{"id":23295,"date":"2021-06-23T10:57:27","date_gmt":"2021-06-23T16:57:27","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=23295"},"modified":"2021-06-23T10:58:44","modified_gmt":"2021-06-23T16:58:44","slug":"explicar-o-predecir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/explicar-o-predecir\/","title":{"rendered":"\u00bfExplicar o predecir?"},"content":{"rendered":"<p class=\"Normal1aFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Durante siglos, la ciencia ha desempe\u00f1ado un papel fundamental en el florecimiento de la civilizaci\u00f3n gracias a su capacidad para dotarnos de una explicaci\u00f3n acerca de c\u00f3mo funciona el mundo y para anticipar las consecuencias de un curso causal determinado. Explicaci\u00f3n cabal y prognosis eficiente son, en suma, las dos palabras clave que caracterizan los principales activos de la ciencia.<!--more--><\/span><\/p>\n<p class=\"NormalFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Tradicionalmente, y en especial desde que el C\u00edrculo de Viena analizara esta cuesti\u00f3n, la explicaci\u00f3n y la predicci\u00f3n cient\u00edficas se han considerado dos caras de la misma moneda: si se tiene una explicaci\u00f3n cient\u00edfica genuina de un fen\u00f3meno, entonces habr\u00eda sido posible predecirlo, y si puede predecirse cient\u00edficamente un fen\u00f3meno, entonces es posible explicarlo. Es lo que se denomina la \u00abtesis de la simetr\u00eda\u00bb. De acuerdo con ella, explicaci\u00f3n y predicci\u00f3n comparten la misma estructura l\u00f3gica. El mismo argumento que nos sirve para explicar el fen\u00f3meno una vez que sabemos que este se ha producido nos habr\u00eda permitido predecirlo antes de que se produjera. La diferencia entre explicar y predecir es, pues, \u00fanicamente pragm\u00e1tica. Se reduce al momento en que se formula el argumento: si se formula antes de conocer el fen\u00f3meno, predecimos; si se formula despu\u00e9s, explicamos.<\/span><\/p>\n<p class=\"NormalFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Cabe admitir que, en ciertos fen\u00f3menos, como pueden ser los biol\u00f3gicos \u2014especialmente los evolutivos\u2014 o los sociales, la complejidad de los factores que intervienen genera dificultades de tipo pr\u00e1ctico para realizar predicciones realmente precisas y podemos tener explicaciones aceptables que no lleven a predicciones relevantes. Sin embargo, en lo que se refiere a la posibilidad inversa, es decir, a la de predecir sin tener capacidad para explicar, se estima que no se dispone de una predicci\u00f3n cient\u00edfica genuina si no se puede proporcionar con los mismos recursos te\u00f3ricos una explicaci\u00f3n de los fen\u00f3menos concernidos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Sin embargo, a d\u00eda de hoy este escenario no es tan firme como lo era hace unos a\u00f1os. Para empezar, la tesis de la simetr\u00eda entre explicaci\u00f3n y predicci\u00f3n recibi\u00f3, ya desde el comienzo, cr\u00edticas de entidad considerable. Como han\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/science.sciencemag.org\/content\/130\/3374\/477\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">argumentado<\/a>\u00a0diversos autores, la predicci\u00f3n cient\u00edfica podr\u00eda basarse en un conjunto de datos sin necesidad de recurrir a ninguna ley, careciendo, por tanto, de capacidad explicativa. Tomemos el caso de los sistemas sensibles a las condiciones iniciales o, en lenguaje m\u00e1s popular, el de los sistemas que presentan el llamado \u00abefecto mariposa\u00bb. Se trata de sistemas ca\u00f3ticos cuyo comportamiento puede ser explicado cient\u00edficamente mediante leyes deterministas. Sin embargo, su resultado final es altamente imprevisible en la pr\u00e1ctica, debido a los efectos multiplicadores que experimentan las diferencias infinitesimales en las condiciones iniciales de las que se parte en cada caso concreto.<\/span><\/p>\n<p class=\"NormalFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Por otro lado, hace ya tiempo que percibimos se\u00f1ales de que nuestra capacidad de construir modelos cient\u00edficos que permitan explicar el mundo se est\u00e1 enfrentando con algunos l\u00edmites epist\u00e9micos. Esto resulta cada vez m\u00e1s obvio en campos como los de la astrof\u00edsica o la biolog\u00eda. En astrof\u00edsica, la\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.investigacionyciencia.es\/revistas\/investigacion-y-ciencia\/adaptados-al-ejercicio-702\/la-burbuja-de-la-inflacin-csmica-15120\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">teor\u00eda inflacionaria del universo<\/a>\u00a0o la propuesta te\u00f3rica de los multiversos han sido criticadas por la imposibilidad de ser sometidas a contrastaci\u00f3n emp\u00edrica, lo cual las alejar\u00eda del cumplimiento de un requisito considerado hasta ahora b\u00e1sico para cualquier