Razonamiento inductivo: generación de conocimiento

0
10

Laboratorio de quimica.

Muchos nunca tomaron el curso (posiblemente para su alivio). Pero para aquellos que lo hicieron, algunos lo disfrutaron, otros lo temieron. Algunos se deleitaron con su destreza en la titulación (sí, algunos lo hicieron, y deberíamos estar contentos ya que con su habilidad de laboratorio pueden encontrar un nuevo medicamento o crear un producto químico innovador), mientras que otros presionaron a sus compañeros de laboratorio para que realicen esa tarea.

Pocos, recuerdo, disfrutaron escribiendo el informe obligatorio del laboratorio posterior al experimento.

Ya sea una fuente de placer o no, el laboratorio de química ejemplifica nuestro tema aquí, el razonamiento inductivo. En un laboratorio, los participantes registran observaciones y recopilan datos y, en combinación con datos y hallazgos de experimentos anteriores, generan nuevas conclusiones. Eso ilustra la esencia del razonamiento inductivo, es decir, el uso de datos y conocimientos presentes y pasados ​​para avanzar hacia nuevas conclusiones.

Entonces, en nuestro laboratorio de química, podemos probar la acidez del agua de lluvia de diferentes ubicaciones y sacar conclusiones sobre el impacto de las fuentes de contaminación en el pH. Podemos tomar muestras de la carne de la tienda de comestibles y sacar conclusiones sobre la precisión del etiquetado del contenido de grasa. Podemos analizar el fertilizante del césped y generar teorías sobre cómo se mezclan sus componentes.

Estos ejemplos ilustran el razonamiento inductivo, yendo de la información a la conclusión.

Tenga en cuenta, aunque sea una característica sutil, pero crítica, del razonamiento inductivo: no se garantiza que las conclusiones sean ciertas. Nuestras conclusiones pueden resultar útiles y productivas e incluso salvar vidas, pero, a pesar de ser beneficiosos para nuestros hallazgos, el razonamiento inductivo no contiene suficiente rigor o estructura para garantizar que esas recomendaciones sean verdaderas.

Razonamiento deductivo vs. inductivo

Entonces el razonamiento inductivo no garantiza conclusiones verdaderas. Eso es interesante, y posiblemente inquietante. El razonamiento inductivo subyace a nuestra predicción de que la Tierra girará para crear un mañana, y nos gustaría pensar que el mañana es una certeza.

Entonces, exploremos este tema particular de certeza de conclusión, y la lógica inductiva en general, y hagamos un contraste con otro tipo importante de razonamiento, es decir, deductivo.

Ahora, uno a menudo citó el contraste entre los dos aspectos más destacados, general y específico. En particular, se dice que el razonamiento deductivo procede de lo general a lo específico, mientras que el razonamiento inductivo se desarrolla en la dirección opuesta, de lo específico a lo general.

Ese contraste da una idea, y puede ser cierto en muchos casos, muchos casos. Pero no siempre. Por ejemplo, en geometría, usamos la lógica deductiva para mostrar que los ángulos de todos los triángulos (en un espacio euclidiano) suman 180 grados, y solo usamos la lógica deductiva para mostrar que para todos los triángulos rectos (nuevamente en un espacio euclidiano) la suma de los cuadrados de los dos lados más cortos es igual al cuadrado del lado más largo.

Para la lógica inductiva, podríamos observar a nuestra mascota y observar que ciertos alimentos son preferidos a los demás, y luego generalizar qué alimentos comprar o no comprar para nuestra mascota . No hacemos afirmaciones o conclusiones sobre las mascotas de otros.

Por lo tanto, utilizamos la lógica deductiva para probar una afirmación general, y la lógica inductiva para llegar a una conclusión sobre una mascota específica. Las descripciones generales y específicas no proporcionan una delineación correcta de la lógica deductiva e inductiva. Necesitamos una caracterización más rigurosa.

La lógica deductiva, más rigurosamente, implica el uso de estructuras de razonamiento donde la verdad de las promesas genera lógicamente la verdad de la conclusión. En el razonamiento deductivo, la construcción de la lógica de la prueba y la disposición sintáctica de las piezas aseguran que las promesas verdaderas creen conclusiones verdaderas.

