Creatividad, no-linealidad y la sostenibilidad del progreso científico

• Thomas Nickles ^[1] ; José Francisco Martínez Solano (trad.)
  1. [1] University of Nevada
• Localización: Factótum: Revista de filosofía, ISSN 1989-9092, Nº. 16, 2016 (Ejemplar dedicado a: Horizontes filosóficos de la Ciencia y la Tecnología: Ciudadanía, Democracia y Creatividad), págs. 29-51
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Apenas comprendemos cómo se hace Ciencia y Tecnología, y ponemos empeño en mirar en retrospectiva para encontrar los secretos de sus logros. Nos enfrentamos aquí con el hecho de tener una escasa comprensión de la innovación creativa en general. Defiendo un enfoque darwiniano general de selección como el único que explica cómo es posible la auténtica innovación: cómo puede surgir más diseño innovador a partir de menos. El análisis de algunos aspectos no lineales del trabajo científico, que a veces funcionan como intensificadores de conocimiento, me lleva a cuestionar las afirmaciones de Price y Rescher, según las cuales ha supuesto un esfuerzo exponencialmente creciente el conseguir el éxito científico lineal y, en tal caso, que una estabilización del apoyo económico está abocada a generar un declive no lineal en la productividad científica.

    Termino con algunas observaciones sobre la necesidad de enfoques endógenos sobre el cambio innovador profundo, tanto en los estudios sobre la Ciencia como sobre la Economía. En todo el trabajo, La estructura de las revoluciones científicas de Thomas Kuhn proporciona un punto de referencia muy conocido.

  • English

    We poorly understand how science and technology are done and try our best to reverse engineer them in order to find the secret(s) of their success. Here we run up against the fact that we have a poor understanding of creative innovation in general. I defend a broadly Darwinian selectionist account as the only one that explains how genuine innovation is possible, how more novel design can emerge from less. A discussion of some nonlinear aspects of technoscientific work that sometimes function as knowledge amplifiers leads me to question the claims of Price and Rescher that it has taken an exponentially increasing effort to achieve linear scientific success and hence that a leveling off of support is bound to produce an nonlinear decline in scientific productivity. I close with some remarks about the need for endogenous accounts of deep, innovative change in both science studies and economics. Throughout, Thomas Kuhn’s Structure of Scientific Revolutions provides a well-known reference point.