FILOSOFÍA23: CERTEZA. La certeza es la plena posesión de la verdad correspondiente al conocimiento perfecto. La conciencia de ella permite la afirmación, sin sombra de duda, con confianza plena en que dicho conocimiento es verdadero y válido. Basada en la evidencia (filosofía) supone un conocimiento comunicable y reconocible por cualquier otro entendimiento racional.

Certeza y opinión (filosofía)

(Redirigido desde Certeza)

 

La certeza es la plena posesión de la verdad correspondiente al conocimiento perfecto. La conciencia de ella permite la afirmación, sin sombra de duda, con confianza plena en que dicho conocimiento es verdadero y válido. Basada en la evidencia (filosofía) supone un conocimiento comunicable y reconocible por cualquier otro entendimiento racional.

En el extremo inferior del conocimiento estaría la ignorancia absoluta o total. Estando en ella no se puede afirmar nada y, por tanto, no existe problema respecto al grado de posesión de la verdad.

Entre estos dos extremos en el grado del conocimiento situamos un conocimiento que no es perfecto y no ofrece la suficiente confianza en su validez por lo que pueden darse dos situaciones:

• La duda. Se produce cuando la insuficiencia del conocimiento y confianza en la validez del mismo es tal que no es posible afirmar. En la duda se da un grado de conocimiento imperfecto y, consecuentemente, una desconfianza en la validez. La duda es fuente de conocimiento cuando se reconoce la parte que corresponde a la ignorancia y se convierte en motivación para el progreso del conocimiento mediante el estudio y la crítica.^{1 2}

• La opinión. Cuando el grado de conocimiento genera suficiente confianza en su validez como para poder afirmarlo como verdadero, pero no de forma perfecta. El que opina afirma, sí, pero no con perfecta confianza en la verdad de la proposición con la que el conocimiento se manifiesta. Teniendo lo que se afirma como verdadero se admite sin embargo la posibilidad del error y de la posible verdad de la opinión contradictoria.

En la opinión, como afirmación débil, puesto que no hay evidencia plena,³ intervienen, por otro lado, factores no estrictamente cognoscitivos como es la influencia del "querer" o el "deseo", lo que solemos llamar voluntad, y factores culturales e ideológicos.

La distinción entre certeza y conocimiento es importante. Evita la confusión que se produce cuando las afirmaciones ideológicas o de creencias pretenden establecerse como certezas de conocimiento verdadero en el mismo plano y ámbitos cognoscitivos propios de la ciencia. La certeza respecto a una verdad no basada en el conocimiento, (creencias basadas en la tradición, en la religión, ideologías etc.), debe considerarse como pertenecientes a otra esfera independiente del conocimiento y comprendida en un concepto diferente: la fe, la confianza, la seguridad en el reconocimiento social, etc.

A partir de tales creencias tenidas como verdades se deducen formalmente, como argumentos, consecuencias que se consideran verdades cognoscitivas indudables como explicaciones. En algunos casos tales explicaciones pueden ser "feroces".⁴

Las creencias como certezas no cognoscitivas tienen un valor importante en la vida humana, porque son un fundamento para la cohesión social; su utilidad social es producto de una "tradición" que se aprende por "culturación" y no son discutibles, ni están sometidas a método alguno de control crítico. Pero no pueden ser consideradas en el mismo plano y con el mismo contenido de verdad que las verdades de la ciencia, al estar éstas sometidas a criterios bien definidos y consensuados por la Comunidad científica.⁵

Contenido [ocultar] 1 Dos modos de concebir el conocimiento y su relación con la verdad 1.1 El Objetivismo 1.2 El Escepticismo 2 El problema del conocimiento y la afirmación como certeza u opinión 2.1 En la filosofía tradicional 2.2 En la Edad Moderna 2.2.1 El subjetivismo 2.2.2 Las ideologías 2.2.3 El cientifismo y la crisis de la ciencia como conocimiento cierto 3 La situación actual: ¿Conocimiento de la verdad o valor performativo del conocimiento? 4 Conclusión 5 Véase también 6 Notas y referencias 7 Véase también 8 Bibliografía

[editar] Dos modos de concebir el conocimiento y su relación con la verdad

La problemática que plantean la certeza y la opinión es muy compleja. Por ello hay diversas interpretaciones y valoraciones o sentidos en el ámbito del conocimiento y de la vida social a lo largo de la historia. ¿Es posible la evidencia?

Dos modos extremos de concebir el conocimiento:

[editar] El Objetivismo

Artículo principal: Objetivismo

• El objeto⁶ es independiente del sujeto y de la experiencia sensible.
• El entendimiento puede intuir con evidencia y comprender adecuadamente el objeto con garantía de su verdad ontológica.
• El objeto es perfectamente conocido por el entendimiento mediante la comprensión bien se entienda dicha comprensión como idea, o concepto o esencia o formas determinadas que se expresa en el lenguaje.⁷
• Es posible la evidencia y por tanto la afirmación con certeza mediante el lenguaje.

[editar] El Escepticismo

Artículo principal: Escepticismo

• No existe más conocimiento intuitivo que el de la experiencia que nos permite nombrar los objetos mediante el lenguaje.
• No existen los conceptos como realidad, ni las esencias ni las formas fuera de su derivación secundaria como conceptos-palabras o palabras-conceptos a partir de la experiencia sensible.
• Las palabras nombran o designan convencional y culturalmente. El conocimiento humano, por tanto, tiene de manera esencial un contenido y sentido social.
• No hay más que la intuición sensible de la experiencia. La evidencia no es más que un referente del “aquí y ahora”⁸ y no existe un conocimiento permanente de las cosas.
• La verdad objetiva no existe y si existe no podemos conocerla, y si la conociéramos no podríamos expresarla.

Para el objetivismo la opinión es fruto de un conocimiento imperfecto, por tanto un defecto, una carencia, y se supera mediante el esfuerzo para llegar a la ciencia en la que se manifiesta el conocimiento de la Verdad con mayúscula, como tal, necesaria, que se muestra en la descripción del mundo mediante leyes generales necesarias. Se supera así el estado de opinión propia de un conocimiento vulgar e insuficiente, porque el conocimiento científico, la ciencia, confiere una validez que permite la certeza.

Para el escepticismo por el contrario el estado de opinión es el estado propio del hombre, incapaz de alcanzar el conocimiento objetivo de la Verdad. La verdad, con minúscula, es algo provisional sometida a las condiciones subjetivas de la experiencia y a las condiciones sociales de la cultura y del poder.

Los primeros creen en la verdad de la ciencia como verdad objetiva y necesaria y por tanto inmutable, una vez alcanzada. Es el fundamento de los racionalismos, logicismos e idealismos objetivos o absolutos.

Por el contrario los segundos piensan que el estado propio del conocimiento humano es la opinión. La ciencia no es más que una generalización de la experiencia y no tiene sentido una verdad inmutable. Es el fundamento de los sofistas, los escépticos en la Edad Antigua, de los nominalistas en la Edad Media y en la edad moderna de los empiristas.

Naturalmente entre estas dos concepciones extremas existen multitud de formas y variantes que evolucionan a lo largo de la historia del pensamiento.

[editar] El problema del conocimiento y la afirmación como certeza u opinión

[editar] En la filosofía tradicional

Los objetivistas clásicos, Platón⁹ y Aristóteles y, sobre todo, su influencia histórica a través del neoplatonismo y el cristianismo hasta la Edad Moderna, consideraron el conocimiento como resultado de la acción del entendimiento capaz de intuir lo real.

El conocimiento como resultado depende del grado de realidad del objeto conocido.

Lo real, lo que verdaderamente es una cosa, no cambia mientras exista la cosa, es lo que es y no puede dejar de serlo, aunque cambien sus apariencias accidentales. Sin embargo lo que cambia deja de ser lo que era, por lo que su conocimiento es provisional y depende del momento y las circunstancias.

Por ello distinguieron entre el conocimiento intelectual, propio del entendimiento, y el conocimiento de los sentidos, propio de la experiencia. El primero conoce por medio de los conceptos o ideas. El segundo por medio de las sensaciones.¹⁰

El objeto de conocimiento de la experiencia sensible cambia; es subjetivo depende del sujeto que lo experimenta; condicionado al aquí y ahora, a las condiciones del espacio y del tiempo; es individual, sólo sirve para el objeto conocido concreto; y sólo es verdadero en un momento dado, pero al siguiente puede no serlo. El resultado es un conocimiento cuya verdad es probable y no segura; por eso solo puede fundar la creencia o la opinión.

Conocimiento sensible y conocimiento intelectual en la filosofía tradicional El conocimiento que tengo de mi perro Desko por la experiencia sólo vale para mí y para quienes lo conozcan; depende de él solo como individuo concreto y de lo que le ocurra en cada momento. En cambio, una vez conocida la esencia de perro y sus formas, ese conocimiento es válido para todos los perros del mundo, es algo que no cambia porque es propio de la especie; abarca a todos los individuos de la especie por eso es universal; además es necesario porque es un conocimiento basado en las leyes de la Naturaleza porque todos los perros participan de la misma esencia de perro, como forma sustancial: la forma de perreidad; forma intuida por el entendimiento y conocida como concepto por medio de un proceso de abstracción por el que el entendimiento prescinde de los rasgos materiales e individuales y conceptualizando los generales o universales.11

Por el contrario el conocimiento del entendimiento, no depende del sujeto, es objetivo¹² el concepto representa lo esencial; es permanente e inmutable; universal y necesario. Por todo ello constituye la ciencia.

Lo característico de la ciencia, es ser un conocimiento universal (que abarca a todos los seres encuadrados dentro de la misma esencia o la misma forma) y necesario por la ley de la naturaleza de las cosas, bien sea entendida ésta como participación en las ideas según Platón y el platonismo; por vía de la finalidad del desarrollo de las formas según Aristóteles; o bien como ambas, resultado de las ideas de Dios plasmadas en las formas por la Creación, según la síntesis cristiana de Santo Tomás.

El concepto universal y su expresión lingüística reflejan adecuadamente el conocimiento. Por tanto la proposición, o mejor dicho el juicio¹³ sobre lo real, es verdadero de la misma manera que el conocimiento objetivo lo es en función del objeto conocido. La verdad está fundada en el objeto en cuanto que éste por necesidad de su ser es verdadero.¹⁴ Un juicio falso no es por tanto un conocimiento. Pero el juicio verdadero es un juicio categórico. Y las deducciones a partir de los juicios categóricos producen un razonamiento o argumento silogístico categórico. Es decir expresan verdades no condicionadas sino que responden a la realidad tal cual.

Por esto dirá Santo Tomás que la verdad es la “adecuación del entendimiento y la cosa”, porque en la simple aprehensión del objeto por el entendimiento no puede haber error. El error se da en la afirmación del juicio cuando se atribuya un predicado que no corresponda a la realidad del sujeto.

En definitiva:

El conocimiento se caracteriza por ser necesariamente verdadero (episteme). Las creencias y opiniones basadas en la experiencia o en las tradiciones culturales (ignorantes de la verdadera realidad de las cosas) quedan relegadas al ámbito de lo probable y lo aparente.

Esta vinculación entre conocimiento-verdad-necesidad forma parte de toda pretensión de conocimiento filosófico o científico, en el pensamiento tradicional.

En este período, una vez cristianizada la cultura clásica, se puede entender que el escepticismo o la opinión, designado como pirronismo en honor a Pirrón como escéptico famoso, fuera mal considerada y combatida¹⁵ como pretensión de verdadero conocimiento.

