¿Cómo sabemos que el método científico arroja resultados más precisos que las suposiciones aleatorias?

En última instancia, en un sentido cósmico, no lo hacemos. Este es el problema de la inducción: solo porque la salida del sol en el este cada mañana no prueba que no saldrá en el oeste mañana.

Se podría decir que la larga historia de los amaneceres orientales hace que sea “más probable” que continúe haciéndolo, pero cuantificar esa probabilidad es dudoso. Esto se denomina el “problema de los antecedentes”, que de hecho es una forma diferente de plantear el problema de la inducción. No puedes saber que tus observaciones pasadas son imparciales: nunca has visto un cisne negro, pero eso es porque no has estado en Australia. Hasta que haya cubierto todo el espacio, no puede poner una cuantificación significativa en el espacio que no ha visto. Y cuando ese espacio incluya tiempo, el hecho es que el futuro será desconocido para usted, sin importar cuánto lo intente.

Aún así … incluso sin poder cuantificar tus incógnitas, todavía estás obligado a actuar. No puedes sentarte sin hacer nada porque tal vez todo cambie de formas completamente inesperadas. O mejor dicho, puede, y quizás se esté riendo del resto de nosotros mañana. Pero es razonable sospechar que no lo harás.

¿Por qué? Porque el universo parece, para todo el mundo, tener algún tipo de patrones. La raza humana tiene una larga historia de aprovechar esos patrones; Los que no lo consiguen son prácticamente nunca los ganadores. No puedes saberlo con certeza, pero la certeza es lo único que puedo garantizarte que no tienes, por lo que suponer lo mejor que puedes hacer es, al menos, una estrategia tan buena.

El método científico es el mejor método para adivinar lo que sabemos. Se basa en la idea de que en algún lugar, por ahí, hay un conjunto real de reglas. No sabemos lo que son todos; incluso cuando lo hacemos, no siempre podemos juntarlos en un período de tiempo razonable. Y, como he dicho, ese período de tiempo es lo más crítico: el tiempo se moverá tanto si lo quieres como si no.

Así que ese es el truco: tomar una decisión basada en la mejor información que pueda reunir será al menos tan bueno como tomar una decisión sin ella. A menos que esa información sea extremadamente engañosa, en cuyo caso estará bastante deshuesado antes de comenzar.

El método científico es realmente solo una forma de afirmar: “Tengo datos X hasta ahora. Hay un número infinito de modelos para esos datos. Voy a elegir el más fácil de manipular, simplemente como una cuestión de conveniencia para mi cerebro. Si se contradice más tarde, entonces comenzaré de nuevo el proceso “. Esa es una estrategia de compromiso mínimo, y ante la incertidumbre, el compromiso mínimo será superior a un compromiso mayor.

¿Por qué no elegir sin compromiso? Porque entonces estás ignorando qué datos tienes; es imperfecto, pero demostrablemente no es nada (módulo, una vez más, el problema de la inducción).

Entonces, ahí lo tienen: la mejor conjetura sobre la mejor conjetura sobre la mejor conjetura. Un poco dudoso, ¿no? Sí, pero desafortunadamente, “saber” no es una opción. (O al menos, no parece serlo, pero eso, también, podría ser un problema para ti otra vez).

Ian York respondió: “Porque funciona”, y estoy completamente de acuerdo. Y también estarás de acuerdo si lo pruebas por ti mismo, lo que puedes hacer fácilmente. Así es cómo:

1. Llene en exceso el tazón de un gato con agua: más de lo que puede beber en un día. Pese el tazón, restando el peso del tazón mismo, para que sepa cuánto pesa el agua en él.

2. Marque la altura del agua, para que luego pueda volver a llenarla exactamente al mismo nivel.

3. Después de que su gato beba de él, pese el tazón nuevamente, para que sepa cuánta agua falta.

Nota: use un gato de interior que haga prácticamente lo mismo todos los días. El experimento será más difícil si el gato lleva un estilo de vida variado, como lo haría una persona al aire libre, dado que está lloviendo algunos días, otros fríos, etc.

4. Repita los primeros tres pasos todos los días durante tres meses, manteniendo un registro de la cantidad de agua que el gato toma cada día.

5. Al final del mes, calcule la cantidad promedio de agua que el gato toma cada día.

6. Use ese cálculo para predecir cuánta agua, en promedio, el gato tomará cada día del mes siguiente, suponiendo que su estilo de vida permanezca sin cambios.

7. Ahora, pídale a 30 de sus amigos que adivinen al azar cuánto beberá su gato cada día.

8. Compara la predicción de Science (Pasos 1 – 6) con los aleatorios. ¿Cuál fue más preciso?

Para obtener puntos de bonificación, pídale a un amigo que repita la ciencia usando el mismo gato, tazón, etc.

Además, dale al gato un beso en la cabeza.

¿Cómo sabemos que el método científico arroja resultados más precisos que las suposiciones aleatorias?

Fácil. ¡Por medida! Adivinar al azar significa que usa una moneda para hacer su decisión. Así que parte del método científico es medir los resultados obtenidos para ver si son mejores que las conjeturas aleatorias. Por otra parte, si los humanos comunes realizan la medición, podrían cometer errores. Entonces, ¿cómo lo sabemos?

