Progresso Científico

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Progresso científico

Publicado pela primeira vez em 1 de outubro de 2002; revisão substantiva qua 16 out 2019

A ciência é muitas vezes distinguida de outros domínios da cultura humana por sua natureza progressiva: em contraste com arte, religião, filosofia, moralidade e política, existem padrões claros ou critérios normativos para identificar melhorias e avanços na ciência. Por exemplo, o historiador da ciência George Sarton argumentou que “a aquisição e sistematização do conhecimento positivo são as únicas atividades humanas verdadeiramente cumulativas e progressivas” e “o progresso não tem significado definido e inquestionável em outros campos que não o campo da ciência”. (Sarton, 1936). No entanto, a visão cumulativa tradicional do conhecimento científico foi efetivamente desafiada por muitos filósofos da ciência nas décadas de 1960 e 1970, e, portanto, a noção de progresso também foi questionada no campo da ciência. Os debates sobre o conceito normativo de progresso estão ao mesmo tempo preocupados com questões axiológicas sobre os objetivos e metas da ciência. A tarefa da análise filosófica é considerar respostas alternativas à pergunta: O que se entende por progresso na ciência? Essa questão conceitual pode então ser complementada pela questão metodológica: como podemos reconhecer desenvolvimentos progressivos na ciência? Em relação à definição de progresso e ao relato de seus melhores indicadores, pode-se estudar a questão factual: até que ponto e em que aspectos a ciência é progressiva?O que se entende por progresso na ciência? Essa questão conceitual pode então ser complementada pela questão metodológica: como podemos reconhecer desenvolvimentos progressivos na ciência? Em relação à definição de progresso e ao relato de seus melhores indicadores, pode-se estudar a questão factual: até que ponto e em que aspectos a ciência é progressiva?O que se entende por progresso na ciência? Essa questão conceitual pode então ser complementada pela questão metodológica: como podemos reconhecer desenvolvimentos progressivos na ciência? Em relação à definição de progresso e ao relato de seus melhores indicadores, pode-se estudar a questão factual: até que ponto e em que aspectos a ciência é progressiva?

  • 1. O estudo da mudança científica
  • 2. O conceito de progresso

    • 2.1 Aspectos do progresso científico
    • 2.2 Progresso vs. Desenvolvimento
    • 2.3 Progresso, Qualidade, Impacto
    • 2.4 Progresso e Metas
    • 2.5 Progresso e racionalidade
  • 3. Teorias do progresso científico

    • 3.1 Realismo e Instrumentalismo
    • 3.2 Sucesso empírico e solução de problemas
    • 3.3 Poder explicativo, unificação e simplicidade
    • 3.4 Verdade e Informação
    • 3.5 Verdade
    • 3.6 Conhecimento e entendimento
  • 4. A ciência é progressiva?
  • Bibliografia
  • Ferramentas Acadêmicas
  • Outros recursos da Internet
  • Entradas Relacionadas

1. O estudo da mudança científica

A idéia de que a ciência é uma empresa coletiva de pesquisadores em gerações sucessivas é característica da Era Moderna (Nisbet, 1980). Empiristas clássicos (Francis Bacon) e racionalistas (René Descartes) do século XVII pediam que o uso de métodos adequados de investigação garantisse a descoberta e justificação de novas verdades. Essa visão cumulativa do progresso científico foi um ingrediente importante no otimismo do Iluminismo do século XVIII, e foi incorporada na década de 1830 no programa de positivismo de Auguste Comte: ao acumular verdades empiricamente certificadas, a ciência também promove o progresso na sociedade. Outras tendências influentes no século XIX foram a visão romântica do crescimento orgânico da cultura, o relato dinâmico de Hegel das mudanças históricas e a teoria da evolução. Todos eles inspiraram visões epistemológicas (por exemplo, entre marxistas e pragmáticos) que consideravam o conhecimento humano como um processo. Filósofos-cientistas interessados na história da ciência (William Whewell, Charles Peirce, Ernst Mach, Pierre Duhem) deram análises interessantes de alguns aspectos da mudança científica.

No início do século XX, filósofos analíticos da ciência começaram a aplicar a lógica moderna ao estudo da ciência. Seu foco principal era a estrutura de teorias científicas e padrões de inferência (Suppe, 1977). Essa investigação "sincrônica" dos "produtos acabados" das atividades científicas foi questionada por filósofos que desejavam prestar muita atenção ao estudo "diacrônico" da mudança científica. Entre essas contribuições, podemos citar Patterns of Discovery de NR Hanson (1958), The Logic of Scientific Discovery de Karl Popper (1959) e Conjectures and Refutations (1963), The Structure of Revolutions Scientific (1962) de Thomas Kuhn, The Structure of Revolutions Scientific (1962), a tese de incomensurabilidade de Paul Feyerabend (Feyerabend 1962), a metodologia de Imre Lakatos de programas de pesquisa científica (Lakatos e Musgrave 1970),e Progress e seus problemas, de Larry Laudan (1977). Os modelos darwinistas da epistemologia evolucionista foram defendidos pelo Conhecimento Objetivo de Popper: Uma Abordagem Evolucionária (1972) e Human Understanding (1972), de Stephen Toulmin. Esses trabalhos desafiaram a visão recebida sobre o desenvolvimento do conhecimento científico e da racionalidade. O falsificacionismo de Popper, o relato de Kuhn das revoluções científicas e a tese de variação de significado de Feyerabend compartilhavam a visão de que a ciência não cresce simplesmente acumulando novas verdades estabelecidas sobre as antigas. Exceto talvez durante os períodos da ciência normal kuhniana, a mudança de teoria não é cumulativa ou contínua: os resultados anteriores da ciência serão rejeitados, substituídos e reinterpretados por novas teorias e estruturas conceituais. Popper e Kuhn diferiram, no entanto, em suas definições de progresso:o primeiro apelou para a idéia de que teorias sucessivas podem se aproximar da verdade, enquanto o segundo caracterizou o progresso em termos da capacidade de resolução de problemas das teorias.

Desde meados da década de 1970, um grande número de obras filosóficas foi publicado sobre tópicos de mudança, desenvolvimento e progresso da ciência (Harré 1975; Stegmüller 1976; Howson 1976; Rescher 1978; Radnitzky e Andersson 1978, 1979; Niiniluoto e Tuomela 1979; Dilworth 1981; Smith 1981; Hacking 1981; Schäfer 1983; Niiniluoto 1984; Laudan 1984a; Rescher 1984; Pitt 1985; Radnitzky e Bartley 1987; Callebaut e Pinxten 1987; Balzer et al. 1987; Hull 1988; Gavroglu et al. 1989; Kitcher 1993; Pera 1994; Chang 2004; Maxwell 2017). Esses estudos também levaram à inclusão de muitas novidades importantes na caixa de ferramentas dos filósofos da ciência. Uma delas é o estudo sistemático das relações interteóricas, como redução (Balzer et al. 1984; Pearce 1987; Balzer 2000; Jonzerisz 2000; Hoyningen-Huene e Sankey 2001), correspondência (Krajewski 1977;Nowak 1980; Pearce e Rantala 1984; Nowakowa e Nowak 2000; Rantala 2002) e revisão de crenças (Gärdenfors, 1988; Aliseda, 2006). Outro foi o reconhecimento de que, além de afirmações e teorias individuais, há também a necessidade de considerar temporariamente o desenvolvimento de unidades de atividade e conquista científica: a ciência normal dirigida pelo paradigma de Kuhn, a ciência normal dirigida pelo paradigma de Kuhn, o programa de pesquisa de Lakatos, a tradição de pesquisa de Laudan, a dinâmica de Wolfgang Stegmüller (1976) evolução da teoria, a prática de consenso de Philip Kitcher (1993). Uma nova ferramenta empregada em muitas defesas de visões realistas do progresso científico (Niiniluoto 1980, 2014; Aronson, Harré e Way 1994; Kuipers 2000, 2019) é a noção de semelhança ou verossimilhança a verdade (Popper 1963, 1970).2006). Outro foi o reconhecimento de que, além de afirmações e teorias individuais, é necessário considerar também o desenvolvimento temporal de unidades de atividade e conquista científicas: a ciência normal dirigida pelo paradigma de Kuhn, a ciência normal dirigida pelo paradigma de Kuhn, o programa de pesquisa de Lakatos, a tradição de pesquisa de Laudan, a dinâmica de Wolfgang Stegmüller (1976) evolução da teoria, a prática de consenso de Philip Kitcher (1993). Uma nova ferramenta empregada em muitas defesas de visões realistas do progresso científico (Niiniluoto 1980, 2014; Aronson, Harré e Way 1994; Kuipers 2000, 2019) é a noção de semelhança ou verossimilhança a verdade (Popper 1963, 1970).2006). Outro foi o reconhecimento de que, além de afirmações e teorias individuais, é necessário considerar também o desenvolvimento temporal de unidades de atividade e conquista científicas: a ciência normal dirigida pelo paradigma de Kuhn, a ciência normal dirigida pelo paradigma de Kuhn, o programa de pesquisa de Lakatos, a tradição de pesquisa de Laudan, a dinâmica de Wolfgang Stegmüller (1976) evolução da teoria, a prática de consenso de Philip Kitcher (1993). Uma nova ferramenta empregada em muitas defesas de visões realistas do progresso científico (Niiniluoto 1980, 2014; Aronson, Harré e Way 1994; Kuipers 2000, 2019) é a noção de semelhança ou verossimilhança a verdade (Popper 1963, 1970). O programa de pesquisa de Lakatos, a tradição de pesquisa de Laudan, a evolução da teoria dinâmica de Wolfgang Stegmüller (1976), a prática de consenso de Philip Kitcher (1993). Uma nova ferramenta empregada em muitas defesas de visões realistas do progresso científico (Niiniluoto 1980, 2014; Aronson, Harré e Way 1994; Kuipers 2000, 2019) é a noção de semelhança ou verossimilhança a verdade (Popper 1963, 1970). O programa de pesquisa de Lakatos, a tradição de pesquisa de Laudan, a evolução da teoria dinâmica de Wolfgang Stegmüller (1976), a prática de consenso de Philip Kitcher (1993). Uma nova ferramenta empregada em muitas defesas de visões realistas do progresso científico (Niiniluoto 1980, 2014; Aronson, Harré e Way 1994; Kuipers 2000, 2019) é a noção de semelhança ou verossimilhança a verdade (Popper 1963, 1970).