Sin embargo los cristianos introdujeron un sentido de la opinión dependiente de la voluntad y de la Gracia Divina que, en su aplicación al conocimiento por la Fe, hizo a la opinión capaz de producir conocimientos partícipes de la certeza como verdad plenamente poseída.

Opinión porque es un conocimiento respecto a un objeto que no es intuido por el entendimiento, y por eso es opinión. Pero al mismo tiempo certeza por ser objeto de la Fe religiosa que excluye un conocimiento probable.¹⁶

Confusión entre opinión y certeza fuente de numerosos conflictos sociales, religiosos y políticos por la intolerancia a que esto da lugar, pues el concepto clásico de opinión como conocimiento probable está abierto a la tolerancia de opiniones diversas.¹⁷

[editar] En la Edad Moderna

En la Baja Edad Media y el Renacimiento¹⁸ se plantean nuevos modos de pensar.

Artículo principal: Descartes

Artículo principal: Racionalismo

Pero es Descartes quien en el siglo XVII plantea un punto de partida completamente nuevo. El punto de partida de la reflexión filosófica pienso luego existo señala un nuevo modo de concebir el conocimiento y sobre todo la certeza. Ahora ésta se basa no en el conocimiento en tanto que verdad respecto al objeto, sino en la conciencia de que efectivamente lo es. No se trata ahora tanto de su verdad cuanto de su validez.

Esto sólo es posible mediante un criterio de evidencia que se produce en la conciencia examinando la proposición o el juicio en la que dicho conocimiento se expresa. Pues la posibilidad de un conocimiento más allá de la conciencia no es posible si no es basado en la evidencia de la idea innata¹⁹ de Dios como Ser Perfecto que garantiza que dicho conocimiento evidente es real y objetivamente verdadero, comenzando por la propia idea de Dios como Ser Perfecto.²⁰

El problema pues se convierte ahora en un problema epistemológico en cuanto validez del contenido y no por el objeto en cuanto tal. La validez del contenido se muestra en la evidencia de unos principios ideas innatas y su ampliación por medio de la deducción, como evidencias sucesivas, a partir de ellos. De ahí la importancia que adquiere la lógica inspirada en el desarrollo de las matemáticas y el método en la investigación científica.²¹

Es la propia conciencia en la posesión de la verdad la que establece la validez epistemológica del objeto en tanto que objeto percibido. El valor de verdad para el conocimiento es la certeza basada en la evidencia de unos principios y la deducción a partir de los mismos.

En Lógica empírica puede verse cómo pudo desarrollarse este planteamiento en el crecimiento de la Nueva Ciencia Moderna.

Tal es el planteamiento racionalista, frontalmente combatido por los empiristas que, al no aceptar las ideas innatas como principios, tampoco pueden aceptar la validez del conocimiento evidente fuera de las relaciones lógico-formales, o relación de ideas como ellos las llamaron. No es posible alcanzar la objetividad del conocimiento más allá de la experiencia subjetiva.

Artículo principal: Empirismo

Para los empiristas la única fuente de conocimiento es la experiencia y por tanto el conocimiento es probable, es opinión. No es posible la certeza ni siquiera en la ciencia, que únicamente supone una generalización de las expectativas generadas por el hábito y la costumbre de que las cosas hasta ahora son así.²²

[editar] El subjetivismo

Es una nueva forma de entender el conocimiento que intenta unificar el racionalismo y el empirismo mediante el pensamiento crítico. El padre de este intento es Kant.

Kant, ante la postura del empirismo extremo de Hume que niega la posibilidad de una ciencia necesaria, pretenderá justificar la ciencia que se muestra en la Física de Newton como un éxito incuestionable.

Artículo principal: Kant

La solución que propone Kant supone que lo real, en tanto que conocido, se percibe²³ y se comprende²⁴ conforme a unas condiciones subjetivas y a priori por las cuales adquiere la condición de objeto cognoscible. Dichas condiciones siendo subjetivas, son comunes a toda la especie humana, por lo que el conocimiento se refiere a un objeto como fenómeno determinado por esas condiciones universales y necesarias para el hombre; pero no sería así, sino de otra forma, para otro ser que tuviera otras condiciones sensibles u otras categorías conceptuales.

A través de dichas condiciones objetivas, el conocimiento adquiere la cualidad de universalidad y necesidad propias del conocimiento científico, pero sometidas al conocimiento humano.

Pero si bien con esto se salva la condición del conocimiento científico como válido y por tanto con certeza, por otro lado la ciencia queda limitada al conocimiento dentro de dichas condiciones subjetivas, es decir a lo fenoménico.

Bien pronto la misma ciencia demostró las condiciones subjetivas del conocimiento con respecto a la sensibilidad, aunque ya desde antiguo se sabía que las percepciones sensibles no eran objetivas y era un fuerte argumento empirista.²⁵

En el subjetivismo lo real se piensa al margen de las percepciones que se dan en la conciencia y sin las condiciones críticas propias de la ciencia, la comprobación empírica, la experimentación. Por eso sus contenidos son metafísicos²⁶ y convienen a la opinión como creencia o fe religiosa natural o como discurso ideológico.²⁷

Este modo de pensar inevitablemente conduce a los diversos tipos de idealismos de la conciencia guiada por la Razón. Estos desarrollan los ideales de la razón no en función del orden del conocimiento fundado en la evidencia ontológica sino en la construcción o realización de la Verdad como Ideal de la Razón (pensamiento) que se realiza (se hace real) en la praxis, en la acción.²⁸

La Razón, con mayúscula, a través de la Humanidad genera la Verdad como Realidad, también con mayúsculas, a partir de su pensamiento dialéctico. Por otro lado el hecho histórico de la Revolución Francesa, constituyó un ideal de praxis social que dio lugar a lo que podríamos llamar "ideal de liberación" de los mitos y prejuicios ideológicos y religiosos tradicionales, encarnando lo que se ha dado en llamar Modernidad.²⁹

La ciencia, por su parte, durante el siglo XIX y principios del XX, mostrará un discurso potente de éxito en el dominio de la Naturaleza en unión con la técnica. Lo que da lugar al cientificismo. El pensamiento no estrictamente científico, que engloba todo lo que no sea directamente experimentable, engrosará el ámbito de la opinión legitimada en un discurso o relato ideológico.³⁰

[editar] Las ideologías

Artículo principal: Ideología

A lo largo del siglo XIX principios del XX surgieron multitud de escuelas y modos de entender la posibilidad del conocimiento. Los discursos filosóficos incluyen la praxis ideológica y política por lo que no es fácil separar lo estrictamente relativo al conocimiento con respecto a lo que tiene de discurso ideológico.³¹

[editar] El cientifismo y la crisis de la ciencia como conocimiento cierto

En lo referente al progreso del conocimiento científico se impuso durante el siglo XIX y comienzos del XX el Positivismo entendido como una "vuelta a las cosas", mostrando que, con su alianza con la técnica, alcanzaba el dominio de la Naturaleza y la organización social.³²

El cientifismo considera que:

• los métodos científicos deben extenderse a todos los dominios de la vida intelectual y moral sin excepción.

• Los únicos conocimientos válidos son los que se adquieren mediante las ciencias positivas; entendiendo por positivo todo aquello que se puede contar, medir o pesar, y rechazando como especulación metafísica todo lo demás.

• La Física es el modelo perfecto de conocimiento científico, clave con la que se procura interpretar todas las demás esferas del conocimiento como la biología, psicología, etc.

• La ciencia, por sí, es suficiente para alcanzar un conocimiento cierto y capaz de alcanzar el Todo, Universal.

Según este modo de pensar se considera metafísica todo conocimiento que no se atenga estrictamente al patrón predeterminado de "ciencia"; y la pretensión de certeza sobre dichos conocimientos como ideológicos.

La función de la Filosofía consiste en establecer lo que es y no es ciencia y la depuración del lenguaje hacia el ideal de una formalización del lenguaje científico.

Esta pretensión se hizo explícita en el Neopositivismo, Círculo de Viena, si bien su misma pretensión de una Enciclopedia Unficada de la Ciencia resultó finalmente invalidada por los mismos postulados del neopositivismo lógico.

La aparición de las paradojas lógicas de Russell, Cantor, etc. y la demostración del Teorema de Gödel, vinieron a dar al traste con tales pretensiones y a una revisión de los postulados básicos del fundamento del conocimiento científico.

Al mismo tiempo la ruptura de un espacio-tiempo absoluto newtoniano por la Teoría de la Relatividad así como la llamada Física cuántica y el Principio de Incertidumbre de Heisenberg vinieron a poner en cuestión tal ideal de ciencia en el primer tercio del XX.

Surgen entonces nuevas formas de entender la ciencia; y los conocimientos empiezan a ser diferenciados dentro del campo del saber, entendido éste como saberes múltiples.³³

En realidad ningún relato, discurso o toma de posición puede prescindir de elementos ideológicos, es decir de un metarrelato que lo legitime. Ni siquiera la ciencia se libra de ello,³⁴ aunque represente el logro de conocimiento más próximo a una certeza de verdad objetiva. Precisamente porque dice de sí misma que no establece verdades fijas y sólo pretende acercarse de forma provisional y asintótica a la realidad, Karl Popper.

A partir de entonces³⁵ se profundiza en la construcción y significación de los discursos o relatos en los que se legitiman las creencias individuales y sociales, y la misma ciencia,³⁶ adquiriendo enorme importancia los juegos del lenguaje,³⁷ la Lingüística, la Semiótica y la Hermenéutica.

Finalmente, en el último tercio del siglo XX, el lenguaje informático transforma radicalmente y condiciona el discurso científico³⁸

El discurso de la ciencia es un discurso más, eso sí caracterizado por su exigencia y método,³⁹ pero legitimado, como todos, por estructuras sociales y poderes políticos y económicos que la subordinan al poder: la medida de su legitimidad social es su operatividad y eficacia. Una situación nueva en la ciencia que degenera en un uso o juego performativo del lenguaje de la mano del poder.⁴⁰

Lo que abre paso a la situación actual posmoderna.

[editar] La situación actual: ¿Conocimiento de la verdad o valor performativo del conocimiento?

La ciencia ofrece un conocimiento con un indudable valor de verdad objetiva, validez epistemológica, que no quiere decir absoluta; y es la expresión del conocimiento humano mejor fundada y justificada; pero la ciencia hoy día también es consciente del ámbito de conocimiento propio al que puede aspirar que no permite llegar a realizar el grado del "saber" perfecto y completo. Tal fue el intento fracasado del neopositivismo con su intento de "Enciclopedia Unificada de la Ciencia". Hoy predomina la posmodernidad.

El saber en general no se reduce a la ciencia, ni siquiera al conocimiento. El conocimiento sería el conjunto de los enunciados que denotan o describen objetos, con exclusión de todos los demás enunciados, y susceptibles de ser declarados verdaderos o falsos. La ciencia sería un subconjunto de conocimientos. También ella hecha de enunciados denotativos, impondría dos condiciones suplementarias para su aceptabilidad: que los objetos a los que se refieren sean accesibles de modo recurrente y, por tanto, en las condiciones de observación explícitas; que se puede decidir si cada uno de esos enunciados pertenece o no pertenece al lenguaje considerado como pertinente por los expertos

Lyotard. op. cit. pág.43-44

La ciencia actual justifica un conocimiento objetivo de la realidad; y dentro del límite de su ámbito del conocer, considera la evidencia de sus teorías como provisionales⁴¹ y siempre estarán referenciadas o condicionadas a un sistema incompleto.⁴² A veces se confunde esta limitación fundamental de la ciencia con la idea de que no existe verdad objetiva alguna. Para algunos todo es por igual "opinión" considerando cualquier opinión con el mismo grado de validez que cualquier otra opinión, al margen de los contextos en que tales opiniones encuentran su fundamento.

