Conocimiento científico y realidad


Metodología científica y predicciones
Simplificando, la metodología científica la podemos sintetizar en un diagrama en el cual C son construcciones mentales (modelos) y P son percepciones dadas por la experiencia. Partimos de una percepción P1 que relacionamos con un concepto, el cual a su vez se relaciona con otros conceptos, de forma que seguimos una cadena conceptual, hasta que llegamos a enunciar una predicción relacionada con una percepción P2. 

 Por ejemplo, comenzamos con la percepción de un objeto que cae que será P1. Lo relacionamos con el concepto “aceleración”, que a su vez conecta con el concepto “aceleración de la gravedad”. Tomamos la aceleración de la gravedad como constante debido que la altura inicial del objeto es pequeña. Usando las ecuaciones de la dinámica de Newton calculamos su velocidad final y el hacemos la predicción del tiempo que tardará en llegar al suelo, que se relaciona con la percepción de la realidad P2. La construcción C simboliza todos los conceptos que hemos usado.

Algunos conceptos de C están totalmente incluidos en él, mientras que otros los están parcialmente; es el caso de considerar constante la aceleración de la gravedad cuando realmente es variable y depende de la distancia a la Tierra. También hay algunos conceptos que quedan totalmente fuera en esta construcción C, como puede ser la gravitación de la teoría de la relatividad general.

Para realizar predicciones científicas necesitamos pues los datos empíricos proporcionados por P1 y el conocimiento racional dado por las construcciones mentales.

Metodología científica y validación de teorías
El mismo esquema nos sirve para mostrar el proceso de validación de una teoría científica: la aceptamos provisionalmente y se comprueba que la predicción P2 se ajusta a los datos observados, confirmando o refutado la teoría.

El conocimiento científico se forma validando teorías. La pregunta que nos hacemos ahora es: ¿cuantas comprobaciones son necesarias para aceptar una teoría? Pues la verdad es que en general los científicos no suelen ser muy estrictos en éste punto en concreto, frecuentemente unas cuantas observaciones cruciales son suficientes. Esto es así debido a que hay otro elemento a considerar, que es las relaciones establecidas entre los elementos de una teoría, su coherencia lógica, e incluso otras consideraciones más metafísicas como la “elegancia” o la “belleza” de la teoría. 

Un ejemplo bien conocido es la verificación de la teoría de la relatividad general: la teoría predecía una desviación de los rayos de luz en presencia de campos gravitatorios, que fue confirmada midiendo el desplazamiento aparente de una estrella en un eclipse solar. Sólo esta única comprobación se tomó como confirmación, siendo esto así en buena parte porque esta teoría se reconoce como una de las más bellas de la historia de la ciencia. Evidentemente de forma posterior se realizaron muchas otras verificaciones.

La realidad según la ciencia
La ciencia define una realidad dinámica, que crece y se modifica según nuestro conocimiento. Hemos establecido que los elementos que maneja son:
  • datos o percepciones
  • reglas de correspondencia entre datos y modelos
  • modelos
Las reglas de correspondencia relacionan datos y modelos. Los modelos han de ser validados empíricamente, y ser consistentes lógicamente; también se pide que cumplan ciertos requisitos “metafísicos”. Entonces la ciencia va encajando nuevos modelos en los ya existentes. Nos preguntamos ahora, ¿son reales los modelos?, ¿o solo podemos considerar como reales los datos? ¿Y que podemos decir de las reglas de correspondencia?

Realidad de datos y modelos
Es difícil separar los datos de los modelos, ya que se complementan. Para verlo, consideremos el modelo atómico de la materia.
Tal como fue imaginado por Demócrito, no se apoyaba en ningún dato sino más bien en argumentos filosóficos.
En cambio el modelo del átomo de Rutherford se enunció para explicar los datos experimentales de la época, los cuales indicaban que había una concentración de carga positiva en una pequeña área esférica (el núcleo) mientras que la carga negativa estaba dispersa a su alrededor. Este modelo fue una buena representación de la realidad durante un tiempo.


Cuando los experimentos se perfeccionaron tuvimos datos más precisos, y el modelo de Rutherford dejó de ser útil (en el esquema veríamos que la predicción para P2 deja de coincidir con el valor de P2). El siguiente modelo fue el átomo de Bohr en el que los electrones describían órbitas alrededor del núcleo,
Posteriores mediciones más precisas llevaron a revisar el modelo de nuevo para llegar al modelo actual de orbitales del átomo, que ahora mismo es lo más cercano a la realidad que tenemos, pero ¿será definitivo? ¿Hasta que punto podemos considerarlo "real"?
Podríamos pensar que las entidades físicas, permanentes, son independientes de la teorías, que van cambiando. Pero vemos que en la ciencia los datos tienen una precisión determinada, y esa precisión condiciona los modelos explicativos. Y también sucede que los modelos proporcionan predicciones de datos más precisos, o incluso de datos que pueden ser difícilmente verificables, como por ejemplo las ondas gravitatorias. ¿Son reales esos datos no verificados predichos por teorías confirmadas? No parece ser muy consistente decir que los datos son más reales que los modelos. Entonces podemos decir que nuestro conocimiento de las entidades físicas, las entidades mismas y los modelos de las entidades están entrelazados.
Por otro lado los idealistas de la ciencia creen que todos los modelos van evolucionando hacia unos modelos definitivos que expresaran la auténtica realidad, de forma que ya no serán necesarias posteriores revisiones; esto es indemostrable, y de todos modos no es importante para el desarrollo científico.

Realidad y reglas de correspondencia
¿Son reales los números, o son abstracciones mentales sin existencia real? Un número es una propiedad observable de una clase de objetos. El símbolo numérico (denominado numeral) es el objeto abstracto que se corresponde con una propiedad real de un objeto. Por ejemplo, una caja contiene tres lápices; el objeto caja tiene como propiedad observable el contener ese número de objetos, que relacionamos con el numeral “3”.

¿Podemos decir entonces que los números son reales siempre que estén en correspondencia con una propiedad de un objeto real? Como la estimación del número de partículas del universo es del 1080, los números superiores a ese valor no serian reales; en particular los infinitos manejados en matemáticas serían sólo construcciones mentales.

De igual modo podemos razonar respecto a otras construcciones matemáticas. Los grupos de simetría matemáticos parecen ser entidades abstractas, pero las estructuras cristalinas de la naturaleza siguen esos grupos, así que hay una correspondencia, y podemos considerarlos reales en el sentido antes discutido.

Resumen
La epistemología es la doctrina de los fundamentos y métodos del conocimiento científico: analiza los criterios por los cuales se justifica el conocimiento. En este artículo hemos hablado de epistemología sin mencionarla explícitamente: la ciencia realiza predicciones que pueden usarse para fines prácticos y también para validar teorías científicas, en las cuales también valoramos su belleza, simplicidad, y otras cualidades “inmateriales”. Vemos como se forma el conocimiento científico validando teorías, produciendo predicciones, obteniendo nuevos datos más precisos y revisando de nuevo las teorías. Por último, vemos qué podemos considerar “real” en términos científicos.

Comentarios

Entradas populares de este blog

La simetria en Matemáticas y en Física

La probabilidad en la Física

La conjetura de Hodge para “dummies”