teor\u00eda cient\u00edfica. En el caso de la teor\u00eda inflacionaria del universo, existen demasiados modelos que no pueden ser discriminados en funci\u00f3n de la evidencia disponible, o como suele decirse con un tecnicismo, se trata de modelos infradeterminados por la evidencia emp\u00edrica. Cierto que estos modelos conducen a predicciones distintas, pero la flexibilidad de la teor\u00eda permite que cualquier dato emp\u00edrico pueda ser finalmente acomodado, impidi\u00e9ndose as\u00ed la falsabilidad de dicha teor\u00eda. Algo similar puede decirse de la\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.investigacionyciencia.es\/revistas\/investigacion-y-ciencia\/cristales-gigantes-536\/existe-el-multiverso-9187\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">teor\u00eda de los multiversos<\/a>, al menos en algunas de sus versiones: no conduce a predicciones contrastables emp\u00edricamente y, por tanto, su car\u00e1cter cient\u00edfico\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.nature.com\/news\/scientific-method-defend-the-integrity-of-physics-1.16535\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">podr\u00eda ser cuestionado<\/a>\u00a0sobre esa base. Esto mismo, por cierto, se ha sostenido con respecto a otra teor\u00eda f\u00edsica de gran relevancia, como es la\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.investigacionyciencia.es\/revistas\/investigacion-y-ciencia\/en-busca-del-planeta-x-669\/los-lmites-del-mtodo-cientfico-14078\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">teor\u00eda de cuerdas<\/a>.<\/span><\/p>\n<p class=\"NormalFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En biolog\u00eda, la investigaci\u00f3n actual muestra que el funcionamiento de los mecanismos gen\u00e9ticos resulta extremadamente m\u00e1s complejo de lo que supon\u00edamos hace unos a\u00f1os. La posibilidad de dominar nuestro ADN se nos escapa paulatinamente, no ya solo por las m\u00faltiples relaciones entre unos genes y otros, sino por la conciencia creciente del papel esencial que desempe\u00f1a la epigen\u00e9tica en su expresi\u00f3n concreta. De ah\u00ed la dificultad de situar nuestras esperanzas en la aparici\u00f3n de un modelo cient\u00edfico capaz de proporcionarnos una explicaci\u00f3n detallada sobre c\u00f3mo funciona el genoma en toda su complejidad y, menos a\u00fan, que sea tan preciso como para confiar ciegamente en su\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.investigacionyciencia.es\/revistas\/investigacion-y-ciencia\/qu-ocultan-las-estrellas-de-neutrones-765\/el-horscopo-en-mi-genoma-17439\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">capacidad de prognosis<\/a>.<\/span><\/p>\n<div id=\"r89-desktop-rectangle-btf-1-2-wrapper\" style=\"text-align: justify;\"><\/div>\n<p class=\"NormalFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Cada vez resulta m\u00e1s evidente que los m\u00e9todos empleados tradicionalmente por la ciencia ya no son adecuados para satisfacer plenamente las necesidades de la propia ciencia. La complejidad del mundo que se pretende modelar ha superado esas capacidades. Si durante un tiempo no hemos procedido a emplear una alternativa a su monopolio, ha sido porque no la hab\u00eda. Ahora, no obstante, las circunstancias est\u00e1n cambiando. Hace ya tiempo que conocemos algunos casos de acciones humanas exitosas basadas en metodolog\u00edas que no siguen patrones cient\u00edficos tradicionales. Quiz\u00e1s un buen ejemplo, tal como se\u00f1alaba en\u00a0<em><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.wired.com\/2008\/06\/pb-theory\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Wired<\/a>\u00a0<\/em>Chris Anderson, sea la secuenciaci\u00f3n g\u00e9nica aleatoria (<em>shotgun gene sequencing<\/em>), usada por Craig Venter en Celera Genomics para obtener la secuencia completa del genoma humano. Esta t\u00e9cnica puede considerarse una pionera del cambio a gran escala representado por la aparici\u00f3n de unas herramientas nuevas, los algoritmos computacionales (en este caso algoritmos ensambladores) y una nueva forma de entender la funci\u00f3n de la computaci\u00f3n en la ciencia.<\/span><\/p>\n<h3 class=\"TextoresaltadoFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span lang=\"ES-TRAD\" style=\"color: #000000;\">Se hace cada vez m\u00e1s veros\u00edmil<br \/>\nuna situaci\u00f3n en que la fuerza<br \/>\n[predictiva] de la inteligencia artificial<br \/>\nacabe por desplazar a la teorizaci\u00f3n cient\u00edfica<\/span><\/h3>\n<p class=\"NormalFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">La aparici\u00f3n de los algoritmos, y especialmente de algoritmos predictivos, es el resultado del uso combinado de unas posibilidades de almacenamiento y procesamiento de datos nunca antes conocidos. Estas herramientas son capaces de desplegar una capacidad predictiva que supera ya \u2014y en un futuro es previsible que supere a\u00fan en mayor medida\u2014 la que puede proporcionarnos cualquier modelo desarrollado siguiendo los m\u00e9todos cient\u00edficos tradicionales. Por citar un ejemplo que salt\u00f3 a la prensa en mayo, un equipo japon\u00e9s ha presentado en la revista\u00a0<em>Heart\u00a0<\/em>un\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/heart.bmj.com\/content\/early\/2021\/04\/22\/heartjnl-2020-318726\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">algoritmo<\/a>\u00a0que predice con un 90 por ciento de aciertos la incidencia de paros card\u00edacos en funci\u00f3n de ciertas condiciones meteorol\u00f3gicas.