Diversos contextos requieren diversos criterios de certeza El ámbito de discusión sobre «reproducción» en un Congreso de biólogos y médicos requiere: una «formalización de lenguaje» y conocimientos; un nivel de «experto»; unos «criterios de verdad científica». Estos mismos requisitos son diferentes a un nivel de discusión sobre el mismo tema entre políticos que tienen que aprobar y regular ciertas prácticas sobre reproducción humana. Criterios completamente diferentes tienen su validez en la discusión sobre el mismo tema en el bar entre los amigos. Cada situación requiere unos niveles de «conocimiento» y «uso de un lenguaje» capaz de comunicarse y transmitir contenidos con un sentido crítico sobre los «enunciados verdaderos» que tengan el carácter de certeza adecuada en cada nivel. Los criterios y las prácticas de reproducción que pretendan imponer las tradiciones culturales o creencias religiosas interpretadas por los «sacerdotes» o los «magos» de la tribu en cuanto ejercicio de un poder social (entendido éste, en un caso así, al margen de la ley) no deben considerarse como conocimiento objetivo y fundamento de legítimas exigencias morales o sociales de tipo general, aunque tengan su función y eficacia dentro de su ámbito social determinado (y en el marco de respeto a la ley general).

La multitud de relatos o narraciones tradicionales y competencias lingüísticas según diversas legitimaciones no pueden ser consideradas en un plano de igualdad respecto a la opinión fundada y justificada, sin tener en cuenta el grado de conocimiento que dichos relatos implican. Es lo que se ha dado en llamar el multiculturalismo.⁴³

Cuando el grado de posesión de verdad de cualquier opinión se equipara a la validez epistemológica de la ciencia en realidad se legitiman las creencias inducidas por las tradiciones, los poderosos medios de comunicación social, la propaganda comercial o política. A veces estas opiniones se presentan como «estados de opinión apoyados o fundados en la propia ciencia». Un discurso performativo de los contenidos socialmente aceptados por la legitimación del discurso emanado del poder.Peligro que afecta incluso a la ciencia en cuanto controlada y dominada por los poderes políticos y económicos.⁴⁴

La complejidad de los sistemas y «programas de investigación científica»⁴⁵ así como su dependencia de los poderes económicos y políticos, hacen que la verdad científica pueda quedar oculta en multitud de formas y perspectivas culturales, siendo los conocimientos cuestiones de "expertos".⁴⁶

Hoy sabemos con certeza que en la polémica científica sobre el cambio climático, muchas investigaciones científicas nacen pagadas por «intereses económicos» que buscan la defensa de los mismos más que la verdad como tal. La financiación de la investigación científica acaba plegada a los intereses del poder económico o político. Es notable el hecho de que una fuente muy importante de la investigación científica nace en el ámbito de la defensa de intereses militares.

La posmodernidad se caracteriza a través de un «pensamiento débil»,⁴⁷ el «fin de la Historia» una vez realizado el «ideal neoliberal» que supone el fin de las utopías y las ideologías.⁴⁸ o un «choque de civilizaciones» en que Occidente y Oriente se enfrentan, una vez que ha caído el muro de Berlín.⁴⁹

De hecho la sociedad democrática favorece un ambiente de escepticismo generalizado y amplia tolerancia de opiniones; la libertad de expresión y la democracia genera también confusionismo por falta de fe, confianza y seguridad en el reconocimiento social.

Quizás por esto se está produciendo en los últimos años en determinadas sociedades y ámbitos culturales determinados una reacción en busca de certezas fundamentalistas con un grave peligro de intolerancia social hacia los no-creyentes o diferentes.⁵⁰

No obstante también es cierto que los conocimientos científicos avanzan imparables, al mismo tiempo que su transmisión encuentra medios de expresión en "redes" que, como Internet, hacen posible una transmisión del conocimiento en un ámbito de mayor libertad e independencia. Tal es el caso de Wikipedia.

[editar] Conclusión

El problema es poder discernir cuándo nos encontramos con las opiniones genuinas de la ciencia, lo que obliga al ciudadano a formarse unos criterios para entender el “juego científico”, o la formalidad del lenguaje adecuado al contenido que se trata. Por otro lado obliga a enriquecer, distinguir y ejercitar diversos criterios para establecer el nivel en que se trata un contenido cognoscitivo y el contexto en que se trata. Lo que hoy se estudia como lógica doxástica o ejercicio de virtudes epistémicas.⁵¹

Lo que, si bien supone depender en cierto modo siempre de los expertos, al menos será con un conjunto de criterios que nos garanticen un juicio crítico pertinente.

[editar] Véase también

• Evidencia
• Creencia
• Ideología

[editar] Notas y referencias

1. ↑ Aristóteles considera que el mito (o la ideología, la religión o las creencias sociales, incluso la ciencia en cuanto conciencia de su ignorancia, añadimos nosotros) como discurso explicativo social, produce y genera dudas, lo que causa admiración, sorpresa ante lo que "no se tiene idea", "no se encuentra explicación"; y esa falta de conocimiento inicia la crítica a los mitos y es el origen de la filosofía y de la ciencia; porque busca la verdad por sí misma en su validez, sin sentido de utilidad o cualquier otro condicionamiento. Aristóteles, Metafísica, 982 b,11-32.El primer paso para el inicio de la reflexión sobre el propio conocimiento y saber comienza por la afirmación de la propia ignorancia. Quien se lo sabe todo y tiene una teoría feroz, o creencia que lo explica todo corre el serio peligro de ser un ignorante
2. ↑ Aquí nos referimos evidentemente a la duda en cuanto a una afirmación de conocimiento; no se debe confundir con la duda en cuanto referida a la decisión como forma de actuar, es decir la indecisión. En este caso se trata de "no saber qué hacer" lo que, por otro lado, suele ir acompañado de la duda como conocimiento imperfecto
3. ↑ Puede haber evidencias parciales y concomitantes que justifican la afirmación como opinión
4. ↑ Tal como se expone en el artículo explicación; afirmadas como verdades en forma de ideología social pueden conducir al totalitarismo y fanatismo. Por otro lado al ser coherentes sus razonamientos formales es difícil combatir con otros razonamientos
5. ↑ Es improcedente, por ejemplo, pretender contraponer como verdades contradictorias y en el mismo plano la Teoría de la Evolución y la Creación del mundo por Dios, basándose en la Biblia.
6. ↑ Objeto que puede ser un ente material de naturaleza sensible (un perro, la mesa, un dolor etc.) o un ente imaginario de la imaginación (una alucinación) o un ente conceptual del entendimiento (el concepto de raíz cuadrada)
7. ↑ Lo que lleva asimismo a suponer, además del perfecto conocimiento, que el lenguaje se acomoda también adecuadamente al contenido del conocimiento y por tanto a su expresión en el lenguaje, y que ha de ser aceptada por cualquier ser dotado de razón. Aristóteles llama a esta cualidad del lenguaje "lenguaje apofántico" lenguaje "que manifiesta la verdad" que vendría a ser el ideal del lenguaje propio de la ciencia
8. ↑ que incluye la referencia a la memoria
9. ↑ El Platón interpretado clásicamente, es decir el Platón de La República; que no es el Platón crítico de sí mismo del Parménides, Teeteto o El sofista
10. ↑ Hoy diríamos percepciones
11. ↑ Véase forma (filosofía)
12. ↑ Por eso Platón pensó que las ideas eran la verdadera realidad; y Aristóteles tuvo que plantearse la Unidad del Entendimiento como algo propio de la Especie Humana, no de los individuos concretos que garantizara así que todos los hombres ante los mismos objetos tuvieran la misma intuición que diera lugar al mismo concepto. Aristóteles, De anima, III, 5. 430 y ss.
13. ↑ Aunque hoy día hablamos de proposiciones, se hace referencia al juicio porque es la forma en la que los clásicos y medievales afirmaban el conocimiento como predicado o atribución de un sujeto; la verdad se produce en la correspondencia o no correspondencia de dicho predicado o atribución con la realidad del sujeto, entendido como sustancia o esencia. El concepto actual de proposición sin embargo se considera como un todo, un “hecho que puede ser verdadero o falso”. El juicio se entiende hoy mejor como lo relativo a la creencia.
14. ↑ Véase trascendentales. Para la filosofía tradicional el ente es unum, verum et bonum (uno, verdadero y bueno)
15. ↑ Es especialmente famosa la argumentación de S. Agustín Contra Academicos contra el escepticismo: Si enim fallor sum, que se ha considerado tantas veces el antecedente del Cogito ergo sum de Descartes.
16. ↑ Lebacqz J. Certitude et volonté
17. ↑ Problema planteado por Averroes con su llamada teoría de la doble verdad, y que en la Edad Media tuvo mucha importancia en el estudio de las relaciones entre la Fe y la Razón (Santo Tomás); relaciones que fueron definitivamente puestas en cuestión en el Renacimiento y definitivamente separadas con la Ilustración
18. ↑ Discusión acerca de la realidad de los conceptos como universales con el nominalismo; pérdida del criterio de autoridad que tanto ha predominado en el seno del cristianismo; se subraya el valor del individuo y la libertad de pensamiento (crisis religiosas)
19. ↑ En la conciencia del yo que realiza la reflexión filosófica como consecuencia de la aplicación de un método de análisis que garantiza la certeza, según Descartes, la Duda métodica.
20. ↑ Una nueva versión del argumento ontológico de San Anselmo ya discutido en la E. Media, y que hace posible rechazar la hipótesis del "genio maligno" que Descartes llega a suponer como posibilidad de error en las verdades matemáticas en su Duda metódica.
21. ↑ La lógica aristotélica se reinterpreta y completa en la llamada lógica de Port Royal. Es el momento del nacimiento del "Método científico" que hace posible la Ciencia Moderna
22. ↑ Hume
23. ↑ Por intuición a priori de los sentidos externos en la experiencia de un espacio, y por intuición a priori de los sentidos externos e internos en la experiencia de un espacio-tiempo
24. ↑ por medio de los conceptos a priori del entendimiento, conforme a determinadas categorías
25. ↑ Ya en la antigüedad se dudaba de la objetividad del color y se intuía la confusa percepción del movimiento; Aristarco de Samos planteó el movimiento de la tierra alrededor del sol y S. Agustín consideraba la subjetividad del tiempo. Pero el copernicarnismo y Galileo mostraron claramente la relatividad de la percepción del movimiento según el punto de vista del espectador. Berkeley llegó a decir: Esse est percipi: El ser consiste en ser percibido. La descomposición de la luz blanca en los colores del arco iris demostrada por Newton son un primer anticipo. Descartes por eso fijó la atención de la objetividad de lo sensible en la "extensión" como garantía de "cuerpo material" en oposición al "pensamiento" o la conciencia que hace referencia al alma o espíritu. La Naturaleza, por eso para él era "mecánica".
26. ↑ El alma, el mundo, Dios. La moral, la religión, el arte están más allá de la experiencia física, son Ideas o Ideales regulativas de la Razón pero no objetos de conocimiento
27. ↑ Lo real queda fuera del ámbito del conocimiento de la ciencia, aunque, como dice Kant, puede ser pensado; lo real aparece como un ámbito problemático de conocimiento que surge de la tendencia de la razón en la búsqueda de los principios absolutos propios de la Metafísica: Las tres Ideas de la Razón: Mundo, Alma, Dios; por la tendencia a encontrar los principios racionales de la acción, genera la ética y postula la existencia de Dios y la inmortalidad del alma; y finalmente los principios reflexionantes del arte y la religión y la finalidad de sentido de la existencia
28. ↑ ”En principio era la Acción” escribió Goethe, remedando el texto de San Juan: “En principio era el Logos”. San Juan 1,1
29. ↑ El lema de Kant: Sapere aude, atrévete a pensar; y los movimientos filosóficos (Liberalismo, Socialismo, Marxismo, etc) que engloban la ética, la política y el sentido de la Historia da lugar a organizaciones de movimientos sociales y revolucionarios tras un ideal de Progreso característico de la época Moderna, que logrará la emancipación de la Humanidad de los falsos mitos y creencias falsas y liberando al hombre de las cadenas y poderes opresores, haciendo real el Ideal de la Razón
30. ↑ El terrorismo de los laboratorios, que dirá Ortega. Lecciones de Metafísica
31. ↑ Son especialmente relevantes las diversas clases de socialismos, Hegelianismo, Marxismos, Liberalismos, donde lo filosófico y social-político-económico se mezclan de forma esencial e indistinguible.
32. ↑ La aparición de la Sociología como ciencia vino de la mano de esta inspiración filosófico-científica, (Comte)
33. ↑
    Pero con el término saber no se comprende solamente, ni mucho menos, un conjunto de enunciados denotativos, se mezclan en él las ideas de saber-hacer, de saber-vivir, de saber-oir, etc. Se trata entonces de unas competencias que exceden la determinación y la aplicación del único criterio de verdad, y que comprenden a los criterios de eficiencia (cualificación técnica), de justicia y/o de dicha (sabiduría ética), de belleza sonora, cromática (sensibilidad auditiva, visual) etc.
    

