Publicado en: Estética, ciencia y tecnología. Creaciones electrónicas y numéricas (I. Hernández, compiladora), Bogotá, Editorial Pontificia Universidad Javeriana; coautor; capítulo: “Heurística y producción de conocimiento nuevo en la perspectiva CTS”, págs. 98-127 HEURÍSTICA Y PRODUCCIÓN DE CONOCIMIENTO NUEVO EN LA PERSPECTIVA CTS Carlos Eduardo Maldonado Profesor-Investigador CIPE Universidad Externado de Colombia E-mail: [email protected] Introducción La velocidad del desarrollo del conocimiento humano, y en particular del conocimiento científico, es creciente y a ritmos hiperbólicos1. La transformación del capitalismo clásico en capitalismo informacional, primero, dando así origen a la sociedad de la información (Casrtells, 1998), y posteriormente, el surgimiento de la sociedad del conocimiento han hecho que en general los temas y problemas del conocimiento adquieran una relevancia y una importancia cada vez más agudas. Las áreas en las que confluyen y de las que brotan al mismo tiempo estos temas y problemas son diversas, configurando generalmente un espectro inter y transdisciplinario. Pues bien, exactamente en este contexto la heurística ha venido a cobrar un carisma crecientemente importante. Existe, sin embargo, una gran contradicción. Se trata del hecho de que la sociedad en general y la comunidad académica y científica en particular, –esto es, la principal responsable de la producción de conocimiento- no es aún enteramente consciente acerca de lo que sea la heurística, sus alcances y posibilidades. En el mejor de los casos, el trabajo con y a partir de la heurística queda confinado a círculos estrechos,

1

He considerado este tema en Maldonado, C.E. “Ideas acerca de la historia y el futuro de las relaciones entre ciencia y filosofía”, en: Autores varios, Problemas actuales de la filosofía, Universidad Libre, pp. 105-196, 2000.

2 generalmente muy especializados, de filósofos, ingenieros y administradores2, y ello debido a intereses bien determinados. Pues bien, a fin de clarificar qué es y en qué consiste la heurística, quisiera partir de una idea expuesta por uno de los más grandes teóricos –y fundadores- de la heurística. Sostenía en 1971 R. Leclercq: “Consideramos que la heurística se apoya en dos teorías fundamentales: la plausibilidad y la teoría de los sistemas” (1988: 5). A partir de esta idea, me propongo radicalizar su contenido de un modo que se hará evidente posteriormente. A comienzos de la década de los setenta del siglo pasado no solamente es razonable, sino también agudo situar dos de las teorías más recientes –la plausibilidad y la teoría de sistemas- como fundamentos de la heurística. En efecto, surgida en los años sesenta, la teoría de sistemas alcanza un rápido éxito académico y empresarial y permea muy pronto a las más importantes disciplinas científicas; por su parte, la teoría de la plausibilidad es una de las área recientes del pensamiento, igualmente en los años setenta, proveniente al mismo tiempo de la matemática y la lógica. Sin embargo, más de ocho lustros después una de estas teorías ha conducido –incluso a pesar suyo- a un dominio científico novedoso: las ciencias de la complejidad3. Me refiero al tránsito de los enfoques sistémicos hacia la emergencia de las ciencias de la complejidad. Pues bien, en este texto me propongo una radicalización que sirve como justificación al estudio de la heurística, esto es, su significado, sentido y posibilidades. En este texto quiero sostener, inspirado en la idea seminal de Leclerq, que la heurística se apoya en dos campos fundamentales: de un lado, la plausibilidad y el desarrollo de las lógicas no clásicas, y de otro, el estudio de los sistemas complejos adaptativos, conocido como las ciencias de la complejidad. Este será el hilo conductor de los capítulos que siguen a continuación. Ya tendré la ocasión de ampliar esta tesis.

2

Más adelante tendré la ocasión de señalar por qué razón la heurística es algo más conocida entre algunos círculos de ingenieros, administradores y filósofos.

