UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR

FILOSOFÍA DE LA CIENCIA

ENERO-MARZO 2013

INTEGRANTES:

Carlos Cruz 10-10168

José Montenegro 10-10469

María Lourdes Garcia Florez 10-10264

Manuel Alejandro Pacheco 10-10524

RESUMEN LEYES CIENTÍFICAS

Todas las leyes tienen cumple con dos características:

Aseverativas: esto quiere decir que las leyes aseguran la ocurrencia de algo. Es decir las leyes dicen que “Si A, entonces B”

Regulares: esto es que una ley no habla sobre un caso único, sino que siempre generaliza, es decir siempre dicen: “Para todo A, se cumple que B”.

Sin embargo podemos ver que no toda proposición que cumpla con esas dos

características. Por ello es necesario clasificar las regularidades. Esta clasificación

se basa principalmente en la definición que da cada una a la necesidad. Una

proposición es necesaria cuando su negación es inconsistente con el sistema en

el que se trabaja.

Tipos de regularidades:

Conceptuales: las regularidades conceptuales son aquellas en las que, negar la proposición es inconsistente con el lenguaje. Por ejemplo: “Todos los hermanos tienen los mismos padres”.

Nómicas: son aquellas que no sólo dan importancia al lenguaje sino que también a las leyes naturales. Por lo tanto la negación de una proposición nómicamente necesaria sería inconsistente con el lenguaje o con las leyes de la naturaleza. Las leyes científicas son regularizaciones nómicas. Por ejemplo: “Los hombres no quedan embarazados”.

Fácticas: las regularidades fácticas son aquellas que, si bien no es lo normal que ocurran, no hay ninguna ley natural que prohíba su ocurrencia Por ejemplo: “Todas las esferas de oro tienen un kilómetro de radio”.

Epistémicas: son aquellas que están regidas por las convenciones de las personas, pero sin embargo no hay una ley que asegure o no la ocurrencia de eso. Por ejemplo: “Todos los cuervos son negros”.

Tipos de leyes:

Leyes temporales: si vemos un sistema como un conjunto de estados, tenemos dos tipos de leyes temporales:

Coexistentes: son aquellas que relacionan dos estados simultáneos. Por ejemplo la ley de Boyle.

Sucesión: son aquellas que convierten un estado en otro. Es decir que relacionan un estado con el siguiente

Leyes probabilísticas: una ley puede ser probabilística o no, de acuerdo a si en su enunciado se incluyen términos de probabilidades. Por ejemplo: Ley de Mendel.

Leyes Estrictas: una ley es estricta si el cumplimiento del antecedente fuerza el cumplimiento del consecuente. Si no, se considera una ley no estricta. Por ejemplo: “En condiciones normales, las piezas de fósforo se inflaman tras la fricción sobre superficies rugosas”.

Leyes causales: son aquellas en la que el antecedente y el consecuente tienen una relación directa de causa y efecto. Por ejemplo: “Fumar causa cáncer de pulmón”.

Acaecimientos y relaciones causales

Acaecimientos: Sucesos particulares que ocurren en cierto lugar durante cierto

tiempo

Ejemplo: Los acaecimientos se dividen en proceso (Variable) y estado

(Constante).

La diferencia es vaga. También se les define a los Acaecimientos y Objetos sus

propiedades (Ser de un color, ser mencionado, estar aquí, etc.)

Relaciones Causales: Relaciones entre eventos particulares. No necesariamente

son de causa. Por ejemplo Año nuevo 2013 ocurrió antes del comienzo del

trimestre (Tienen relación de anterioridad).

El enfoque aquí, sin embargo, es en la relación causal de causa: Acaecimiento A

causa B. Dados A y B Acaecimientos, Se dice que A es una causa o factor causal

de B si la no ocurrencia de A, con todo otro acaecimiento dejado igual, implica que

B no ocurre. Una causa es siempre una explicación de un acaecimiento, pero el

reciproco es falso. La causa total es la unión de todas las causas. [Un

acaecimiento es causa en virtud de una de sus propiedades, no de todas.

Leyes Causales: Las leyes causales expresan la relación causal entre

propiedades, en el sentido de que sucesos de cierto tipo causan sucesos de otro.