O interesse vivo pelo desenvolvimento da ciência promoveu uma estreita cooperação entre historiadores e filósofos da ciência. Por exemplo, estudos de caso de exemplos históricos (por exemplo, a substituição da mecânica clássica de Newton pela teoria quântica e pela teoria da relatividade) inspiraram muitos tratamentos filosóficos das revoluções científicas. Os estudos de caso históricos foram importantes para os filósofos que começaram a estudar descobertas científicas (Hanson 1958; Nickles 1980). Filósofos historicamente orientados mostraram como instrumentos e medições promoveram o progresso da física e da química (Chang 2004). Psicólogos experimentais argumentaram que o esforço por explicações amplas e simples molda o aprendizado e a inferência (Lombrozo 2016). Outro material interessante para discussões filosóficas sobre o progresso científico é fornecido por abordagens quantitativas no estudo do crescimento de publicações científicas (de Solla Price 1963; Rescher 1978) e indicadores científicos (Elkana et al. 1978). Os sociólogos da ciência estudaram a interação dinâmica entre a comunidade científica e outras instituições sociais. Com sua influência, os filósofos analisaram o papel dos valores sociais e culturais no desenvolvimento da ciência (Longino 2002). Um dos tópicos favoritos dos sociólogos foi o surgimento de novas especialidades científicas (Mulkay, 1975; Niiniluoto, 1995b). Os sociólogos também estão preocupados com o problema pragmático do progresso: qual é a melhor maneira de organizar atividades de pesquisa para promover o avanço científico. Nesse caminho,modelos de mudança científica acabam sendo relevantes para questões de política científica (Böhme 1977; Schäfer 1983).

2. O conceito de progresso

2.1 Aspectos do progresso científico

A ciência é um sistema complexo de várias camadas que envolve uma comunidade de cientistas envolvidos em pesquisas usando métodos científicos para produzir novos conhecimentos. Assim, a noção de ciência pode se referir a uma instituição social, aos pesquisadores, ao processo de pesquisa, ao método de investigação e ao conhecimento científico. O conceito de progresso pode ser definido em relação a cada um desses aspectos da ciência. Portanto, diferentes tipos de progresso podem ser distinguidos em relação à ciência: econômico (o aumento do financiamento da pesquisa científica), profissional (o status crescente dos cientistas e de suas instituições acadêmicas na sociedade), educacional (o aumento da habilidade e experiência dos cientistas), metódico (a invenção de novos métodos de pesquisa, o refinamento de instrumentos científicos) e cognitivo (aumento ou avanço do conhecimento científico). Esses tipos de progresso devem ser distinguidos conceitualmente dos avanços em outras atividades humanas, embora possa resultar que o progresso científico tenha pelo menos algumas conexões factuais com o progresso tecnológico (maior eficácia das ferramentas e técnicas) e o progresso social (prosperidade econômica, qualidade da vida, justiça na sociedade).

Todos esses aspectos do progresso científico podem envolver considerações diferentes, para que não exista um conceito único que abranja todos eles. Para nossos propósitos, é apropriado aqui concentrar-se apenas no progresso cognitivo, ou seja, fornecer um relato dos avanços da ciência em termos de seu sucesso na busca de conhecimento ou na verdade.

2.2 Progresso vs. Desenvolvimento

“Progresso” é um conceito axiológico ou normativo, que deve ser diferenciado de termos descritivos neutros como “mudança” e “desenvolvimento” (Niiniluoto 1995a). Em geral, dizer que um passo do estágio (A) para o estágio (B) constitui progresso significa que (B) é uma melhoria em relação a (A) em algum aspecto, ou seja, (B) é melhor que (A) em relação a alguns padrões ou critérios. Na ciência, é uma exigência normativa que todas as contribuições para a pesquisa produzam algum lucro cognitivo, e seu sucesso nesse sentido pode ser avaliado antes da publicação pelos árbitros (revisão por pares) e após a publicação pelos colegas. Portanto, a teoria do progresso científico não é apenas uma descrição descritiva dos padrões de desenvolvimento que a ciência de fato seguiu. Em vez,deve fornecer uma especificação dos valores ou objetivos que podem ser usados como critério constitutivo da "boa ciência".

O programa "naturalista" em estudos científicos sugere que questões normativas na filosofia da ciência podem ser reduzidas a investigações históricas e sociológicas da prática real da ciência. Nesse espírito, Laudan defendeu o projeto de testar modelos filosóficos de mudança científica pela história da ciência: tais modelos, que são "freqüentemente expressos em linguagem normativa", podem ser reformulados "em declarações declarativas sobre como a ciência se comporta" (Laudan 1986; Donovan et al., 1988). Pode ser que a maioria dos trabalhos científicos, pelo menos a melhor ciência de cada época, também seja boa ciência. Mas também é evidente que os cientistas geralmente têm opiniões diferentes sobre os critérios da boa ciência, e pesquisadores e escolas rivais fazem escolhas diferentes em suas preferências de teorias e programas de pesquisa. Portanto,pode-se argumentar contra os naturalistas que o progresso não deve ser definido pelos atuais desenvolvimentos da ciência: a definição de progresso deve nos fornecer um padrão normativo para avaliar as escolhas que as comunidades científicas fizeram, poderiam ter feito, estão fazendo agora, e vai fazer no futuro. A tarefa de encontrar e defender esses padrões é genuinamente filosófica, que pode ser esclarecida pela história e pela sociologia, mas que não pode ser reduzida a estudos empíricos da ciência. Pela mesma razão, a observação empírica de Mizrahi (2013) de que os cientistas falam sobre o objetivo da ciência em termos de conhecimento, em vez de meramente verdade, não pode resolver o debate filosófico sobre o progresso científico (cf. Bird, 2007; Niiniluoto, 2014).

2.3 Progresso, Qualidade, Impacto

Para muitas atividades direcionadas a objetivos, é importante distinguir entre qualidade e progresso. Qualidade é principalmente um conceito orientado para a atividade, referente à habilidade e competência no desempenho de alguma tarefa. Progresso é um conceito orientado a resultados, referente ao sucesso de um produto em relação a algum objetivo. Todo trabalho aceitável na ciência precisa cumprir certos padrões de qualidade. Mas parece que não há conexões necessárias entre qualidade e progresso na ciência. Às vezes, projetos de pesquisa muito bem qualificados não produzem novos resultados importantes, enquanto trabalhos menos competentes, mas com mais sorte, levam ao sucesso. No entanto, o uso hábil dos métodos da ciência tornará o progresso altamente provável. Portanto, a melhor estratégia prática para promover o progresso científico é apoiar pesquisas de alta qualidade.

Após o trabalho pioneiro de Derek de Solla Price (1963) em "cientometria", indicadores quantitativos da ciência foram propostos como medidas de atividade científica (Elkana et al. 1978). Por exemplo, medidas de produção como contagens de publicação são medidas de realizações acadêmicas, mas é problemático se uma medida tão bruta é suficiente para indicar qualidade (cf. Chotkowski La Follette, 1982). O número de artigos em revistas especializadas é um indicador da qualidade de seu autor, mas é claro que esse indicador ainda não pode definir o que significa progresso, uma vez que as publicações podem contribuir com quantias diferentes para o avanço do conhecimento científico. A “Lei de Rousseau” proposta por Nicholas Rescher (1978) marca uma certa parte (a raiz quadrada) do número total de publicações como “importante”,mas isso é apenas uma alegada regularidade estatística.

Outro exemplo de indicador de ciência, índice de citação, é um indicador do "impacto" de uma publicação e da "visibilidade" de seu autor na comunidade científica. Martin e Irvine (1983) sugerem que o conceito de progresso científico deve estar ligado à noção de impacto, ou seja, a influência real da pesquisa nas atividades científicas ao redor em um dado momento. Sem dúvida, é correto que não se possa avançar o conhecimento científico sem influenciar o estado epistêmico da comunidade científica. Mas o impacto de uma publicação como tal mostra apenas que ela “moveu” com sucesso a comunidade científica em alguma direção. Se a ciência é dirigida a objetivos, devemos reconhecer que o movimento na direção errada não constitui progresso.

A falha dos indicadores científicos em funcionarem como definições do progresso científico deve-se ao fato de eles não levarem em consideração o conteúdo semântico das publicações científicas. Para determinar se um trabalho (W) contribui para o progresso científico, precisamos especificar o que (W) diz (alternativamente: que problemas (W) resolve) e, em seguida, relacionar esse conteúdo de (W) à situação de conhecimento da comunidade científica no momento da publicação de (W). Pela mesma razão, os exercícios de avaliação de pesquisa podem usar indicadores científicos como ferramentas, mas, no final das contas, eles precisam confiar no julgamento de colegas que possuem um conhecimento substancial no campo.

2.4 Progresso e Metas

Progresso é um conceito relativo ao objetivo. Mas mesmo quando consideramos a ciência como uma empresa cognitiva em busca de conhecimento, não há razão para supor que o objetivo da ciência seja unidimensional. Em contraste, como o clássico Gambling With Truth (1967) de Isaac Levi argumentou, o objetivo cognitivo da investigação científica deve ser definido como uma combinação ponderada de várias utilidades epistêmicas diferentes e até conflitantes. Como veremos na Seção 3, teorias alternativas do progresso científico podem ser entendidas como especificações de tais utilidades epistêmicas. Por exemplo, eles podem incluir verdade e informação (Levi 1967; ver também Popper 1959, 1963) ou poder explicativo e preditivo (Hempel 1965). A lista de Kuhn (1977) dos valores da ciência inclui precisão, consistência, escopo, simplicidade e fecundidade.