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Debo aquí dejar de lado las relaciones entre la teoría o el enfoque de sistemas y las ciencias de la complejidad por cuanto ocuparnos de las implicaciones y diferencias históricas, científicas y filosóficas entre ambas nos desviaría enormemente del propósito de este texto. Nos ocupamos más ampliamente sobre este tema en (Maldonado, 2005).

3 Inicialmente, quisiera presentar el origen del concepto de heurística y el origen del problema mismo de la heurística. Una observación se impone de entrada. La heurística es ampliamente desconocida entre nosotros y cuando se la trabaja es principalmente en dominios, puntuales, como la administración de empresas y las ingenierías. En el capítulo siguiente deberé decir por qué razón, y precisar nuestra posición al respecto. El marco general de todas nuestras consideraciones acerca de la heurística puede denominarse, siguiendo a R. Nozick (1993), como heurística filosófica, una expresión mediante la cual quiero sencillamente hacer referencia tanto al marco teórico y conceptual de la heurística, como al estudio de su importancia, significado, alcances y limitaciones al mismo tiempo sociales, culturales, científicos y filosóficos (es decir, teóricos) de la heurística. 1-. Origen del concepto de heurística El término “heurística” aparece originalmente en el período clásico de la Grecia antigua. Esto quiere decir que la Grecia arcaica desconoce el concepto y su significado. Pero si la humanidad occidental nace propiamente con el tránsito de la Grecia arcaica a la Grecia clásica, luego del período conocido como la Tiranía de los Treinta y gracias a los gobiernos de Solón y de Pericles, la heurística se encuentra entonces en las bases de la racionalidad occidental. En torno a este concepto surgen igualmente otros términos próximos que presentamos, con la ayuda de Bailly4 y Lyndell-Scott5, a continuación:

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Heuresilogía (ευρεσιλογία, ς) designa la habilidad de encontrar razones o palabras; facilidad de palabra. Aparece en Política 18, 19; Diodoro de Sicilia 1, 37; y en Plutarco, Morales 1033b; Arriano de Nicomedia, Epiceto 2, 20, 35.

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Heurésios (ευρέσιοσ, ου), que preside los descubrimientos (Zeus), y figura en Denisio de Alicarnaso, 1, 39.

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Heurésis (ερΰρεσις, εως): invención, descubrimiento. Platón, República 336e; Cratilo, 436a (y en varios otros lugares).

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Dictionnaire Grec-Français, 1950.

5

Greek-English Dictionary, 19XYZ.

4 •

Heuresitechnos (ευρεσιτεχνοσ): inventor de las artes, Orfeo, Himnos, 31, 14.

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Heuretés (ευρετήσ): Inventor, Platón, Lacques, 186e; Isócrates, 18b, entre otros varios otros lugares.

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Heuretikos (ευρετικος): inventivo, Platón, República, 455b; Platón, Político, 286e, 287a; Diodoro de Sicilia, 3, 69.

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Heuretis (ευρετις): inventora. Sófocles, Fragmento 88.

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Heuretós (ευρετός): Que se puede encontrar o inventar, Sófocles, fragmento 723; Jenófanes, Memorabilia, 4, 7, 6.

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Eureka, el famoso grito de Arquímedes, cuando, según se cuenta, salió desnudo a la calle gritando luego de haber encontrado el punto de equilibrio que lleva su nombre.

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Heurema (ευρεµα, ατος): 1) invención, descubrimiento (debido a la reflexión y no al azar), Hipócrates, Sobre la medicina antigua, 9; Sófocles, fragmento 379; Eurípides, Las Bacantes, 59; Aristófanes, Las Nubes, 561; Platón, Teetetes, 150c. 2) Hallazgo, descubrimiento imprevisto, Heródoto, 7, 155; Sófocles, Edipo Rey, 1105; Eurípides, Elegías 606; Tucídides, 5, 46; Herodoto, 7, 19, 4; 8, 109; Eurípides, Las Heráclides, 534, Medea, 716.

