No conozco un mejor método de razonamiento que el método científico.
Lo bueno del método científico tradicional es que puede incorporar todo tipo de avances. El paso “recopilar datos” puede usar satélites, espectroscopía de sub-picosegundos, cámaras de nube o espionaje de Facebook. El paso de “hipótesis de prueba” puede incluir todo tipo de experimentos y modelos numéricos. Y evaluar el acuerdo entre los datos y la hipótesis puede utilizar métodos estadísticos en constante desarrollo.
La mayor debilidad del método científico tradicional es el paso de “desarrollar hipótesis”. Existe una gran literatura sobre el pensamiento creativo, pero la mayoría de nosotros pasamos una carrera y presentamos solo un par de hipótesis verdaderamente novedosas. Para mí fueron dos, y solo uno de ellos fue realmente valioso.
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Ha habido programas de computadora que generaron hipótesis al probar conjuntos de datos contra un amplio conjunto de formas funcionales. Eureka es el paso más reciente en esa dirección que he visto (programa informático auto-descubre leyes de física). En términos más generales, el análisis de big data y las redes neuronales y los modelos numéricos de varios ciclos pueden “descubrir” hipótesis que se ajustan a los datos pero que no se explican fácilmente en términos que los humanos entienden. Pero estas hipótesis también se pueden probar.
Entonces, si piensa en los pasos del “método científico” en las formas limitadas en que los aprendió por primera vez (para mí fue en biología de la escuela secundaria), entonces hay métodos mucho mejores. Pero, si piensas de manera más general, el método científico aún describe nuestro mejor y más exitoso razonamiento.