¿Porqué es eso? En su representación más extrema, la lógica deductiva flota en un éter simbólico, que consiste solo en variables, declaraciones y operadores lógicos. Entonces, en extremo, la lógica deductiva no se trata de nada, sino que es un sistema de prueba. Ahora en la vida cotidiana insertamos objetos de la vida real. Por ejemplo, podríamos construir una prueba deductiva de la siguiente manera:

  • Samantha es una persona
  • Una persona es mortal
  • Samantha debe ser mortal

Esto involucra objetos de la vida real, pero eso es solo una casualidad. Podríamos haber escrito muy bien si “Xylotic” es un “wombicome”, y “wombicomes” son “kubacjs”, entonces “Xylotic” es un “kubacj”. La estructura de estas oraciones y el significado de las palabras conectivas como “es” se une a que la conclusión es verdadera si las dos concesiones son verdaderas.

Volver a la lógica inductiva

Mientras que en el razonamiento deductivo la estructura lógica y sintáctica juega un papel central inherente, para el razonamiento inductivo, tales estructuras son menos centrales. Más bien, la experiencia se sitúa al frente y al centro, y en particular nuestra capacidad para discernir patrones y similitudes en esa experiencia, de la que extrapolamos la conclusión.

Pensemos en nuestro ejemplo de nuestra mascota y en qué alimento alimentarlo. Al trabajar hacia una respuesta, no abordamos el problema como si estuviéramos en la clase de geometría, no comenzamos a construir secuencias de prueba lógicas. Más bien, nos centramos en la recopilación de información. Probamos diferentes alimentos y diferentes marcas, y tomamos notas (tal vez mentales, tal vez escritas) sobre cómo reaccionó nuestra mascota. Luego, adaptamos nuestras notas a los patrones y tendencias, y descubrimos, por ejemplo, que los alimentos secos servidos con leche en el lateral eran los mejores.

A un nivel más general, podemos imaginar a científicos, diseñadores y artesanos, y simplemente planificar individuos cotidianos, haciendo lo mismo. Podemos imaginarlos realizando ensayos, realizando experimentos, recopilando información, consultando a expertos y utilizando su conocimiento de su campo, para responder una pregunta, diseñar un producto, desarrollar un proceso o simplemente descubrir cómo hacer algo de la mejor manera.

¿Por qué funciona esto? Funciona debido a que nuestro mundo exhibe consistencia y causalidad. Vivimos en un universo que sigue reglas y muestra patrones y se ejecuta en ciclos. Podemos concebir en nuestra mente un mundo que no sea así, un universo en el que las leyes de la naturaleza cambian todos los días. Qué desastre sería eso. Todos los días serían un nuevo desafío, o más probablemente una nueva pesadilla para sobrevivir.

El razonamiento inductivo que implica tomar información y sacar conclusiones, y ese razonamiento funciona debido a la regularidad de nuestro universo.

¿Pero por qué esto no garantiza una verdadera conclusión? ¿Qué está mal aquí?

Nada en un sentido práctico. Más bien, el problema es uno de estructura lógica formal.

Específicamente, ¿qué suposición hay detrás de las conclusiones inductivas? ¿Qué presuponemos será verdad? Piénsalo. La lógica inductiva supone que los patrones pasados ​​predecirán los patrones futuros, que lo que observamos ahora nos dice cuál será el caso en el futuro.

Pero esa suposición, esa presuposición, en sí misma presenta una conclusión inductiva. Asumimos que los patrones pasados ​​predecirán los patrones futuros en un caso dado porque nuestra experiencia y observaciones, tanto típicamente como en la vida cotidiana, nos han llevado a una meta conclusión que, en general, lo que observamos y sabemos ahora proporciona una guía de lo que tenemos. Sin embargo, para observar y saber.

Entonces, hemos llegado a la meta conclusión de que nuestro mundo actúa de manera consistente. Y esa meta-conclusión no es algo malo. La humanidad lo ha usado para hacer descubrimientos sorprendentes y un progreso intenso.