El recurso a la etimología, así como al análisis del lenguaje, se justifica cuando, en un campo determinado o con relación a un problema específico, no hay disponibles trabajos sistemáticos que tienen como pivote un concepto determinado. Pues bien, por lo general, la gran mayoría de los académicos, teóricos e investigadores contemporáneos desconocen el sentido del concepto de heurística, y por tanto su origen y significado. La heurística se introduce y se emplea ampliamente a partir de los principales autores del período clásico de la Grecia antigua pero no por ello se convierte en un objeto directo y explícito de tematización. De hecho, el concepto mismo de heurística pasa desapercibido durante toda la Edad Media e incluso durante buena parte de la Era Moderna. Para que la heurística se convierta en un tema directo y explícito de trabajo habrá que esperar a la segunda mitad del siglo XX. Como punto de partida, etimológicamente los términos inmediatamente más relevantes son los sustantivos heurésis y heuretós, y el verbo que se encuentra en la raíz, heurema,

5 específicamente en su acepción primera. (La segunda acepción no tiene importancia por cuanto no fue el uso que predominó en la Grecia clásica ni, posteriormente, en el período helenístico o también en los comienzos de la era romana). Como se aprecia, etimológicamente la heurística consiste en el estudio del descubrimiento y la invención; mejor aún, de la invención y del descubrimiento debido a la reflexión y no al azar. En consecuencia, todos los factores y elementos extrarracionales o irracionales de juegan un papel o que pueden jugar un papel en la invención y el descubrimiento deben quedar por fuera de la heurística. Desde el punto de vista heurístico, no existe en principio ninguna diferencia entre invención y descubrimiento, una distinción que tiene mucho más que ver con el desarrollo de la ciencia en la modernidad a partir del paradigma newtoniano, y que consiste en contraponer teoría y práctica dándole, sin embargo, un alto reconocimiento a la experimentación6. De esta suerte, el hallazgo, la invención o el descubrimiento ocupan exactamente el mismo estatuto y nivel y constituyen el objeto de una tematización racional. Tal es el tema de origen de la heurística. Cuando el concepto heurística aparece como sustantivo se lo identifica con el arte o ciencia del descubrimiento, pero cuando se encuentra como adjetivo se refiere a cosas más específicas como estrategias heurísticas. La heurística forma parte, por consiguiente de los métodos -(hodos, hodoi) en griego; es decir, de los caminos- del descubrimiento científico. Más ampliamente, la heurística forma parte del proceso mismo de descubrimiento y de investigación teórica en el sentido más fuerte de la palabra: lógica (logos). Es preciso advertir que el proceso de investigación –que es un proceso eminentemente guiado por la lógica- comprende dos momentos principales, así: la invención de resultados, de conocimientos, y la demostración de los resultados. De lejos, el más importante es el primero. Precisamente en este sentido la heurística forma parte del cuerpo de la lógica.

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Este tema ha sido profusamente estudiado por Prigogine y Stengers (1990), en particular en los capítulos II y III.

6 Pues bien, desde este punto de vista, podemos decir que la lógica se compone de cuatro partes7, así: a)

La metodología, que se ocupa del modo como se han de emplear correctamente en la práctica del discurso científico las leyes lógicas;

b)

La semiótica, que se ocupa del problema de la esencia de la lógica, por ejemplo interrogándose si las proposiciones son fórmulas idiomáticas, estructuras verbales o si tienen fundamento en la realidad; si son formas psíquicas o funciones; cuál es el significado de una ley lógica;

c)

La lógica propiamente dicha, la cual se ocupa de la validez de los argumentos y razonamientos. Dicho, negativamente, la lógica es aquello que queda exceptuando a la metodología y la semiótica;

d)

La heurística, que es aquella que aquí nos ocupa, y que consiste en la ciencia de la investigación, por tanto del descubrimiento y la invención, de manera segura.

A la semiótica debe la lógica su fundamentación; a la metodología, su perfeccionamiento; a la heurística, finalmente, su sentido mismo, puesto que el ejercicio de la lógica no es otro que el de servir de hilo, marco, criterio o parámetro para la investigación científica. Ahora bien, el motor, por así decir, del descubrimiento y la invención científicos es, en el mundo contemporáneo, la investigación científica. A su vez, la dínamo de la investigación consiste en la capacidad para formular y resolver problemas. Pues bien, la heurística puede ser comprendida inicialmente como aquella parte de la lógica8 consistente en la búsqueda de procedimientos adecuados para la solución de problemas. Entre estos procedimientos se encuentran los experimentos, las teorías, la elaboración de modelos, muy recientemente el desarrollo de la simulación, y finalmente la 7

Me inspiro aquí en la presentación de la lógica que hace I. M. Bochenski (1985). La diferencia consiste en que mientras que para el lógico polaco la lógica tan sólo se compone de las primeras tres partes que menciono a continuación, yo introduzco una cuarta: la he la heurística. La justificación de esta introducción constituye precisamente el objeto de este texto.

