Los científicos que trabajan con los modelos probablemente desarrollarán la intuición.
Cuando digo que tengo una comprensión intuitiva de un sistema, quiero decir que puedo estimar aproximadamente cómo se comportará en una variedad de circunstancias. Todavía tengo que hacer una medición o realizar un cálculo para obtener los detalles. Y aún puede haber circunstancias inusuales en las que mi estimación es completamente incorrecta. La intuición no significa que tengo razón automáticamente.
Este tipo de intuición proviene de la experiencia. En la ciencia (para mí, principalmente, la física) la experiencia proviene de simplificar los sistemas a lo esencial, de hacer mediciones, de aprender las ecuaciones de gobierno del sistema, de hacer predicciones y de probar esas predicciones. Parte de mi experiencia incluye la variabilidad del sistema. Parte de mi experiencia incluye saber qué efectos se han dejado de lado cuando, “simplificar los sistemas a lo esencial”, y cuándo esos otros efectos pueden llegar a ser importantes.
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Incluso si el modelo es muy complejo (miles de ecuaciones, no linealidad, interacciones entre todas las variables) cuando ejecuta el modelo todos los días, debe notar algunas regularidades. Estos se convierten en intuición.
Por ejemplo, el software de predicción del clima a menudo puede predecir que el clima de mañana en Rochester, NY, se parecerá al clima de hoy en Cleveland, OH. Después de todo, nuestro meteorólogo local lo ha notado. Pero, si conoce las ecuaciones que hacen que el modelo sea más preciso que nuestro meteorólogo local, también debe desarrollar cierta intuición acerca de cuándo y por qué el clima de Cleveland a veces se vuelve más templado, a veces se intensifica, a veces se mueve un poco hacia el sur y a veces se mueve un poco hacia el norte cuando llegue a Rochester.
Una vez más, la intuición no significa que incluso los expertos que trabajan con el modelo tengan razón sin esfuerzo. Mi intuición es que ‘sin esfuerzo correcto’ no es posible en ninguna área.