Pero en el mundo de la lógica, hemos creado un argumento circular. Hemos intentado probar la solidez lógica del razonamiento inductivo utilizando una conclusión basada en el razonamiento inductivo. Tal enfoque de prueba falla lógicamente. Filósofos e individuos que estudian la lógica han diseccionado este tema en profundidad, intentando construir un argumento lógicamente sólido sobre el valor verdadero de la inducción. Tal argumento puede existir, o puede que no, o algunos piensan que pudieron haberlo encontrado, pero lo más importante es que el tema se centra en el valor de verdad en el sentido lógico formal .

La presencia o ausencia de una prueba formal sobre el valor de verdad de la lógica inductiva no socava la inducción de la utilidad. A tu mascota no le importa. Sólo me alegra que hayas descubierto qué comida le gusta.

Bases para Extrapolación Adelante

Entonces, aunque no proporciona la verdad de manera típica, la lógica inductiva proporciona conclusiones prácticas. Si las conclusiones no provienen de una lógica formal, ¿cómo podemos llegar a conclusiones inductivas? Empecemos con un ejemplo:

Cuando alguien agita una lata de gaseosa, la gaseosa casi siempre brota cuando se abre la lata.

¿Cómo llegamos nosotros (y muchos otros) a esa conclusión?

Primero, extrapolamos que agitar una lata causará que la gaseosa se caiga según los patrones observados. Hemos observado un buen número de latas sacudidas, y casi siempre las latas se derraman gaseosas cuando se abren. Este patrón repetitivo, presente con respecto a la marca de soda, pero casi siempre presente cuando la soda está carbonatada, nos da confianza para predecir sucesos futuros.

También podemos razonar por analogía . Incluso sin haber observado la apertura de una lata de soda sacudida, es posible que hayamos visto la apertura de botellas de soda sacudidas. Desde nuestra experiencia y aprendizaje, tenemos un sentido intuitivo de cuando una situación proporciona información sobre situaciones similares. No esperamos que dos personas similares sean de la misma ciudad para que les guste el mismo helado. Pero percibimos intuitivamente que una lata de refresco puede ser similar a una botella de refresco caído, y llegamos a la conclusión de que ambos tendrían la misma salida cuando se abrieran, es decir, el refresco brotando.

Finalmente, basamos nuestra conclusión en la causalidad . Entendemos los enlaces presentes en el mundo. Así que sabemos que la soda está carbonatada y que agitar la lata libera la carbonatación, lo que aumenta la presión en la lata. Por lo tanto, incluso si nunca antes experimentamos la apertura de una lata agitada o una botella de soda, podemos avanzar a través de los vínculos causales para predecir el resultado.

Algunos pasos de razonamiento menores existen aquí. Por ejemplo, al usar la analogía, primero extendimos nuestra conclusión base, en botellas caídas, hacia afuera. Nuestras observaciones de botellas agitadas generaron una conclusión de que las botellas agitadas de líquidos carbonatados brotan hacia afuera cuando se abren. Cuando pensamos en lo que sucedería con una lata de soda agitada, reexaminamos nuestras observaciones sobre las botellas y mejoramos nuestra conclusión para afirmar que los recipientes sellados de líquidos carbonatados se derramarán cuando se abran.

Al utilizar la causalidad, dimos la bienvenida a una gran cantidad de conclusiones previas. Estos incluyen que la agitación libera dióxido de carbono disuelto de los líquidos, que el gas de dióxido de carbono agregado aumentará la presión en un recipiente sellado, que los materiales fluyen de alta a baja presión y que existe una carbonatación significativa en la soda. Luego usamos cierta lógica deductiva (note la interacción entre la inducción y la deducción aquí) para razonar si todo esto es cierto, hacer una lata de gaseosa carbonatada hará que el líquido brote hacia afuera cuando abrimos la lata.

Juego de lógica inductiva y deductiva

Deberíamos decir algunas palabras más sobre la interacción del razonamiento inductivo y deductivo. En nuestra clase de química, una vez que usamos el razonamiento inductivo para formular una conclusión (o usemos una terminología más precisa, es decir, formulemos una hipótesis), a menudo usamos el razonamiento deductivo para probar la hipótesis. Es posible que hayamos analizado muestras de carne etiquetada como “baja” en grasa de cinco cadenas de supermercados, y encontramos que las muestras de una cadena de supermercados miden más grasa que las muestras de las otras cuatro cadenas. Entonces, nuestra hipótesis puede afirmar que esta cadena de comestibles define la carne como grasa “baja” con un porcentaje de grasa mayor (y posiblemente más alto) que las otras cadenas. Luego deducimos que si la definición causa el resultado del etiquetado, las muestras agregadas de grasa “baja” deberían tener un porcentaje de grasa confiablemente alto, y además las muestras no etiquetadas como “bajas” deberían tener aún un mayor contenido de grasa.

