Gran pregunta!
(¿Cómo se relaciona la teoría de sistemas con la epistemología?)
Explicación 1)
- Cómo escribir un párrafo en un estudio de investigación sobre ontología y epistemología
- ¿Cuál es la diferencia entre "ontología" y "epistemología"?
- Filosofía: ¿Debería clasificarse la probabilidad de Dios / dioses con duendes, Bigfoot y Santa?
- ¿Existe un catálogo de conocimiento clasificado por si podría ser deducido o redescubierto por una persona de inteligencia promedio a partir de los primeros principios?
- ¿Cómo pueden responder los estudios científicos si el individualismo o el colectivismo son mejores para aumentar la felicidad?
Aquí hay una buena cita (de mi tesis doctoral de 2016) que lo ilustra bastante directamente.
`El proceso de aprendizaje en sí mismo también puede verse como un proceso cibernético de sistemas. Lovelock (1995) afirma:
El logro de cualquier habilidad, ya sea cocinar, pintar, escribir, (135) hablar o jugar tenis, es cuestión de cibernética. Nuestro objetivo es dar lo mejor de nosotros y cometer la menor cantidad de errores posible; comparamos nuestros esfuerzos con este objetivo y aprendemos por experiencia; y pulimos y refinamos nuestro desempeño mediante un esfuerzo constante hasta que estemos satisfechos de que estamos tan cerca del logro óptimo como podamos alcanzar. Este proceso se denomina aprendizaje mediante prueba y error (Lovelock 1995, p. 47). (Velikovsky 2016, p. 86)
Para obtener más información sobre todo eso, consulte: Mi tesis doctoral (gratis en línea)
Explicación 2)
Otra respuesta, menos corta, pero bastante simple, es esta:
Entonces, la epistemología se trata de: Cómo sabemos, qué sabemos. (o de hecho: cómo algo sabe, qué sabe. Es decir, cómo las cosas aprenden cosas).
… ¿Cómo hacer las cosas: aprender cosas?
Entonces, tome un sistema (por ejemplo, una computadora con un “programa de aprendizaje” artificialmente inteligente instalado en él, o incluso: una persona, una planta o un animal). (En All Life is Problem Solving, Popper 1999 – Karl Popper explica cómo las plantas y los animales tienen conocimiento).
En cualquier caso, para aprender: un sistema (ya sea orgánico o no) debe tener:
- un / s método / s de entrada (por ejemplo, órganos sensoriales, como ojos y / o oídos, etc., o cámara y micrófonos, etc.) para recibir información, también
- un método de almacenamiento (por ejemplo, un ‘cerebro’ o sistema nervioso para recordar cosas / almacenar esa información),
- un método de recuperación (una forma de recuperar la información almacenada en el procesador central o el sistema de “toma de decisiones”) y
- el sistema debe tener un método de salida , es decir, una forma de actuar en su entorno (por ejemplo: extremidades o, tal vez, una ‘pantalla’ de salida / un monitor de computadora, o un brazo / extremidad / cosita de robot, etc.)
Los sistemas se explican aquí:
StoryAlity # 70 – Conceptos clave en teoría de sistemas y cibernética
Ok, entonces deje que el Sistema (p. Ej., ¿Un humano? ¿Un robot?), Utilizando sus entradas (detectores / órganos sensoriales) aprenda sobre su entorno, mediante: prueba y error. (Y memoria)
Para esto, (para inventar: ‘ensayos’), necesita tener una imaginación (una forma de encontrar posibles opciones, resolver un problema / completar cualquier tarea / lograr cualquier objetivo), o tal vez (si es un computadora no humana): necesita un generador aleatorio ‘Idea de prueba’.
Luego, (ya sea: un sistema humano o de otro tipo), puede probar las opciones (diferentes ‘ensayos’), y el sistema puede observar (y: recordar / registrar) si cada ensayo funcionó (resolvió el problema / logró el objetivo ), o – si falló (o tal vez incluso algo intermedio). Por ejemplo, tal vez (por ejemplo, `Prueba # 314 ‘) tuvo éxito, pero tomó demasiado tiempo (o, el sistema juzga que en comparación con otras pruebas, esa prueba # 314 requiere más / demasiado esfuerzo o tiempo o ambos).
Entonces, entonces (para optimizar: aprendizaje) tenga otra computadora (¿más pequeña?) Dentro del sistema que pueda calcular las ‘relaciones costo / beneficio’ , de modo que pueda juzgar con precisión / utilidad, y comparar, todos los diferentes Ensayos (y Errores) ha hecho y decide: cuál o cuáles son los mejores.
(Tal vez usar, o elegir, nuevamente, en el futuro, cuando se enfrente al mismo tipo de tarea / problema / pregunta / desafío).
Entonces, para aprender , básicamente, el sistema tiene que reconocer / percibir problemas / tareas / establecer objetivos, y luego usar prueba y error , y resolver los problemas. (Algunas soluciones son: mejores que otras. Por diferentes razones, incluidas las consecuencias).
Entonces, una forma de aprendizaje es: variación ciega y retención selectiva . (BVSR): lo que se podría decir, Evolution (que es un proceso de sistemas: piense en los ecosistemas) utiliza para “aprender” con el tiempo.
Se conservan las mejores soluciones a los problemas (por ejemplo, supervivencia y reproducción ). (p. ej., los animales que no están extintos o muertos) Las soluciones menos buenas a menudo son deseleccionadas (eliminadas / eliminadas, por selección natural u otras formas de selección).
Bien, entonces, ¿cómo evoluciona el conocimiento en su conjunto, con el tiempo, por ejemplo, en Ciencia o Artes? (o cualquier dominio) …?
Eso es principalmente un proceso de sistemas, de selección natural (y retención) también.
es decir, ¿por qué tenemos “teorías actuales”, en Ciencia, y también “viejas” que están desactualizadas (o, simplemente, erróneas)?
El modelo de sistemas de creatividad muestra cómo: un campo (de personas, por ejemplo, científicos, artistas, alguien, público en general) juzga nuevas ideas, procesos o productos (por ejemplo, en ciencia: nuevas teorías, métodos, artefactos científicos) y selecciona algunos, y deselecciona (rechaza) otros.
(por ejemplo, tal vez los “viejos” ahora están equivocados o no son tan buenos como la nueva idea / proceso / producto, etc.)
Pero, los que aún funcionan (bien) se conservan / conservan.
Entonces, a medida que se aprenden cosas mejores (más precisas y / o más útiles) , se retienen. (Tanto en la escala “ individual ” (micro) – en un cerebro humano – como en escalas (macro) más grandes, en: sociedad … a medida que los individuos comunican lo que han aprendido a otros individuos. Dígales diciéndoles verbalmente o escribiendo un libro, o una publicación de blog, o lo que sea).
Para más detalles, ver; StoryAlity # 6 – ¿Qué es la creatividad (big-C) y cómo funciona?
Y
Explicación 3)
Además, para un examen largo (y detallado) de Ontología de Sistemas y Epistemología de Sistemas, vea los 2 x capítulos sobre todo eso, en este libro:
StoryAlity # 70C – Filosofía de sistemas (Laszlo)
…¿Espero que ayude?
Hay 3 respuestas. es decir, uno corto (Lovelock 1995), un medio (mi laberíntica explicación anterior) y muy largo (los 2 capítulos x en Laszlo 1972).
O bien, uno más largo, pero es bastante fácil de leer:
Explicación 4) Mi tesis doctoral (gratis en línea). 🙂