Uma meta pode ser acessível no sentido em que pode ser alcançada em um número finito de etapas em um tempo finito. Uma meta é utópica se não puder ser alcançada ou sequer abordada. Assim, objetivos utópicos não podem ser perseguidos racionalmente, uma vez que nenhum progresso pode ser feito na tentativa de alcançá-los. Caminhar para a lua é uma tarefa utópica nesse sentido. No entanto, nem todos os objetivos inacessíveis são utópicos: um objetivo inacessível, como ser moralmente perfeito, pode funcionar como um princípio regulador no sentido de Kant, se orientar nosso comportamento para que possamos progredir em direção a ele.

O argumento cético clássico contra a ciência, repetido por Laudan (1984a), é que conhecer a verdade é uma tarefa utópica. A resposta de Kant a esse argumento foi considerar a verdade como um princípio regulador da ciência. Charles S. Peirce, fundador do pragmatismo americano, argumentou que o acesso à verdade como limite ideal da investigação científica é "destinado" ou garantido em uma comunidade "indefinida" de pesquisadores. A interpretação de Almeder (1983) da visão de Peirce sobre o progresso científico é que existe apenas um número finito de problemas científicos e todos serão resolvidos em um tempo finito. No entanto, não parece haver qualquer razão para pensar que a verdade seja geralmente acessível nesse sentido forte. Portanto,a questão crucial é se é possível fazer avaliações racionais de que fizemos progresso na direção da verdade (consulte a Seção 3.4).

Uma meta é efetivamente reconhecível se houver testes de rotina ou mecânicos para mostrar que a meta foi alcançada ou aproximada. Se os critérios definidores de progresso não são reconhecíveis nesse sentido forte, temos que distinguir o progresso verdadeiro ou real de nossas percepções ou estimativas de progresso. Em outras palavras, reivindicações da forma 'O passo do estágio (A) para o estágio (B) é progressivo' devem ser distinguidas de nossas avaliações do formulário 'O passo do estágio (A) para o estágio (B) parece progressivo na evidência disponível '. As últimas avaliações, como nossos próprios julgamentos, são reconhecíveis, mas as reivindicações anteriores podem estar corretas sem que se saiba. Características e medidas que nos ajudam a fazer essas avaliações são indicadores de progresso.

Laudan exige que um objetivo racional para a ciência seja acessível e efetivamente reconhecível (Laudan 1977, 1984a). Esse requisito, que ele usa para descartar a verdade como objetivo da ciência, é muito forte. As demandas da racionalidade não podem exigir que um objetivo seja abandonado, se houver indicadores razoáveis de progresso em direção a ele.

Uma meta pode ser retrospectiva ou prospectiva: pode se referir ao ponto de partida ou ao ponto de destino de uma atividade. Se meu objetivo é viajar o mais longe possível de casa, meu sucesso é medido pela minha distância de Helsinque. Se eu quiser me tornar um tocador de piano cada vez melhor, minha melhoria pode ser avaliada em relação aos meus estágios anteriores, e não a qualquer Pianista Perfeito ideal. Mas se eu quiser viajar para São Francisco, meu progresso é uma função da minha distância do destino. Somente no caso especial, onde há apenas uma maneira de (A) a (B), os critérios de previsão e de previsão (ou seja, distância de (A) e distância de (B)) determinam um ao outro.

Kuhn e Stegmüller estavam defendendo critérios de progresso retrospectivos. Ao argumentar contra a visão de que "a medida apropriada da conquista científica é a extensão em que ela nos aproxima" do objetivo final de "uma descrição completa e objetiva da natureza", Kuhn sugeriu que deveríamos "aprender a substituir a evolução". do que sabemos para a evolução em direção ao que queremos saber”(Kuhn 1970, p. 171). No mesmo espírito, Stegmüller (1976) argumentou que deveríamos rejeitar todas as variantes de "uma metafísica teleológica" que definem o progresso em termos de "aproximar-se cada vez mais da verdade".

Um compromisso entre os critérios de previsão e de previsão pode ser proposto da seguinte maneira. Se a ciência é vista como uma atividade de busca de conhecimento, é natural definir o progresso real em termos prospectivos: o objetivo cognitivo da ciência é saber algo que ainda é desconhecido, e nosso progresso real depende da nossa distância deste destino. Mas, como esse objetivo é desconhecido para nós, nossas estimativas ou percepções de progresso devem se basear em considerações evidenciais retrospectivas. Esse tipo de visão dos objetivos da ciência não pressupõe a existência de um único objetivo final. Para usar as palavras de Levi, nossos objetivos podem ser "míopes" em vez de "messiânicos" (Levi 1985): o alvo específico que desejamos atingir no decorrer de nossa investigação deve ser redefinido "localmente", em relação a cada situação de problema cognitivo. Além disso,além da multiplicidade de alvos possíveis, pode haver várias estradas que levam ao mesmo destino. O caráter prospectivo dos objetivos da investigação não exclui o que Stegmüller chama de "ramificação do progresso". Isso é análogo ao simples fato de podermos nos aproximar de São Francisco a partir de Nova York de duas maneiras diferentes - via Chicago ou St Louis.

2.5 Progresso e racionalidade

Alguns filósofos usam os conceitos de progresso e racionalidade como sinônimos: passos progressivos na ciência são precisamente aqueles que se baseiam nas escolhas racionais dos cientistas. Uma possível objeção é que as descobertas científicas são progressivas quando introduzem novas idéias, mesmo que não possam ser totalmente explicadas em termos racionais (Popper 1959; cf. Hanson 1958; Kleiner 1993). No entanto, outro problema é mais relevante aqui: por quais luzes essas etapas devem ser avaliadas? Esta questão é urgente, especialmente se reconhecermos que os padrões de boa ciência mudaram na história (Laudan 1984a).

Como veremos, as principais teorias filosóficas rivais do progresso propõem critérios absolutos, como capacidade de resolução de problemas ou aumento da semelhança com a verdade, aplicáveis a todos os desenvolvimentos da ciência ao longo de sua história. Por outro lado, racionalidade é um conceito metodológico que é historicamente relativo: ao avaliar a racionalidade das escolhas feitas pelos cientistas anteriores, precisamos estudar os objetivos, padrões, métodos, teorias alternativas e evidências disponíveis aceitas pela comunidade científica em naquele tempo (cf. Doppelt, 1983, Laudan, 1987; Niiniluoto 1999a). Se a comunidade científica (SC) em um dado momento (t) aceitou os padrões (V), então a preferência de (SC) pela teoria (T) sobre (T ') nas evidências (e) eram racionais apenas no caso de a utilidade epistêmica de (T) em relação a (V) ser superior à de (T '). Mas em uma nova situação, onde os padrões eram diferentes de (V), uma preferência diferente poderia ter sido racional.

3. Teorias do progresso científico

3.1 Realismo e Instrumentalismo

Uma grande controvérsia entre os filósofos da ciência está entre as visões instrumentista e realista das teorias científicas (Leplin 1984; Psillos 1999; Niiniluoto 1999a; Saatsi 2018). Os instrumentistas seguem Duhem ao pensar que as teorias são meramente ferramentas conceituais para classificar, sistematizar e prever afirmações observacionais, de modo que o conteúdo genuíno da ciência não seja encontrado no nível das teorias (Duhem, 1954). Os realistas científicos, por outro lado, consideram as teorias como tentativas de descrever a realidade mesmo além do domínio das coisas e regularidades observáveis, de modo que as teorias podem ser consideradas como afirmações que têm um valor de verdade. Excluindo realistas ingênuos, a maioria dos cientistas é falibilista no sentido de Peirce: teorias científicas são hipotéticas e sempre corrigíveis em princípio. Eles podem ser verdade,mas não podemos saber isso com certeza em nenhum caso específico. Mas mesmo quando as teorias são falsas, elas podem ter um valor cognitivo se estiverem mais próximas da verdade do que seus rivais (Popper, 1963). As teorias devem ser testáveis por evidências observacionais, e o sucesso em testes empíricos fornece confirmação indutiva (Hintikka 1968; Kuipers 2000) ou corroboração não indutiva da teoria (Popper 1959).

Pode parecer natural esperar que os principais relatos rivais do progresso científico se baseiem nas posições de instrumentalismo e realismo. Mas isso é apenas parcialmente verdade. Certamente, os realistas ingênuos mantêm, em regra, a visão de acumulação de verdades do progresso, e muitos filósofos combinam a visão realista das teorias com a tese axiológica de que a verdade é um objetivo importante da investigação científica. Uma versão não cumulativa da visão realista do progresso pode ser formulada usando a noção de semelhança com a verdade. Mas há também filósofos que aceitam a possibilidade de um tratamento realista das teorias, mas ainda negam que a verdade seja um valor relevante da ciência que poderia ter uma função na caracterização do progresso científico. O empirismo construtivo de Bas van Fraassen (1980) considera o desiderato da ciência uma adequação empírica:o que uma teoria diz sobre o observável deve ser verdadeiro. A aceitação de uma teoria envolve apenas a afirmação de que é empiricamente adequada, não sua verdade no nível teórico. Van Fraassen não desenvolveu um relato do progresso científico em termos de seu empirismo construtivo, mas presumivelmente esse relato estaria próximo das noções empiristas de redução e do relato de Laudan da capacidade de resolução de problemas (consulte a Seção 3.2).mas, presumivelmente, esse relato estaria próximo das noções empiristas de redução e do relato de Laudan da capacidade de resolver problemas (consulte a Seção 3.2).mas, presumivelmente, esse relato estaria próximo das noções empiristas de redução e do relato de Laudan da capacidade de resolver problemas (consulte a Seção 3.2).