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Más adelante diremos: la lógica de la investigación científica, una expresión cuyos orígenes se encuentran en Popper y en Lakatos, pero que aquí debe ser tomada, por lo pronto, en un sentido laxo.

7 aplicación de los experimentos, modelos y teorías para intervenir de manera directa en los comportamientos de la sociedad y de la naturaleza en general. Existen tres grandes comprensiones de la heurística, aun cuando con una importancia y reconocimiento social, académico y científico desiguales. Estas tres comprensiones son: a) La heurística como un enfoque y método propio del pensamiento sistémico, particularmente interesada en temas como la racionalidad de los agentes y la elaboración de estrategias de acción. El marco amplio de esta primera comprensión es la acción-participación. En capítulo segundo nos ocuparemos más ampliamente de este enfoque; b) La heurística como la entienden principalmente las ciencias de la organización –por ejemplo la administración de empresas y otras-, así como la ingeniería –notablemente la ingeniería de sistemas- consistente en el desarrollo de unas reglas precisas –específicamente, procedimientos algorítmicos- en la solución de problemas bien determinados; c) La heurística filosófica en el sentido de la elaboración de una lógica de reconocimientos, formulación y resolución de problemas, dada la importancia al mismo tiempo científica, filosófica y social de los mismos. Esta heurística tiene la paradoja de que siendo la más importante, como espero mostrarlo gradualmente, es la menos desarrollada y reconocida. Las dos primeras son las comprensiones más extendidas y generalizadas con respecto a la heurística (Ulrich (1996a), (1996b); Midgley and Munlo, (1996); Wilby (1996)). No es en este sentido como trabajaré aquí la heurística. Específicamente, quiero sugerir, a partir de la idea de heurística filosófica, la noción de que la heurística es una ciencia. No son muchos los autores que se sitúan en esta dirección9. Mi tesis es la de que las ciencias de la complejidad pueden contribuir como basamento para la heurística – como ciencia o como lógica.

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En el curso de este trabajo se apreciará cuáles son los autores que contribuyen en esta dirección. No es mi interés aquí el de elaborar un cuadro de los autores y sus especificidades, que sirven como soporte a la ciencia de la heurística.

8 La heurística es una ciencia de una radicalidad sin igual. Seguramente por esta razón permaneció oculta –acaso clandestina- a lo largo de la historia de Occidente (es decir, de la historia de la ciencia y de la filosofía), en el sentido de que no fue nunca objeto directo de tematización y problematización. En el mejor de los casos, la heurística fue un acto que por no explicarse nunca de manera directa y abierta, permaneció próxima a fantasías próximas a la irracionalidad. Pues bien, la radicalidad de la heurística es la radicalidad misma de los iniciadores, esto es, de aquellos que no hicieron concesiones a la tradición, y que por ello mismo llevaron a cabo una inflexión –por así decirlo-, en la historia y la vida del conocimiento. Esta radicalidad constituye exactamente el objeto de una historia de la heurística. En el lenguaje de Th. Kuhn, la radicalidad de la heurística no es otra cosa que la efectuación de rupturas epistemológicas –epistemológicas, metodológicas, lógicas, conceptuales-, que son o que implican, en verdad, rupturas sociales. En su acepción contemporánea, la heurística es comprendida como la ciencia de la creación de sistemas de conocimiento con una determinada plausibilidad y en sistemas de invención y descubrimiento bien adaptados. Esta comprensión tiene, sin embargo, una dificultad a la que, por lo demás, ya se refiriera Platón cuando discute lo que sea ciencia y lo que no lo es. La ciencia es objeto de conocimiento y de enseñanza; digamos, hoy, de enseñanza/aprendizaje. Pero si ello es así, existe la dificultad grande según la cual en el mundo no se hace de la heurística un objeto sistemático de educación, y su importancia es aún, cultural y estadísticamente hablando, bastante secundaria. En relación con la caracterización presentada, puede decirse que es, también, ciencia de ordenación de los inventos, hallazgos y descubrimientos. Como veremos, esta idea adquiere un sentido preciso en el contexto de la sociedad del conocimiento en general y de la cienciometría en particular. La idea de corte platónica mencionada ha sufrido, sin embargo, una transformación grande con los desarrollos de la epistemología y la filosofía de la ciencia en el curso del siglo XX. En verdad, ya no es simplemente cierto que la ciencia sea objeto de conocimiento y de enseñanza, sino además y fundamentalmente, la ciencia es una práctica continuada, esto es, investigación. Desde este punto de vista, ya hoy no es cierto que la ciencia sea algo que se sabe, sino, por el contrario, la ciencia es algo que se hace (Chalmers, 1992). Y se hace haciendo investigación. Pero si ello es así, la