    Lyotard. opc. cit. pág. 44
34. ↑ Kuhn y la sociología de la ciencia y el concepto de paradigma rompen la idea de una legitimidad solamente experimental. Feyerabend rompe asimismo con la legitimación en base a un método científico
35. ↑ 2º Wittgenstein
36. ↑ El saber científico es una clase de discurso. Pues se puede decir que desde hace cuarenta años las ciencias y las técnicas llamadas de punta se apoyan en el lenguaje. Lyotard. op. cit. pág. 14
37. ↑
    Tres observaciones deben hacerse a propósito de los juegos de lenguaje. La primera es que sus reglas no tienen su legitimación en ellas mismas, sino que forman parte de un contrato explícito o no entre los jugadores (lo que no quuiere decir que éstos las inventen), La segunda es que a falta de reglas no hay juego, que una modificación incluso mínima de una regla modifica la naturaleza del juego, y que una "jugada" o un enunciado que no satisfaga las reglas no pertenece al juego defiido por éstas. La tercera observación acaba de ser sugerida: todo enunciado debe ser considerado como una "jugada" hecha en un juego
    

    Lyotard. op. cir. pág. 27
38. ↑ En esta transformación general, la naturaleza del saber no queda intacta. No puede pasar por los nuevos canales, y convertirse en operativa, a no ser que el conocimiento pueda ser traducido en cantidades de información. (La unidad de información es el bit, añade el texto en nota a pie de página). Lyotard, op. cit. pág.15
39. ↑ Programas de investigación científica. Lakatos, que requieren grandes recursos técnicos y económicos
40. ↑
    Los decididores intentan, sin embargo, adecuar esas nubes de sociabilidad a matrices de imput/output, según una lógica que implica la conmensurabilidad de los elementos y la determinabilidad del todo. Nuestra vida se encuentra volcada por ello hacia el incremento del poder. Su legitimación, tanto en materia de justicia social como de verdad científica, sería optimizar las actuaciones del sistema, la eficacia. La aplicación de ese criterio a todos nuestros juegos no se produce sin cierto terror, blando o duro: Sed operativos, es decir, conmensurables, o desapareced.
    

    Lyotard. opc. cit. pág. 10
41. ↑ Popper
42. ↑ Teorema de Gödel
43. ↑ «Cuénteme un cuento / 1, 2, y 3, de José Vidal-Beneyto en El País « Reggio’s Weblog».
44. ↑ Lyotard La condición posmoderna
45. ↑ Lakatos
46. ↑ http://portal.unesco.org/shs/en/files/3803/10753801531abstracts168spa.pdf/abstracts168spa.pdf
47. ↑ Gianni Vattimo
48. ↑ Francis Fukuyama
49. ↑ Samuel Phillips Huntington
50. ↑ Véase http://reggio.wordpress.com/2008/03/01/los-think-tanks-miseria-de-ideas-2-de-jose-vidal-beneyto-en-el-pais/
51. ↑ Cfr. Quesada, D. op.cit. pág 63.

[editar] Véase también

• Afirmación
• Evidencia
• Duda
• Ignorancia
• Conocimiento
• Verdad

[editar] Bibliografía

• Ferrater Mora, José (1984). Diccionario de Filosofía (4 tomos). Barcelona: Alianza Diccionarios. ISBN 84-206-5299-7. 
• Lebacqz, J. (1962). Certitude et volonté. Desclée de Brouwer. 
• Dewey, John (1952). La busca de la certeza: un estudio de la relación entre el conocimiento y la acción. Mexico: Fondo de Cultura Económica.
• Wittgenstein, Ludwig (1972). Sobre la certeza. Caracas: Tiempo Nuevo.
• Rubert de Ventós, X. (1982). De la modernidad. Barcelona: Ediciones Península. ISBN 84-297-1669-6.
• Lyotard, J. F. (1984). La condición postmoderna. Madrid: Ediciones Cáteddra. ISBN 84-376-0466-4.
• Horkheimer, M. (1966). La función de las ideologías. Madrid: Taurus.
• Quesada, D. (1998). Saber, oppinión y ciencia: Una introducción a la teoría del conocimiento clásica y contemporánea. Barcelona: Ariel. ISBN 84-344-8746-2.
• Brenifier, O. (2006). La opinión, el conocimiento y la verdad. Madrid: Ediciones Laberinto.
• Habermas, Jürgen (1990). «El discurso filósofico de la modernidad». El pensamiento postmetafísico (Madrid: Taurus). ISBN 84-306-1300-5.

Categorías: Terminología filosófica | Epistemología

FILOSOFÍA23: INCERTIDUMBRE (INSEGURIDAD, DUDA, PERPLEJIDAD). La certeza es la plena posesión de la verdad correspondiente al conocimiento perfecto. La conciencia de ella permite la afirmación, sin sombra de duda, con confianza plena en que dicho conocimiento es verdadero y válido. Basada en la evidencia (filosofía) supone un conocimiento comunicable y reconocible por cualquier otro entendimiento racional.

Incertidumbre

INCERTIDUMBRE: FALTA DE CERTEZA;

certeza.

(De cierto).

1. f. Conocimiento seguro y claro de algo.

2. f. Firme adhesión de la mente a algo conocible, sin temor de errar.

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Incertidumbre puede referirse a:

• Lo contrario de la certidumbre o certeza.
• La duda o la indecisión.
• El azar, la contingencia, la expectativa, la ausencia de necesidad entendida como determinación.

Véanse también: indiferencia, indecidibilidad, determinismo, caos, modelo determinístico, modelo probabilístico, estocástico, cierto y falso

• El principio de incertidumbre o relación de indeterminación de Heisenberg, en física.
• La incertidumbre (metrología), un concepto metrológico del mismo ámbito, pero diferente a los de tolerancia y precisión.¹

• incertidumbre de medida, incertidumbre típica, incertidumbre expandida, incertidumbre de calibración -calibración-, incertidumbre máxima, incertidumbre de uso, etc.²

• La propagación de incertidumbre, en estadística, es el efecto de variables de incertidumbre (o errores) en la incertidumbre de una función matemática basada en ellos.
• La desviación típica puede ser interpretada como una medida de incertidumbre en términos estadísticos.
• Pronóstico (Estadística) es el proceso de estimación en situaciones de incertidumbre.
• Las cifras significativas (ó dígitos significativos) representan el uso de una escala de incertidumbre en determinadas exactitudes.
• Fear, uncertainty and doubt (temor, incertidumbre y duda, en idioma inglés), una estrategia comercial.
• Como concepto económico, véase Escuela postkeynesiana# La incertidumbre.
• Como concepto de la teoría de la decisión, véase Teoría de la decisión# Elección bajo incertidumbre.
• En el ejercicio de la Medicina: Incertidumbre médica.

[editar] Otros usos

• Principio de incertidumbre (álbum), de Ismael Serrano

[editar] Notas

1. ↑ Incertidumbre, Tolerancia y Precisión
2. ↑ Sensibilidad Incertidumbre

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CIENCIA8: PROBABILIDAD. La probabilidad mide la frecuencia con la que se obtiene un resultado (o conjunto de resultados) al llevar a cabo un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables. La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como la estadística, la física, la matemática, la ciencia y la filosofía para sacar conclusiones sobre la probabilidad de sucesos potenciales y la mecánica subyacente de sistemas complejos.

Probabilidad

La probabilidad mide la frecuencia con la que se obtiene un resultado (o conjunto de resultados) al llevar a cabo un experimento aleatorio, del que se conocen todos los resultados posibles, bajo condiciones suficientemente estables. La teoría de la probabilidad se usa extensamente en áreas como la estadística, la física, la matemática, la ciencia y la filosofía para sacar conclusiones sobre la probabilidad de sucesos potenciales y la mecánica subyacente de sistemas complejos.

Contenido [ocultar] 1 Historia 2 Teoría 2.1 Regla de la adición 2.2 Regla de la multiplicación 2.3 Distribución binomial 3 Aplicaciones 3.1 Investigación biomédica 4 Véase también 5 Referencias 6 Enlaces externos

[editar] Historia

Véase también: Estadística

El diccionario de la Real Academia Española define «azar» como una casualidad, un caso fortuito, y afirma que la expresión «al azar» significa «sin orden».¹ La idea de Probabilidad está íntimamente ligada a la idea de azar y nos ayuda a comprender nuestras posibilidades de ganar un juego de azar o analizar las encuestas. Pierre-Simon Laplace afirmó: "Es notable que una ciencia que comenzó con consideraciones sobre juegos de azar haya llegado a el objeto más importante del conocimiento humano". Comprender y estudiar el azar es indispensable, porque la probabilidad es un soporte necesario para tomar decisiones en cualquier ámbito.²

Según Amanda Dure, "Antes de la mitad del siglo XVII, término 'probable' (en latín probable) significaba aprobable, y se aplicaba en ese sentido, unívocamente, a la opinión y a la acción. Una acción u opinión probable era una que las personas sensatas emprenderían o mantendrían, en las circunstancias."³

Aparte de algunas consideraciones elementales hechas por Girolamo Cardano en el siglo XVI, la doctrina de las probabilidades data de la correspondencia de Pierre de Fermat y Blaise Pascal (1654). Christiaan Huygens (1657) le dio el tratamiento científico conocido más temprano al concepto. Ars Conjectandi (póstumo, 1713) de Jakob Bernoulli y Doctrine of Chances (1718) de Abraham de Moivre trataron el tema como una rama de las matemáticas. Véase El surgimiento de la probabilidad (The Emergence of Probability) de Ian Hacking para una historia de los inicios del desarrollo del propio concepto de probabilidad matemática.