Um instrumentista que nega que as teorias tenham valores de verdade geralmente define o progresso científico, referindo-se a outras virtudes que as teorias podem ter, como seu crescente sucesso empírico. Em 1906, Duhem expressou essa idéia por um símile: o progresso científico é como uma maré crescente, onde as ondas sobem e recuam, mas sob esse movimento de um lado para o outro há um progresso lento e constante. No entanto, ele deu uma reviravolta realista em sua visão, assumindo que as teorias classificam leis experimentais, e progresso significa que as classificações propostas se aproximam de uma "classificação natural" (Duhem, 1954).

A epistemologia evolucionista está aberta a interpretações instrumentistas (Toulmin, 1972) e realistas (Popper, 1972) (Callebaut e Pinxten, 1987; Radnitzky e Bartley, 1987). Uma abordagem biológica do conhecimento humano naturalmente dá ênfase à visão pragmatista de que as teorias funcionam como instrumentos de sobrevivência. A evolução darwinista na biologia não é direcionada a um objetivo fixo; antes, as espécies se adaptam a um ambiente em constante mudança. Ao aplicar esse relato ao problema da busca de conhecimento, pode-se considerar que a adequação de uma teoria significa que ela é aceita por membros da comunidade científica. Mas um realista pode reinterpretar o modelo evolucionário, considerando fitness como a verdade ou semelhança com a verdade de uma teoria (Niiniluoto, 1984).

3.2 Sucesso empírico e solução de problemas

Para um empirista construtivo, seria natural pensar que, entre teorias empiricamente adequadas, uma teoria (T_ {2}) é melhor que outra teoria (T_ {1}) se (T_ {2}) envolve mais declarações observacionais verdadeiras que (T_ {1}). Essa comparação faz sentido, pelo menos, se as declarações de observação implicadas por (T_ {1}) forem um subconjunto adequado daquelas implicadas por (T_ {2}). Kemeny e Oppenheim (1956) deram uma condição semelhante em sua definição de redução: (T_ {1}) é redutível a (T_ {2}) se e somente se (T_ {2}) for pelo menos bem sistematizado como (T_ {1}) e (T_ {2}) é observacionalmente mais forte que (T_ {1}), ou seja, todas as declarações observacionais explicadas por (T_ {1}) são também consequências de (T_ {2}). Variantes dessa relação de redução empírica foram dadas pela escola estruturalista em termos de estruturas teóricas de conjuntos (Stegmüller 1976; Scheibe 1986; Balzer et al. 1987; Moulines 2000). Uma idéia semelhante, mas aplicada a casos em que a primeira teoria (T_ {1}) foi falsificada por alguma evidência observacional, foi usada por Lakatos em sua definição de programas de pesquisa empiricamente progressivos: a nova teoria de substituição (T_ {2 }) deve ter corroborado o excesso de conteúdo relativo a (T_ {1}) e (T_ {2}) deve conter todo o conteúdo não refutado de (T_ {1}) (Lakatos e Musgrave, 1970). A definição de Kuipers (2000) permite que mesmo a nova teoria (T_ {2}) seja empiricamente refutada: (T_ {2}) deve ter (no sentido de inclusão teórica) mais sucessos empíricos, mas menos contra-exemplos empíricos que (T_ {1}). Scheibe 1986; Balzer et al. 1987; Moulines 2000). Uma idéia semelhante, mas aplicada a casos em que a primeira teoria (T_ {1}) foi falsificada por alguma evidência observacional, foi usada por Lakatos em sua definição de programas de pesquisa empiricamente progressivos: a nova teoria de substituição (T_ {2 }) deve ter corroborado o excesso de conteúdo relativo a (T_ {1}) e (T_ {2}) deve conter todo o conteúdo não refutado de (T_ {1}) (Lakatos e Musgrave, 1970). A definição de Kuipers (2000) permite que mesmo a nova teoria (T_ {2}) seja empiricamente refutada: (T_ {2}) deve ter (no sentido de inclusão teórica) mais sucessos empíricos, mas menos contra-exemplos empíricos que (T_ {1}). Scheibe 1986; Balzer et al. 1987; Moulines 2000). Uma idéia semelhante, mas aplicada a casos em que a primeira teoria (T_ {1}) foi falsificada por alguma evidência observacional, foi usada por Lakatos em sua definição de programas de pesquisa empiricamente progressivos: a nova teoria de substituição (T_ {2 }) deve ter corroborado o excesso de conteúdo relativo a (T_ {1}) e (T_ {2}) deve conter todo o conteúdo não refutado de (T_ {1}) (Lakatos e Musgrave, 1970). A definição de Kuipers (2000) permite que mesmo a nova teoria (T_ {2}) seja empiricamente refutada: (T_ {2}) deve ter (no sentido de inclusão teórica) mais sucessos empíricos, mas menos contra-exemplos empíricos que (T_ {1}).mas aplicada a casos em que a primeira teoria (T_ {1}) foi falsificada por alguma evidência observacional, foi usada por Lakatos em sua definição de programas de pesquisa empiricamente progressivos: a nova teoria substituta (T_ {2}) deveria corroboram o excesso de conteúdo relativo a (T_ {1}) e (T_ {2}) devem conter todo o conteúdo não refutado de (T_ {1}) (Lakatos e Musgrave, 1970). A definição de Kuipers (2000) permite que mesmo a nova teoria (T_ {2}) seja empiricamente refutada: (T_ {2}) deve ter (no sentido de inclusão teórica) mais sucessos empíricos, mas menos contra-exemplos empíricos que (T_ {1}).mas aplicada a casos em que a primeira teoria (T_ {1}) foi falsificada por alguma evidência observacional, foi usada por Lakatos em sua definição de programas de pesquisa empiricamente progressivos: a nova teoria substituta (T_ {2}) deveria corroboram o excesso de conteúdo relativo a (T_ {1}) e (T_ {2}) devem conter todo o conteúdo não refutado de (T_ {1}) (Lakatos e Musgrave, 1970). A definição de Kuipers (2000) permite que mesmo a nova teoria (T_ {2}) seja empiricamente refutada: (T_ {2}) deve ter (no sentido de inclusão teórica) mais sucessos empíricos, mas menos contra-exemplos empíricos que (T_ {1}).a nova teoria de substituição (T_ {2}) deve ter corroborado o excesso de conteúdo relativo a (T_ {1}) e (T_ {2}) deve conter todo o conteúdo não refutado de (T_ {1}) (Lakatos e Musgrave, 1970). A definição de Kuipers (2000) permite que mesmo a nova teoria (T_ {2}) seja empiricamente refutada: (T_ {2}) deve ter (no sentido de inclusão teórica) mais sucessos empíricos, mas menos contra-exemplos empíricos que (T_ {1}).a nova teoria de substituição (T_ {2}) deve ter corroborado o excesso de conteúdo em relação a (T_ {1}) e (T_ {2}) deve conter todo o conteúdo não refutado de (T_ {1}) (Lakatos e Musgrave, 1970). A definição de Kuipers (2000) permite que mesmo a nova teoria (T_ {2}) seja empiricamente refutada: (T_ {2}) deve ter (no sentido de inclusão teórica) mais sucessos empíricos, mas menos contra-exemplos empíricos que (T_ {1}).

Contra essas definições cumulativas, argumentou-se que as definições de progresso empírico devem levar em consideração uma complicação importante. Uma nova teoria geralmente corrige as conseqüências empíricas da anterior, ou seja, (T_ {2}) acarreta afirmações observacionais (e_ {2}) que estão, em certo sentido, próximas às conseqüências correspondentes (e_ {1}) de (T_ {1}). Vários modelos de explicação aproximada e redução aproximada foram introduzidos para lidar com essas situações. Um caso especial importante é a relação de correspondência limitativa: a teoria (T_ {2}) aborda a teoria (T_ {1}) (ou as consequências observacionais de (T_ {2}) aproximam-se das (T_ { 1})) quando algum parâmetro em suas leis se aproxima de um valor limite (por exemplo, a teoria da relatividade se aproxima da mecânica clássica quando a velocidade da luz c cresce sem limite). Aqui (T_ {2}) é considerado uma concretização da teoria idealizada (T_ {1}) (Nowak 1980; Nowakowa e Nowak 2000). No entanto, esses modelos não garantem automaticamente que o passo de uma teoria antiga para uma nova seja progressivo. Por exemplo, a mecânica clássica pode ser relacionada, pela condição de correspondência, a um número infinito de teorias alternativas e mutuamente incompatíveis, e alguns critérios adicionais são necessários para escolher o melhor dentre eles.e alguns critérios adicionais são necessários para escolher o melhor dentre eles.e alguns critérios adicionais são necessários para escolher o melhor dentre eles.

A estratégia de Kuhn (1962) era evitar a noção de verdade e entender a ciência como uma atividade de fazer previsões precisas e resolver problemas ou “quebra-cabeças”. A ciência normal baseada em paradigmas é cumulativa em termos dos problemas resolvidos, e mesmo as mudanças ou revoluções de paradigma são progressivas no sentido de que "uma parte relativamente grande" da capacidade de resolução de problemas da velha teoria é preservada no novo paradigma. Mas, como Kuhn argumentou, pode acontecer que alguns problemas resolvidos pela antiga teoria não sejam mais relevantes ou significativos para a nova teoria. Esses casos são chamados de "perdas de Kuhn". Um relato mais sistemático dessas idéias é apresentado por Laudan (1977):a eficácia na resolução de problemas de uma teoria é definida pelo número e importância dos problemas empíricos resolvidos menos o número e a importância das anomalias e problemas conceituais que a teoria gera. Aqui, o conceito de anomalia se refere a um problema que uma teoria não consegue resolver, mas é resolvido por alguns de seus rivais. Para Laudan, a solução de um problema por uma teoria (T) significa que a “declaração do problema” é deduzida de (T). Uma boa teoria é, portanto, empiricamente adequada, forte em seu conteúdo empírico e - Laudan acrescenta - evita problemas conceituais. Uma boa teoria é, portanto, empiricamente adequada, forte em seu conteúdo empírico e - Laudan acrescenta - evita problemas conceituais. Uma boa teoria é, portanto, empiricamente adequada, forte em seu conteúdo empírico e - Laudan acrescenta - evita problemas conceituais.

