Ciencias estocásticas son
aquellas que comprenden la función indeterminista
del azar en la ciencia, luego en lugar de
seguir patrones causales puros desarrollan modelos correlaciónales, donde las
relaciones entre factores no se determinan a priori por cadenas causales
predeterminadas de forma fija y constante, más bien estudian el nivel de probabilidad
en las interacciones utilizando para tal fin métodos de probabilidad estadística o de estadística de la probabilidad, el tipo de modelos de
investigación en que se centra la teoría de Probabilidad Imposible.
Estadística y probabilidad son las dos principales ciencias y métodos para el estudio indeterminista
y estocástico del comportamiento aleatorio, o correlaciones entre diferentes
factores que de forma absoluta o en alguna medida sean dependientes del azar,
en Introducción a la Probabilidad Imposible,
estadística de la probabilidad o probabilidad estadística se
presentan nuevos métodos de estudio empírico de las ciencias estocásticas, y se
distinguen dos tipos de azar, el azar teórico, que desarrolla la función de inversión de N, 1/N, en tanto que media aritmética de las probabilidades empíricas, y probabilidad teórica de que cualquier
suceso ocurra en igualdad de oportunidades, azar teórico, y el azar
empírico es una función de la Desviación Media o Típica en tanto que
distribución empírica del sesgo por azar en la muestra. Si bien a lo largo de Introducción a la Probabilidad Imposible
se da una visión heterodoxa sobre el azar, particularmente interesante el
apartado 13.
Dentro de las ciencias
estocásticas hay que diferenciar, su base metodológica, que se estudia en las disciplinas matemáticas de
probabilidad y estadística, en tanto que ciencias analíticas de aplicación
sintética, y las ciencias sintéticas propiamente
dichas, las ciencias empíricas, naturales o sociales, donde los métodos
analíticos de estadística y probabilidad se aplican indistintamente,
diferenciándose sólo en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, si son modelos normales o modelos omega, y dentro de los modelos normales, si el objeto de estudio es igualdad de oportunidades o sesgo, positivo o negativo, modelos y objetos de estudio que se detallan ampliamente
en el apartado 10.
La diferencia entre ciencias
exactas y ciencias estocásticas, es que mientras en las exactas los resultados
no son aproximaciones que admitan el azar en sus proposiciones, y mucho menos
un margen de error, ajustan al detalle
sus cálculos a las dimensiones reales, la exactitud se entiende en tanto
que máxima precisión, en ciencias estocásticas se entiende la función del
azar en los fenómenos que explica , dejando márgenes de error en sus estimaciones,
comprendiendo que cualquier aproximación teórica de la realidad parte del dualismo entre realidad y teoría, y si
bien el isomorfismo es un ideal de ciencia fiable, dicho isomorfismo nunca se
logra al 100%, motivo por el cual siempre hay un margen de error es sus
estimaciones y proposiciones.
Las ciencias estocásticas en
tanto que a priori parten de la aceptación de márgenes de azar y márgenes de
error, entienden que el isomorfismo, si bien es un ideal de ciencia, una
ciencia moral sería aquella que sólo emitiera proposiciones verdaderas, en el
momento que se acepta la función del azar y el error, cualquier proposición
empírica de verdad está sujeta a la provisionalidad de sus afirmaciones, motivo
por el cual las hipótesis empíricas sólo se validan verdaderamente racionales,
universales, provisionalmente, de acuerdo a los márgenes de error que acepte la
política científica en la razón crítica. A este proceso, en Introducción a la
Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, se denomina crítica racional de las ideas, en
tanto que las ideas, de origen subjetivo, es necesario que se validen en la
práctica suficientemente objetivas para formar parte del cuerpo teórico de la
ciencia, es lo que tradicionalmente se llama contraste de hipótesis.
