Si tuvieras que renombrar una teoría científica popular, ¿cuál elegirías? ¿Cómo lo llamarás?

Answer 1

Yo editaría nuestro hábito de usar la metáfora de una “ley” en la ciencia (por ejemplo, la segunda ley de la termodinámica) y la reemplazaría con la palabra “predicción”.

Mi razonamiento: las leyes son una metáfora derivada de los sistemas políticos humanos diseñados para gobernar el comportamiento individual y colectivo, a menudo con implicaciones morales y éticas.

Superponer nuestra propia metáfora humana a los fenómenos físicos es confuso e inexacto. Decir que la naturaleza “debe obedecer las leyes físicas de la ciencia” implica en gran medida que la naturaleza está obligada a comportarse de una manera que se ajuste a nuestra comprensión de ella.

Lo que realmente sucede cuando hablamos de “leyes” científicas, es que hemos descubierto un modelo abstracto que puede predecir lo que puede ocurrir en la naturaleza con un grado de precisión relativamente alto.

Llamar a estos modelos “predicciones” en lugar de “leyes” elimina la presión existencial de los modelos de alta precisión.

Si una ley científica se “rompe” por la observación de anomalías naturales, se abre la puerta para que aquellos que se oponen a la ciencia se pongan de pie y digan “¡Ajá! ¡Sus leyes no son infalibles después de todo! ¡La ciencia es arrogante y está equivocada! Podemos” ¡Confía en lo que dice la ciencia!

Tan pronto como usted dice que hay leyes científicas, implica que la ciencia está compitiendo de alguna manera con las leyes morales … Es solo una mala metáfora. Si la ciencia los llamara predicciones en lugar de leyes, se podrían evitar por completo muchos desafíos irracionales a los métodos científicos de descubrimiento.

Answer 2

Parece que hay un valle extraño entre la ciencia de datos y la automatización de la investigación. Parte de esto es el efecto de la correlación que reemplaza el análisis causal, por lo que los modelos y las teorías clásicos pueden no converger antes de que los resultados puedan usarse como en big data o en el aprendizaje profundo. Esta puede ser otra oportunidad para que la ciencia del proxy tenga su propio esquema de nomenclatura para el usuario o grupo, que representa la forma en que lo haría un motor de búsqueda, asistente personal o puerta de enlace inteligente. Podría ser tan simple como los números incrementales o los miembros de la lista, por ejemplo, los nombres de las ciencias terminan en sílabas como -ología (estudio de), -ics (relacionados con las artes y las ciencias), -nomía (ley y orden), -grafía (escritura o dibujo) , -istry (construir), -ation (acción o estado final), -oscopy (ver u observar), -phily (amor por), y -ogeny (nacimiento o producción). ). O podría ser tan complicado como agentes, blockchains o IoThings. El tema es la escala. La única forma en que se explicará es si alguien se sumerge en la información y extrae cognados intuitivos desde dentro de su mente a los términos correctos y matemáticas o computación, posiblemente a través de un traductor de imágenes, para que pueda ser transferido a otra persona para tener una sentido de. Hay muchos éxitos, como la secuenciación de ADN sin conocer la forma de la criatura, el reconocimiento de imágenes en la red neuronal o las recomendaciones de elementos, pero también fallas como las tendencias de la gripe en Google. Los tipos de aprendizaje incluyen estos, así como combinaciones como máquina, supervisión, computación cognitiva profunda, análisis y predicción. Los sistemas miran los datos o publicaciones y producen extrapolaciones e hipótesis. Los modelos son probados por entrenamiento y luego aleatorios. Los experimentos pueden llevarse a cabo en medios virtuales. Se intenta la falsificación. Los bots intentan sus propias actividades para llegar a algún fin, aunque no necesariamente las mismas prioridades, por lo que son valores en evolución. Los datos deben ser curados para que no solo queden afirmaciones vacías. Hay algo de protección contra los hackers. Los procesos autónomos son rápidos y pueden salirse de los carriles. La instalación puede ser la primera línea de forense. Se convierte en reglamento de administración. Las redes comprometidas tienen sus propios procedimientos de recuperación. El punto es que la forma anterior de calcular mtbf puede no ser suficiente para avances exponenciales y algo tiene que estar en ella para rastrear esto y proporcionar medidas.

Answer 3

Gracias por la A2A! Me gustaría cambiar el nombre de evolución a otra cosa que no implica que existan estándares absolutos para medir la aptitud física. En realidad, la evolución es lo que sucede cuando 1) un conjunto de entidades se replica utilizando instrucciones, 2) cada copia de las instrucciones es propensa a una tasa probabilística de errores de copia, y 3) los errores afectan las tasas de replicación. Las lenguas evolucionan, las tecnologías evolucionan, las artes evolucionan … Pero esa maldita palabra implica que el proceso conduce siempre hacia una definición centralizada de Betterness. En la práctica, todos los procesos evolutivos conducen hacia una mayor diversidad de elementos y una mayor diversidad de conexiones entre elementos. Así que me gustaría cambiarle el nombre, reprodiversificación.

Answer 4

Hay muchos, pero yo reetiquetaría “étnico”. Se introdujo para evitar el concepto falso “raza”, que no tiene una base científica, pero ahora la ética es usada por el público en general como un sinónimo, derrotando ese propósito. Me gustaría ver un descriptor neutral como “mosaico”.
Luego, podemos preguntar a qué mosaico pertenece y alejarnos de los conceptos de pureza.

Answer 5

Estoy seguro de que la mayoría de los científicos cambiarían el nombre al Big Bang, porque da una falsa sensación de lo que creen que realmente sucedió. No estoy seguro de cómo cambiar el nombre para ser honesto …