Digamos, sin embargo, que las pruebas adicionales no muestran estos resultados. Con nuestra muestra agregada más amplia, no encontramos ninguna relación entre el etiquetado y el porcentaje real de grasa. La etiqueta aparece tan aleatoriamente como lanzar una moneda. Tomamos los datos adicionales, descartamos nuestra teoría original y planteamos la hipótesis de que el sistema de medición o el proceso de etiquetado de la cadena de abarrotes podría tener problemas.

Note aquí cómo la inducción conduce a una hipótesis, desde la cual instruimos a un método para probar la hipótesis, y luego los datos que recopilamos para confirmar o negar nuestra deducción conducen a una revisión en nuestra hipótesis (inductiva).

Esto de nuevo habla del valor de verdad lógica de la inducción. Formamos una hipótesis A, lo que implica que deberíamos ver el resultado B en nuestros datos. Si no vemos el resultado B, seguramente podemos concluir que “A” carece de validez, al menos en alguna parte. ¿Por qué? Si A requiere B, entonces la aparición de No B implica No A. Sin embargo, si vemos los resultados B, tenemos una indicación de que A podría ser cierto, pero se necesita precaución. Si A requiere B, la ocurrencia de B no agrava a A. (Si acaba de llover, la hierba estará mojada. Pero la hierba que está mojada no asegura que llovió, podríamos haber corrido el rociador).

Inducción defectuosa

El mundo muestra regularidad y, a través del razonamiento deductivo, informamos formal y formalmente los hallazgos y llegamos a la conclusión de que (el intento, pero con buen éxito práctico) captura esa regularidad.

Pero podemos dejarnos engañar. Podemos, y lo hacemos, llegar a conclusiones incorrectas.

La estereotipia representa un tipo importante de inducción defectuosa. Digamos que vemos algunos casos en los que los machos jóvenes son atrapados acelerando. Luego nos damos cuenta de estos casos futuros, preferentemente, es decir, los primeros casos desencadenan una hipótesis tentativa, y eso nos hace más conscientes de los ejemplos que se ajustan a la hipótesis. Pronto comenzamos a creer en todos los conductores masculinos jóvenes de velocidad.

Sin embargo, es casi seguro que hemos sobrepasado. Al llegar a nuestra conclusión, no contamos con datos demográficos estadísticamente válidos y de gran alcance sobre si todos los conductores varones jóvenes aceleran, o incluso si lo hacen porcentajes significativos. Más bien, utilizamos información anecdótica selectiva, lo que hace que nuestra conclusión sea demasiado amplia en comparación con nuestra base para hacerlo.

La correlación sin causalidad también conduce a una inducción defectuosa. Digamos que tenemos buena información demográfica y datos de muestra imparciales. Los datos muestran que A y B ocurren juntos en un nivel estadísticamente significativo. Entonces, A podría ser asma en niños pequeños y B podría ser cáncer de pulmón en un padre. Concluimos que un enlace genético podría estar presente.

Sin embargo, nos perdimos el factor C, ya sea que el padre fume o no. Una mirada más profunda a los datos revela que el factor C es la causa de A y B, y que cuando controlamos el análisis de factores causales comunes (fumar, contaminación del aire, novias de asbesto en el lugar de trabajo a través de la ropa, etc.) que No podemos mostrar estadísticamente que A y B estén relacionados.

En estudios formales, como en los efectos sobre la salud, los investigadores tienen a su disposición y emplean técnicas sofisticadas para eliminar esa causalidad falsa. Pero en nuestro sentido común cotidiano, es posible que no lo hagamos tan fácilmente. Podemos concluir que ciertos alimentos, o ciertas actividades, conducen a una enfermedad o malestar, pero no nos damos cuenta de que comemos esos alimentos o hacemos esas actividades en ciertos lugares. Las ubicaciones podrían ser la causa, o alternativamente, podríamos culpar a las ubicaciones cuando los alimentos o la actividad podrían ser la causa.