A medida que avanza la
comprensión del azar y el error en la ciencia ha aumentado la
valoración académica y social de las ciencias estocásticas. Si la principal
diferencia entre ciencias exactas y estocásticas es la capacidad de precisión o
exactitud en sus estimaciones, en tanto la aceptación del error y el azar es un
factor de imprecisión e inexactitud que implica una relativa menor fiabilidad,
si tradicionalmente a las ciencias exactas se las tenía por paradigma de fiabilidad y pureza, lo que ha venido
sucediendo en la epistemología del siglo XX ha sido una revalorización de las ciencias
estocásticas, teniendo hoy en día el mismo prestigio que las ciencias exactas,
de hecho hoy en día, se podría decir que muchas ciencias que en el siglo XIX, a
causa del primer positivismo y estructuralismo, se tenían por modelos de
ciencias exactas, por ejemplo la física de Newton y la astronomía de Kepler,
hoy en día la mecánica quántica se revela como una de las ciencias estocásticas
más importantes, y las actuales teorías de astrofísica, que admiten importantes
márgenes de error de hasta millones de años luz en algunas teorías, demuestra
que más que una ciencia exacta altamente precisa, es una ciencia estocástica
que depende del contraste de hipótesis, y la aceptación de márgenes de error en
la crítica racional de las ideas.
Hoy en día se podría decir,
que en su función analítica, el principal modelo de ciencia exacta son las
matemáticas, en la medida que cualquier algoritmo, en su sentido puro, carece
de error, es decir, el algoritmo “1+1=2” es un algoritmo o estructura
lingüística que carece de error posible. Las matemáticas en tanto que lenguaje
se diferencian de las demás lenguas simbólicas por cuanto sus proposiciones
disponen de una única significación incontrovertible, es un modelo de lenguaje
que no admite valoración subjetiva.
Muy posiblemente de todas
las ciencias exactas que se tenían por exactas en el siglo XIX la única ciencia
exacta verdadera sea las matemáticas.
En el siglo XX se ha
producido una transformación sin precedentes en la epistemología en donde
ciencias como la física o la astronomía, que el primer positivismo tuvo por
modelos de ciencia, se han transformado en modelos de ciencias estocásticas,
donde sus afirmaciones quedan sujetas a una relativa incertidumbre, y a un
contraste de hipótesis dominado por el falsacionismo, variante del racionalismo
crítico, elaborada por Karl Popper, que rechaza la posibilidad de verdades
eternas y universales más allá de un tiempo provisional o prudencial, el
suficiente para admitir la falsedad de las hipótesis tenidas por verdaderas.
En Introducción a la Probabilidad Imposible,
estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, tal como se explica
en el apartado 2, se recoge las principales
aportaciones del racionalismo crítico, el positivismo y el materialismo
dialéctico. La influencia del racionalismo crítico se observa en la medida que
entiende que ninguna verdad es eterna, por cuanto la aceptación de un
margen de error posible implica que en un tiempo suficiente o infinito es
inevitable, al mismo tiempo que, si bien de forma adaptada a la nueva realidad
epistemológica se insiste en la necesidad de dar el mismo tratamiento
epistemológico, el método científico hipotético deductivo, a todas las
ciencias, naturales o sociales, una característica propia del positivismo, pero
de forma adaptada a las circunstancias actuales, entendiendo la función del
azar y el error en la ciencia, una ciencia que dispone de una dimensión
política, de acuerdo a las teorías crítico-sociales derivadas del materialismo
dialéctico, por cuanto es la política científica quien decide la
orientación política e ideológica de la ciencia.
En Probabilidad Imposible se entiende la
función del error en dos formas, un primer margen de error en la teoría en la
medida que la realidad en sí misma es incognoscible, debido a que está formada
por una infinitud de cualidades singulares que escapan a la comprensión humana,
por cuanto el ser humano dispone de capacidades humanas limitadas frente la
infinitud de cualidades que forman la realidad en si, siendo esa contradicción
entre la limitación humana y la infinitud de la realidad el origen de error,
por cuanto, a expensas de poder conocerlo todo sólo se conoce una parte, lo que
la realidad muestra de sí, siendo la diferencia entre muestra y realidad, la
probabilidad de error de representatividad muestral.