Es por esto que las leyes causales estrictas deben contener en su antecedente a

la causa total del precedente. Esto es increíblemente complicado de contabilizar

para sucesos con muchos tipos de acaecimientos causales, como la

esquizofrenia. Es por esto que definir leyes causales estrictas es más fácil y

evidente con ciencias básicas como la física

Leyes no Estrictas: Muchas leyes son interferibles, es decir que Dado A, ocurre B

si ciertas condiciones no son inhibidas. A las leyes interferibles se les llama leyes

no estrictas.

Análisis: Se pueden analizar estas leyes de tres maneras:

a) En términos de Leyes Estrictas: Se ve a las leyes no estrictas como

leyes estrictas incompletamente formuladas, es decir que no incluyen

todos los tipos de acaecimientos causales. La dificultad está en definir

estos tipos faltantes, pues usualmente son ocurrencias negativas, es

decir la no instanciación de un tipo de acaecimiento.

b) Tener las estrictas como caso especial de las no estrictas: Se supone

que para toda ley que dice que dado A entonces B hay un I que

interfiere. Para las leyes estrictas, se dice que conseguir I es

imposible.

c) Definir las leyes en términos probabilísticos.

Leyes no Estrictas y ciencias especiales: Uno de los temas más discutidos de

leyes no estrictas es el de su relación con las ciencias especiales. La gran mayoría

de las leyes de las ciencias especiales no son estrictas, pues contienen tipos de

sucesos interferentes provenientes de ciencias más básicas fuera del dominio de

la misma. Es por esto que los científicos especiales refutan la primera forma de

analizar las leyes no estrictas, pues si estas son estrictas incompletamente

formuladas, entonces, deben ser formuladas con sus tipos de acaecimientos

básicos, haciendo a la ley una ley estricta de la ciencia básica en lugar de una ley

no estricta de la ciencia especial.

Leyes no Estrictas y ciencias básicas: El hecho de que existan leyes no estrictas

en las ciencias básicas puede sonar contradictorio, pues no hay ciencias más

básicas de donde sacar efectos interferentes. Sin embargo, este fenómeno ocurre

porque al momento de formular estas leyes se hacen idealizaciones.

Probabilidad y Leyes Probabilistas

Leyes Probabilistas: son aquellas regularidades nómicas cuya formulación

contiene esencialmente expresiones probabilísticas o estadísticas, como por

ejemplo “El consumo continuado de tabaco aumenta las probabilidades de

desarrollar cáncer de pulmón”

A las regularidades estadístico-probabilistas se aplica también la distribución entre

nómicas y accidentales. Nómicas son, por ejemplo, la recién mencionada,

mientras que la siguiente regularidad estadística (supongamos verdadera) es

claramente accidental:

“El 80% de las monedas del bolsillo izquierdo de los pantalones de Quine en el

Año Nuevo de 1990 son doradas”

Que el porcentaje de monedas del bolsillo izquierdo sean doradas es tan

accidental como que todas las del derecho lo sean. Las regularidades accidentales

de esta clase se suelen formular en términos estadísticos, no en términos

probabilistas.

Entre las leyes probabilistas también se pueden distinguir las estrictas de las no

estrictas. Si bien tanto en las leyes probabilistas como en las no estrictas ocurre

que, aunque la regularidad nómica sea verdadera, puede satisfacerse las

condiciones antecedentes y no las consecuentes, en carácter probabilistas o no es

en principio independiente del carácter estricto o no. Al igual que hay leyes no

probabilistas estrictas y no estrictas, también las leyes probabilistas pueden ser

estrictas o no estrictas.

La interferibilidad consiste en que, al añadir nuevos factores (interferidores) al

antecedente, puede alterarse la probabilidad aseverada. La diferencia entre leyes

probabilistas estrictas y no estrictas tiene pues que ver con la relevancia

estadísticas de las nuevas condiciones que se pueden añadir al antecedente: si

tales nuevas condiciones son estadísticamente relevantes para la ocurrencia del

consecuente, entonces la probabilidad varía y la ley resulta interferida. Las leyes

probabilistas estrictas se caracterizan por la homogeneidad de la propiedad o

clase de referencia antecedente.

Las leyes probabilistas se suelen denominar también indeterministas. Hay tres

interpretaciones posibles de “ley determinista”: a) ley estricta no probabilista, b) ley

no probabilista (estricta o no) y c) ley estricta (probabilista o no).

Probabilidad Lógica, Probabilidad Subjetiva y Probabilidad Objetiva

Se puede distinguir en general tres familias de concepciones sobre la probabilidad:

la lógica, la subjetivista y la objetivista.

