Modelos de la realidad
Modelos de la realidad
Modelos de la realidad 2021
El realismo dependiente del modelo es una visión de la investigación científica que se centra en el papel de los modelos científicos de los fenómenos[1] y afirma que la realidad debe interpretarse en función de estos modelos y que, cuando varios modelos coinciden en la descripción de un tema concreto, existen múltiples realidades igualmente válidas. Afirma que no tiene sentido hablar de la «verdadera realidad» de un modelo, ya que nunca podemos estar absolutamente seguros de nada. Lo único que tiene sentido es la utilidad del modelo[2] El término «realismo dependiente del modelo» fue acuñado por Stephen Hawking y Leonard Mlodinow en su libro de 2010, The Grand Design[3].
El realismo dependiente del modelo afirma que todo lo que podemos saber sobre la «realidad» consiste en redes de imágenes del mundo que explican las observaciones conectándolas mediante reglas a los conceptos definidos en los modelos. ¿Se encontrará una teoría definitiva del todo? Hawking y Mlodinow sugieren que no está claro:
En la historia de la ciencia hemos descubierto una secuencia de teorías o modelos cada vez mejores, desde Platón hasta la teoría clásica de Newton y las modernas teorías cuánticas. Es natural preguntarse: ¿Alcanzará esta secuencia un punto final, una teoría última del universo, que incluya todas las fuerzas y prediga todas las observaciones que podamos hacer, o seguiremos encontrando siempre mejores teorías, pero nunca una que no pueda ser mejorada? Todavía no tenemos una respuesta definitiva a esta pregunta…[4]- Stephen Hawking y Leonard Mlodinow, The Grand Design, p. 8
¿cómo de eficaz es la representación de la realidad?
El realismo dependiente de los modelos es una visión de la investigación científica que se centra en el papel de los modelos científicos de los fenómenos[1]. Afirma que la realidad debe interpretarse en función de estos modelos y que, cuando varios modelos coinciden en la descripción de un tema concreto, existen múltiples realidades igualmente válidas. Afirma que no tiene sentido hablar de la «verdadera realidad» de un modelo, ya que nunca podemos estar absolutamente seguros de nada. Lo único que tiene sentido es la utilidad del modelo[2] El término «realismo dependiente del modelo» fue acuñado por Stephen Hawking y Leonard Mlodinow en su libro de 2010, The Grand Design[3].
El realismo dependiente del modelo afirma que todo lo que podemos saber sobre la «realidad» consiste en redes de imágenes del mundo que explican las observaciones conectándolas mediante reglas a los conceptos definidos en los modelos. ¿Se encontrará una teoría definitiva del todo? Hawking y Mlodinow sugieren que no está claro:
En la historia de la ciencia hemos descubierto una secuencia de teorías o modelos cada vez mejores, desde Platón hasta la teoría clásica de Newton y las modernas teorías cuánticas. Es natural preguntarse: ¿Alcanzará esta secuencia un punto final, una teoría última del universo, que incluya todas las fuerzas y prediga todas las observaciones que podamos hacer, o seguiremos encontrando siempre mejores teorías, pero nunca una que no pueda ser mejorada? Todavía no tenemos una respuesta definitiva a esta pregunta…[4]- Stephen Hawking y Leonard Mlodinow, The Grand Design, p. 8
modelización científica
ResumenEn este artículo desarrollo una interpretación unificada de la naturaleza y el papel de los modelos en la ciencia. Un aspecto central de esta interpretación es la comprensión de las relaciones entre los modelos y otros elementos de la comprensión de la ciencia, en particular las teorías, los datos y la analogía. Comienzo criticando una visión interpretativa o instanciada estándar de los modelos, derivada de la lógica matemática, por no ser adecuada para la ciencia empírica. A continuación, desarrollo una visión representacional de los modelos que, según sostengo, es mucho más adecuada para las necesidades de la ciencia empírica. Concluyo que el razonamiento científico es en gran medida un razonamiento basado en modelos. Se trata de modelos casi en su totalidad y de modelos casi en su totalidad.Palabras claveObjeto físico Objeto real Modelo abstracto Ciencia empírica Afirmación empírica
por qué todos los modelos son erróneos
«La relación recíproca de la epistemología y la ciencia es de tipo notable. Dependen la una de la otra. La epistemología sin contacto con la ciencia se convierte en un esquema vacío. La ciencia sin epistemología es -en la medida en que es pensable- primitiva y confusa». Albert Einstein (1949, pp. 683-684)
En este artículo haré una sugerencia diferente, aunque complementaria, para aumentar la transparencia y la comparabilidad de los modelos computacionales: No me centraré en la presentación de los ABM y su funcionamiento, sino en la forma en que los modelos se relacionan con la realidad y, por tanto, pretenden crear conocimiento sobre el sistema investigado (SUI). Los modelos siempre difieren del sistema que pretenden representar y existen diferentes formas epistemológicas de relacionar el propio modelo con la realidad[2]. Hacer explícitas las diferencias entre las distintas estrategias epistemológicas contribuiría a una mejor comparabilidad entre los modelos computacionales y, por tanto, al crecimiento acumulativo del conocimiento en la comunidad científica.