Un alcance de muestreo insuficiente puede generar errores, o es más probable que limite el alcance de la conclusión. A medida que los telescopios y los satélites extienden nuestro alcance hacia el universo y revelan detalles más finos de los planetas y las lunas, los astrónomos se asombran de la diversidad de los objetos celestes. En parte, este asombro se deriva de tener solo nuestro sistema solar disponible para el estudio. Fue la única muestra disponible. Y aunque los astrónomos tienen y tuvieron las leyes de la física para extrapolar más allá de nuestro sistema solar, exactamente qué extensiones de esas leyes existen realmente en forma de planetas y lunas sigue siendo un cálculo, hasta hace poco.

De manera similar, solo tenemos la vida en la Tierra como base para extrapolar lo que la vida podría o no existir en otros planetas y lunas. Los astrobiólogos poseen mucha ciencia para extrapolar, al igual que los astrónomos en relación con los planetas y las lunas. Pero tener una muestra de uno para tipos de vida ciertamente limita la certeza con la que los astrobiólogos pueden hacer predicciones.

Existen otros ejemplos similares de alcance de muestreo limitado. Solo tenemos un universo para muestrear cuando se consideran las constantes fundamentales de la física. Solo tenemos el presente y el pasado cuando extrapolamos las tecnologías y sociedades futuras y el progreso social. Solo tenemos nuestra experiencia como seres limitados, temporales, temporales, sobre los cuales sacar conclusiones sobre la naturaleza última de lo espiritual.

Por lo tanto, mientras que el “alcance de muestreo insuficiente” puede desencadenar imágenes de los investigadores que no realizan una muestra lo suficientemente amplia, o nuestro propio comportamiento de sacar conclusiones rápidas (p. Ej., Condenar un restaurante basado en una comida), el “alcance de muestreo insuficiente” también se relaciona con elementos generales. . Algunos de estos elementos generales pueden tener poco impacto inmediato (la diversidad de planetas, al menos en el futuro cercano, no se relaciona con el pago de nuestras facturas, o si nuestro equipo llegará a los playoffs), pero la naturaleza de lo espiritual probablemente sí. significa algo para muchos. Y, sin duda, tenemos datos y experiencias limitados para comprender realmente lo que, en todo caso, existe en el reino espiritual.

Un ejemplo de inducción defectuosa: el movimiento de los planetas

Dos grandes titanes de la astronomía, Ptolomeo y Newton, fueron víctimas, en extremo, de inducción defectuosa. Esto nos proporciona una cautela, ya que si estas mentes estelares pueden errar, nosotros también podemos hacerlo.

Ptolomeo vivió en Roma aproximadamente un siglo después del inicio de la era cristiana. Sintetizó, resumió y extendió los datos y teorías actuales actuales sobre el movimiento de los planetas. Su modelo era geocéntrico, es decir, la Tierra estaba en el centro del sistema solar.

¿Por qué colocar la tierra en el centro? Los astrónomos sostuvieron una variedad de razones – citaremos una. En el momento de Ptolomeo, los astrónomos concluyeron que la Tierra no podía moverse. Después de todo ¿qué movería la tierra? Nuestro planeta era intenso. Toda la experiencia demostró que mover un objeto intenso requería un esfuerzo continuo e intenso. Al carecer de una indicación de cualquier esfuerzo o efecto en curso que mueva a la Tierra, los astrónomos concluyeron que la Tierra se detiene.

El error, un error de la lógica inductiva, se centró en ampliar la experiencia con el movimiento de objetos unidos a la Tierra, hacia los objetos planetarios. En la Tierra, esencialmente todo se detiene si no se empuja continuamente (incluso en hielo, o incluso si es redondo). La fricción causa eso. Sin embargo, los planetas en órbita no experimentan fricción, al menos no significativa. Por lo tanto, mientras que casi todas las personas, todos los días, con casi todos los objetos, concluirían que mover un objeto requiere una fuerza continua, ese patrón no se extiende a un entorno sin fricción.

