Epistemologia da Física e

Física da Epistemologia

Osame Kinouchi

Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de

Ribeirão Preto

USP

Preâmbulo

“Física da Epistemologia” = absurdo

Objetivos do colóquio

Descrever alguns temas controversos discutidos pelos

filósofos da ciência Popper, Kuhn e Feyrabend.

Argumentar que conceitos teóricos introduzidos

recentemente em Física e outras ciências podem ser

úteis no entendimento do que tais filósofos tentaram

expressar, evitando algumas críticas e mal-entendidos

muito comuns.

Sobre ciência e filosofia

Natural scientists believe that they free themselves from

philosophy by ignoring it or abusing it...[but] they cannot

make any headway without thought...[and] hence they are

no less in bondage to philosophy, but unfortunately in most

cases to the worst philosophy. — Friedrich Engels,

Dialectics of Nature (1883).

There is no such thing as philosophy-free science; there is

only science whose philosophical baggage is taken on

board without examination. — Daniel Dennett, Darwin's

Dangerous Idea (1995).

Valem as afirmações simétricas?

Philosophers believe that they free themselves from science

by ignoring it or abusing it...[but] they cannot make any

headway without thought...[and] hence they are no less in

bondage to science, but unfortunately in most cases to the

worst science.

There is no such thing as science-free philosophy; there is

only philosophy whose scientific baggage is taken on board

without examination.

Talvez, na medida em que idéias científicas se difundem e

permeiam nossa linguagem, cultura e repertório conceitual.

Ou seja, filosofia não é estanque em

relação à ciência e vice-versa

Tempo

Phs PhDs

Breve “História” da Filosofia da Ciência

Empirismo

Racionalismo

Positivismo

Instrumentalismo

Pragmatismo

Neopositivismo

Coerentismo

Falseacionismo (Popper) e epistemologia evolucionária

Teoria crítica (escola de Frankfurt)

Paradigmas Kuhnianos, Anarquismo metodológico (Feyrabend) e o debate com Popper

Estudos pós-Kuhnianos

Sociologia da Ciência e Construtivismo Social

Pós-positivismo

Roteiro

O debate Popper-Kuhn sobre racionalidade científica.

Insights a partir dos conceitos de:

Relevos rugosos

Machine learning

O debate sobre a natureza das revoluções científicas.

Modelos de dinâmica de avalanches

O debate sobre ciência normal-ciência revolucionária

(Kuhn) versus pluralismo teórico (Feyrabend).

Algoritmos genéticos

O debate Reducionismo versus Holismo.

Sistemas dinâmicos não lineares.

Grupo de Renormalização e classes de Universalidade.

O Falsificacionismo de Popper:

“Conjecturas e Refutações”

Dados empíricos não confirmam teorias mas podem eliminá-las: “Um cisne negro elimina a teoria de que todos os cisnes são brancos”.

Cientistas fazem (“livremente”) conjecturas T.

Deduz-se consequências lógicas (predições P) de T.

Compara-se P com experimentos E.

Refuta-se conjecturas quando E não está de acordo com P.

Fraquezas do falsificacionismo ingênuo

Dados podem estar errados (“O cisne negro não era um cisne”)

Teorias eliminadas rapidamente sem ter tempo de maturação. “Toda teoria nova nasce refutada”.

Relevância e natureza dos resultados de experimentos dependem das teorias que estão sendo testadas.

Constitui uma lógica da justificação mas não descreve o desenvolvimento real, histórico, da evolução das teorias científicas, onde fatores psicológicos, sociológicos, econômicos e culturais são importantes.

Corresponde a um algorítmo genético (epistemologia evolucionária) que só conserva o indivíduo com maior fitness = não funciona, fica preso em mínimos locais.

Epistemologia normativa versus

descritiva: Funções custo (“energia”)

Aspecto Normativo: Teorias devem minimizar erro empírico E1

Teorias devem minimizar elementos ad-hoc E2

Teorias devem minimizar complexidade E3

Teorias devem minimizar incompatibilidade com outras teorias E4

Aspecto Descritivo:Teorias minimizam falta de estética E5

Teorias minimizam falta de consenso científico E6

Teorias minimizam dissonância com ideologias dominantes E7

Teorias minimizam frustração de interesses de pesquisadores E8

Etc…….