La teoría de errores puede trazarse atrás en el tiempo hasta Opera Miscellanea (póstumo, 1722) de Roger Cotes, pero una memoria preparada por Thomas Simpson en 1755 (impresa en 1756) aplicó por primera vez la teoría para la discusión de errores de observación. La reimpresión (1757) de esta memoria expone los axiomas de que los errores positivos y negativos son igualmente probables, y que hay ciertos límites asignables dentro de los cuales se supone que caen todos los errores; se discuten los errores continuos y se da una curva de la probabilidad.

Pierre-Simon Laplace (1774) hizo el primer intento para deducir una regla para la combinación de observaciones a partir de los principios de la teoría de las probabilidades. Representó la ley de la probabilidad de error con una curva y = φ(x), siendo x cualquier error e y y su probabilidad, y expuso tres propiedades de esta curva:

1. es simétrica al eje y;
2. el eje x es una asíntota, siendo la probabilidad del error igual a 0;
3. la superficie cerrada es 1, haciendo cierta la existencia de un error.

Dedujo una fórmula para la media de tres observaciones. También obtuvo (1781) una fórmula para la ley de facilidad de error (un término debido a Lagrange, 1774), pero una que llevaba a ecuaciones inmanejables. Daniel Bernoulli (1778) introdujo el principio del máximo producto de las probabilidades de un sistema de errores concurrentes.

El método de mínimos cuadrados se debe a Adrien-Marie Legendre (1805), que lo introdujo en su Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes (Nuevos métodos para la determinación de las órbitas de los cometas). Ignorando la contribución de Legendre, un escritor irlandés estadounidense, Robert Adrain, editor de "The Analyst" (1808), dedujo por primera vez la ley de facilidad de error,

siendo c y h constantes que dependen de la precisión de la observación. Expuso dos demostraciones, siendo la segunda esencialmente la misma de John Herschel (1850). Gauss expuso la primera demostración que parece que se conoció en Europa (la tercera después de la de Adrain) en 1809. Demostraciones adicionales se expusieron por Laplace (1810, 1812), Gauss (1823), James Ivory (1825, 1826), Hagen (1837), Friedrich Bessel (1838), W. F. Donkin (1844, 1856) y Morgan Crofton (1870). Otros personajes que contribuyeron fueron Ellis (1844), De Morgan (1864), Glaisher (1872) y Giovanni Schiaparelli (1875). La fórmula de Peters (1856) para r, el error probable de una única observación, es bien conocida.

En el siglo XIX, los autores de la teoría general incluían a Laplace, Sylvestre Lacroix (1816), Littrow (1833), Adolphe Quetelet (1853), Richard Dedekind (1860), Helmert (1872), Hermann Laurent (1873), Liagre, Didion, y Karl Pearson. Augustus De Morgan y George Boole mejoraron la exposición de la teoría.

En 1930 Andréi Kolmogorov desarrolló la base axiomática de la probabilidad utilizando teoría de la medida.

En la parte geométrica (véase geometría integral) los colaboradores de The Educational Times fueron influyentes (Miller, Crofton, McColl, Wolstenholme, Watson y Artemas Martin).

[editar] Teoría

Artículo principal: Teoría de la probabilidad

La probabilidad constituye un importante parámetro en la determinación de las diversas casualidades obtenidas tras una serie de eventos esperados dentro de un rango estadístico.

Existen diversas formas como método abstracto, como la teoría Dempster-Shafer y la teoría de la relatividad numérica,esta última con un alto grado de aceptación si se toma en cuenta que disminuye considerablemente las posibilidades hasta un nivel mínimo ya que somete a todas las antiguas reglas a una simple ley de relatividad.^{[cita requerida]}

La probabilidad de un evento se denota con la letra p y se expresa en términos de una fracción y no en porcentajes, por lo que el valor de p cae entre 0 y 1. Por otra parte, la probabilidad de que un evento "no ocurra" equivale a 1 menos el valor de p y se denota con la letra q:

Los tres métodos para calcular las probabilidades son la regla de la adición, la regla de la multiplicación y la distribución binomial.

[editar] Regla de la adición

La regla de la adición o regla de la suma establece que la probabilidad de ocurrencia de cualquier evento en particular es igual a la suma de las probabilidades individuales, si es que los eventos son mutuamente excluyentes, es decir, que dos no pueden ocurrir al mismo tiempo.

P(A o B) = P(A) U P(B) = P(A) + P(B) si A y B son mutuamente excluyente. P(A o B) = P(A) + P(B) − P(A y B) si A y B son no excluyentes. Siendo: P(A) = probabilidad de ocurrencia del evento A. P(B) = probabilidad de ocurrencia del evento B. P(A y B) = probabilidad de ocurrencia simultanea de los eventos A y B.

[editar] Regla de la multiplicación

La regla de la multiplicación establece que la probabilidad de ocurrencia de dos o más eventos estadisticamente independientes es igual al producto de sus probabilidades individuales.

P(A y B) = P(A B) = P(A)P(B) si A y B son independientes P(A y B) = P(A B) = P(A)P(B|A) si A y B son dependientes P(A y B) = P(A B) = P(B)P(A|B) si A y B son dependientes

[editar] Distribución binomial

La probabilidad de ocurrencia de una combinación específica de eventos independientes y mutuamente excluyentes se determina con la distribución binomial, que es aquella donde hay solo dos posibilidades, tales como masculino/femenino o si/no.

1. − Hay dos resultados posibles mutuamente excluyentes en cada ensayo u observación. 2. − La serie de ensayos u observaciones constituyen eventos independientes. 3. − La probabilidad de éxito permanece constantede ensayo a ensayo, es decir el proceso es estacionario.

Para aplicar esta distribución al calculo de la probabilidad de obtener un numero dado de éxitos en una serie de experimentos en un proceso de Bermnoulli, se requieren tres valores: el numero designado de éxitos (m), el numero de ensayos y observaciones (n); y la probabilidad de éxito en cada ensayo (p). Entonces la probabilidad de que ocurran m éxitos en un experimento de n ensayos es: P (x = m) = nCm Pm(1−P)n−m Siendo nCm el numero total de combinaciones posibles de m elementos en un con junto de n elementos. En otras palabras P(x = m) = m!/{m!(n−m)!}pm(1−p)n−m

Ejemplo. La probabilidad de que un alumno apruebe la asignatura Calculo de Probabilidades es de 0,15. Si en un semestre intensivo se inscriben 15 alumnos ¿Cuál es la probabilidad de que aprueben 10 de ellos? P(x = 10) = 15C10(0,15)10(0,85)5 = 10!/{10!(15−10)!}(0,15)10(0,85)5 = 7,68 * 10−6 Generalmente existe un interés en la probabilidad acumulada de "m o más " éxitos o "m o menos" éxitos en n ensayos. En tal caso debemos tomar en cuenta que: P(x < m) = P(x = 1) + P(x = 2) + P(x = 3) +....+ P(x =m− 1) P(x > m) = P(x =m+ 1) + P(x =m+ 2) + P(x = m+3) +....+ P(x =n) P(x < m) = P(x = 1) + P(x = 2) + P(x = 3) +....+ P(x =m) P(x > m) = P(x = m) + P(x =m+1) + P(x =m+2) +....+ P(x =n)

Supongamos que del ejemplo anterior se desea saber la probabilidad de que aprueben: a.− al menos 5 b.− mas de 12 a.− la probabilidad de que aprueben al menos 5 es P(x < 5) es decir que P(x < 5) = P(x = 1)+P(x = 2)+P(x = 3)+P(x = 4)+P(x = 5) P(x < 5) = 0,2312 + 0,2856 + 0,2184 + 0,1156 + 0,045 = 0,8958 b.− la probabilidad de que aprueben mas de 12 es P(x > 12) es decir que P(x > 12) = P(x = 13)+P(x = 14)+P(x = 15) P(x > 12) = 1,47 *10−9 +3,722 *10−11 +4,38 *10−13 = 1,507 *10−9 La esperanza matemática en una distribución binomial puede expresarse como E(x) = ðnp Y la varianza del numero esperado de éxitos se puede calcular directamente: Var(x) = np(1−p)

[editar] Aplicaciones

Dos aplicaciones principales de la teoría de la probabilidad en el día a día son en el análisis de riesgo y en el comercio de los mercados de materias primas. Los gobiernos normalmente aplican métodos probabilísticos en regulación ambiental donde se les llama "análisis de vías de dispersión", y a menudo miden el bienestar usando métodos que son estocásticos por naturaleza, y escogen qué proyectos emprender basándose en análisis estadísticos de su probable efecto en la población como un conjunto. No es correcto decir que la estadística está incluida en el propio modelado, ya que típicamente los análisis de riesgo son para una única vez y por lo tanto requieren más modelos de probabilidad fundamentales, por ej. "la probabilidad de otro 11-S". Una ley de números pequeños tiende a aplicarse a todas aquellas elecciones y percepciones del efecto de estas elecciones, lo que hace de las medidas probabilísticas un tema político.

Un buen ejemplo es el efecto de la probabilidad percibida de cualquier conflicto generalizado sobre los precios del petróleo en Oriente Medio - que producen un efecto dominó en la economía en conjunto. Un cálculo por un mercado de materias primas en que la guerra es más probable en contra de menos probable probablemente envía los precios hacia arriba o hacia abajo e indica a otros comerciantes esa opinión. Por consiguiente, las probabilidades no se calculan independientemente y tampoco son necesariamente muy racionales. La teoría de las finanzas conductuales surgió para describir el efecto de este pensamiento de grupo en el precio, en la política, y en la paz y en los conflictos.

Se puede decir razonablemente que el descubrimiento de métodos rigurosos para calcular y combinar los cálculos de probabilidad ha tenido un profundo efecto en la sociedad moderna. Por consiguiente, puede ser de alguna importancia para la mayoría de los ciudadanos entender cómo se calculan los pronósticos y las probabilidades, y cómo contribuyen a la reputación y a las decisiones, especialmente en una democracia.

Otra aplicación significativa de la teoría de la probabilidad en el día a día es en la fiabilidad. Muchos bienes de consumo, como los automóviles y la electrónica de consumo, utilizan la teoría de la fiabilidad en el diseño del producto para reducir la probabilidad de avería. La probabilidad de avería también está estrechamente relacionada con la garantía del producto.

Se puede decir que no existe una cosa llamada probabilidad. También se puede decir que la probabilidad es la medida de nuestro grado de incertidumbre, o esto es, el grado de nuestra ignorancia dada una situación. Por consiguiente, puede haber una probabilidad de 1 entre 52 de que la primera carta en un baraja sea la J de diamantes. Sin embargo, si uno mira la primera carta y la reemplaza, entonces la probabilidad es o bien 100% ó 0%, y la elección correcta puede ser hecha con precisión por el que ve la carta. La física moderna proporciona ejemplos importantes de situaciones determinísticas donde sólo la descripción probabilística es factible debido a información incompleta y la complejidad de un sistema así como ejemplos de fenómenos realmente aleatorios.

En un universo determinista, basado en los conceptos newtonianos, no hay probabilidad si se conocen todas las condiciones. En el caso de una ruleta, si la fuerza de la mano y el periodo de esta fuerza es conocido, entonces el número donde la bola parará será seguro. Naturalmente, esto también supone el conocimiento de la inercia y la fricción de la ruleta, el peso, lisura y redondez de la bola, las variaciones en la velocidad de la mano durante el movimiento y así sucesivamente. Una descripción probabilística puede entonces ser más práctica que la mecánica newtoniana para analizar el modelo de las salidas de lanzamientos repetidos de la ruleta. Los físicos se encuentran con la misma situación en la teoría cinética de los gases, donde el sistema determinístico en principio, es tan complejo (con el número de moléculas típicamente del orden de magnitud de la constante de Avogadro ) que sólo la descripción estadística de sus propiedades es viable.