9 investigación se revela entonces como el motor o el fundamento del conocimiento y no ya, como en la antigüedad o en el medioevo, la enseñanza. Pero esta idea plantea una dificultad: ¿qué es investigar, y cómo se hace (la) investigación? (Maldonado, CTS). 2-. Heurística y método La comprensión contemporánea más generalizada de la heurística la entiende, a mi modo de ver, de forma reduccionista, En su sentido etimológico, la palabra “método” proviene del griego, y en griego se compone de dos términos: µετα -a través de- y όδος –camino-. De esta suerte, el método no tiene, originariamente, ninguna connotación normativa ni instrumental, sino, precisamente heurística, esto es, de búsqueda de camino en el proceso mismo de descubrimiento e invención. Sólo posteriormente, debido específicamente a intereses determinados durante el medioevo, el método fue convertido por primera vez en un motivo normativo. Esta conversión normativa del método duró prácticamente intacta hasta la segunda mitad del siglo XX cuando su carácter normativo es el objeto de serios críticas y reformulaciones provenientes desde diversos ángulos. No existe aún una historia del método. Tampoco, por tanto, existe una teoría fuerte –una teoría general, digamos-, del método10. Esta segunda dificultad, la inexistencia de una teoría general del método, es mucho más fácil de explicar. La razón estriba en el reconocimiento de que no existe un único método o uno que sea modelo general para otros. En su sentido originario tal quería ser el sentido y la idea de la lógica –a la cual, como es sabido, Aristóteles denominó organon, esto es, organon para el conocimiento. Buena parte de la epistemología y la filosofía de la ciencia de los años setenta giró justamente en torno a este debate sobre el método. Los nombres de Feyerabend, Kuhn, Lakatos, Laudan y otros pueden mencionarse en este lugar. El resultado de ese debate fue el reconocimiento de la importancia de un pluralismo de métodos (“pluralismo metodológico”) y el final de la idea de origen medieval según la cual hay un método

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La expresión “teoría general del método” debe ser adoptada en sentido amplio; lo importante aquí es que no debe ser entendida de manera formal, por ejemplo, tal y como se habla de una teoría general del derecho.

10 excelso para el conocimiento11. Volvamos entonces la mirada hacia la historia del método. Lo que podríamos denominar una historia del método sería la historia misma del proceso de descubrimiento, de invención y de creación humanos; notablemente, concentrados en y como creación científica. Sin grandilocuencias, esta historia coincide punto por punto con la historia misma del espíritu humano. Sencillamente, se trata de la historia de la creación de conceptos, lenguajes, enfoques, perspectivas, experimentos – antes que de los objetos de experimentación y de trabajo. Una historia del método sería así la tarea de una perspectiva internalista del conocimiento. El problema grueso al que al mismo tiempo responde la heurística y que la constituye consiste, por tanto, en cómo renovar el pensamiento, modificar las estructuras mentales adquiridas, obtener ideas nuevas, etc. Este problema tanto interpela como da lugar a la confluencia entre campos perfectamente distintos, tales como las políticas de investigación y de conocimiento, la gestión y la administración del conocimiento, la psicología (notablemente la psicología del descubrimiento científico, aunque también la psicología de la inteligencia y de la creación artística12), la filosofía (en particular de la epistemología y la filosofía de la ciencia), la metodología (no obstante su carácter instrumental y normativo), la historia de la ciencia y en general de la cultura (por ejemplo la historia de las ideas), la historia de la técnica y de la tecnología, y otras. Pues bien de manera puntual este constituye, sin lugar a dudas, el principal problema científico, filosófico y político del mundo del siglo XXI, y a él están dedicados los mejores esfuerzos de la (construcción de la) sociedad del conocimiento13.