Uma dificuldade para a explicação da solução de problemas é encontrar uma estrutura adequada para identificar e contar problemas (Rescher 1984; Kleiner 1993). Quando a mecânica de Newton é aplicada para determinar a órbita do planeta Marte, isso pode ser contado como um problema. Mas, dada uma posição inicial de Marte, a mesma teoria implica uma solução para um número infinito de questões relativas à posição de Marte no tempo (t). Talvez a questão filosófica mais importante seja se alguém pode sustentar consistentemente que a noção de solução de problemas pode ser totalmente divorciada da verdade e da falsidade: o realista pode admitir que a ciência é uma atividade de solução de problemas, se isso significa a tentativa de encontrar soluções verdadeiras a questões preditivas e explicativas (Popper, 1972; Niiniluoto 1984). A principal crítica de Bird (2007) contra o "relato funcional" de Kuhn e Laudan é sua consequência de que a acumulação de soluções falsas de uma teoria totalmente falsa conta como progresso científico (por exemplo, Oresme, no século XIV, acreditava que o sangue de cabra quente poderia dividir diamantes).

Segundo Shan (2019), “a ciência progride se forem propostos problemas de pesquisa mais úteis e suas soluções correspondentes”. Essa definição envolve a definição e a solução de problemas, conforme ilustrado pelo desenvolvimento da genética primitiva, de Darwin a Bateson. Shan desiste da suposição típica de Kuhn-Laudan de que a comunidade científica é capaz de saber se faz progresso ou não e está aberta à introdução das noções de saber-fazer e verdade prospectiva, de modo que sua "nova abordagem funcional" seja um compromisso com o que Bird (2007) chama de “visão epistêmica” do progresso.

Uma visão diferente da solução de problemas está envolvida nas teorias que discutem problemas de decisão e ação. Uma visão pragmatista radical trata a ciência como um método sistemático de resolver esses problemas de decisão em relação a vários tipos de utilidades práticas. De acordo com a visão chamada comportamentalismo do estatístico L. J. Savage, a ciência não produz conhecimento, mas recomendações para ações: aceitar uma hipótese é sempre uma decisão de agir como se essa hipótese fosse verdadeira. O progresso na ciência pode então ser medido pela conquista das utilidades práticas do tomador de decisão. Uma versão metodológica alternativa do pragmatismo é defendida por Rescher (1977), que aceita a visão realista de teorias com algumas qualificações,mas argumenta que o progresso da ciência deve ser entendido como "o crescente sucesso das aplicações na solução e controle de problemas". Da mesma forma, Douglas (2014), depois de sugerir que a distinção entre ciência pura e ciência aplicada deve ser abandonada, define o progresso "em termos do aumento da capacidade de prever, controlar, manipular e intervir em vários contextos". Nesta visão, a noção de progresso científico é efetivamente reduzida ao progresso tecnológico baseado na ciência (cf. Niiniluoto 1984).a noção de progresso científico é efetivamente reduzida ao progresso tecnológico baseado na ciência (cf. Niiniluoto 1984).a noção de progresso científico é efetivamente reduzida ao progresso tecnológico baseado na ciência (cf. Niiniluoto 1984).

3.3 Poder explicativo, unificação e simplicidade

Os filósofos antigos já consideravam a explicação uma função importante da ciência. O status das teorias explicativas era interpretado de maneira instrumentalista ou realista: a escola de Platão iniciou a tradição de "salvar as aparências" em astronomia, enquanto Aristóteles considerava as teorias como verdades necessárias. Ambas as partes podem considerar o poder explicativo como critério de uma boa teoria, como mostra o empirismo construtivo de van Fraassen (1980) e o realismo científico de Wilfrid Sellars (Pitt 1981; Tuomela 1985). Quando se acrescenta que uma boa teoria também deve produzir previsões empíricas verdadeiras, as noções de poder explicativo e preditivo podem ser combinadas na noção de poder sistemático (Hempel, 1965). Se a demanda de poder sistemático significa simplesmente que uma teoria tem muitas conseqüências dedutivas verdadeiras na linguagem observacional,esse conceito é essencialmente equivalente à noção de sucesso empírico e capacidade empírica de solução de problemas discutida na Seção 3.2, mas normalmente são tomadas explicações para incluir condições estruturais adicionais além da mera dedução (Aliseda 2006). A sistematização indutiva também deve ser levada em consideração (Hempel 1965; Niiniluoto e Tuomela 1973).

Uma idéia importante sobre a sistematização é que uma boa teoria deve unificar dados empíricos e leis de diferentes domínios (Kitcher 1993; Schurz 2015). Para Whewell, o caso paradigmático dessa "consiliência" foi a unificação bem-sucedida das leis de Kepler e das leis de Galileu por meio da teoria de Newton.

Por outro lado, em vez de exigir consenso sobre uma única teoria unificadora, muitos filósofos defenderam abordagens pluralistas argumentando que o progresso científico precisa de uma variedade de classificações conceituais (Dupré 1993; Kitcher 2001), uma colcha de retalhos não fundamentalista de leis para “um mundo dappled”(Cartwright 1999), e diferentes perspectivas e valores (Longino 2002).

Se as teorias são subdeterminadas por dados observacionais, recomenda-se frequentemente que se escolha a teoria mais simples compatível com a evidência (Foster e Martin, 1966). A simplicidade pode ser um critério estético de escolha da teoria (Kuipers 2019), mas também pode ter uma função cognitiva para nos ajudar em nossa tentativa de entender o mundo de uma maneira "econômica". A noção de Ernst Mach da economia do pensamento está relacionada à demanda de capacidade de gerenciamento, que é importante principalmente nas ciências da engenharia e outras ciências aplicadas: por exemplo, uma equação matemática pode ser simplificada por aproximações adequadas, para que possa ser resolvido por um computador. A simplicidade também tem sido relacionada à noção de poder sistemático ou unificador. Isso fica claro no conceito de relativa simplicidade de Eino Kaila,que ele definiu em 1939 como a razão entre o poder explicativo e a complexidade estrutural de uma teoria (para uma tradução, ver Kaila 2014). De acordo com essa concepção, o progresso pode ser alcançado encontrando explicações estruturalmente mais simples para os mesmos dados ou aumentando o escopo das explicações sem torná-las mais complexas. A fórmula de Laudan de problemas empíricos resolvidos menos problemas conceituais gerados é uma variação da mesma idéia.

Após o trabalho pioneiro de Hempel em 1948, várias medidas probabilísticas de poder explicativo foram propostas (Hempel 1965; Hintikka 1968). A maioria deles exige que a teoria explicativa (h) seja positivamente relevante para os dados empíricos (e). Este é o caso também da proposta específica (frac {P (h / mid e) - P (h / mid / neg e)} {P (h / mid e) + P (h / mid / neg e) }) defendida por Schupbach e Sprenger (2011) como a medida única que satisfaz sete condições de adequação intuitivamente plausíveis.

3.4 Verdade e Informação

As teorias realistas do progresso científico tomam a verdade como um objetivo importante da investigação. Essa visão é incorporada à definição clássica de conhecimento como crença verdadeira justificada: se a ciência é uma atividade de busca de conhecimento, também é uma atividade de busca da verdade. No entanto, a verdade não pode ser a única utilidade epistêmica relevante da investigação. Isso é mostrado de maneira clara pela teoria da decisão cognitiva (Levi 1967; Niiniluoto 1987).

Vamos denotar por (B = {h_ {1}, / ldots, h_ {n} }) um conjunto de hipóteses mutuamente exclusivas e exaustivas em conjunto. Aqui, as hipóteses em (B) podem ser as descrições mais informativas de estados de coisas alternativos ou mundos possíveis dentro de uma estrutura conceitual (L). Por exemplo, elas podem ser teorias completas expressáveis em uma linguagem finita de primeira ordem. Se (L) for interpretado em um domínio (U), de modo que cada sentença de (L) tenha um valor de verdade (verdadeiro ou falso), segue-se que existe uma e apenas uma hipótese verdadeira (por exemplo, (h ^ *)) em (B). Nosso problema cognitivo é identificar o alvo (h ^ *) em (B). Os elementos (h_ {i}) de (B) são as (possíveis) respostas completas para o problema. O conjunto (D (B)) de respostas parciais consiste em todas as disjunções não vazias das respostas completas. A resposta parcial trivial em (D (B)),correspondente a 'eu não sei', é representado por uma tautologia, ou seja, a disjunção de todas as respostas completas.

Para qualquer (g) em (D (B)), deixamos que (u (g, h_ {j})) seja a utilidade epistêmica de aceitar (g) se (h_ {j}) é verdade. Também assumimos que uma medida de probabilidade racional (P) está associada à linguagem (L), para que cada (h_ {j}) possa ser atribuído com sua probabilidade epistêmica (P (h_ {j} meio e)) evidência (e). Então a melhor hipótese em (D (B)) é a (g) que maximiza a utilidade epistêmica esperada

(tag {1} U (g / mid e) = / sum_ {i = 1} ^ {n} P (h_j / mid e) u (g, h_j))

Para fins comparativos, podemos dizer que uma hipótese é melhor que outra se tiver uma utilidade esperada mais alta que a outra pela fórmula (1).

Se a verdade é a única utilidade epistêmica relevante, todas as respostas verdadeiras são igualmente boas e todas as respostas falsas são igualmente ruins. Então, podemos considerar (u (g, h_ {j})) simplesmente o valor verdadeiro de (g) em relação a (h_ {j}):

[u (g, h_j) = / begin {cases} 1 / text {se} h_j / text {está em} g \\ 0 / text {caso contrário.} end {cases})

Portanto, (u (g, h ^ *)) é o verdadeiro valor da verdade (tv (g)) de (g) em relação ao domínio (U). Segue-se de (1) que a utilidade esperada (U (g / mid e)) é igual à probabilidade posterior (P (g / mid e)) de (g) em (e). Nesse sentido, podemos dizer que a probabilidade posterior é igual ao valor esperado da verdade. A regra de maximizar a utilidade esperada leva agora a uma política extremamente conservadora: as melhores hipóteses (g) em (e) são aquelas que satisfazem (P (g / mid e) = 1), ou seja, são completamente certo em (e) (por exemplo, (e) em si, consequências lógicas de (e) e tautologias). Por esse motivo, se não temos certeza da verdade, é sempre progressivo alterar uma resposta incerta para uma logicamente mais fraca.