La mecánica cuántica, debido al principio de indeterminación de Heisenberg, sólo puede ser descrita actualmente a través de distribuciones de probabilidad, lo que le da una gran importancia a las descripciones probabilísticas. Algunos científicos hablan de la expulsión del paraíso.^{[cita requerida]} Otros no se conforman con la pérdida del determinismo. Albert Einstein comentó estupendamente en una carta a Max Born: Jedenfalls bin ich überzeugt, daß der Alte nicht würfelt. (Estoy convencido de que Dios no tira el dado). No obstante hoy en día no existe un medio mejor para describir la física cuántica si no es a través de la teoría de la probabilidad. Mucha gente hoy en día confunde el hecho de que la mecánica cuántica se describe a través de distribuciones de probabilidad con la suposición de que es por ello un proceso aleatorio, cuando la mecánica cuántica es probabilística no por el hecho de que siga procesos aleatorios sino por el hecho de no poder determinar con precisión sus parámetros fundamentales, lo que imposibilita la creación de un sistema de ecuaciones determinista.

[editar] Investigación biomédica

Véase también: Muestreo en estadística

La mayoría de las investigaciones biomédicas utilizan muestras de probabilidad, es decir, aquellas que el investigador pueda especificar la probabilidad de cualquier elemento en la población que investiga. Las muestras de probabilidad permiten usar estadísticas inferenciales, aquellas que permiten hacer inferencias a partir de datos. Por otra parte, las muestras no probabilísticas solo permiten usarse estadísticas descriptivas, aquellas que solo permiten describir, organizar y resumir datos. Se utilizan cuatro tipos de muestras probabilísticas: muestras aleatorias simples, muestras aleatorias estratificadas, muestra por conglomerados y muestras sistemáticas.

[editar] Véase también

• Teoría de la decisión
• Teoría de juegos
• Teoría de la información
• Teoría de la medida
• Variable aleatoria
• Estadística
• Proceso estocástico
• Equiprobabilidad

[editar] Referencias

1. ↑ «azar», Diccionario de la lengua española (vigésima segunda edición), Real Academia Española, 2001
2. ↑ «Historia de la Probabilidad». estadisticaparatodos.es.
3. ↑ Jeffrey, R.C., Probability and the Art of Judgment, Cambridge University Press. (1992). pp. 54-55. ISBN 0-521-39459-7

[editar] Enlaces externos

• Wikilibros alberga un libro o manual sobre Probabilidades.
• Edwin Thompson Jaynes. Probability Theory: The Logic of Science. Preprint: Washington University, (1996). — HTML y PDF (en inglés)

Categorías: Matemáticas aplicadas | Teoría de la decisión | Teoría de probabilidades

CIENCIA7: AZAR. Caos determinista se refiere a fenómenos que permiten cierta predictibilidad a nivel global, pero que analizados a pequeña escala son impredecibles. Se trabaja con descripciones estadísticas de conjuntos de grandes cantidades de elementos, cada uno de ellos impredecible de manera individual pero no así globalmente. En física estadística, por ejemplo, este concepto se puede encontrar en la interpretación estadística de Boltzmann de la segunda ley de la termodinámica.

Azar

Para otros usos de este término, véase Azar (desambiguación).

El azar es una causalidad presente en diversos fenómenos que se caracterizan por causas complejas y no lineales. Dependiendo del ámbito al que se aplique, se pueden distinguir cuatro tipos de azar:

• Azar en matemáticas. En matemáticas, puede existir series numéricas con la propiedad de no poder ser obtenidas mediante un algoritmo más corto que la serie misma. Es lo que se conoce como aleatoriedad. La rama de las matemáticas que estudia este tipo de objetos es la teoría de la probabilidad. Cuando esta teoría se aplica a fenómenos reales se prefiere hablar de estadística.
• Azar en la fisica. Los sistemas de la física pueden incluir procesos deterministas y también indeterministas, es decir azarosos. En los sistemas indeterministas no se puede determinar de antemano cuál será el suceso siguiente, como sucede en la desintegración de un núcleo atómico. Esta dinámica, azarosa, es intrínseca a los procesos que estudia la mecánica cuántica), es decir aquellos subatomicos. Dentro de los procesos deterministas, también se da el azar en la dinámica de sistemas complejos impredecibles, también conocidos como sistemas caóticos.
• Azar en biologia. Las mutaciones genéticas son generadas por el azar. Las mutaciones se conservan en el acervo genético, aumentando así las oportunidades de supervivencia y reproducción que los genes mutados confieren a los individuos que los poseen. Normalmente las características de un organismo se deben a la genética y al entorno, pero también las recombinaciones genéticas son obra del azar.
• Azar como encuentro accidental. ^{[cita requerida]} Esta situación se considera azar porque los procesos que coinciden son independientes, no hay relación causal entre ellos, aunque cada uno tenga una causa que actúe de modo necesario. Así, un tiesto cae por una causa necesaria: la gravedad; pero es azaroso que en su trayectoria coincida con un viandante.

Contenido [ocultar] 1 Azar y filosofía 2 Azar frente a no predictibilidad 3 Azar y ciencia natural 4 Azar y matemáticas 5 Azar en comunicaciones 6 Referencias 7 Véase también 8 Enlaces externos

[editar] Azar y filosofía

El azar ontológico es el que forma parte del ser. Aunque se encuentren leyes deterministas en determinados ámbitos, habrá procesos que son irreductiblemente espontáneos y aleatorios, independientemente del avance del conocimiento.¹

El azar epistemológico es aquel que se encuentra en el conocimiento bien sea por ignorancia, por incapacidad para tratar sistemas complejos en un mundo determinista o bien porque exista un auténtico azar ontológico. ^{[cita requerida]}

El determinismo, en cambio, afirma que no existe el azar ontológico. Los procesos considerados aleatorios serían en realidad eventos en los que se ha desatendido a las particularidades (o es excesivamente trabajoso o complejo estudiarlas).

El conocimiento científico parte del supuesto de la existencia de unas leyes de la naturaleza que determinan el acontecer del mundo, y que es posible conocerlas. Poder determinar el grado de determinismo que dichas leyes implican y el ámbito de su aplicación es esencial para la valoración del conocimiento científico.

La creencia en un determinismo total como ciencia del conocimiento adecuado de la realidad y su carácter predictivo es problemático para la existencia de libre albedrío. Así se ha considerado en algunos momentos.

La ciencia actuaria, en la consideración del estudio de sistemas complejos y sistemas abiertos matiza la consideración del determinismo de las leyes de la naturaleza.²

Aunque se admita la existencia del azar, no se sigue necesariamente la realidad del libre albedrío; no se es libre por tomar una decisión aleatoria sino por tomar una decisión autónoma y según la voluntad.

[editar] Azar frente a no predictibilidad

Caos determinista se refiere a fenómenos que permiten cierta predictibilidad a nivel global, pero que analizados a pequeña escala son impredecibles. Se trabaja con descripciones estadísticas de conjuntos de grandes cantidades de elementos, cada uno de ellos impredecible de manera individual pero no así globalmente. En física estadística, por ejemplo, este concepto se puede encontrar en la interpretación estadística de Boltzmann de la segunda ley de la termodinámica.

Los sistemas turbulentos son aquellos cuya evolución no es predecible a corto plazo debido a que variaciones infinitesimales en las condiciones provocan cambios exponenciales.

Aleatoriedad y no predictibilidad en estos casos no son equivalentes. Éstos son un ejemplo claro de complejidad.

[editar] Azar y ciencia natural

Desde que Isaac Newton presentó su nueva forma de hacer ciencia, ésta fue asociada al determinismo. Como para el determinismo el azar sólo puede ser epistemológico, considera preferibles las teorías científicas de las que se desprenden leyes en las que no tiene cabida el azar. Bajo el punto de vista del cientificismo clásico, un evento era aparentemente aleatorio cuando no podía establecerse o controlarse su causa. Se podía asimilar a la ignorancia.

Con el desarrollo de las nuevas teorías científicas sobre sistemas caóticos o turbulentos, y cuánticos, muchos científicos reconsideraron la validez del azar en la física. Según la llamada interpretación de Copenhague de la mecánica cuántica, en un experimento controlado en hasta sus más mínimos detalles, siempre hay un grado de aleatoriedad en el resultado. Muchos procesos físicos de carácter cuántico podrían ser irreductiblemente aleatorios. Las leyes de la desintegración atómica pueden predecir el número de núcleos de un cuerpo radiactivo que se desintegrará en un periodo dado de tiempo, pero no cuándo lo hará un núcleo concreto. Sin embargo, han surgido diferentes objeciones a esta interpretación, como la Teoría de las variables ocultas, que sostiene que el resultado del experimento viene determinado por un cierto número de características aún desconocidas. Otra interpretación es la de los Universos paralelos, propuesta por Hugh Everett, según la cual todos los posibles resultados se dan, en todo un conjunto de universos. Aún no se ha podido diseñar un experimento que contraste o descarte alguna de las interpretaciones, por lo que la controversia permanece vigente.

[editar] Azar y matemáticas

El cálculo de probabilidades nos da las leyes de un sistema que se puede clasificar como aleatorio, por lo que el cálculo en sí mismo es determinista, aunque de forma diferente al determinismo fisicoclásico. Mientras que éste se refiere al determinismo de objetos individuales, las probabilidades se refieren al determinismo de conjuntos.

[editar] Azar en comunicaciones

Una comunicación correcta depende, entre otras cosas, de la minimización del efecto deletéro del ruido. Éste impone límites a la eficiencia de la comunicación. El estudio de dichos límites condujo a Claude Shannon al desarrollo de la teoría de la información, a efectuar aportaciones fundamentales a la teoría de la comunicación y a establecer las bases teóricas de la criptografía.

El acceso a una fuente de aleatoriedad de alta calidad es crítica en criptografía. La elección de una clave muy ligeramente no aleatoria puede resultar en el desciframiento de las comunicaciones.

 

[editar] Referencias

1. ↑ C.Tamagnone, De la nada al volverse de la pluralidad (El pluralismo ontofisico entre la energía, la información, la complexidad, el caso y la necessidad.), Florentia, Clinamen 2009, pp.426-427
2. ↑ http://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=i4fSedNiNnEC&oi=fnd&pg=PA15&dq=Orden+y+caos&ots=ImtNfooP3K&sig=rDZksuHbZh4UvykyPKlonbDyjVM#v=onepage&q&f=false

[editar] Véase también

• Indeterminismo
• Caos
• Número aleatorio
• Variable aleatoria
• Randomización
• Proceso estocástico
• Determinismo científico
• Sincronicidad

[editar] Enlaces externos

• Wikiquote alberga frases célebres de o sobre Azar.

• El azar en la ciencia (formato PDF)
• Notas sobre el Azar - Microsiervos

Categoría: Terminología filosófica

CIENCIA7: ¿DETERMINISMO O INDETERMINISMO? PREDICTIBILIDAD. UNA de las más grandes metas de la ciencia es ser capaz de predecir fenómenos. Veamos con un poco de detalle lo que esto significa.

X. ¿DETERMINISMO O INDETERMINISMO?

PREDICTIBILIDAD

UNA de las más grandes metas de la ciencia es ser capaz de predecir fenómenos. Veamos con un poco de detalle lo que esto significa.