Fácil. El método científico reconoce este problema y toma medidas para reducir los errores. Es decir, se agregan controles a los procedimientos experimentales para detectar estos errores. En muchos casos, se implementan experimentos doble ciego para asegurar que las mediciones sean precisas.

Pero sus preguntas preguntan cómo lo sabemos. Me alegra que no hayas limitado la pregunta a tu propio conocimiento. Así que supongo que por “nosotros” usted está diciendo “está bien, sabemos que la ciencia es precisa, pero cómo sabemos esto”. De hecho, en esta era tecnológica moderna, es obvio que la ciencia funciona. Además, a medida que pasa el tiempo, la ciencia mejora su confiabilidad porque tiende a eliminar los métodos que parecen no estar funcionando.

Conclusión:

No sabemos nada con absoluta certeza. La ciencia no es una excepción, pero es bastante obvio para la mayoría de los “nosotros” que el método científico tiene un buen historial. Pero el pronombre “nosotros” pretende excluir a las personas que confían en la astrología u otras pseudociencias. En otras palabras, aquellos de “nosotros” que desconfiamos de las ilusiones, se aseguran de que el método científico incluye la directiva de tomar cualquier medida que se pueda tomar para evitar engañarse.

La pregunta tiene algunas partes y, posiblemente, algunas respuestas, algunas de las cuales ya se han sugerido.

Primero, vale la pena señalar que no existe un solo “Método científico”. Sí, elaboramos un proceso evolutivo de hipótesis a teoría a hipótesis sintética. Pero si realmente lee alguna historia de la ciencia, verá muchos enfoques de “adivinar y verificar”.

En segundo lugar, asumo que en realidad no quiere decir adivinar al azar , ya que la falta de limitaciones o el uso de información previa debería dejar claro por qué no es tan bueno. ¿Por qué es más efectivo buscar las claves que faltan al volver sobre sus pasos que elegir al azar a personas de la guía telefónica y preguntarles? Misma razón.

Tercero, ninguno excluye realmente al otro. Los científicos intentan cosas extravagantes todo el tiempo para ver si funcionan (o para verificar que no lo harán). Adivinar (o más realista, la intuición) no requiere hacerlo a ciegas.

Con esos pequeños detalles fuera del camino, probablemente la respuesta más filosóficamente importante sea el positivismo. Si aplicamos un proceso que se basa en lo que ya sabemos para ampliar metódicamente nuestra comprensión de algo, en promedio, terminaremos como un grupo más rápido que si esperáramos que los genios hicieran grandes y repentinos saltos. Piense en todos los estudios de contratación pública que se realizan hoy, haciendo uso de personas mínimamente capacitadas para trabajar mucho más rápido que los expertos, con la misma eficacia.

Eso también trae consigo un tipo de problema “presupuestario”. Al aplicar un enfoque sistemático al descubrimiento, lo democratiza. Si necesita un Newton o un Einstein para ver el siguiente paso, puede esperar siglos para cada avance, mientras que cientos de miles de estudiantes graduados que colaboran le brindarán algo interesante cada año, incluso si es más pequeño.

Más pragmáticamente, dados los dos sistemas, solo uno es capaz de absorber los avances realizados por el otro. El descubrimiento sistemático reconoce las adivinaciones afortunadas y las integra en el siguiente descubrimiento, mientras que las suposiciones generalmente no pueden tomar mucha información en cuenta. De hecho, lo que llamamos “algoritmos genéticos” es una forma de modelar una amplia gama de soluciones aleatorias a un problema para modificarlas y mezclarlas automáticamente a lo largo del tiempo para encontrar la mejor; Esencialmente, se toman muchas conjeturas al azar y se aplica algo como un método científico clásico para separar lo que podría funcionar de lo que no puede.

Pero lo más importante, como se mencionó, no lo sabemos . Para saber qué sistema funciona mejor a largo plazo, necesitamos saber todo sobre el universo y entender cómo reproducirlo mejor. Todo lo que podemos decir es que, históricamente, la investigación científica ha producido más ideas viables que saltos intuitivos. Ideas como sangrar a un paciente y equilibrar los cuatro humores no salvan muchas vidas. Las vacunas (cuando se producen y distribuyen de manera responsable) salvan miles de millones de vidas.

Sin embargo, eso puede ser lo que la gente de Inteligencia Artificial denomina un “máximo local”, un tipo de progreso que parece bueno, pero está empequeñecido por lo que podría descubrirse si solo tuviéramos una visión más amplia de las cosas.

Porque los comprobamos y los volvemos a comprobar.

El método científico es adivinar al azar, o más bien, comienza con adivinar al azar. Los científicos no son profetas; No son individuos especiales inspirados para hablar solamente la verdad.