O argumento contra o uso de alta probabilidade como critério de escolha da teoria já foi apresentado por Popper em 1934 (ver Popper 1959). Ele propôs que boas teorias deveriam ser ousadas ou improváveis. Essa idéia foi tornada precisa na teoria da informação semântica.

Levi (1967) mede o conteúdo de informação (I (g)) de uma resposta parcial (g) em (D (B)) pelo número de respostas completas excluídas. Com uma normalização adequada, (I (g) = 1) se e somente se (g) é uma das respostas completas (h_ {j}) em (B) e (I (g) = 0) para uma tautologia. Se escolhermos agora (u (g, h_ {j}) = I (g)), então (U (g / meio e) = I (g)), para que todas as respostas completas em B tenham a mesma utilidade máxima esperada 1. Esta medida favorece hipóteses fortes, mas é incapaz de discriminar entre as mais fortes. Por exemplo, o passo de uma resposta completa falsa para a verdadeira não conta como progresso. Portanto, a informação não pode ser a única utilidade epistêmica relevante.

Outra medida do conteúdo da informação é (cont (g) = 1 - P (g)) (Hintikka 1968). Se escolhermos (u (g, h_ {j}) = cont (g)), o utilitário esperado (U (g / mid e) = 1 - P (g)) é maximizado por uma contradição, como a probabilidade de uma sentença contraditória é zero. Qualquer teoria falsa pode ser aprimorada adicionando-lhe novas falsidades. Novamente, vemos que o conteúdo da informação por si só não dá uma boa definição de progresso científico. A mesma observação pode ser feita sobre o poder explicativo e sistemático.

A proposta de Levi (1967) para utilidade epistêmica é a combinação ponderada do valor de verdade (tv (g)) de (g) e do conteúdo de informação (I (g)) de (g):

(tag {2} aI (g) + (1 - a) tv (g),)

onde (0 / lt a / lt / bfrac {1} {2}) é um "índice de ousadia", indicando o quanto o cientista está disposto a arriscar erros ou "jogar com a verdade", na tentativa de ser aliviado do agnosticismo. A utilidade epistêmica esperada de (g) é então

(tag {3} aI (g) + (1 - a) P (g / mid e).)

Uma noção comparativa de progresso '(g_ {1}) é melhor que (g_ {2})' pode ser definida exigindo que ambos (I (g_ {1}) gt I (g_ {2})) e (P (g_ {1} mid e) gt P (g_ {2} mid e)), mas a maioria das hipóteses seria incomparável por esse requisito. Usando o peso (a), a fórmula (3) expressa um equilíbrio entre dois objetivos de investigação mutuamente conflitantes. Tem a virtude de que todas as respostas parciais (g) em (D (B)) são comparáveis entre si: (g) é melhor que (g ') se e somente se o valor de (3) é maior para (g) do que para (g ').

Se a utilidade epistêmica é definida pelo conteúdo da informação cont (g) de maneira dependente da verdade, para que

[U (g, e) = / begin {cases} cont (g) text {se} g / text {for true} / -cont (neg g) text {if} g / text {é falso }, / end {cases})

(i, por exemplo, ao aceitar a hipótese (g), obtemos o conteúdo de (g) se (g) for verdadeiro, mas perdemos o conteúdo da hipótese verdadeira (neg g) se (g) for falso), o utilitário esperado (U (g / mid e)) é igual a

(tag {4} P (g / meio e) - P (g))

Essa medida combina os critérios de ousadia (pequena probabilidade anterior (P (g))) e alta probabilidade posterior (P (g / mid e)). Resultados semelhantes podem ser obtidos se (cont (g)) for substituído pela medida de potência sistemática de Hempel (1965) (syst (g, e) = P (neg g / mid / neg e)).

Para Levi, a melhor hipótese em (D (B)) é a resposta verdadeira e completa. Mas sua atribuição de utilidade também faz suposições que podem parecer problemáticas: todas as hipóteses falsas (mesmo aquelas que cometem um erro muito pequeno) são piores do que todas as verdades (mesmo a tautologia não informativa); todas as respostas completas falsas têm a mesma utilidade (veja, no entanto, a definição modificada em Levi, 1980); entre falsas hipóteses, covários de utilidade com força lógica (isto é, se (h) e (h ') são falsos e (h) implica (h'), então (h) tem maior utilidade que (h ')). Esses recursos são motivados pelo projeto de Levi de usar a utilidade epistêmica como base das regras de aceitação. Mas se tais utilidades são usadas para ordenar teorias rivais, a teoria da semelhança com a verdade sugere outros tipos de princípios.

3.5 Verdade

A noção de semelhança com a verdade de Popper também é uma combinação de verdade e informação (Popper 1963, 1972). Para ele, a verossimilhança representa a idéia de "aproximar-se da verdade abrangente". A explicação de Popper usou a idéia cumulativa de que a teoria mais semelhante à verdade deveria ter (no sentido de inclusão teórica) consequências mais verdadeiras e menos falsas, mas descobriu-se que essa comparação não é aplicável a pares de falsas teorias. Um método alternativo de definição da verossimilhança, iniciado em 1974 por Pavel Tichy e Risto Hilpinen, baseia-se essencialmente no conceito de similaridade.

Na abordagem de similaridade, desenvolvida em Niiniluoto (1987), a proximidade com a verdade é explicada “localmente” por meio das distâncias de respostas parciais (g) em (D (B)) em relação ao alvo (h ^ *) em um problema cognitivo (B). Para esse propósito, precisamos de uma função (d) que expresse a distância (d (h_ {i}, h_ {j}) =: d_ {ij}) entre dois elementos arbitrários de (B). Pela normalização, podemos escolher (0 / le d_ {ij} le 1). A escolha de (d) depende do problema cognitivo (B) e faz uso da estrutura métrica de (B) (por exemplo, se (B) for um subespaço dos números reais (Re)) ou a semelhança sintática entre as afirmações em (B). Então, para uma resposta parcial (g), deixamos que (D _ { min} (h_ {i}, g)) seja a distância mínima dos disjuntores em (g) de (h_ {i }) e (D _ { rmsum} (h_ {i},g)) a soma normalizada das distâncias dos disjuntores de (g) de (h_ {i}). Então (D _ { min} (h_ {i}, g)) indica quão próxima de (h_ {i}) hipótese (g) está, de modo que o grau de verdade aproximada de (g) (relativo ao destino (h ^ *)) é (1 - D _ { min} (h ^ *, g)). Por outro lado, (D _ { rmsum} (h_ {i}, g)) inclui uma penalidade por todos os erros que (g) permite em relação a (h_ {i}). A medida da soma mínima

(tag {5} D _ { rmms} (h_ {i}, g) = aD _ { min} (h_ {i}, g) + bD _ { rmsum} (h_ {i}, g),]

onde (a / gt 0) e (b / gt 0), combina esses dois aspectos. Então, o grau de semelhança com a verdade de (g) é

(tag {6} Tr (g, h ^ *) = 1 - D _ { rmms} (h ^ *, g).)

Assim, o parâmetro (a) indica nosso interesse cognitivo em chegar perto da verdade, e o parâmetro (b) indica nosso interesse em excluir falsidades que estão distantes da verdade. Em muitas aplicações, escolher (a) para ser igual a (2b) fornece resultados intuitivamente razoáveis.

Se a função de distância (d) em (B) for trivial, isto é, (d_ {ij} = 1) se e somente se (i = j) e, caso contrário, 0, então (Tr (g, h ^ *)) reduz-se à variante (2) da definição de utilidade epistêmica de Levi.

Obviamente (Tr (g, h ^ *)) recebe seu valor máximo 1 se e somente se (g) for equivalente a (h ^ *). Se (g) é uma tautologia, ou seja, a disjunção de todos os elementos (h_ {i}) de (B), então (Tr (g, h ^ *) = 1 - b). Se (Tr (g, h ^ *) lt 1 - b), (g) é enganoso no forte sentido de que seu valor cognitivo é menor que o da completa ignorância.

Oddie (1986) continuou a favorecer a função média em vez da medida de soma mínima. Uma explicação alternativa da aproximação da verdade é apresentada por Kuipers (2019).

Quando (h ^ *) é desconhecido, o grau de semelhança com a verdade (6) não pode ser calculado. Mas o grau esperado de verossimilhança de uma resposta parcial (g) dada evidência (e) é dado por

(tag {7} ver (g / mid e) = / sum_ {i = 1} ^ n P (h_i / mid e) Tr (g, h_i))

Se a evidência (e) envolve algum (h_ {j}) em (B), ou torna (h_ {j}) completamente certo (por exemplo, (P (h_ {j} mid e) = 1)), então (ver (g / mid e)) reduz para (Tr (g, h_ {j})). Se todas as respostas completas (h_ {i}) em (B) são igualmente prováveis em (e), então (ver (h_ {i} mid e)) também é constante para todos (Oi}).

