EL PAVO
INDUCTIVISTA
http://cuentos-cuanticos.com/2012/01/13/el-pavo-inductivista-de-bertrand-russell/
El señor B. Russell contaba la historía de un
pavo que llegó a una granja, y desde su primera mañana descubrió que le daban
de comer a las 9, ¡pavo listo!. Pero como era un pavo inductivista, no se
precipitó al sacar conclusiones. Y esperó pacientemente hasta que recogió un
número suficiente de observaciones. Probó en días con sol, en días lluviosos,
cuando hacía frío y cuando hacía calor. Hasta que su conciencia inductivista se
sintió satisfecha como para afirmar que todos los días comía a las 9. Muy
asumida tenía su conclusión como verdad absoluta… hasta que llegó la víspera de
la Navidad, y
en vez de darle de comer le cortaron el cuello….
Estamos ante una inferencia inductiva con
premisas verdaderas que ha llevado a una conclusión falsa…así de crudo.
¿Se puede justificar el principio de inducción? Una manera muy evidente de moderar la postura extrema del inductivismo ingenuo. Aunque no se pueda garantizar que las generalizaciones a las que se ha llegado mediante inducciones lícitas sean perfectamente verdaderas, son probablemente verdaderas.
El conocimiento científico no es conocimiento
probado, pero representa un conocimiento que es probablemente verdadero. Cuanto
mayor sea el número de observaciones que forman la base de la inducción y
cuanto mayor sea la variedad de condiciones en las cuales se hayan realizado
estas observaciones, mayor será la probabilidad de que las generalizaciones
resultantes sean verdaderas.
Si se adopta esta versión modificada de la
inducción, entonces se reemplazará el principio de inducción por una versión
probabilística que dirá más o menos lo siguiente:
Si en una amplia variedad de condiciones se
ha observado un gran número de A y si todos estos A observados poseen sin
excepción la propiedad B, entonces, probablemente todos los A poseen la
propiedad B.
Esta versión del principio de inducción en su
forma probabilística también tiene problemas adicionales. Especialmente los
relacionados con las dificultades que se encuentran cuando se trata de precisar
exactamente la probabilidad de una ley o teoría a la luz de unas pruebas
especificadas. Puede parecer intuitivamente plausible que, a medida que aumenta
el apoyo observacional que recibe una ley universal, aumente también la
probabilidad de que sea verdadera.
Pero según la teoría oficial de la probabilidad,
cualquier evidencia observacional constará de un número finito de enunciados
observacionales, mientras que un enunciado universal hace afirmaciones acerca
de un número infinito de posibles situaciones. La probabilidad de que sea
cierta la generalización universal es, por tanto, un número finito dividido por
un número infinito, lo cual sigue siendo cero por mucho que aumente el número
finito de enunciados observacionales que constituyan la evidencia.
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