Desafíos epistemológicos en la era de las redes neuronales artificiales: abordando sistemas complejos desde una perspectiva computacional - Rubio, Erik (2023)
En este artículo se explora un enfoque “manipulacionista” en la investigación científica, utilizando redes neuronales artificiales para abordar sistemas complejos. Se destaca la capacidad de estas redes para resolver problemas y representar patrones de comportamiento en estos sistemas. Además, se enfatiza la importancia de superar las limitaciones de los métodos analíticos tradicionales mediante métodos computacionales y la visualización de grandes cantidades de datos. El artículo toma como ejemplo significativo el problema del plegamiento de proteínas y el éxito de AlphaFold2 en este campo. Se plantea la necesidad de explorar las implicaciones epistemológicas más amplias de las simulaciones computacionales en la investigación científica, considerando la relación entre precisión predictiva y comprensión de los sistemas complejos estudiados. La estructura del trabajo se divide en cuatro secciones, que incluyen el estudio de sistemas complejos, el problema del plegamiento de proteínas y una discusión filosófica sobre los modelos de simulación computacional y las redes neuronales artificiales; además de una sección de comentarios finales. En conjunto, se enfatiza la relevancia de este enfoque para abordar sistemas complejos y su impacto en la filosofía de la ciencia.