A função de semelhança com a verdade (Tr) permite definir um conceito absoluto de progresso real:

(RP) O passo de (g) para (g ') é progressivo se e somente se (Tr (g, h ^ *) lt Tr (g', h ^ *)),

e a função esperada de semelhança com a verdade (ver) fornece o conceito relativo de progresso estimado:

(EP) O passo de (g) a (g ') parece progressivo em evidência (e) se e somente se (ver (g / mid e) lt ver (g' / mid e))

(Cf. Niiniluoto, 1980.) Segundo a definição RP, é significativo dizer que uma teoria (g ') satisfaz melhor o objetivo cognitivo de responder ao problema (B) do que outra teoria (g). Este é um padrão absoluto de progresso científico no sentido da Seção 2.5. A definição EP mostra como as alegações de progresso podem ser avaliadas de maneira falível com base em evidências: se (ver (g / mid e) lt ver (g '\ mid e)), é racional reivindicar as evidências (e) que o passo de (g) para (g ') é de fato progressivo. É claro que essa afirmação pode ser equivocada, uma vez que a estimativa do progresso é relativa a dois fatores: a evidência disponível (e) e a medida de probabilidade (P) empregada na definição de (ver). Tanto a evidência (e) quanto as probabilidades epistêmicas (P (h_ {i} mid e)) podem nos enganar. Neste sentido,o problema de estimar a verossimilhança é tão difícil quanto o problema da indução.

Rowbottom (2015) argumenta contra RP e EP que o progresso científico é possível na ausência de verossimilhança crescente. Ele nos pede para imaginar que os cientistas de uma área específica da física encontraram a teoria maximamente verdadeira da verdade C *. No entanto, essa verdadeira teoria geral pode ser usada para outras previsões e aplicações. Este é realmente o caso se não fizermos a suposição idealizada de que os cientistas conhecem todas as consequências lógicas de suas teorias. Então as explicações e previsões de C * constituem novos problemas cognitivos. Além disso, no experimento mental de Rowbottom, é possível avançar ainda mais expandindo a estrutura conceitual para considerar como alvo uma verdade mais profunda do que C * (Niiniluoto 2017).

A medida da semelhança esperada com a verdade pode ser usada para comparações retrospectivas de teorias passadas (g), se as evidências (e) forem tomadas para incluir nossa teoria atualmente aceita (T), ou seja, a semelhança com a verdade (g) é estimado por (ver (g / mid e / amp T)) (Niiniluoto, 1984, 171). No mesmo espírito, Barrett (2008) propôs que - assumindo que a ciência progride em direção à verdade através da eliminação do erro descritivo - a "verdade provável provável" da gravitação newtoniana pode ser justificada por suas "relações de nidificação" com a Teoria Geral da relatividade.

A definição de progresso por RP pode ser contrastada com o modelo de revisão de crenças (Gärdenfors, 1988). O caso mais simples de revisão é a expansão: uma teoria (T) é conjugada por uma instrução de entrada (A), de modo que a nova teoria é (T / amp A). De acordo com a medida da soma mínima, se (T) e (A) forem verdadeiros, a expansão (T / amp A) será pelo menos tão verdadeira quanto (T). Mas se (T) é falso e (A) é verdadeiro, então (T / amp A) pode ser menos verdadeiro do que (T). Por exemplo, deixe a teoria falsa (T) declarar que o número de planetas é 9 ou 20 e (A) seja a sentença verdadeira de que esse número seja 8 ou 20. Então (T / amp A) afirma que o número de planetas é 20, mas isso é claramente menos verdadeiro do que (T). Exemplos semelhantes mostram que a revisão da AGM de uma teoria falsa por contribuições verdadeiras não precisa aumentar a semelhança com a verdade (Niiniluoto 2011).

3.6 Conhecimento e entendimento

Bird (2007) defendeu a definição epistêmica de progresso (acumulação de conhecimento) contra a concepção semântica (acumulação de crenças verdadeiras ou sucessão de teorias com crescente verossimilhança). Aqui, o conhecimento não é definido como crença verdadeira justificada, mas ainda é levado a implicar verdade e justificação, de modo que a visão epistêmica de Bird de fato retorna ao antigo modelo cumulativo de progresso. Segundo Bird, uma crença acidentalmente verdadeira ou verdadeira alcançada por métodos irracionais sem qualquer justificativa não constitui progresso. Esse tipo de experimento mental pode parecer artificial, pois sempre existe algum tipo de justificativa para qualquer teoria hipotética que seja aceita ou pelo menos seriamente considerada pela comunidade científica. Mas o argumento de Bird levanta a questão importante se a justificação é meramente instrumental para o progresso (Rowbottom, 2008) ou necessária para o progresso (Bird, 2008). Outra questão interessante é se a rejeição de crenças infundadas, mas acidentalmente verdadeiras, é regressiva. A abordagem de semelhança com a verdade responde a esses problemas distinguindo PR de progresso real e EP de progresso estimado: a justificação não é constitutiva de progresso no sentido de PR, mas reivindicações de progresso real podem ser justificadas apelando à verossimilhança esperada (Cevolani e Tambolo, 2013). Por outro lado, a noção de progresso explicada por EP (ou pela combinação de RP e EP) é relativa a evidências e justificativas, mas ao mesmo tempo não cumulativa. Outra questão interessante é se a rejeição de crenças infundadas, mas acidentalmente verdadeiras, é regressiva. A abordagem de semelhança com a verdade responde a esses problemas distinguindo PR de progresso real e EP de progresso estimado: a justificação não é constitutiva de progresso no sentido de PR, mas reivindicações de progresso real podem ser justificadas apelando à verossimilhança esperada (Cevolani e Tambolo, 2013). Por outro lado, a noção de progresso explicada por EP (ou pela combinação de RP e EP) é relativa a evidências e justificativas, mas ao mesmo tempo não cumulativa. Outra questão interessante é se a rejeição de crenças infundadas, mas acidentalmente verdadeiras, é regressiva. A abordagem de semelhança com a verdade responde a esses problemas distinguindo PR de progresso real e EP de progresso estimado: a justificação não é constitutiva de progresso no sentido de PR, mas reivindicações de progresso real podem ser justificadas apelando à verossimilhança esperada (Cevolani e Tambolo, 2013). Por outro lado, a noção de progresso explicada por EP (ou pela combinação de RP e EP) é relativa a evidências e justificativas, mas ao mesmo tempo não cumulativa.mas reivindicações de progresso real podem ser justificadas apelando à verossimilhança esperada (Cevolani e Tambolo, 2013). Por outro lado, a noção de progresso explicada por EP (ou pela combinação de RP e EP) é relativa a evidências e justificativas, mas ao mesmo tempo não cumulativa.mas reivindicações de progresso real podem ser justificadas apelando à verossimilhança esperada (Cevolani e Tambolo, 2013). Por outro lado, a noção de progresso explicada por EP (ou pela combinação de RP e EP) é relativa a evidências e justificativas, mas ao mesmo tempo não cumulativa.

Bird (2015) pode reformular seu exemplo inicial assumindo que uma teoria acidentalmente verdadeira ou semelhante à verdade (H) foi obtida por meios científicos, mas ainda não confiáveis, talvez por derivação de uma teoria aceita que se mostre falsa. Essa aplicação de raciocínio equivocado constitui progresso? A interação de RP e EP permite várias possibilidades aqui. Evidências posteriores podem mostrar que a estimativa inicial (ver (H / mid e)) era muito alta. Ou o valor Tr era de fato alto, mas inicialmente o valor ver era baixo (por exemplo, Aristarco no sistema heliocêntrico, Wegener na deriva continental) e somente mais tarde foi aumentado por novas evidências.

A maioria dos relatos de semelhança com a verdade satisfaz o princípio de que, entre as teorias verdadeiras, semelhança com a verdade covaria com força lógica (para uma exceção, veja Oddie, 1986). Portanto, a acumulação de conhecimento é um caso especial de crescente verossimilhança, mas não cobre o caso de progresso por sucessivas teorias falsas. Em sua tentativa de reabilitar o modelo de conhecimento cumulativo do progresso científico, Bird admite que há sequências históricas de teorias, nenhuma das quais “totalmente verdadeira” (por exemplo, Ptolomeu-Copernicus-Kepler ou Galileu-Newton-Einstein). Como o conhecimento envolve a verdade, Bird tenta salvar seu relato epistêmico reformulando as falsas teorias passadas como verdadeiras. Ele propõe que se (g) é aproximadamente verdadeiro, então a proposição "aproximadamente (g)" é verdadeira, de modo que "a melhoria da precisão das aproximações pode ser um objeto de conhecimento". Um problema com esse tratamento é que os cientistas normalmente formulam suas teorias como afirmações exatas e, no momento de sua proposta, não se sabe quão grandes margens de erros seriam necessárias para transformá-las em verdadeiras teorias. Com referência a Barrett (2008), Saatsi (2019) argumenta que a verdade aproximada da mecânica newtoniana pode ser avaliada apenas do ponto de vista da Teoria Geral da Relatividade, de modo que esse conhecimento não era epistemicamente acessível a Newton na época. Além disso, muitas teorias passadas eram radicalmente falsas, em vez de aproximadamente verdadeiras ou semelhantes à verdade, mas ainda assim elas poderiam ser melhoradas por sucessores mais semelhantes à verdade. A teoria geocêntrica de Ptolomeu foi rejeitada na revolução copernicana, não retida na forma "aproximadamente Ptolomeu". De fato,os passos progressivos de Ptolomeu a Copérnico ou de Newton a Einstein não são apenas questões de maior precisão, mas envolvem mudanças nos postulados e leis teóricas. Um outro problema para a proposta de Bird é a questão de saber se suas proposições de aproximação são capazes de distinguir entre progresso e regressão na ciência (Niiniluoto, 2014).