<\/span><\/p>\n<p class=\"NormalFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">La metodolog\u00eda cient\u00edfica tradicional se basa en la contrastaci\u00f3n emp\u00edrica de hip\u00f3tesis y modelos te\u00f3ricos acerca del comportamiento de los fen\u00f3menos; hip\u00f3tesis y modelos que pueden resultar confirmados o falsados. Los algoritmos predictivos, en cambio, no siguen ese patr\u00f3n. Su creaci\u00f3n parte de la inferencia de correlaciones entre diferentes variables sobre la base de un an\u00e1lisis estad\u00edstico automatizado de enormes bases de datos. Los algoritmos nunca buscan causalidades, sino solo correlaciones. De ah\u00ed, por supuesto, que no expliquen, sino que solo anticipen. Pero algunos predicen con una exactitud que desaf\u00eda a lo que ha podido lograr la ciencia hasta este momento.<\/span><\/p>\n<p class=\"NormalFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">La cuesti\u00f3n fundamental que plantea este escenario es que se hace cada vez m\u00e1s veros\u00edmil una situaci\u00f3n en que la fuerza de la inteligencia artificial acabe por desplazar a la teorizaci\u00f3n cient\u00edfica en muchos campos, al menos en lo que se refiere a su funci\u00f3n predictiva. Probablemente, el punto de inflexi\u00f3n se produzca el d\u00eda en que tengamos que decidir qu\u00e9 curso de acci\u00f3n queremos seguir cuando ambas estrategias planteen soluciones inconciliables. Si en ese momento nos decantamos por la opci\u00f3n que recomienda la IA, esto es, la opci\u00f3n antite\u00f3rica, habremos dado un paso dif\u00edcil de revertir. Porque en ese momento certificaremos nuestra preferencia por la funcionalidad y alta precisi\u00f3n de la predicci\u00f3n estad\u00edstica antes que por las explicaciones aproximadamente verdaderas proporcionadas por las teor\u00edas y las hip\u00f3tesis cient\u00edficas.<\/span><\/p>\n<p class=\"NormalFILOSOFIA\" style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Ese momento, de hecho, ha llegado en algunos \u00e1mbitos, en los que la posibilidad de trazar predicciones exactas y detalladas a trav\u00e9s de diversos algoritmos ha provocado que ya no se profundice en los mecanismos o lazos causales que llevan de un fen\u00f3meno a otro, y, en consecuencia, no se nos proporciona una comprensi\u00f3n cabal del modo en que acontecen dichos fen\u00f3menos. Ciertamente, estas predicciones exactas pero sin capacidad explicativa pueden servir para poner a prueba y mejorar modelos explicativos, o incluso\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/heart.bmj.com\/content\/early\/2021\/04\/22\/heartjnl-2020-318726\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">orientar<\/a>\u00a0en el hallazgo de otros nuevos. Sin embargo, poner todo el peso en ellas descuidando la importancia de los modelos causales implica un abandono claro de una de las dos finalidades principales de la ciencia: la de proporcionar explicaciones adem\u00e1s de predicciones.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">El que todav\u00eda no nos hayamos dado cuenta de la enorme magnitud del cambio que se avecina no le resta un \u00e1pice de importancia. En suma, parece que se abre ante nuestros ojos un futuro en que es probable que la ciencia (tal y como tradicionalmente hemos entendido este concepto) pase a ser principalmente, si no \u00fanicamente, un recurso explicativo, mientras que su antiguo rol de anticipaci\u00f3n de escenarios futuros ser\u00e1 desempe\u00f1ado por los sistemas basados en la inteligencia artificial. Y no parece que ese futuro vaya a esperar demasiado para hacerse presente.<\/span><\/p>\n<p>Fuente:<\/p>\n<p>\u00bfExplicar o predecir? (s. f.). Recuperado 23 de junio de 2021, de https:\/\/www.investigacionyciencia.es\/revistas\/investigacion-y-ciencia\/al-rescate-del-coral-837\/explicar-o-predecir-20016<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Durante siglos, la ciencia ha desempe\u00f1ado un papel fundamental en el florecimiento de la civilizaci\u00f3n gracias a su capacidad para dotarnos de una explicaci\u00f3n acerca de c\u00f3mo funciona el mundo y para anticipar las consecuencias de un curso causal determinado. 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