Probabilidad Lógica: la interpretación lógica de la probabilidad es iniciada con

Keynes (1921), Ramsey (1926) y Reichembach (1935) y es desarrollada por

Jeffreys (1957) y, sobre todo, Carnap (cf. Especialmente 1950), cuyos trabajos

continúan Hintikka (1966). En esta interpretación, las afirmaciones de probabilidad

condicionada (al menos en una de las nociones de “probabilidad”) expresa

relaciones de inferencia lógica, no deductiva sino inductiva; las afirmaciones

probabilistas son por tanto, como todas las afirmaciones lógicas, a priori.

Probabilidad Subjetiva: Para las interpretaciones subjetivas, la probabilidad no se

refiere al mundo sino a nuestro conocimiento. El lema de estas concepciones es:

la probabilidad es una medida de nuestra ignorancia. La diferencia entre una

afirmación probabilista y una no probabilista no tiene que ver con el mundo

objetivo sino con el estado de conocimiento o ignorancia del sujeto. La idea es

que, cuando el sujeto no tiene toda la evidencia relevante para α, le asigna un

valor entre 0 y 1 (y distinto de ambos) que expresa la “intensidad” de su creencia

en α dada la evidencia de que dispone. La probabilidad, así entendida, es grado

de creencia (o confianza) racional (la existencia de racionalidad es esencial para

que esta probabilidad satisfaga los principios de la teoría matemática). Entre los

defensores de esta noción, en algunas de sus diversas versiones, se cuentan

Bernoulli (1713), Bayes (1763), Laplace (1795), Ramsey (1928), Finetti (1937) y

Savage (1954).

La diferencia entre las nociones lógica y subjetiva es sutil y se puede prestar a

confusión. Lo que puede motivar su confusión es que en ambos casos se

caracteriza la probabilidad como un grado de apoyo que una información

proporciona a cierta proposición. Lo esencial para mantener la diferencia es que

dicho grado de apoyo es objetivo en el primer caso y subjetivo en el segundo.

Probabilidad Objetiva: La opción más inmediata para caracterizar las

probabilidades empíricas objetivas es identificarlas con, o a partir de, frecuencias

relativas. Las frecuencias relativas de As que son Bs es un hecho objetivo del

mundo (A es la clase o propiedad de referencia), y en relación a él se pueden

caracterizar las probabilidades. Algunos defensores de esta interpretación

frecuencialista de la probabilidad objetiva son, en diferentes versiones, Venn

(1886), Peirce (1931-1958), Russell (1948), Reichenbach (1949), Braithwaite

(1953) y von Mises (1957). La idea es analizar la noción de probabilidad objetiva

en términos de la de frecuencia. Este análisis se encuentra con diversas

dificultades que originan diferentes versiones del mismo hasta conducir a la teoría

de las propensiones, que supone abandonar de hecho la posibilidad de tal análisis

y aceptar las probabilidades objetivas como conceptualmente primitivas.

La naturaleza de las Leyes

Todo análisis de leyes deterministas debe satisfacer dos requisitos: debe

demostrar cómo las leyes implican regularidades factuales, y simultáneamente

demostrar cómo se diferencian de ser meras regularidades factuales. Es decir

demostrar que no toda regularidad es una ley, pero toda ley es una regularidad.

Existen tres tipos de análisis deterministas y se diferencian en su manera de

describir las diferencias entre las regularidades nómicas y las factuales.

Regularitivismo Realista: Un sistema puede ser interpretado de diferentes

maneras dependiendo del lenguaje con el cual se percibe, causando

inconsistencias. Para evitar esto se deben aceptar constricciones externas al

conocimiento] y ver que los sistemas se comparan relativamente al lenguaje

donde cada uno de sus predicados es natural, siendo el concepto de "natural" algo

que no conocemos.

Necesitativismo: concluiremos este repaso con otra forma de realismo nómico,

aparentemente más fuerte, el necesitativismo. Esta concepción comparte con el

regularitivismo realista su antihumeanismo: la necesidad de nómica descansa en

algún tipo de distinción objetiva que no es proyectada, que “está en la naturaleza”.

Pero se diferencia de él por rechazar la idea de que las leyes son

generalizaciones, las leyes no son generalizaciones, las leyes consisten en

relaciones singulares entre universales o propiedades naturales. Defensores de

alguna versión de esta concepción son, por ejemplo, Dretske (1977), Armstrong

(1983) y Tooley (1977).