Dios.
(8) Si todavía te preguntas si es verdad, no has prestado mucha atención. (7)
(9) Hasta que la investigación posterior confirme que 9 = 3 * 3, de todos modos.
Referencias
- Robert Ainsley, Bluff Your Way In Math , Centennial Press, Lincoln, Nebraska, 1990.
- Keith Devlin, ¿ La muerte de la prueba? , Notices of the American Mathematical Society 40 (1993), pág. 1352.
- JoAnne S. Growney, ¿Son las matemáticas y la poesía fundamentalmente similares? , American Mathematical Monthly 99 (1992), pág. 131
- John Horgan, La muerte de la prueba , Scientific American 269 (1993), pp. 92-103.
- Hans H. Limbach, comunicación personal (1994).
- Kenneth O. May y Poul Anderson, An Interesting Isomorphism , American Mathematical Monthly 70 (1963), págs. 319-322.
- Doron Zeilberger, Theorems for a Price: Tomorrow’s Semi-Rigorous Mathematical Culture , Notices of the American Mathematical Society 40 (1993), págs. 978-981.