Ciencias estocásticas son aquellas que comprenden la función indeterminista del azar en la ciencia, luego en lugar de seguir patrones causales puros desarrollan modelos correlaciónales, donde las relaciones entre factores no se determinan a priori por cadenas causales predeterminadas de forma fija y constante, más bien estudian el nivel de probabilidad en las interacciones utilizando para tal fin métodos de probabilidad estadística o de estadística de la probabilidad, el tipo de modelos de investigación en que se centra la teoría de Probabilidad Imposible.
Estadística y probabilidad son las dos principales ciencias y métodos para el estudio indeterminista y estocástico del comportamiento aleatorio, o correlaciones entre diferentes factores que de forma absoluta o en alguna medida sean dependientes del azar, en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística se presentan nuevos métodos de estudio empírico de las ciencias estocásticas, y se distinguen dos tipos de azar, el azar teórico, que desarrolla la función de inversión de N, 1/N, en tanto que media aritmética de las probabilidades empíricas, y probabilidad teórica de que cualquier suceso ocurra en igualdad de oportunidades, azar teórico, y el azar empírico es una función de la Desviación Media o Típica en tanto que distribución empírica del sesgo por azar en la muestra. Si bien a lo largo de Introducción a la Probabilidad Imposible se da una visión heterodoxa sobre el azar, particularmente interesante el apartado 13,
Dentro de las ciencias estocásticas hay que diferenciar, su base metodológica, que se estudia en las disciplinas matemáticas de probabilidad y estadística, en tanto que ciencias analíticas de aplicación sintética, y las ciencias sintéticas propiamente dichas, las ciencias empíricas, naturales o sociales, donde los métodos analíticos de estadística y probabilidad se aplican indistintamente, diferenciándose sólo en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, si son modelos normales o modelos omega, y dentro de los modelos normales, si el objeto de estudio es igualdad de oportunidades o sesgo, positivo o negativo, modelos y objetos de estudio que se detallan ampliamente en el apartado 10.
La diferencia entre ciencias exactas y ciencias estocásticas, es que mientras en las exactas los resultados no son aproximaciones que admitan el azar en sus proposiciones, y mucho menos un margen de error, ajustan al detalle sus cálculos a las dimensiones reales, la exactitud se entiende en tanto que máxima precisión, en ciencias estocásticas se entiende la función del azar en los fenómenos que explica , dejando márgenes de error en sus estimaciones, comprendiendo que cualquier aproximación teórica de la realidad parte del dualismo entre realidad y teoría, y si bien el isomorfismo es un ideal de ciencia fiable, dicho isomorfismo nunca se logra al 100%, motivo por el cual siempre hay un margen de error es sus estimaciones y proposiciones.
Las ciencias estocásticas en tanto que a priori parten de la aceptación de márgenes de azar y márgenes de error, entienden que el isomorfismo, si bien es un ideal de ciencia, una ciencia moral sería aquella que sólo emitiera proposiciones verdaderas, en el momento que se acepta la función del azar y el error, cualquier proposición empírica de verdad está sujeta a la provisionalidad de sus afirmaciones, motivo por el cual las hipótesis empíricas sólo se validan verdaderamente racionales, universales, provisionalmente, de acuerdo a los márgenes de error que acepte la política científica en la razón crítica. A este proceso, en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, se denomina crítica racional de las ideas, en tanto que las ideas, de origen subjetivo, es necesario que se validen en la práctica suficientemente objetivas para formar parte del cuerpo teórico de la ciencia, es lo que tradicionalmente se llama contraste de hipótesis.
A medida que avanza la comprensión del azar y el error en la ciencia ha aumentado la valoración académica y social de las ciencias estocásticas. Si la principal diferencia entre ciencias exactas y estocásticas es la capacidad de precisión o exactitud en sus estimaciones, en tanto la aceptación del error y el azar es un factor de imprecisión e inexactitud que implica una relativa menor fiabilidad, si tradicionalmente a las ciencias exactas se las tenía por paradigma de fiabilidad y pureza, lo que ha venido sucediendo en la epistemología del siglo XX ha sido una revalorización de las ciencias estocásticas, teniendo hoy en día el mismo prestigio que las ciencias exactas, de hecho hoy en día, se podría decir que muchas ciencias que en el siglo XIX, a causa del primer positivismo y estructuralismo, se tenían por modelos de ciencias exactas, por ejemplo la física de Newton y la astronomía de Kepler, hoy en día la mecánica quántica se revela como una de las ciencias estocásticas más importantes, y las actuales teorías de astrofísica, que admiten importantes márgenes de error de hasta millones de años luz en algunas teorías, demuestra que más que una ciencia exacta altamente precisa, es una ciencia estocástica que depende del contraste de hipótesis, y la aceptación de márgenes de error en la crítica racional de las ideas.
Hoy en día se podría decir, que en su función analítica, el principal modelo de ciencia exacta son las matemáticas, en la medida que cualquier algoritmo, en su sentido puro, carece de error, es decir, el algoritmo “1+1=2” es un algoritmo o estructura lingüística que carece de error posible. Las matemáticas en tanto que lenguaje se diferencian de las demás lenguas simbólicas por cuanto sus proposiciones disponen de una única significación incontrovertible, es un modelo de lenguaje que no admite valoración subjetiva.
Muy posiblemente de todas las ciencias exactas que se tenían por exactas en el siglo XIX la única ciencia exacta verdadera sea las matemáticas.
