Epistemologia Artificial

Comienza la epistemología artificial:

Ludwig Wittgenstein, con su desinterés por las matemáticas y por la ciencia y su obsesión con los juegos lingüísticos influyo poderosamente sobre el círculo de Viena al punto de hacerle perder sus objetivos iniciales. Se dejó de hablar de ciencia para hablar de lenguaje de la ciencia. En suma, mato al círculo antes que el blitzkrieg (blitzkrig- guerra relámpago).

El círculo se disolvió con la adhesión de Austria a Alemania y se perdió el contacto de científicos y matemáticos quienes solían intercambiar ideas entre sí. Un acontecimiento político culmino así la obra de Wittgenstein.

A partir de lo cual empiristas lógicos se interesaron más en problemas formales, muchos de ellos bizantinos. Se volvió más artificial. Las revoluciones científicas pasaron desapercibidas.

La epistemología artificial se encerró en una problemática pequeña que no atraía a los investigadores científicos. La brecha entre científicos y filósofos aumento.

Un ejemplo de epistemología exacta pero vacía: concepto de probabilidad.

El probabilismo exagerado:

El concepto de probabilidad es central en la ciencia moderna. La probabilidad no resuelve todos los problemas científicos. Hay entusiastas que sostienen la tesis extremista de que todos los conceptos filosóficos pueden explicarse en términos del concepto de probabilidad.

Reichenbach propuso igualar el grado de verdad de una proposición con su probabilidad.

Carnap propuso igualar el grado confirmación con su probabilidad.

Más tarde, carnap y bar-hillel, seguidos de cerca por Popper y hintikka, propusieron igualar el contenido (cantidad de información) a su proposición con su improbabilidad.

En lenguaje ordinario solemos decir de una proposición verosímil, o que ha sido confirmada a medias, que es probable.

A primera vista es plausible pero no viable porque consagra la falacia lógica de la afirmación del consecuente.

Es un error metodológico el querer hacer depender la verdad de la probabilidad, la noción de verdad es previa a la probabilidad.

Concluimos así que el grado de confirmación de una hipótesis no debe igualarse a su probabilidad.

La teoría semántica de la información:

Examinemos la base de las teorías semánticas de la información, la primera propuesta por carnap y bar-hillel: dicha base es la definición del contenido de una proposición como la improbabilidad de esta.

Esta definición no formaliza los conceptos intuitivos del contenido, las contradicciones adquieren sentido máximo.

La teoría del sentido asigna igual contenido a proposiciones que ni siquiera comparten sus referentes.

El principal defecto de todas estas tentativas es de reducir conceptos filosóficos clave al de probabilidad es que parten de un supuesto falso, que se puede asignar probabilidades a proposiciones y no hay modo de hacerlo a no ser arbitrariamente y que las proposiciones sean objetos físicos y en este caso tendrían propiedades físicas y no semánticas.

En resumen: dado que no tiene sentido hablar de la probabilidad de una proposición, no es posible explicar las propiedades semánticas de las proposiciones en términos de probabilidades.

Problemas éticos:

¿Qué relación hay entre los valores cognoscitivos de la ciencia y los valores morales?

- de primera mano no debe existir ninguna, ya que

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