¿Se han estudiado las implicaciones de la cibernética en la epistemología?

Me gustaría saber cuál es el estado del arte.

Hay varios enfoques en epistemología, desde las diversas variantes del positivismo, hasta el pragmatismo y muchos otros.

En cibernética, un sistema crea un modelo del mundo y este modelo se actualiza en función de la información recopilada por el sistema. Para obtener más información, se pueden realizar acciones.

Un modelo muy sencillo (quizás el más sencillo) sería el propuesto para la curiosidad artificial .

Me gustaría saber si esto se ha estudiado y cuál es el estado actual del arte sobre las implicaciones de la cibernética para

El tipo de preguntas que me gustaría abordar son:

  • ¿Podría la cibernética ser un método "mejor" que el método científico? ¿Bajo qué supuestos?
  • ¿Podría esto definirse como algo más general que el método científico?
  • ¿Qué tipo de conocimiento podemos obtener aplicando los principios de la cibernética?
  • ¿Cuáles son las limitaciones de estos principios?
  • ¿Cómo se compara con otros métodos?

Recuerde que no estoy haciendo estas preguntas, estos son ejemplos de las preguntas que deben abordar las referencias que estoy buscando.

Gracias.

No entiendo cuáles crees que son las diferencias entre la cibernética y el "método científico". Su sistema cibernético puede seguir cualquier parte del método científico, y si un sistema cibernético calcula sólidamente un resultado predicho, entonces esa es una hipótesis/predicción tan buena como cualquier otra para probar una teoría.
@RexKerr El método científico agrega restricciones sobre cómo deben controlarse y repetirse los experimentos, y muchos otros. Un sistema cibernético no agrega estas restricciones, simplemente hay información dentro (posiblemente también fuera) y la generación de un modelo, AFAIK.
Bueno, si te refieres a la definición filosófica clásica de "método científico" en oposición al que realmente usan los científicos, tal vez sí. Formar una distribución de probabilidad basada en evidencia sobre una familia de modelos es perfectamente cómodo para los científicos con una sólida formación cuantitativa como una extensión natural de la idea de "hacer un experimento para descartar definitivamente una hipótesis". La descripción estándar es un tercio de sociología humana, un tercio de consejos sobre cómo hacer que tus matemáticas sean más fáciles y un tercio del núcleo intelectual del método.
@RexKerr gracias :). Aunque ahora estoy más confundido :/ . ¿Conoce una descripción completa y breve de este "nuevo método científico". Sigo pensando que la comparación con la cibernética tiene relevancia. Por ejemplo, si ves a tu amigo entrando a la cocina, tienes información al respecto, pero esa información no es realmente científica, ¿verdad? Esto lleva a otras preguntas sobre la relación entre la epistemología y la teoría de la información, pero no estoy seguro de poder escribir una pregunta adecuada sobre eso, lo pensaré e intentaré, con suerte, en un futuro cercano.
Bueno, esto no es realmente un "nuevo método científico". El núcleo es que tiene algún tipo de hipótesis (modelo) y lo prueba con datos con parámetros bien descritos. Está prácticamente en todas las descripciones no filosóficas del método científico, por ejemplo, Wikipedia: "los investigadores proponen hipótesis como explicaciones de los fenómenos y diseñan estudios experimentales para probar estas hipótesis a través de predicciones que se pueden derivar de ellas. Estos pasos deben ser repetibles, para protegerse". contra el error o la confusión". El diseño experimental puede ser tan simple como "Miro más estrellas".
Supongo que sería diferente si la "cibernética" usara modelos que no pudieran usarse para hacer predicciones, pero es difícil hacer un modelo que sea útil de alguna manera sin poder convertirlo fácilmente en un motor predictivo.
Estoy de acuerdo con usted en que podemos considerar una observación científica ver a alguien entrar a la cocina y predecir que esa persona estará allí por un tiempo e incluso más cosas dependiendo de más información. Sin embargo, no estoy seguro de cuántas personas podrían estar de acuerdo con nosotros sobre esta perspectiva amplia de la ciencia. ¿Tiene alguna cita en un lugar práctico? Porque creo que la gente estaría más de acuerdo con un nombre más genial que Trylks, por ejemplo, Putnam suena mejor. Citar también ahorra mucho texto y tiempo. Gracias.
Lo siento, no tengo una cotización a la mano. Recuerdo problemas como estos abordados incluso, por ejemplo, por Popper, pero se necesita aprendizaje automático moderno y ciencia de grandes datos para centrar realmente la atención en este tipo de ciencia como central en lugar de un caso extraño para mencionar de pasada y no preocuparse demasiado. . No estoy al día con el pensamiento moderno sobre la filosofía de la ciencia; He leído sobre todo clásicos, e incluso los que no son recientes.
Pensamiento aleatorio, sin referencias: AFAIK, los intentos de usar IA para la ciencia tienen una gran debilidad al generar hipótesis (o conjeturas , como lo llamaría Feynman) que parecen ser tan fáciles para los humanos. Tal vez su enfoque cibernético del proceso similar a la ciencia podría hacer algo útil y similar a la ciencia sin la necesidad de este componente de adivinanzas .
@obelia claro, no hay necesidad de hipótesis, simplemente se construye un modelo y se actualiza constantemente. Una hipótesis es simplemente una parte de un modelo que se prueba específicamente, en este caso se probaría todo el modelo.

Respuestas (1)

La cuestión es que la cibernética como campo básicamente murió, principalmente debido a las computadoras modernas. Todavía tiene un gran legado, pero es realmente difícil decir dónde termina la cibernética y comienza la IA, la ciencia cognitiva, la biología de sistemas, la teoría de la información, etc. Los días en que la gente consideraba que la cibernética era una ciencia nueva y general han quedado atrás: algunas ideas se han conservado e integrado con la ciencia moderna, otras se han estancado (en particular, las formalizaciones matemáticas abstractas y supergenerales características de su enfoque). ).

En los últimos años, varios desarrollos en el aprendizaje automático y la probabilidad bayesiana se han identificado con la cibernética (en particular, el cerebro bayesiano), y estos mismos han llamado mucho la atención de los epistemólogos. Aún así, la conexión no es muy fuerte ya que la cibernética básicamente ha dejado de existir.

Muchos activistas tienen simpatía por las ideas cibernéticas, mirar su trabajo probablemente sea un buen comienzo para las discusiones filosóficas modernas. La revista "Comportamiento adaptativo" sería un buen lugar para buscar si está interesado en su legado.

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