(Por supuesto, estoy exagerando un poco cuando digo que esta suposición es aleatoria. No lo es. Está guiada por la teoría, el modelado matemático y cierta intuición, por lo que las suposiciones de los científicos son muy acertadas, pero ¿Qué es una conjetura educada? Tenemos una tendencia a denigrar ciertas conjeturas llamándolas “aleatorias”, y elogiamos a otras personas al llamarlas “educadas”, pero al final del día, una conjetura es una conjetura. Cada conjetura es única y arbitrario; no está obligado a ser verdad.)

El truco está en cómo probamos estas cosas, y el hecho de que probamos estas cosas en absoluto. No es que los científicos no estén equivocados; Ellos sólo se limpian después de ellos mismos. Desechamos las conjeturas que simplemente no funcionan. La historia de la ciencia puede parecer suave e inevitable, pero está llena de callejones sin salida, pistas falsas y vidas malgastadas tratando de reivindicar hipótesis preciadas: suposiciones, en otras palabras, que resultaron no ser correctas.

Puedes pensar en el método científico como una especie de algoritmo genético. Incluso si sus hipótesis se distribuyeron originalmente al azar, cada generación de ideas está sujeta a pruebas contra la realidad, y solo unas teorías relativamente precisas sobreviven a estas pruebas para sembrar la próxima generación de ideas. Todo esto resulta en una convergencia sorprendentemente rápida hacia una visión razonable razonable de la realidad.

(He visto algoritmos genéticos agitándose en mi computadora, ¡y nunca deja de deleitarme y entretenerme con cuánta curiosidad convergen en una solución!)

Adivinar aleatoriamente una respuesta correcta generalmente tiene una probabilidad de puntuación de probabilidad de 1 / n para el número de respuestas posibles; una pequeña probabilidad en la mayoría de los casos. El método científico utiliza la prueba de hipótesis dentro de los límites de los niveles de confianza estadísticos que producen la probabilidad de respuesta correcta según la regla de empiracle para la distribución normal. Si se da que los datos que se están probando provienen de una muestra aleatoria normalmente distribuida, se puede concluir con un margen de error calculadamente pequeño y con una alta significación estadística, generalmente entre el 90% y el 99% que se rechaza o no se rechaza la afirmación de una hipótesis . Por lo tanto, el método científico produce resultados más precisos y estadísticamente compatibles que las simples suposiciones o pruebas y errores.

Porque funciona.

La adivinación aleatoria termina en la conjetura. El método científico observa un fenómeno y propone una hipótesis que podría explicar el fenómeno (podría llamarlo una conjetura), pero luego hay otro paso: realizar experimentos para ver si la hipótesis es cierta. Esto se hace probando para ver si la hipótesis puede hacer predicciones exitosas sobre fenómenos futuros.

Por ejemplo, algunas personas solían suponer que los objetos más pesados ​​caían más rápido que los objetos más livianos. Esta fue una conjetura, aunque se basó en lo que parecía lógica. Sin embargo, una vez que se realizaron experimentos que corrigieron la resistencia al viento, se encontró que todos los objetos caen en caída libre a la misma velocidad. Esto también fue probado en la luna:

Una suposición sobre lo que sucedería cuando el astronauta arrojara un martillo y una pluma probablemente estaría mal, ya que el resultado real puede ser contraintuitivo. El método científico, por otro lado, solo acepta una hipótesis como posiblemente cierta cuando se puede demostrar que hace predicciones exitosas sobre lo que sucederá.

Bueno, hay algo llamado tecnología …

¿Cuáles son las probabilidades de lanzar una pila de silicona y cobre y obtener una computadora que pueda presentarte estas palabras? El sin sentido creacionista / ID sin sentido se puede aplicar legítimamente a cosas que están diseñadas. Si no sabemos las cosas, el futuro debería ser completamente aleatorio. Predigo que, en cambio, leerá un mensaje coherente, aunque hay trillones de posibilidades no coherentes. ¿Cómo ocurrió eso?

Esta podría ser una respuesta muy diferente de la dada
Las razones plausibles para lograr resultados precisos mediante un método científico solo se deben a que eliminamos los errores probables o los reducimos en gran medida.
Supongo que por un método científico te refieres a un experimento científico.
Antes de diseñar un experimento, lo escalamos de principio a fin, calculando todos los riesgos involucrados, los métodos aplicados, mejorando la forma de realizar el experimento, etc. De manera indirecta, estamos calculando la mejor respuesta posible que puede resultar pragmática y, al mismo tiempo, aplicable en una situación de tiempo real.
Ejemplo:
En una bolsa tenemos 2 bolas rojas y 2 azules de color. Suponiendo que podemos decir que la primera bola que seleccionamos sería una roja / amarilla pero no segura
Diseñar un experimento es matemático y obtendrás un mejor resultado, no solo por la primera vez que selecciones, sino que incluso después de un par de veces podrás justificar qué tipo de bola de color recogerás.
Pero como Ian York lo puso de la manera más eficiente “porque funciona”

Dejamos las conjeturas a los teólogos.

Fácil: construiré un puente a través de un río furioso usando ciencia e ingeniería. Vas a construir uno usando conjeturas al azar. Cruzo mi puente cruzas el tuyo y …

Francamente, porque no puedes adivinar cómo construir un avión a reacción.