Etotal = a1E1 + a2E2 + a3 E3 +…

Relevos Rugosos

E

“Contra o Método”: Relevos rugosos,

racionalidade de curto termo e de longo termo

Paradigmas = mínimos locais

Progresso dentro do paradigma =

descida pelo gradiente =

racionalidade de curto termo =

ciência normal

Transição entre paradigmas =

escape de mínimos locais =

racionalidade de longo termo

(“temperatura”, “não eliminação

de indivíduos com fitness

médio”) = ciência revolucionária

Mudanças de Paradigmas

Quanto maior o salto, maior a “irracionalidade” local.

Justificada pela presença de uma racionalidade de longo

prazo e global.

Existe progresso nas teorias científicas?

Progresso vertical (dentro do paradigma) mas

exploração não convergente na horizontal?

Corre a ciência o perigo de uma transição vítrea?

Espaço das teorias

Incomensurabilidade

O novo paradigma afeta os próprios critérios de avaliação

do que são boas teorias científicas. Isso pode tornar

problemático a comparação do mérito das teorias.

Possível analogia: Acoplamento do estado S do sistema

(variáveis rápidas) com variáveis lentas que definem os

termos Ei. Modulação do relevo pela presença do sistema

em um estado S(t).

Racionalidade tácita versus racionalidade

explícita

IA baseada em regras (programação): Sistemas especialistas = racionalidade explícita.

IA baseada em exemplos (aprendizagem): Redes Neurais Artificais, Support Vector Machines, etc = ajuste de curvas (em geral, mapeamentos) = racionalidade implícita.

O cientista aprende tacitamente o que é “boa

ciência”, sem usar um método de demarcação

Thomas Kuhn (in Criticism and the growth of knowledge, 1970)

“A espécie de processo [aprendizagem tácita] que tenho em mente pode ser modelado num computador, e assim, comparado com o modo mais familiar que recorre a critérios (…). Ambos os programas funcionarão, mas não darão resultados idênticos. Diferem por muitas das mesmas razões que a jurisprudência difere da lei codificada.

Nós ignoramos por muito tempo a maneira como o conhecimento da natureza pode ser tacitamente incorporado em experiências totais sem que intervenha a abstração de critérios ou de generalizações. Tais experiências nos são apresentadas no correr da educação e da iniciação profissional. Assimilando um número suficiente de exemplares, aprendemos a reconhecer e trabalhar com o mundo com que nossos professores já estão familiarizados.

O reconhecimento da função cognitiva dos exemplares também pode remover a eiva de irracionalidade de minhas observações anteriores (…). Em face de exemplos do que faz uma teoria científica, não precisamos de critérios para saber que alguma coisa saiu errada ou para fazer escolhas em caso de conflito.”

Roteiro

O debate Popper-Kuhn sobre racionalidade científica. Insights a partir dos conceitos de:

Relevos rugosos

Machine learning

O debate sobre a natureza e caracterização das revoluções científicas.

Modelos de dinâmica de avalanches

O debate sobre ciência normal-ciência revolucionária (Kuhn) versus pluralismo teórico (Feyrabend).

Algoritmos genéticos

O debate Reducionismo versus Holismo.

Sistemas dinâmicos não lineares.

Grupo de Renormalização e classes de Universalidade.

Revoluções Científicas como terremotos

conceituais

The Earth crackles. a, Time history of radiated

energy from earthquakes throughout all of 1995.

The Earth responds to the slow strains imposed

by continental drift through a series of

earthquakes (impulsive events well separated in

space and time). This time series, when sped up,

sounds remarkably like the crackling noise of

paper, magnets and Rice Krispies (listen to it in

ref. 110). b, Histogram of number of earthquakes

in 1995 as function of their magnitude (or,

alternatively, their energy release). Earthquakes

come in a wide range of sizes, from unnoticeable

trembles to catastrophic events. The smaller

earthquakes are much more common: the number

of events of a given size forms a power law

called the Gutenberg–Richter law.