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En el capítulo 6 volveremos sobre este tema.

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En la línea de Bakchtin.

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Una expresión social, política y cultural de este estado de cosas son las diferentes Conferencias Internacionales que se vienen realizando recientemente –Río, Johannesburgo, Ankara, Pekín, Kyoto, etc.y tanto traducen como expresan justamente este problema: cómo desplegar o desarrollar ideas nuevas que sirvan para resolver los problemas novedosos y crecientemente complejos los que la especie humana, y con ella, el conjunto del planeta, vienen afrontando actualmente y de cara al futuro. El origen histórico, científico y político de este estado de cosas puede hallarse a partir del Informe Brutland al Club de Roma de 1972, elaborado por Meadows et al., Los límites del crecimiento, México, F.C.E.; este texto es continuado por el segundo informe al Club de Roma (1974) elaborado por Mesarovic M. y Pestel, E., La humanidad en la encrucijada, México, F.C.E., (1975).

11 Es decir, en la base de la heurística, ulteriormente, se encuentra el tema y el problema mismo de la vida, así: ¿cómo cuidar y hacer posible la vida? ¿Cómo desarrollar acciones, teorías y métodos novedosos que hagan posible la vida, y cada vez más posible? Estas consideraciones no son exageradas ni grandilocuentes. En efecto, de acuerdo con Leclercq, la heurística “es una de las manifestaciones de la vida que se opone al incremento de la entropía” (1988: 5), una afirmación fuerte que, sin embargo, en el texto del autor mencionado no tiene ninguna ampliación ni argumentación adicional. No obstante la importancia de este autor belga para el desarrollo de la heurística contemporánea, entre su obra no hay ningún desarrollo –sistemático, digamos- acerca de la entropía, la termodinámica clásica o la termodinámica del noequilibrio, la no-linealidad, en fin, en torno a los temas y problemas propios de los sistemas complejos no-lineales, que es donde se inscribe en rigor el tema de la entropía. Este texto, como lo mostraremos paulatinamente, quiere, adicionalmente, suministrar bases para esta idea fundamental. En efecto, desde una perspectiva más amplia, la biología –en realidad la nueva biología14- sostiene que la vida y el conocimiento conforman una sola y férrea unidad. Los primeros en exponer esta idea fueron H. Maturana y F. Varela (1990). Su trabajo abrió un novedosa comprensión y explicación tanto acerca del conocimiento como de los sistemas vivos. El conocimiento es una sola cosa con la vida. “…Toda interacción de un organismo, toda conducta observada, puede ser valorada por un observador como un acto cognoscitivo. De la misma manera, el hecho de vivir –de conservar ininterrumpidamente el acoplamiento estructural como ser vivo- es conocer en el ámbito del existir. Aforísticamente: vivir es conocer” (1990: 149). Esta idea ha sido divulgada más ampliamente recientemente gracias a F. Capra (1998). Pues bien, los organismos vivos afirman la vida y la hacen posible sobre la base de la invención y del descubrimiento. Y precisamente por ello el descubrimiento y la invención se oponen a la entropía. En una comprensión al mismo tiempo más amplia y radical, Margulis y Sagan afirman: “La capacidad de inteligencia y de tecnología no

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Se conoce como “nueva biología” aquella que, fundada sobre la teoría de la evolución, incorpora y desarrolla elementos propios de las ciencias de la complejidad. En una palabra, la nueva biología es el resultado de la conjunción entre biología, ecología y termodinámica del no-equilibrio.