En Introducción a la Probabilidad Imposible,
estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, dependiendo del tipo de universo al que dependa la
muestra la probabilidad de error de representatividad muestral es diferente,
inversión de N, 1/N, en universos de sujetos, y la inversión delas puntuaciones directas o
frecuencias en universos de opciones, 1/Σxi.
Además
del margen de error de representatividad muestral el segundo margen de error,
el que se establece en la razón crítica por la política
científica para el contraste de hipótesis.
La
forma en que la obra Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, entiende el azar es en tanto que la realidad en sí
misma es una entidad aleatoria, que no obedece a secuencias líneas de causa y
efecto, siendo un sistema no lineal de interacciones caóticas, en donde al azar
se generan series de accidentes y contingencias, de las cuales, por simple
azar, se generan patrones de regularidad fiable, al menos en un margen de
error, que dan lugar a los sistemas que forman la realidad fenoménica.
Lo
que creemos sistemas estables, la vida orgánica, los ecosistemas, los sistemas planetarios,
las galaxias, el universo, o los multi-universos, son en esencia productos
casuales de accidentes que se han producido en el devenir caótico de la
materia, en donde algo aparentemente imposible, por ejemplo, que la materia
inerte por casualidad genere vida, dado un tiempo suficiente o infinito, es
inevitable, por ejemplo en nuestro planeta, transformándose lo imposible en
algo normal, tal como se explica en el apartado 13 de Introducción a la Probabilidad Imposible,
estadística de la probabilidad o probabilidad estadística.
Mientras
la cosmología tradicional partía de postulados deterministas, al estilo de la
teoría de la probabilidad de Laplace, en donde todo podría ser perfectamente predecible
y explicado de forma exacta y precisa, las ciencias sintéticas desde el siglo
XX han evolucionado hacia una interpretación de la realidad cada vez menos
deterministas, a expensas de la famosa frase de Einstein de que “Dios no juega
a los dados” lo que las ciencias empíricas, naturales o sociales, están
demostrando es que la incidencia del azar en la realidad es muy elevada, y
fenómenos que hasta hace poco se explicaban por sistemas causales fijos e
inmutables ahora se empiezan a vislumbrar explicaciones no lineales e
indeterministas derivados de interacciones en donde se observa un determinado
margen de azar.
Si
la física de Newton se transformó en un ideal de ciencia para los filósofos
ilustrados y románticos, la posibilidad de una ciencia fundada en leyes
naturales y eternas, su influencia se observa desde la filosofía racionalista e
idealista de Kant y Hegel, el positivismo de Comte, o el materialismo
dialéctico de Marx y Hegel, que independientemente de su ideología, apuntaban a
una ciencia fundada en leyes universales, en el espacio y el tiempo, que regían
la historia social y humana. La forma en que desde el siglo XX han
evolucionado las ciencias sintéticas ha sido diametralmente opuesta, hacia una
comprensión no lineal de la naturaleza y la sociedad en donde de haber leyes
son provisionales, y toda hipótesis debe criticarse racionalmente y
contrastarse con la realidad. Si bien, muchos postulados de aquellas filosofías
siguen vigentes, la incoherencia o incompletitud de cualquier conocimiento humano frente a una realidad incognoscible, la necesidad del mismo tratamiento
metodológico a todas las ciencias empíricas, naturales o sociales, el método
científico, hipotético deductivo, y la naturaleza dialéctica del ser humano y
la realidad donde todas las proposiciones humanas, incluidas las
científicas, en tanto que el ser humano es un animal político y un ser social,
lógicamente tienen una dimensión política y social.
Rubén
García Pedraza, Madrid 7 de junio del 2014
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