Newton rompió todos los supuestos ante él (como que la Tierra no se movería en ausencia de una fuerza continua) para formular un breve conjunto de breves y concisas leyes de movimiento. Mucho cayó en su lugar. Las órbitas elípticas de los planetas, el impacto de la fricción, la aceleración de los objetos que caen, la presencia de mareas y otras observaciones, ahora fluían de sus leyes.

Pero un pequeño fallo insertado. La órbita de Mercurio no encajaba. Esa pequeña falla se convirtió en una de las primeras demostraciones de un conjunto de teorías sobre las suplantadas leyes de Newton, las teorías de la relatividad. La relatividad, expresada audazmente, sostiene que la gravedad no existe como lo imaginamos. Más bien, los objetos no necesitan atraer, más bien la curva de masa y energía espacio-tiempo, y los objetos que siguen las geodésicas resultantes en el espacio-tiempo curvo.

¿Por qué no había concebido Newton algo como la relatividad? En la época de Newton, los científicos consideraban el tiempo y el espacio como absolutos, inmutables, inmutables y, además, que el universo era fundamentalmente una cuadrícula de líneas rectas. Esa visión encaja con todas las observaciones y evidencias. Los relojes cuentan al mismo tiempo, las distancias se miden igual en todas partes, las líneas rectas se ejecutan en paralelo. Cada experimento científico, y la experiencia común de la vida cotidiana, llevaron a una conclusión de que el tiempo actuaba como un metrónomo constante y consistente, y que el espacio proporcionaba una red fija universal que se extendía en todas las direcciones.

Pero Newton se equivocó, en realidad casi todos se equivocaron.

Einstein postuló que el tiempo y el espacio no estaban fijados. Más bien, la velocidad de la luz permanece como absoluta e invariable, y el tiempo y el espacio se ajustaron para que los diferentes observadores midieran la luz a la misma velocidad. Además, dada la visión de que el tiempo y el espacio no eran fijos, comprendió que la gravedad no era necesariamente una atracción, sino una flexión del espacio-tiempo mediante la masa y la energía.

Newton y sus compañeros se equivocaron al extrapolar las observaciones a velocidades de luz tenue y las distancias del sistema solar a la gran escala del universo. No podemos culparlos. Hoy en día los aceleradores de partículas encuentran automáticamente la relatividad. A medida que estos aceleradores aceleran las partículas, las masas de las partículas aceleradas aumentan exponencialmente a medida que las velocidades de las partículas se acercan a la velocidad de la luz. Las predicciones de la relatividad de que, las leyes de Newton no lo hacen. Pero los aceleradores de partículas, y la instrumentación moderna similar, no existían en la época de Newton, por lo que aquellos en la era de Newton no tenían ese fenómeno disponible para su consideración. Y la falla en la órbita de Mercurio no planteó una arruga lo suficiente como para desencadenar el proceso de pensamiento que inspiró la relatividad.

¿Ptolomeo y Newton se equivocaron? El mal caracterizaría su pensamiento demasiado rigurosamente. Sus conclusiones fueron limitadas. La teoría centrada en la Tierra de Ptolomeo era anterior a la ubicación futura de los planetas, pero fracasaría en el diseño de una trayectoria satelital a Marte. Las leyes de Newton funcionan en esa trayectoria del satélite, pero no ayudarían a comprender el impacto muy sutil de la gravedad en la sincronización del satélite GPS.

Razonamiento inductivo: la base de la tecnología

La cultura de la mente humana ahora descansa en nuestra tecnología. No podemos retroceder a un tiempo más sencillo; El tamaño de nuestra población humana y nuestras expectativas y rutinas de la vida diaria dependen de la amplia y completa gama de tecnología con la que nos hemos rodeado.

Si bien la tecnología no ha sido un desarrollo impecable, la mayoría estaría de acuerdo en que ha comprado muchas mejoras. El pasado más simple, aunque posiblemente nostálgico, en realidad conllevaba muchas miserias y amenazas: enfermedades que no se podían curar, saneamiento deficiente, suministros de alimentos poco fiables, refugio adecuado, trabajo forzoso, amenaza de incendio, comodidades mínimas, lentitud Transporte, comunicación lenta, etc. La tecnología ha eliminado, o reducido, esas miserias.