Quão grande precisa ser uma revolução

científica para merecer o nome?

Evolução temporal

Invariância de escala

Modelo de avalanches

Fi = H(t) + Jsi + hi

(Sethna et al., Nature 410, 242 - 250 (08 March 2001)

Modelos de terremotos

Roteiro

O debate Popper-Kuhn sobre racionalidade científica.

Insights a partir dos conceitos de:

Relevos rugosos

Machine learning

O debate sobre a natureza das revoluções científicas.

Modelos de dinâmica de avalanches

O debate sobre ciência normal-ciência revolucionária

(Kuhn) versus pluralismo teórico (Feyrabend).

Algoritmos genéticos

O debate Reducionismo versus Holismo.

Sistemas dinâmicos não lineares.

Grupo de Renormalização e classes de Universalidade.

O debate normativo Kuhn-Feyrabend:

ciência normal ou pluralismo teórico?

Kuhn

Sugestões para Kuhnianos

Racionalidade implicita é defensável.

Eficiência dos algorítimos “ciência normal” versus “pluralismo teórico” pode ser testada em algorítmos genéticos.

Mudanças de paradigmas são avalanches de mudanças conceituais.

Ocorrem em todas as escalas, não existe um tamanho característico que defina uma mudança de paradigma.

Em todo caso, poderíamos associar as “grandes revolucões científicas” à avalanches que afetam toda a ciência e mesmo a cultura em geral = “avalanches ou clusters percolantes”.

Existe progresso vertical mas “não-progresso” horizontal.

Reducionismo versus Holismo

“O Todo é maior que a soma de suas partes” (Aristóteles)

Princípio da superposição linear = Todo igual à soma das partes.

Gás ideal, teorias tipo um gene-um caracter, individualismo metodológico na economia e sociologia.

Sistemas não lineares = comportamento do todo é qualitativamente diferente do das partes.

Fato trivial?

f(x) = xa f(x + y) f(x) + f(y) para a 1

O Todo é qualitativamente diferente das partes

e (em grande parte) independe delas!

Often there will be fixed points that attract in all directions. These fixed points

describe phases rather than phase transitions. Most phases are rather simple,

with fluctuations that die away on long length scales. When fluctuations remain

important, they will exhibit self-similarity and power laws called generic scale

invariance.

Emergência = mudança qualitativa a

partir de incrementos quantitativos

Bifurcações

Caos determinista

Múltiplos atratores

Transições de fase e fenômenos críticos

Modelagem baseada em agentes

Etc.

Classes de Universalidade

Sistemas classificados em “classes de universalidade” que dependem principalmente de simetrias e dimensão espacial, mas não dependem de detalhes finos do sistema (detalhes das interações, número de vizinhos etc).

Um modelo muito complexo e detalhista pode estar na mesma classe de universalidade que um modelo simples.

Portanto, podemos estudar o modelo simples para ganhar insight e conhecimento qualitativo (e mesmo alguns resultados quantitativos como expoentes críticos) sobre o sistema complexo.

Isso não significa que “reduzimos o sistema complexo à um sistema hipersimplificado”. A natureza da relação é outra: ambos pertencem à mesma classe de universalidade.

Uma última dúvida

Não é contraditório usar resultados científicos para estudar a ciência?

Primeira resposta: são modelos formais (não empíricos), valem mesmo que não se apliquem à natureza. Não se trata de “naturalizar” a filosofia da ciência.

Segunda resposta: Podemos fazer sociologia da Sociologia e história da História? Se sim, então talvez possamos fazer ciência da Ciência (metaciência), com instrumentos fornecidos pelas ciências humanas, estatística, ciência da informação e idéias (como as apresentadas aqui) sugeridas por outras disciplinas.

Talvez até seja possivel fazer uma filosofia da ciênciabaseada em modelos computacionais, conforme sugeriu Kuhn!