Maldonado, Carlos - Pensamiento Cientifico de Punta

8/16/2019 Maldonado, Carlos - Pensamiento Cientifico de Punta

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2/106

Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

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siempre y cuando no se modifque el contenido de los textos,

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Introducción

Que existen “revoluciones cientícas”, es ya

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/Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

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11/106

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I. De la pequeña a la gran ciencia

La imagen del lósofo o cientíco –acaso genio

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tico y cuestionador, en n, el observador y teóW

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02Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

tecnología; y ello para no mencionar los casos)5&."/")%& C /%,%/0)%& )5 (2^2G (*#%6"G C _"W

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04

II. La cienciometría

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17/106

0!Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

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III. Sociología del conocimiento

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25/106

14

IV. Ciencia como análisis y como síntesis

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26/106

15 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

exactamente con Platón y Aristóteles y se proWC5/.1G )09"


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1/

V. Nuevas ciencias,nuevos programas

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26 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

lenguajes, metodologías y enfoques cientícosC )0&/06$0,"#5&2

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identicación, la especicación de sus diversostipos, en n, resolución de problemas. La invesW

tigación cientíca contemporánea ya no habla

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2!

VI. El trabajo con la distinciónde las clases de problemas

Los cientícos actuales no se denen a partir

de objetos de trabajo ni en la identicación de

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2/Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

Esquema Nº 1. Clases de problemas,o complejidad computacional

Complejidad computacional

Dos tipos de problemas

Decidibles Indecidibles

Problemasfáciles:

Irrelevantes

Problemasfáciles:

Relevantes

No puedenresolverse

algorítmicamente,incluso conrecursos de

tiempo y espaciosilimitados

N-P

N-P Completos

N-P Difíciles

P

. Simulación

. Metaheurísticas

. Hipercomputación. Computación no

convencional

Fuente: Maldonado y Gómez (2011)


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36 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

El esquema signica lo siguiente: desde cualWquier punto de vista es posible identicar todos

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42/106

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43/106


ciencia, pero no son sucientes. Es indispensaWH$5 )5


44/106


45/106

34

VII. Mapas de conocimiento,redes de investigación

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46/106

35 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

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economía. Y así, sucesivamente, para los físiW/%&G $%&


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3" #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

Gráfco Nº 1. Mapa de conocimiento

Fuente: internet (pública)

Ciencia socialesEducación

Negocios y gerencia Geografía

SociologíaEconomíaFinanzas

Derecho Ciencias políticas

EstadísticaCiencias de la salud

Neurocirugía

Oftalmología

Neurociencia

Nefrología

Oncología

Psiquiatría y psicología

MedicinadeportivaOdontología

Farmacocinéticay Farmacodinámica

Ortopedia

Huesos

Gastroenterologíay hepatología

Medicina respiratoria

Ciencia alimentaria

Radiología

Medicinareproductiva

Urología

Enfermedades infecciosas

Dermatología

Botánica

Etnofarmacología

Toxicología

Microbiología aplicada

Otorrinonaringología

Otorrinonaringología

Terapia genética

Ingenierí

Cir

Anestesiología

Reumatología

Biología celulary molecular

Veterinaria

Medicina


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Ciencias físicasMatemáticas

de comunicaciones

Robótica

ComputaciónaplicadaCibernética

Matemática aplicada

Ingeniería de software

Química medicinal Ingeniería química

Mecánica de fluídosAcústica

Mecánica aplicadaEnergía renovable

Teoría de la probabilidad

Ingeniería de potencia

Visión artificial

Investigación de operaciones

Matématicas discretasy ciencias de la computación

Ecología y geociencias

Geología

HidrologíaEntomología

Ciencia del suelo

Ciencias ambientales

Evolución y ecología

Acuicultura

Ecología acuática

Administración de fármacosRadiación

Astroy astr

Óptica

cuitos y microondas

Geofísica y climatología

Ciencia pesquera

Química analítica

Ciencia de los materiales

Física denergía

Electro química

Ciencia de polímeros

Física

Química

Físicdel p


50/106

46 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

denitivamente”. Por el contrario, emitirá arWmaciones del tipo: “Hasta donde sabemos…”,

“Creemos que…”, “Hemos llegado a descubrir

pero…”, y así sucesivamente. Para decirlo en

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51/106

40

VIII. Big data, big science

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Pues bien, en correspondencia con los ujos de0,Z%#


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dominio público de todos los días. Y sin embarW9%G &%, $"& Z%#


55/106


bajar con terabytes y hasta petabytes. Pero$" 6*,." )5$ /%,%/0


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45 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

Gráfco Nº 2.Crecimiento y unidades de la información

Fuente: Internet (pública)