Tecnología que ha marcado, en principio, una época mejor. ¿Pero de dónde viene nuestra tecnología? Yo ofrecería que, en el nivel más básico, nuestra tecnología se basa en la capacidad de mannic para el razonamiento inductivo. Tenemos tecnología porque la mente humana puede ver patrones, y extrapolar de esos patrones para entender el mundo, y desde ese entendimiento crear tecnología.

Mira otras especies en el reino animal. Algunos pueden dominar el aprendizaje simple, es decir, a los hámsters se les puede enseñar a presionar una palanca para obtener comida. Algunos pueden dominar un poco más la complejidad, es decir, algunos individuos primitivos pueden aprender los símbolos y manipularlos para obtener recompensas. Muchas especies, por ejemplo lobos y leones, desarrollan habilidades de caza exquisitas. Entonces, sí, otras especies pueden adquirir experiencia, identificar los comportamientos que funcionan y extrapolar para usarlos para lograr el éxito en el futuro. Podemos considerar que un nivel de razonamiento inductivo.

Pero las capacidades de otras especies para el razonamiento inductivo se consideran triviales en comparación con la humanidad. Incluso en la antigüedad, el fuego artificial, los metales fundidos, los animales domesticados, los cultivos elevados, los movimientos celestes, los vehículos artesanales, las grandes estructuras erigidas, y todo eso, a nivel básico, implicaba el razonamiento inductivo. Para hacer estas cosas, las experiencias maníacas recogidas, los patrones discernidos, los enfoques probados y las conclusiones construidas sobre lo que funcionó y lo que no. Y que los constituyentes son el razonamiento inductivo.

A medida que avanzamos hacia la era moderna, encontramos que el hombre es comprendido implícitamente y, por supuesto, continúa comprendiendo que los patrones existen. Al conocer los beneficios de encontrar patrones y comprender los límites de nuestros sentidos innatos, desarrollamos y continuamos desarrollando técnicas e instrumentos para recopilar información más allá de las capacidades de nuestros sentidos en bruto. Al principio, telescopios hechos a mano, microscopios, relojes de precisión incremental, prismas de luz, balanzas de peso, termómetros, dispositivos de medición eléctrica y equipos de química. Ahora estamos varias generaciones más lejos, y utilizamos satélites, aceleradores de partículas, secuenciadores de ADN, microscopios electrónicos, equipos de diagnóstico médico de todo tipo y equipos de análisis químico de todas las variaciones, para enumerar solo algunos.

Con esos instrumentos, la humanidad recolectó, y continúa recolectando a tasas asombrosas, información sobre el mundo. Y hemos tomado, y seguimos tomando, esa información para extrapolar los patrones, las leyes y las regularidades en el mundo. Y a partir de ellos desarrollamos tecnología.

Toma el automóvil. Sólo los asientos implican docenas de conclusiones inductivas. Los asientos contienen polímeros, y los químicos a lo largo de los siglos han recopilado numerosos puntos de datos y han realizado experimentos extensos para extrapolar las reglas prácticas y científicas necesarias para la producción exitosa y económica de polímeros. Los polímeros se entrelazan en telas, y los maquinistas e inventores a lo largo de los siglos tuvieron que generalizar el rastro y el error, el conocimiento de los equipos mecánicos y los principios de la estática y la dinámica.ics, para concluir qué diseños de equipos tejerían con éxito y económicamente el tejido. Eso sería sólo los asientos.

Como hemos dicho, el razonamiento inductivo no produce conclusiones garantizadas como verdaderas mediante la lógica formal. Destacamos que con las leyes desarrolladas por la luminaria, Isaac Newton. La relatividad de Einstein corrigió las limitaciones en la aplicabilidad de la gravedad y la mecánica newtoniana. Sin embargo, el hecho de que el razonamiento inductivo de Newton no fuera perfecto no disminuyó la grandiosidad o utilidad de su razonamiento en el ámbito en el que se aplicaban sus leyes y aún en general se aplican.

El buen razonamiento inductivo es un sello de la capacidad intelectual de la humanidad, y aunque no puede garantizar la verdad, el razonamiento inductivo puede hacer algo La mayoría encontraría igual o más valioso, puede permitir el progreso y la comprensión.

Dejar respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here