12 pertenece específicamente a la especie humana, sino a todo el conjunto de la vida” (2001: 56)15. Como quiera que sea, el conocimiento coincide con y se expresa en su forma más acabada en y como ciencia – en el sentido más amplio y desprevenido de la palabra (legein). Un esfuerzo considerable en el trabajo científico y en la formación científica consiste en la sistematización de los métodos fundamentales de la ciencia. Pues bien, en esta sistematización la invención desempeña, sin lugar a dudas, el papel principal. Se trata, notablemente del surgimiento de hipótesis, formulación de problemas, planeación y ejecución de la investigación, solución de problemas, resultados esperados, relevancia de la investigación. 3-. Concepción de problemas y tipos de problemas Ahora bien, desde el punto de vista de la coherencia interna de las teorías, explicaciones, modelos, simulaciones y enfoques, la plausibilidad científica se encuentra en correspondencia directa con las inferencias; esto es, con el hecho de que las inferencias sean plausibles. En una palabra, la puerta de entrada a la plausibilidad es el capítulo, en lógica, de las inferencias16. El problema de las inferencias válidas y, concomitantemente, el problema de la inducción, merecen un lugar destacado. Como lo observa reiteradamente Popper, ya a partir de la Lógica de la investigación científica, él ha resuelto el problema de la inducción. “Se conoce con el nombre del problema de la inducción la cuestión acerca de si están justificadas las inferencias inductivas, o de bajo qué condiciones lo están” (1977: 27). Si ello es así, queda entonces aún pendiente el 15

Margulis y Sagan –Microcosmos-, a propósito de la técnica, que no es un rasgo distintivamente humano. Una ampliación de esta idea se encuentra en (Maldonado, BT y BP).

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Las inferencias son de distinto tipo. De un lado, las inferencias transductivas son aquellas en las que la conclusión tiene el mismo grado de generalidad o de particularidad que las premisas, de tal suerte que la novedad del conocimiento obtenido consiste en transferir las relaciones establecidas entre el término medio y los extremas, formulándola como relación entre los términos extremos. Esta inferencia comprende a su vez: inferencias por igualdad, inferencias por simetría, inferencias por homología, inferencias por desigualdad, inferencias por vinculación, inferencias por referencia, inferencias por analogía. De otra parte, las inferencias inductivas se caracterizan por que las conclusiones obtenidas tienen mayor grado de generalidad que las premisas. Las inferencias inductivas pueden, a su vez, ser de trece tipos, así: inferencia por enumeración completa, por coligación, por inducción matemática, por recurrencia, por reconstrucción, por inducción amplificadora, por muestreo, por estadística, por concordancia, por diferencia, por concordancia y diferencia, por residuo, por variaciones concomitantes (de Gortari, E., 1965).

13 tema de la justificación, es decir, la génesis y validación de las teorías científicas o de los modelos explicativos. A partir del tema de la plausibilidad de las inferencias cabe comprender una idea con fuertes y serias consecuencias de cara al problema de la producción de innovaciones – heurística-. Se trata, en palabras de K. Popper, del reconocimiento según el cual las teorías no son nunca verificables empíricamente. Pero si ello es así, como es efectivamente el caso, entonces el tema de las invenciones y descubrimientos, que constituye, indudablemente el sentido mismo y el significado de la ciencia en su sentido más fuerte, surge de manera directa ante la mirada. “No existe, en absoluto, un método lógico de tener nuevas ideas, ni una reconstrucción lógica de este proceso”, afirma con razón Popper (1977: 31). Vale la pena hacer una observación puntual sobre esta idea. La lógica en la que piensa Popper es, evidentemente, la lógica formal clásica. Pues bien, en el marco de esta lógica es imposible, a todas luces, que una idea nueva pueda producirse, supuesto justamente el carácter deductivo de la lógica. En efecto, la deducción no permite, por definición, jamás nada que no esté ya contenido o posibilitado por ella misma. Sin embargo, si se asumen otras lógicas, notablemente las lógicas no-clásicas, es posible que sí podamos obtener ideas nuevas de manera lógica, puesto que entonces la lógica no se asimila ya ni se funda en la deducción. Contra la idea mencionada de Popper, I. Lakatos afirma en Proofs and Refutations, que aunque, efectivamente, no hay una lógica del descubrimiento en el sentido preciso de que obtenga resultados con certeza, sí hay una lógica falible del descubrimiento, esto es, del progreso científico. Lakatos denomina a ésta, lógica de la heurística. Es en este sentido como empleamos aquí este término, y por ello hablaremos indistintamente de lógica de la heurística o también de heurística filosófica. Gracias a Lakatos podemos acortar el camino hacia la heurística, dejando, por lo pronto, en suspenso, una consideración en profundidad acerca de las lógicas no-clásicas. El problema nuclear de la heurística filosófica queda definido en torno a los problemas. En efecto, la invención y el descubrimiento científicos existen y se llevan a cabo, en el mundo contemporáneo, como el sentido y la práctica de la investigación misma.