Dellsén (2016, 2018b) formulou o relato noético do progresso científico como entendimento crescente. Usando a compreensão objetiva em vez de entender o porquê, ele caracteriza a compreensão em termos de "compreender como explicar e prever corretamente aspectos de um determinado alvo". Contra Bird (2007), que considera o entendimento uma espécie de conhecimento das causas, Dellsén argumenta que o entendimento não exige que os cientistas tenham justificativas ou até crença nas explicações ou previsões que eles propõem. Ainda assim, a compreensão é uma questão de grau. Assim, há aumentos no entendimento científico sem acúmulo de conhecimento científico (por exemplo, a explicação de Einstein do movimento browniano em termos da teoria cinética do calor) e acúmulo de conhecimento científico sem aumento no entendimento (por exemplo,conhecimento sobre resultados experimentais aleatórios ou correlações estatísticas falsas). A última tese é fácil de aceitar, especialmente se a explicação precisar de leis, mas, por outro lado, as abordagens epistêmicas e sem veracidade podem concordar que a coleta de novos dados importantes possa constituir progresso científico. A possibilidade de entendimento "quase-factivo" por meio de teorias idealizadas (uma característica comum à abordagem verossimilhança) é considerada uma vantagem do relato noético. Park (2017) desafiou as conclusões de Dellsén contra a definição epistêmica. Ele argumenta que o entendimento científico envolve crenças de que os fenômenos explicados são reais e as previsões confirmadas são verdadeiras. Ele também argumenta que a teoria da deriva continental de Wegener, que não era apoiada pelas evidências disponíveis, era progressiva,desde que abriu o caminho para a teoria posterior das placas tectônicas na década de 1960. Dellsén (2018a) questiona os argumentos de Park rejeitando a “tese do meio-fim”, ou seja, deve-se fazer a distinção crucial entre progresso científico cognitivo e não-cognitivo e também distinguir episódios que constituem e promovem o progresso científico.

4. A ciência é progressiva?

Na Seção 3.5., Fizemos uma distinção entre o progresso real e o estimado em termos das medidas de semelhança com a verdade. Uma distinção semelhante pode ser feita em conexão com medidas de sucesso empírico. Por exemplo, pode-se distinguir duas noções da capacidade de resolver problemas de uma teoria: o número de problemas resolvidos até o momento e o número de problemas solucionáveis. Progresso real pode ser definido por este último, enquanto o primeiro nos fornece uma estimativa do progresso.

O realista científico pode continuar essa linha de pensamento argumentando que todas as medidas de sucesso empírico são, na verdade, melhores indicadores de progresso cognitivo real, medido em termos de verdade ou semelhança com a verdade. Por exemplo, se (T) explica (e), pode ser mostrado que (e) também confirma (T), ou aumenta a probabilidade de (T) (Niiniluoto 1999b). Um raciocínio semelhante pode ser empregado para dar o chamado "argumento final" ou "argumento sem milagre" para o realismo científico: o realismo teórico é a única suposição que não faz do sucesso empírico da ciência um milagre (Putnam, 1978; Psillos 1999; Niiniluoto 2017; Kuipers 2019; cf. críticas em Laudan 1984b). Isso significa que a melhor explicação do progresso empírico da ciência é a hipótese de que a ciência também é progressiva no nível das teorias.

A tese de que a ciência é progressiva é uma afirmação geral sobre atividades científicas. Isso não implica que cada passo específico da ciência tenha sido de fato progressivo: cientistas individuais cometem erros e até a comunidade científica é falível em seus julgamentos coletivos. Por esse motivo, não devemos propor tal definição que a tese sobre a natureza progressiva da ciência se torne uma tautologia ou uma verdade analítica. Essa conseqüência indesejável se segue se definirmos a verdade como o limite da investigação científica (isso às vezes é chamado de teoria consensual da verdade), pois é uma mera tautologia que o limite da pesquisa científica seja a verdade (Laudan 1984a). Mas essa "banalização da tese autocorretiva" não pode ser atribuída a Peirce, que percebeu que a verdade e o limite da investigação coincidem, na melhor das hipóteses, com a probabilidade um (Niiniluoto, 1980). A noção de semelhança com a verdade nos permite entender a afirmação de que a ciência converge para a verdade. Mas a caracterização do progresso como crescente semelhança à verdade, dada na Seção 3.5, não pressupõe “metafísica teleológica” (Stegmüller 1976), “realismo convergente” (Laudan 1984) ou “escatologia científica” (Moulines 2000), pois não depende em qualquer suposição sobre o comportamento futuro da ciência.não pressupõe “metafísica teleológica” (Stegmüller 1976), “realismo convergente” (Laudan 1984) ou “escatologia científica” (Moulines 2000), pois não se baseia em nenhuma suposição sobre o comportamento futuro da ciência.não pressupõe “metafísica teleológica” (Stegmüller 1976), “realismo convergente” (Laudan 1984) ou “escatologia científica” (Moulines 2000), pois não se baseia em nenhuma suposição sobre o comportamento futuro da ciência.

A alegação de progresso científico ainda pode ser questionada pelas teses de que observações e ontologias são relativas a teorias. Se isso for verdade, a comparação de teorias rivais parece impossível por motivos cognitivos ou racionais. Kuhn (1962) comparou as mudanças de paradigma com os comutadores da Gestalt (Dilworth, 1981). Feyerabend (1984) concluiu a partir de seu anarquismo metodológico que o desenvolvimento da ciência e da arte se assemelham.

Hanson, Popper, Kuhn e Feyerabend concordaram que toda observação é carregada de teoria, de modo que não há linguagem observacional neutra em teoria. Contas de redução e progresso, que dão como certa a preservação de algumas afirmações observacionais dentro da mudança de teoria, enfrentam problemas. Embora o relato do progresso de Laudan permita perdas de Kuhn, pode-se argumentar que a comparação da capacidade de resolução de problemas de duas teorias rivais pressupõe algum tipo de correlação ou tradução entre as afirmações dessas teorias (Pearce, 1987). Várias respostas foram propostas para esta questão. Um é o movimento da linguagem para as estruturas (Stegmüller 1976; Moulines 2000), mas verifica-se que uma redução nas estruturas de nível já garante comensurabilidade, pois induz uma tradução entre estruturas conceituais (Pearce, 1987). Outro foi o ponto em que uma declaração de evidência (e) pode ser neutra em relação às teorias rivais (T_ {1}) e (T_ {2}), embora esteja carregada de alguma outra teorias. O realista também pode apontar que a falta de teoria das observações diz respeito, no máximo, à estimativa do progresso (PE), mas a definição de progresso real (PR) como crescente semelhança à verdade não menciona a noção de observação.

Embora Popper tenha aceitado o teor de observações teóricas, ele rejeitou a tese mais geral sobre incomensurabilidade como "o mito da estrutura" (Lakatos e Musgrave, 1970). Popper insistiu que o crescimento do conhecimento é sempre revolucionário no sentido de que a nova teoria contradiz a antiga, corrigindo-a, mas ainda há continuidade na mudança de teoria, pois a nova teoria deve explicar por que a antiga teoria foi bem-sucedida em certa medida. Feyerabend tentou afirmar que teorias sucessivas são inconsistentes e incomensuráveis uma com a outra, mas essa combinação faz pouco sentido. Kuhn argumentou contra a possibilidade de encontrar traduções completas entre as línguas das teorias rivais, mas em seu trabalho posterior ele admitiu a possibilidade de um cientista aprender diferentes linguagens teóricas (Hoyningen-Huene 1993). Kuhn continuou insistindo que "não existe uma maneira independente de teoria de reconstruir frases como 'realmente existe'" ", ou seja, cada teoria tem sua própria ontologia. A convergência para a verdade parece impossível, se as ontologias mudarem com as teorias. A mesma idéia foi formulada por Putnam (1978) e Laudan (1984a) na chamada "meta-indução pessimista": como muitas teorias passadas na ciência se mostraram não-referentes, há todas as razões para esperar que até as teorias futuras não se referem - e, portanto, também deixam de ser aproximadamente verdadeiras ou semelhantes à verdade. Mas a resposta otimista dos realistas comparativos aponta que, para todas as teorias rejeitadas na lista de Laudan, os cientistas foram capazes de encontrar uma alternativa melhor e mais realista (Niiniluoto 2017; Kuipers 2019).

As dificuldades para o realismo parecem ser reforçadas pela observação de que as medidas de semelhança com a verdade são relativas às línguas. A escolha de estruturas conceituais não pode ser decidida por meio da noção de semelhança com a verdade, mas precisa de critérios adicionais. Em defesa da abordagem da semelhança com a verdade, pode-se apontar o fato de que a comparação de duas teorias é relevante apenas nos casos em que são consideradas (talvez por meio de uma tradução adequada) como respostas rivais para o mesmo problema cognitivo. É interessante comparar as teorias de Newton e Einstein por sua semelhança com a verdade, mas não as teorias de Newton e Darwin. Quando as definições RP e EP são aplicadas a teorias rivais em diferentes idiomas, elas precisam ser traduzidas para uma estrutura conceitual comum.

Outra linha é apelar para teorias de referência, a fim de mostrar que teorias rivais podem, afinal, ser consideradas como falando sobre as mesmas entidades (Psillos, 1999). Por exemplo, Thompson, Bohr e físicos posteriores estão falando sobre os mesmos elétrons, embora suas teorias sobre o elétron sejam diferentes umas das outras. Isso não é possível na teoria descritiva padrão da referência: uma teoria (T) pode se referir apenas a entidades sobre as quais fornece uma descrição verdadeira. O holismo de Kuhn e Feyerabend, com consequências devastadoras para o realismo, pressupõe esse relato de referência. Um argumento semelhante é usado por Moulines (2000), que nega que o progresso possa ser entendido como “saber mais sobre o mesmo,”, Mas sua própria reconstrução estruturalista do progresso com“incomensurabilidade parcial”pressupõe que teorias rivais compartilham algumas aplicações pretendidas. As teorias causais de referência permitem que essa referência seja preservada mesmo dentro de mudanças de teorias (Kitcher 1993). O mesmo resultado é obtido se o relato descritivo for modificado com a introdução de um Princípio da Caridade (Putnam 1975; Smith 1981; Niiniluoto 1999a): uma teoria refere-se às entidades sobre as quais fornece a descrição mais verdadeira. Um relato alternativo, ilustrado pela relação entre a teoria do flogisto e a teoria do oxigênio, é apresentado por Schurz (2011) por sua noção de correspondência estrutural. Isso torna possível que até falsas teorias estejam se referindo. Além disso, pode haver invariância de referência entre duas teorias sucessivas, mesmo que ambas sejam falsas;progresso significa, então, que a última teoria fornece uma descrição mais verdadeira do domínio comum do que a antiga teoria.

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