Convergencia de experimento y teoría en los procesos de invención e innovación
Este artículo parte del debate en filosofía de la ciencia entre la tradición teórica y la experimental, y muestra su relación con el estudio de los procesos de innovación e invención en ciencia, cruzando así los planteamientos de análisis más teóricos de la filosofía de la ciencia con cuestiones más...
| Authors: | , |
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| Format: | article |
| Publication Date: | 2019 |
| Country: | España |
| Institution: | Universitat Autònoma de Barcelona |
| Repository: | Dipòsit Digital de Documents de la UAB |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:ddd.uab.cat:223397 |
| Online Access: | https://ddd.uab.cat/record/223397 https://dx.doi.org/urn:doi:10.1387/THEORIA.17921 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Experimentación Innovación Invención Aprendizaje automático Experimentation Innovation Invention Machine learning |
| Summary: | Este artículo parte del debate en filosofía de la ciencia entre la tradición teórica y la experimental, y muestra su relación con el estudio de los procesos de innovación e invención en ciencia, cruzando así los planteamientos de análisis más teóricos de la filosofía de la ciencia con cuestiones más relacionadas con la filosofía de la tecnología y la ciencia aplicada. De esta manera, analizamos la interrelación entre experimento y teoría en los procesos de invención e innovación y conectamos los campos de la ciencia teórica y la aplicada, mostrando la continuidad entre ambas. Así, podemos mostrar también cómo en ciencia hay siempre dependencia mutua de teoría y experimentación, y cómo esa dependencia es extrapolable también a los procesos de innovación e invención. Tomando como punto de partida el debate en torno a las tradiciones teóricas y experimentales, veremos hasta qué punto los argumentos que cuestionan las tradiciones teóricas y apuestan por las tradiciones experimentales encajan con los fenómenos de invención e innovación. El caso que vamos a tomar como referencia para aplicar este análisis es el de «aprendizaje automático», como una rama de los algoritmos computacionales diseñados para emular la inteligencia humana aprendiendo del entorno. Este campo es relevante pues, a pesar de su naturaleza eminentemente teórica -en substancia es matemática aplicada-, presenta toda una serie decaracterísticas que lo hacen muy afín al análisis desde las tradiciones experimentales. |
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