Filosofía de la ciencia: ¿Cuáles son algunos de los problemas del método científico?

El Método Científico se practica de manera diferente en todas las disciplinas y por muy buenas razones. Algunos prosperan con los métodos reduccionistas (basados ​​en modelos), algunos utilizan predominantemente métodos holísticos (sin modelos). Todo esto es bueno, excepto en el caso de la investigación de inteligencia artificial, que se clasificó erróneamente como una disciplina reduccionista (como la física) cuando realmente pertenece al otro extremo (con psicología). Las disciplinas de soporte para IA son Matemáticas e Informática cuando realmente deberían haber sido Epistemología y Teoría de Sistemas. Discuto esto extensamente en http://videos.syntience.com en el video “Science Beyond Reductionism”.

La razón de la división es simplemente que las ciencias de la vida operan en un dominio problemático donde los métodos reduccionistas rara vez funcionan. La vida es caótica, irreducible, emergente y los datos de entrada inequívocos / correctos / completos rara vez están disponibles. Examino esto en detalle en el video “Bizarre Systems” en el mismo sitio, y también en http://artificial-intuition.com.

Primero, el Método Científico de Dewey solo se aplica a cuestiones de causa, clasificación o localización. Puede usarlo para encontrar las llaves de su auto perdido, pero no se aplica directamente, por ejemplo, en cuestiones de valor óptimo, efecto o existencia.

Segundo, el Método Científico funciona por eliminación; puede llegar a la conclusión ‘correcta’ solo si es una de las hipótesis que ha considerado. No puedes encontrar las llaves de tu auto si están en un lugar que no consideras.

Tercero, el Método Científico está sujeto a las limitaciones prácticas del profesional. Por ejemplo, si eres ciego, no puedes considerar hipótesis que requieren que tengas vista. No puede restringir la naturaleza del pasado si no puede volver al pasado para validar esas restricciones. No puede restringir la naturaleza de la realidad si no puede proporcionar ningún vínculo necesario entre sus percepciones y la realidad.

Cuarto, el Método Científico generalmente asume que el entorno de prueba es estático. Es posible que no pueda encontrar las llaves de su automóvil si alguien las sigue moviendo.

El principal problema es que no existe el “método científico”. No discuto que es una rúbrica útil decir que la ‘ciencia’ consiste en la formación de hipótesis y la prueba empírica de dichas hipótesis de una manera falsable. Pero si observa la historia real de la ciencia y la forma en que trabajan los científicos hoy en día, restringir su definición de “método científico” de esta manera descartaría grandes extensiones de lo que ha pasado por la ciencia a lo largo de los años. La investigación innovadora a menudo carece de hipótesis concretas, sin una búsqueda de ‘falsificación’, de hecho sin ningún método, procediendo tanto por accidente o por casualidad como por plan racional. En otras palabras, mucha ciencia real proviene de la escuela de investigación “Apuesto a que algo bueno sucederá si hago esto”. Y en términos de algún ‘método’ imaginario que descarta algo como no científico porque no se puede probar, eso es una tontería: el progreso de la ciencia se basa en nuestra capacidad de hacer que más y más cosas que antes eran no comprobables sean verificables. No puedes simplemente hacer lo que quieras y llamarlas ciencia, pero si puedes improvisar una forma de probarlo, puedes estudiar las cosas más salvajes que puedas pensar de manera científica.

El Método Científico fue modificado permanentemente por Karl Popper, y ya no debería enseñarse en la escuela. La mayoría de los científicos modernos utilizan la filosofía de la ciencia popperiana. Realmente nunca probamos hipótesis. Configuramos experimentos y nos enfrentamos a problemas cuando no funcionan como se esperaba. La negación de una hipótesis es todo lo que se puede probar de manera concluyente. Aparte de eso, todo lo que tenemos es el soporte de todas las mediciones existentes para respaldarnos … ¡y quién sabe cuándo obtendremos esa nueva medición que nos causa un nuevo problema!

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