Información de Internet de las cosas

Hemos ido más allá del sistema decimal

En un futuro cercano, Brontobyte será

la medida para describir el tipo de datos

de los sensores que se generará a partir

del Internet de las cosas

Yottabyte

Este es nuestro universo digital hoy

=250 trillones de DVDs

Exabyte

1 EB es creado en internet cada día

= 250 Millones de DVDs es el valor

de la información. La propuesta de un kilómetro

cuadrado de telescopios generarán

un EB de datos por día

1024


57/106


Brontobyte

Este será nuestro

universo digital mañana

Zettabyte

1.3 ZB del tráfico

de la red para

el 2016

Petabyte

El CERN un gran

colisionador de

hadrones genera 1 PB

por segundo

GigabyteMegabyte

Terabyte

500 TB de nuevos datos por día

son registrados en las bases

de datos de facebook

10

27

109

10121015

1021

105

1018


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59/106

4/

IX. Ciencia como síntesis:ejemplos menos conocidos

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60/106

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61/106


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62/106

51 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

Gráfco Nº 3.El panorama de la biología de sistemas

Fuente: Elaboración propia

Epigenomía

EpigenéticaGenómica

Fenómica

Fluxomica

Interatómica

Lipidómica

Nueva electrodinámica

Biología


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Transcriptómica

Biómica

Translatomica

Proteómica

Interferomica

Metabolómica

Semiomica

Glicomica

e sistemas


64/106

53 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

Gráfco Nº 4.Los componentes de la biología de sistemas

Fuente: elaboración propia

Biología co

Biología

sintética

Biologíade sistemas


65/106


putacional

Computación

biológica

Biología

de red


66/106

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67/106


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68/106

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real –“lo que es”, “lo que acontece”– o, incluso,5$


69/106


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!6 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

Gráfco Nº 5.Panorama de las lógicas no-clásicas

Elaboración propia

Lógica dinámica

Lógica del tiempo

Lógica híbrida

Lógica abductiva

Lógica libre

Lógica intuitivaLógica de la

Relevancia

Lógica

epistémica

Lógica modal

Lógicas

multi-modales

Lógicasno-clásicas

Lógica

del fabricado


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!0Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

Lógica doxástica

Lógica deóntica

Lógica condicional

Lógica probabilística

Lógica contrafactual

Lógica cuántica

Lógica confusa

Lógica paraconsciente

Lógica de la demostración

Lógica polivalente

las acciones

cuentan con

dual deConexión débil

Conexión fuerte

ExtensiónEs una

Lógica Alética

Lógica de la

interpretación


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77/106

!!Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

5&.B, 5


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!" #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

Gráfco Nº 6. Cuadro general de algunos desarrollos d

Fuente: Maldonado y Gómez (2011)

Teoría de fractales

. Fractalidad

en sistemas

biológicos

. Sistemas T,

. Biomorfos

Embriologías

artificiales

Biologíasintética

Computación evolutiva

. Algoritmos genéticos

. Programación genética

. Programación evolutiva

. Algoritmos meméticos

. Estrategias evolutivas

. Sistemas clasificadores

de conocimiento

. Robótica evolutiva

. Algoritmos

Genéticos

. Redes

Neuronales

Artificiales

. Robótica

Inteligente

. Sistemas

expertos

. Otras

técnicas

de 1A

Inteligencia

Artificial

Sintesis

Bioquímica

Modelamient

basadoen agentes

Robótica

. Robótica clásica

. Robótica

deenjambre

. Robótica

Adaptativa. Robótica

autónoma

. Hardware evolutivo


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!/Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

punta (basados) en computación

Vida artificialComputaciónmolecular

. Sistemas P celulares

. Sistemas P como tejidos

. Sistemas P neurales

Computacióncon membranas

Computación celular Químicas artificiales

Computación

basada en ADN

. Autómatas

celulares

. Alg. selección

negativa

. Teoría de redes

inmunes

. Alg. de selección

clonal

. DT

Inteligencia de enjambre

* Ciencia del caosTNE: Termodinámica del no equilibrio

. Optimización por colonias de hormigas

. Optimización por enjambres de partículas

. Optimización por forrajeo de enjambres

de bacterias

. Algoritmo de colmenas de abejas

artificiales

. Búsqueda por difusión estocástica

Computación

inmune

TNE

. Redes Booleanas

. Código Autorreplicante

(Tierra y Avida)

Computación

orgánica


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"6 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

Gráfco Nº 7. La brecha digital mundial

Fuente: Naciones UnidasDesarrollo global. Indicadores de metas. Proyección de RobinsonCartografía: Derek Boogaard

Computadores por cada 100 personas

0 - 4,54

4,54 - 12,5512,55 - 25,36

25,36 - 49,74

49,74 - 89No hay datos


81/106

"0Introducción al pensamiento científco de punta, hoy


82/106

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83/106


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/%,&5/*5,/0"& 7*5 6*5)5, )5#0F"#&5 )5 $"&


85/106

"4Introducción al pensamiento científco de punta, hoy


86/106


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X. También en las cienciassociales, humanas

y las humanidades7

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"" #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

Gráfco Nº 8. Una visión de las cienciassociales computacionales

Elaboración: propia

Modelamiento

y

simulación

Estudio

de redes

Estudio

de flujos

y procesos

Información

geográfica

Ciencia socialcomputacional


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"/Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

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XI. Revolución científica,revolución social y cultural

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/1 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

prendió como “la historia interna de la ciencia”y la “historia externa de la ciencia” (I. LákaW

tos). Y ambas conforman dos caras de una sola

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93/106

/2Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

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94/106

/3 #$%&'( *+,$%+' -$&+'.$+'

historia de las culturas y las sociedades. Y sin5@ /%, $" 6*H$0W

cación por parte de Darwin, de ;! 2,"*$( 4$ !-$&9$'"$& 92, 8$4"2 4$ !- &$!$''"K( (-#3,-!2 ̂ ,"

teoría que no se agota ni se reduce a Darwin,

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95/106

/4Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

En n, es algo así como decir: dada la importanW/0" )5 $" /05,/0" C $" .5/,%$%9=" 5, ,*5&.#%& )="&G

las revoluciones cientícas lo son en la vida misW


96/106


97/106

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A manera de conclusión

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puede, y la ciencia que necesita. Pues bien,

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98/106

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99/106

//Introducción al pensamiento científco de punta, hoy

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101/106

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Addenda:

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102/106

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103/106

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