Después de investigar a fondo un fenómeno específico, se han podido establecer los mecanismos que rigen este fenómeno. Por ejemplo, el caso del movimiento de los planetas alrededor del Sol fue estudiado por Newton, quien demostró que, si hay una fuerza entre cuerpos que tienen masa, dada por la ley de la gravitación universal que propuso, entonces, de acuerdo con sus leyes de movimiento los planetas deberían girar alrededor del Sol en elipses. Newton estableció ciertas ecuaciones matemáticas que describen el fenómeno y, a partir de la solución de sus ecuaciones, encontró las elipses. Es decir, Newton pudo hacer una predicción. Esta forma de proceder se llama en física construir un modelo. De alguna forma este modelo refleja matemáticamente las características físicas del sistema: en este caso, de la relación entre los planetas y el Sol.

Pero esto no es todo. Por medio de sus resultados Newton pudo considerar lo siguiente: si se llega a saber dónde se encuentra un planeta en determinado momento, se podrá saber dónde estará en cualquier otro instante de tiempo. Es decir, si se conocen las condiciones iniciales del planeta se puede determinar su trayectoria en el futuro. Aplicadas estas ideas al movimiento del cometa Halley, este científico inglés predijo en el siglo XVIII, que el cometa debería regresar cada 76 años, hecho que en efecto ha ocurrido; las dos últimas apariciones fueron en 1910 y en 1986.

Sin embargo, para poder especificar las condiciones iniciales es necesario medirlas con algún aparato. Como resultado de la medición de cualquier cantidad se obtiene un número. Pero este número contiene incertidumbres, ya que en el proceso de medición en que lo obtenemos hay factores que, en general, no se pueden controlar. Por ejemplo, si se mide el peso de un cuerpo con una balanza, pueden ocurrir errores en la lectura de la aguja, debido a alguna vibración que produzca el paso de un vehículo, o a causa de alguna corriente de aire, etc. Es decir, siempre que se mide algo hay errores. Por tanto, como resultado de una medición se debe dar el número obtenido así como los límites de los errores que se puedan cometer.

Así, por ejemplo, como resultado de una medición de peso se dirá que el peso del cuerpo de interés se encuentra entre 54.5 kg y 54.8 kg. El "verdadero" valor del peso está dentro de este intervalo. El intervalo:

 

54.8 kg - 54.5kg = 0.3kg

es un cálculo del error cometido al hacer la medición.

Por supuesto que mientras menores sean los errores que se cometan, mejor será el resultado de la medición. Lo más que se puede hacer es lograr que el intervalo dentro del cual caen las mediciones disminuya, pero no se puede eliminar.

En general, podemos afirmar que no se puede hacer una medición con precisión absoluta. Siempre se tendrá un intervalo de error dentro del cual cae el "verdadero" valor. Los límites de error experimental son estimaciones cuantitativas de la importancia de las perturbaciones que muchos factores externos, prácticamente imposibles de controlar, provocan en la medición. La determinación del intervalo de error experimental es parte del trabajo cotidiano de un científico experimental. Mientras menor sea el intervalo de error, más precisa será la medición efectuada.

Como consecuencia del hecho de que una medición contiene errores, ocurre lo siguiente: supongamos que se lanza hacia abajo una piedra desde 7 m de altura sobre el suelo (figura 21(a)) y queremos predecir dónde estará la piedra después de 2 segundos. Si tenemos un modelo necesitaremos introducir las condiciones iniciales; en este caso, una es la altura sobre el suelo. Supóngase que al medir la posición inicial de la piedra se encuentra que los errores experimentales la sitúan entre los puntos A y B de la figura, con un intervalo de 0.12cm. El modelo que se tiene puede entonces predecir que después de 2 segundos, la piedra se encontrará a una altura de 1.5 m sobre el suelo. Ahora supondremos que se produce una de las dos situaciones siguientes:

1) La piedra deberá estar en un intervalo de 0.14 cm entre los puntos C y D (figura 21(b))

2) La piedra deberá estar en un intervalo de 2.15 cm entre los puntos C y D (figura 21(c)).

Si el modelo con el que se trabaja da lugar a los resultados del inciso (2) entonces no se puede hablar de que el modelo predice dónde estará la piedra después de 2 segundos, ya que los límites de error se magnificaron: de 0.12 cm a 2.15 cm. Este resultado casi nos dice que la piedra puede estar, después de 2 segundos, en cualquier lugar. Claramente esto no es lo que llamaríamos una predicción.

Figura 21. Al transcurrir el tiempo, el error inicial en la determinación de la posición de la piedra (a) puede quedar dentro de un intervalo análogo al inicial (b) o puede crecer mucho (c).

Por otro lado, en el caso del inciso (1) vemos que los errores se mantuvieron muy parecidos a los de la determinación inicial. Se considera que en este caso el modelo ha predicho la posición de la piedra. No es posible hacer una mejor predicción.

Si se hace un experimento para determinar la posición de la piedra, los límites de error deberán ser análogos a los hechos en el momento en que se determinó la posición inicial.

En consecuencia, si los parámetros del sistema que se está considerando son tales que la propagación de los errores no se amplifica, entonces el modelo sí predice el comportamiento futuro del sistema (éste sería el caso del inciso (1)). Si ocurre que los límites de error se amplifican (como en el caso del inciso (2)), entonces el modelo no es capaz de predecir el comportamiento futuro del sistema.

Ahora trataremos esta cuestión de la predicción para el caso que se consideró en el capítulo VIII, es decir, la forma en que evoluciona una población dada por la ecuación (6) , es decir, para el caso no lineal.

Consideremos el caso de q = 2.5 y tratemos dos condiciones iniciales muy cercanas: 0.25 y 0.27. A continuación presentamos las primeras iteraciones:

 

Valor inicial = 0.25	Valor inicial = 0.27	Diferencia
0.4688	0.4928	0.0240
0.6226	0.6229	0.0003
0.5874	0.5860	0.014
0.6059	0.6065	0.0006
0.5970	0.5966	0.0004
0.6015	0.6017	0.0002
0.5992	0.5992	0.0000
0.6004	0.6004	0.0000
0.5998	0.5998	0.0000
0.6001	0.6001	0.0000
0.6000	0.5999	0.0001
0.6000	0.6000	0.0000

 

 

En la última columna se presenta el cálculo de la diferencia entre los valores de cada renglón.

Se puede observar que, en primer lugar, la diferencia entre los valores iniciales es 0.27 - 0.25 = 0.02. En segundo lugar, si se observa la columna de diferencias podemos afirmar que éstas nunca son mayores que 0.02, la diferencia inicial (excepto en el primer renglón, en que es de 0.024, que es parecido a 0.02), sino que disminuyen a medida que progresamos en la iteración hasta que finalmente son prácticamente nulas. Esto último es una manifestación de algo que ya conocemos. No importa cuales sean las condiciones iniciales, para el caso de q = 2.5, siempre se terminará con el valor final de 0.6. En consecuencia, en este caso el modelo sí es capaz de hacer una predicción, ya que los límites de error iniciales no se amplifican, sino que prácticamente se llega al mismo resultado (0.6) sin importar cuál haya sido el valor inicial de la población.

Por otro lado, supóngase que el valor de q es igual a 3.6 y se tratan dos condiciones iniciales, por ejemplo, 0.60 y 0.63; si uno se pregunta cuáles son las poblaciones en las iteraciones 98, 99 y 100, se obtienen los siguientes valores:

 

Valor inicial = 0.60	Valor inicial = 0.63	Diferencia
0.3413	0.4567	0.1154
0.8094	0.8932	0.0838
0.5555	0.3433	0.2122

 

En primer lugar, vemos que la diferencia entre los valores iniciales es 0.63 - 0.60 = 0.03. En segundo lugar observamos que para estas iteraciones, las diferencias no son del mismo tamaño que la inicial. Estas diferencias llegan a ser mucho mayores que 0.03 y además son muy variables, la primera es de 0.1154, luego es 0.0838 y enseguida crece fuertemente a 0.2122. Podemos afirmar entonces que si la situación es tal que q =3.6, los límites de error iniciales no nada más se amplifican, sino que se vuelven azarosos. Por tanto, en este caso el modelo no es capaz de predecir la situación futura de la poblacion.

Del análisis de estos dos casos concluimos que: a) el modelo es capaz de hacer predicciones, en el sentido que arriba mencionamos, si los parámetros del sistema (en nuestro caso el valor de q) son tales que ocurre un comportamiento periódico, y b) que el modelo no es capaz de hacer predicciones si los parámetros son tales que se está en la región caótica.

Por otro lado nos damos cuenta de que, para cualquier valor del parámetro q, la regla para hacer iteraciones está completamente determinada. Esto significa que el modelo es determinista. si uno da el valor de q y la condición inicial de x, siempre obtendrá el mismo valor para la iteración 127, digamos. En consecuencia, este modelo es determinista y presenta dos tipos de regímenes: el periódico y el caótico. Puede parecer a primera vista que hay una contradicción entre estos términos. Sin embargo, como se ha ilustrado, éste no es el caso.

En este punto conviene hacer una aclaración muy importante. El modelo constituye la descripción de una parte de la naturaleza: puede ser descrito en términos matemáticos o no. Así el modelo dado en el capítulo VIII trata de representar un fenómeno, el de la variación de la población de insectos. El modelo es el que puede ser determinista o no, puede ser caótico o no. En nuestro caso el modelo sí es determinista, porque se puede determinar cuantas veces se quiera el valor de la población en el instante que se quiera (o sea la iteración que se quiera) habiendo dado el parámetro q y la condición inicial de x.

No hay que confundir entre el modelo que trata de representar a cierta realidad con la realidad misma.

Se ha ilustrado un hecho muy importante. Un modelo determinista, como el de la ecuación (6), en ciertas condiciones de los valores de los parámetros (por ejemplo q) puede predecir el comportamiento futuro y los errores en las condiciones iniciales no se amplifican. En otras condiciones, para otros valores de los parámetros, el modelo no puede predecir el comportamiento futuro; ahora los errores en las condiciones iniciales se amplifican y además el comportamiento se vuelve azaroso. En el primer caso (donde sí se pueden hacer predicciones) el sistema está en un régimen periódico. En el segundo caso (donde no se pueden hacer predicciones) el sistema está en un régimen caótico. Nótese que ambos tipos de comportamientos ¡se dan en el mismo sistema!

Obtenido de http://bibliotecadigital.ilce.edu.mx/sites/ciencia/volumen3/ciencia3/150/htm/sec_12.htm

CIENCIA7: PREDICTIBILIDAD Y DETERMINISMO. Frecuentemente se confunde el determinismo de una determinada teoría física, como por ejemplo la mecánica newtoniana, con la predictibilidad efectiva a mediano o largo plazo.

Predicción

 

2.3.- AZAR, CAOS, ALEATORIEDAD, NECESIDAD E IMPREDICTIBILIDAD

EL AZAR: El azar es una cualidad presente en diversos fenómenos que se caracterizan por no mostrar una causa, orden o finalidad aparente.
El Caos determinista se refiere a fenómenos que permiten cierta predictibilidad en su globalidad, pero que analizados a pequeña escala son impredecibles. Se trabaja con descripciones estadísticas de conjuntos de grandes cantidades de elementos, cada uno de ellos impredecible de manera individual pero no así globalmente. El azar puede encontrarse en o asimilarse al comportamiento individual de las partículas que lo forman.
Los sistemas turbulentos son aquellos cuya evolución no es predecible a corto plazo debido a que variaciones infinitesimales en las condiciones provocan cambios exponenciales. Aleatoriedad y no predictibilidad en estos casos no son equivalentes. Éstos son un ejemplo claro de complejidad.