En el siglo XX se ha producido una transformación sin precedentes en la epistemología en donde ciencias como la física o la astronomía, que el primer positivismo tuvo por modelos de ciencia, se han transformado en modelos de ciencias estocásticas, donde sus afirmaciones quedan sujetas a una relativa incertidumbre, y a un contraste de hipótesis dominado por el falsacionismo, variante del racionalismo crítico, elaborada por Karl Popper, que rechaza la posibilidad de verdades eternas y universales más allá de un tiempo provisional o prudencial, el suficiente para admitir la falsedad de las hipótesis tenidas por verdaderas.
En Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, tal como se explica en el apartado 2, se recoge las principales aportaciones del racionalismo crítico, el positivismo y el materialismo dialéctico. La influencia del racionalismo crítico se observa en la medida que entiende que ninguna verdad es eterna, por cuanto la aceptación de un margen de error posible implica que en un tiempo suficiente o infinito es inevitable, al mismo tiempo que, si bien de forma adaptada a la nueva realidad epistemológica se insiste en la necesidad de dar el mismo tratamiento epistemológico, el método científico hipotético deductivo, a todas las ciencias, naturales o sociales, una característica propia del positivismo, pero de forma adaptada a las circunstancias actuales, entendiendo la función del azar y el error en la ciencia, una ciencia que dispone de una dimensión política, de acuerdo a las teorías crítico-sociales derivadas del materialismo dialéctico, por cuanto es la política científica quien decide la orientación política e ideológica de la ciencia.
En Probabilidad Imposible se entiende la función del error en dos formas, un primer margen de error en la teoría en la medida que la realidad en sí misma es incognoscible, debido a que está formada por una infinitud de cualidades singulares que escapan a la comprensión humana, por cuanto el ser humano dispone de capacidades humanas limitadas frente la infinitud de cualidades que forman la realidad en si, siendo esa contradicción entre la limitación humana y la infinitud de la realidad el origen de error, por cuanto, a expensas de poder conocerlo todo sólo se conoce una parte, lo que la realidad muestra de sí, siendo la diferencia entre muestra y realidad, la probabilidad de error de representatividad muestral.
En Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, dependiendo del tipo de universo al que dependa la muestra la probabilidad de error de representatividad muestral es diferente, inversión de N, 1/N, en universos de sujetos, y la inversión delas puntuaciones directas o frecuencias en universos de opciones, 1/Σxi.
Además del margen de error de representatividad muestral el segundo margen de error, el que se establece en la razón crítica por la política científica para el contraste de hipótesis.
La forma en que la obra Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, entiende el azar es en tanto que la realidad en sí misma es una entidad aleatoria, que no obedece a secuencias líneas de causa y efecto, siendo un sistema no lineal de interacciones caóticas, en donde al azar se generan series de accidentes y contingencias, de las cuales, por simple azar, se generan patrones de regularidad fiable, al menos en un margen de error, que dan lugar a los sistemas que forman la realidad fenoménica.
Lo que creemos sistemas estables, la vida orgánica, los ecosistemas, los sistemas planetarios, las galaxias, el universo, o los multi-universos, son en esencia productos casuales de accidentes que se han producido en el devenir caótico de la materia, en donde algo aparentemente imposible, por ejemplo, que la materia inerte por casualidad genere vida, dado un tiempo suficiente o infinito, es inevitable, por ejemplo en nuestro planeta, transformándose lo imposible en algo normal, tal como se explica en el apartado 13 de Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística.
Mientras la cosmología tradicional partía de postulados deterministas, al estilo de la teoría de la probabilidad de Laplace, en donde todo podría ser perfectamente predecible y explicado de forma exacta y precisa, las ciencias sintéticas desde el siglo XX han evolucionado hacia una interpretación de la realidad cada vez menos deterministas, a expensas de la famosa frase de Einstein de que “Dios no juega a los dados” lo que las ciencias empíricas, naturales o sociales, están demostrando es que la incidencia del azar en la realidad es muy elevada, y fenómenos que hasta hace poco se explicaban por sistemas causales fijos e inmutables ahora se empiezan a vislumbrar explicaciones no lineales e indeterministas derivados de interacciones en donde se observa un determinado margen de azar.
Si la física de Newton se transformó en un ideal de ciencia para los filósofos ilustrados y románticos, la posibilidad de una ciencia fundada en leyes naturales y eternas, su influencia se observa desde la filosofía racionalista e idealista de Kant y Hegel, el positivismo de Comte, o el materialismo dialéctico de Marx y Hegel, que independientemente de su ideología, apuntaban a una ciencia fundada en leyes universales, en el espacio y el tiempo, que regían la historia social y humana. La forma en que desde el siglo XX han evolucionado las ciencias sintéticas ha sido diametralmente opuesta, hacia una comprensión no lineal de la naturaleza y la sociedad en donde de haber leyes son provisionales, y toda hipótesis debe criticarse racionalmente y contrastarse con la realidad. Si bien, muchos postulados de aquellas filosofías siguen vigentes, la incoherencia o incompletitud de cualquier conocimiento humano frente a una realidad incognoscible, la necesidad del mismo tratamiento metodológico a todas las ciencias empíricas, naturales o sociales, el método científico, hipotético deductivo, y la naturaleza dialéctica del ser humano y la realidad donde todas las proposiciones humanas, incluidas las científicas, en tanto que el ser humano es un animal político y un ser social, lógicamente tienen una dimensión política y social.
Rubén García Pedraza, Madrid 8 de junio del 2014
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