Scientific Progress and Complexity: About Dinámica científica y medidas de complejidad by Miguel Fuentes

DOI 10.36446/af.e1204 PROGRESO CIENTÍFICO Y COMPLEJIDAD: ACERCA DE DINÁMICA CIENTÍFICA Y MEDIDAS DE COMPLEJIDAD DE MIGUEL FUENTES Scientific Progress and Complexity: About Dinámica científica y medidas de complejidad by Miguel Fuentes Leandro Giri a, b, c https://orcid.org/0000-0002-7068-9750 Universidad Nacional de Tres de Febrero, Caseros, Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Buenos Aires, Argentina. c FILOCOMPLEX: Grupo de Estudios en Filosofía de la Ciencia y Sistemas Complejos (Sociedad Argentina de Análisis Filosófico, Buenos Aires, Argentina). a b Resumen El libro Dinámica científica y medidas de complejidad de Miguel Fuentes introduce un enfoque novedoso para analizar el progreso científico a partir de métricas de complejidad. En este marco, el progreso de la ciencia se conceptualiza como una reducción en la cantidad de bits necesarios para describir los fenómenos, sugiriendo que la ciencia avanza al reducir la complejidad de sus explicaciones. Este análisis crítico examina los alcances y limitaciones del modelo propuesto por Fuentes, situándolo en relación con el ciclo paradigmático de Kuhn y explorando cuestiones como su carácter proposicionalista, el tratamiento de la inconmensurabilidad, el rol de la emergencia débil y la objetividad del progreso teórico. Palabras clave: Progreso científico; Complejidad modelo-paramétrica; Filosofía de la ciencia; Dinámica científica; Inconmensurabilidad. Abstract Miguel Fuentes’ book Scientific Dynamics and Complexity Measures introduces a novel approach to analyzing scientific progress through complexity metrics. In this framework, the progress of science is conceptualized as a reduction in the number of bits needed to describe phenomena, suggesting that science advances by reducing the complexity of its explanations. This critical analysis examines the scope and limitations of the model proposed by Fuentes, situating it in relation to Kuhn’s paradigm cycle and exploring issues such as its propositionalist nature, the treatment of incommensurability, the role of weak emergence, and the objectivity of theoretical progress. Key-words: Scientific Progress; Model-Parametric Complexity; Philosophy of Science; Scientific Dynamics; Incommensurability. ANÁLISIS FILOSÓFICO 45(2) - pISSN 0326-1301 - eISSN 1851-9636 - CC: BY-NC - (noviembre 2025) 491-509 492 LEANDRO GIRI 1. Introducción El libro Dinámica científica y medidas de complejidad de Miguel Fuentes (2020) introduce un enfoque novedoso para analizar el progreso científico a partir de métricas de complejidad. En particular ofrece una métrica original que relaciona la complejidad de un sistema con la emergencia, denominada “complejidad modelo-paramétrica”, que le resulta útil para poder rastrear variaciones de la complejidad en las teorías durante su ciclo vital. Así, logra ofrecer un modo de medir el progreso científico a través de la variación de la complejidad a lo largo del tiempo. En otras palabras, lo que aparece es la posibilidad de cuantificar la variación del progreso científico. Esto, como veremos, tiene algunas posibilidades interesantes al complementar desde un punto de vista alternativo el modelo de progreso científico por ciclos paradigmáticos clásico de Thomas Kuhn (1971). En el marco de Fuentes, el progreso de la ciencia se conceptualiza como una reducción en la cantidad de bits de información necesarios para describir, explicar y predecir los fenómenos, sugiriendo que la ciencia avanza al reducir la complejidad en sus teorías. Esta nota crítica examina los alcances y limitaciones del modelo propuesto por Fuentes (2020). Para ello, en primer lugar lo situaremos en relación con la filosofía de Thomas Kuhn para hallar puntos de contacto y posibilidades de exploración futura. En segundo lugar, analizaremos críticamente el carácter proposicionalista de la propuesta, que sitúa el núcleo central de la ciencia en sus productos (vistos, en definitiva, como bits de información agrupados en diferentes configuraciones), lo cual, afirmaremos, corre el riesgo de invisibilizar buena parte de la práctica científica como relevante en el progreso. En tercer lugar, analizaremos la relación entre inconmensurabilidad y emergencia débil, un punto que una vez elucidado podría reforzar el modelo de progreso científico de Fuentes. En cuarto lugar, criticaremos la posición objetivista sobre el progreso teórico que posee el modelo de Fuentes y analizaremos algunas implicaciones posibles de la adopción de su marco conceptual. Finalmente, resumiremos nuestro análisis en un apartado de conclusiones. 2. Puntos de contacto entre Fuentes y Kuhn Fuentes (2020) propone que el desarrollo científico sigue una dinámica donde las teorías aumentan su complejidad a medida que aparecen datos que no encajan con sus predicciones. Para asimilar este punto es necesario comprender que la mirada de Fuentes precisa concebir a las teorías científicas en términos de información. Intuitivamente no es complejo enANÁLISIS FILOSÓFICO 45(2) - (noviembre 2025) PROGRESO CIENTÍFICO Y COMPLEJIDAD 493 tender que las teorías, siendo constructos lingüísticos, perfectamente puedan interpretarse como información, y que la información puede medirse, cuantitativamente, como cantidad de bits (entendiendo al bit como la unidad mínima de información legible). Ahora bien, si uno quisiera analizar la cantidad de bits que posee una teoría concreta, supongamos la mecánica newtoniana, ya la cosa no sería tan sencilla. Uno podría sencillamente medir la cantidad de bits presentes en un cuerpo de texto determinado (pongamos por caso el Principia Mathematica de Newton), pero ¿qué es medir la cantidad de bits de una teoría? Para poder realizar una medición de este tipo, se hace necesario presentar de alguna forma la teoría en un cuerpo de información legible. El Principia es, sin duda, un ejemplar de presentación de la mecánica newtoniana, pero también lo son todas las presentaciones del tema presentes en los manuales de física, como así también las reconstrucciones racionales que los filósofos de la ciencia han realizado a lo largo del tiempo de existencia de la teoría. Cabe suponer, por un lado, que las presentaciones de la teoría pueden sufrir variaciones a lo largo del tiempo, pero, aun obviando este punto, no todos los ejemplares poseen la misma cantidad de bits. Esto dificulta bastante la medición efectiva de los bits de información presentes en la teoría. El modelo de Fuentes (2020) explicita que, de todas las versiones de una teoría, la medición de complejidad debería hacerse sobre su versión informacionalmente más corta (i.e. la que tiene menos bits). Ello implicaría saber qué cantidad de bits tienen todas las alternativas de presentación de una teoría para saber cuál es la más corta, lo cual no simplifica en gran medida nuestro análisis. Más allá de esta dificultad metodológica (que de hecho atraviesa también a todo intento de análisis epistemológico mediante reconstrucciones racion (...truncated)