Obtenido de http://mdcreatividad.blogspot.com/2010/05/2.html

La teoría del caos probó que incluso sistemas realmente simples pueden resultar impredictibles con precisión en la práctica aún siendo deterministas. En la figura se muestra el diagrama de bifurcación para la aplicación logística cuya relación de recurrencia es simplemente

El término predicción puede referirse tanto a la «acción y al efecto de predecir»¹ como a «las palabras que manifiestan aquello que se predice»; en este sentido, predecir algo es «anunciar por revelación, ciencia o conjetura algo que ha de suceder».²

Contenido [ocultar] 1 Predicción no científica 2 Prospectiva o "futurología" 3 Predicción en una teoría científica 3.1 Dificultad de predicción en numerosos campos de la ciencia 3.2 Predictibilidad y determinismo 4 Referencias 4.1 Bibliografía 5 Véase también

[editar] Predicción no científica

Véanse también: Profecía, Adivinación, Clarividencia, Mentalismo, Magia y Pseudociencia

[editar] Prospectiva o "futurología"

Artículo principal: Prospectiva

[editar] Predicción en una teoría científica

La predicción constituye una de las esencias claves de la ciencia, de una teoría científica o de un modelo científico. Así, el éxito se mide por el éxito o acierto que tengan sus predicciones³

La predicción en el contexto científico es una declaración precisa de lo que ocurrirá en determinadas condiciones especificadas. Se puede expresar a través del silogismo: "Si A es cierto, entonces B también será cierto."

El método científico concluye con la prueba de afirmaciones que son consecuencias lógicas del corpus de las teorías científicas. Generalmente esto se hace a través de experimentos que deben poder repetirse o mediante estudios observacionales rigurosos.

Una teoría científica cuyas aseveraciones no son corroboradas por las observaciones, por las pruebas o por experimentos probablemente será rechazada. El falsacionismo de Karl Popper considera que todas las teorías deben ser puestas en cuestión para comprobar su rigor.

Las teorías que generan muchas predicciones que resultan de gran valor (tanto por su interés científico como por sus aplicaciones) se confirman o se falsean fácilmente y, en muchos campos científicos, las más deseables son aquéllas que, con número bajo de principios básicos, predicen un gran número de sucesos.

[editar] Dificultad de predicción en numerosos campos de la ciencia

Algunos campos de la ciencia tienen gran dificultad de predicción y pronóstico exacto. En algunos campos la complejidad de datos lo hace difícil (pandemias, demografía, la dinámica de la población, la predicción del clima, la predicción de los desastres naturales y, en general, la meteorología).

[editar] Predictibilidad y determinismo

El atractor de Lorenz apareció en el contexto de la meteorología, donde Lorenz formuló un modelo simplificado de atmósfera que resultó ser determinista pero no predictible. Por razones similares el tiempo atmosférico real que es algo más complejo, aún siendo determinista no permite predicciones fiables con semanas de antelación dada la precisión de las medidas actuales usadas para eleborar dichas predicciones.

Frecuentemente se confunde el determinismo de una determinada teoría física, como por ejemplo la mecánica newtoniana, con la predictibilidad efectiva a mediano o largo plazo.

Es evidente la evolución temporal en la que los sistemas físicos macroscópicos pueden ser descritos por ecuaciones diferenciales y, por tanto, desde un punto de vista formal son deterministas, ya que las condiciones iniciales determinan todo el futuro de la evolución temporal. Sin embargo, esa posibilidad teórica no es factible en la práctica, debido a que algunos sistemas presentan alta "sensibilidad a las condiciones iniciales", lo que significa que pequeños errores en la medición que sirve para determinar las condiciones iniciales conllevan divergencias exponenciales con el tiempo.

Los sistemas caóticos (por ejemplo, los sistemas meteorológicos) son de ese tipo, razón por la cual, aunque son deterministas, no permiten una predicción efectiva a largo plazo. Actualmente los modelos computacionales usados en la predicción del tiempo son altamente fiables con cuatro días de antelación y, aunque se hacen simulaciones a diez días o más, se conoce que en ese intervalo son poco aproximados. Por consiguiente la predicción del clima a largo plazo sólo es fiable para comportamientos generales, pero no para una predicción meteorológica precisa.

[editar] Referencias

1. ↑ predicción, DRAE, Vigésima segunda edición
2. ↑ predecir, DRAE, Vigésima segunda edición
3. ↑ Predicción, Diccionario de filosofía de José Ferrater Mora, Ariel, Barcelona, p. 2883.

[editar] Bibliografía

• Bunge, Mario, La investigación científica: Su estrategia y su filosofía, Siglo XXI, 2001, ISBN 9682322251, ISBN 9789682322259, 808 páginas Vista incompleta en google books

[editar] Véase también

• Azar
• Método científico
• Isaac Newton
• Leibniz
• Sistema dinámico
• Sistema complejo
• Emergencia (filosofía)
• Teoría del caos
• Complejidad
• Fiabilidad
• Deducción

Categoría: Método científico

FILOSOFÍA23: ¿SON RESPETUOSAS LAS PERSONAS "MALAS" O "MALÍSIMAS?

RESPETO

Por: Juan Carlos Naranjo ( Investigador SEIP Guadalajara.  )

Frase de Respeto

Respeto es la actitud y la acción del ser humano, de no dañarse a sí mismo, a sus semejantes ni a su entorno.

Frase de Respeto

Respetar es cuando sabes que estás haciendo bien y te sientes conforme contigo mismo, es saber como comportarse en determinado momento.

Frase de Respeto

Si todos nos respetásemos los males del mundo desaparecerían.

 El Respeto es una de las bases sobre la cual se sustenta la ética y la moral en cualquier campo y en cualquier época. Tratar de explicar que es respeto, es por demás difícil, pero podemos ver donde se encuentra.

El respeto es aceptar y comprender tal y como son los demás, aceptar y comprender su forma de pensar aunque no sea igual que la nuestra, aunque según nosotros esta equivocado, pero quien puede asegurarlo por que para nosotros; esta bien los que están de acuerdo con nosotros, sino lo están; creemos que ellos están mal, en su forma de pensar, pero quien asegura que nosotros somos los portadores de la verdad, hay que aprender a Respetar y aceptar la forma de ser y pensar de los demás.

Pero no solo a las personas se les debe el respeto más profundo sino todo aquello que nos rodea, a las plantas y animales, a la pequeña hormiga y la gran ballena, a los rios, lagos y mares. Todo como parte de la creación se lo merece.

Es aceptar y comprender al humilde y al engreído, al pobre y al rico, al sabio y al ignorante, es por pequeña o grande que sea, física, moral o intelectualmente  situarla en el mismo lugar de comprensión y comprender  su forma de ser pues se comprende que ese ser humano se merece toda tu atención, no importando su condición.

Si ahora hizo mal o esta mal, respétala y trata de enseñarle el camino recto, nunca queriendo imponerlo, solo enséñale el camino  e invítalo a recorrerlo, pero siempre, respetando su decisión de recorrerlo o no.

Por que esto, cada quien es un alma libre y tú al igual que lo hace el cielo debes de darle libre albedrío a esa alma, en el camino de la evolución debe recorrer su propio camino, mira que grande es dios como quiera que lo concibas, deja que actúes a tu completa libertad te respeta como lo más sagrado ,ah pero eso si antes de actuar paras bien o para mal te dice las consecuencias de tus actos y de ti es toda la libertad de actuar a tu propia decisión sabiendo de antemano las consecuencias de tus actos, por eso no es propio reclamar al cielo por que nos castiga cuando obramos mal, analizelo.

Pero. ¡  Que pobre alma es aquella que no puede respetar, al los animales y a las plantas, a los ríos y lagos, al más humilde  de los hombres, al pequeño que camina delante de el, a la mujer con la que comparte su vida, a aquellas con las que se relaciona, al hombre que lo cree menos por n tener incapacidades físicas, al basurero que por sucio y humilde que sea su trabajo, sin el su vida seria un basurero,  al engreído por que gracias a el  al conocerlo puedes evitar ser como el, al colérico, por que puedes comprender la importancia de saberse controlar, al feo por que te ayuda a comprender que la belleza se encuentra en el alma, al ignorante  por que sabes que es el comienzo de la sabiduría ! .

Pero a veces se pierde el respeto a alguien ya sea  por que lastimo a alguien de cualquier forma o por varias razones, casi se es inevitable, pero a lo que concierne este comentario, es solo para mencionar que cuando algo así pasa, se debe mantener ese respeto hasta donde sea prudente conservarlo si se tiene que actuar de una forma por demás  imperiosa para resolver ese asunto aunque sea, algo reprochable ante los demás, hágalo, si en verdad intento, varios medios y no logro esa armonía, haga lo que tenga que hacer, que en nada es reprochable pues se tiene el derecho de tratar de convivir en paz, y si no hay otra opción, el cielo sabrá perdonar. Espero este comentario no sea mal interpretado pues es muy susceptible de entenderse mal, pero espero me entienda.

El respeto, debe ser nuestra relación con los demás, sería una agradable forma de conducirse por la vida, pero aunque lo parezca, respetar a los demás es relativamente difícil. Por la forma en que se nos ha educado a relacionarnos con los demás, que a veces tritura esta virtud desde sus comienzos, pero trate de cultivar en su corazón el respeto, poco a poco, aliméntelo con el ejercicio constante de la misma, y vera lo bien que se sentirá consigo mismo, a veces tambaleara, y pensara que no lo logra, pero manténgase firme, y al final el cielo sabrá recompensar su esfuerzo, hay tanto en la palabra de respeto y en su ejercicio, que preferiría lo meditara usted mismo y saque sus propias conclusiones, pues ellas se merecen toda su atención…………..

 

Los labios de la sabiduría permanecerán cerrados

excepto para el oído capaz de comprender.

 

                                             El kybalión

 

Obtenido de http://www.ctv.es/USERS/seip/guada8.htm

FILOSOFÍA23: ¿CÓMO SE DICE QUE ALGO SE TERMINA, QUE ES SU FIN, EN LOS DISTINTOS IDIOMAS?

THATS ALL FOLKS; ESTO ES TODO AMIGOS, FRASE QUE SE UTILIZABA PARA PONER FIN AL SHOW INFANTIL DE LOS LOONEY TUNES CARTOONS.

That's all folks!

Meaning

The catchphrase on the banner shown at the end of Looney Tunes cartoons.

Origin

The phrase was first used at the end of a 1930 Warner Bros. Looney Tunes cartoon and was spoken by the character Bosko. This appears to have been a development of the earlier line 'So long, folks!', which had been used in 1929 Bosko cartoon. The Looney Tunes lines may have been influenced by a British cartoon from 1926 in the Jerry The Troublesome Tyke series. This ended with 'And That's All!'.

Many other characters have uttered the line since, in both the Looney Tunes and Merrie Melodies series. Notable amongst these was Porky Pig. His stuttered 'Th-th-th-that's all folks!' is the best remembered version of the line.

The voice behind many of these characters, including Porky Pig, was Mel Blanc - probably the best-known voice actor and the person who virtually invented that medium. His grave marker includes what has become one of the best-known of all epitaphs - 'That's All Folks',

 

Obtenido de http://www.phrases.org.uk/meanings/350000.html

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