14 Ciertamente que la palabra “investigación” ya existía entre los griegos –notablemente-: historia, setemi, con la cual se quería denotar convertir algo en tema; esto es, en objeto de trabajo y de búsqueda. Pero es apenas en el siglo XX cuando surgirá el concepto de investigación – en el marco de los programas de investigación científica. Tal es, puntualmente dicho, la contribución de Lakatos. Pues bien, el núcleo de la investigación científica consiste en la formulación y búsqueda de solución de problemas. Los problemas científicos y teóricos se definen en función de la complejidad combinatoria17. De este modo, el álgebra, en su sentido al mismo tiempo lógico, matemático y filosófico se constituye en el marco general de clasificación y estudio de los problemas. En su sentido lógico, se trata del desarrollo o transformación de la lógica como lógica matemática, que es la obra de G. Boole en su El análisis matemático de la lógica de 1847 (traducción al español: 1984). De hecho, Boole, junto con Peirce y Frege son los padres de la lógica simbólica. Puntualmente dicho, el sentido del análisis lógico no consiste para Boole, como sí lo había sido en la tradición hasta él, en la interpretación de los símbolos usados, sino exclusivamente en sus leyes de combinación. La combinatoria consiste, básicamente, en la condensación de problemas de tipo probabilístico. La solución de problemas de tipo combinatorio son los algoritmos. Pues bien, a partir de la combinatoria distinguimos problemas combinatorios de optimización. Esta clase de problemas se dividen en dos, así: de un lado, los problemas que se pueden resolver mediante un algoritmo que funciona en un tiempo polinómico se denomina problemas fáciles. Esta clase de problemas se designan como P. Aquellos problemas para los cuales se conocen algoritmos que necesitan un tiempo polinomial para ofrecer la solución óptima, se dice que pertenecen a la clase P. Esta clase de problemas se considera que son resolubles eficientemente. Por su parte, una clase de problemas que se presume más general es aquella que se puede resolver en un tiempo polinómico no determinista. Se trata de los problemas NP. Esta clase de problemas se

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En contra de la idea extendida ampliamente por los metodolólogos, un problema –notablemente: un problema científico o teórico- no consiste en preguntas ni se formula en la forma de preguntas. Las preguntas se responden, mientras que los problemas se resuelven. Una pregunta no es otra cosa que una proposición entre dos signos de interrogación; por su parte, un problema se concibe.

15 conoce como problemas difíciles. El título genérico en el que se inscriben ambas clases de problemas es el de álgebra de las soluciones. Sin embargo, la mayoría de los principales problemas de optimización pertenecen a la otra clase de problemas, la denominada NP, en la cual están incluidos aquellos problemas para los que no se conoce un algoritmo polinomial de resolución, aunque sí sea posible, dada una solución, comprobar en tiempo polinomial si su coste es mejor que un determinado valor. Ahora bien, sólo los problemas en P son algorítmicamente resolubles de manera eficiente y, si es así, es natural que P ≤ NP. Si lo contrario también ocurriera, es decir si P ≥ NP, querría decir que para la mayoría de los problemas de interés existen algoritmos eficientes de resolución. Sin embargo, hasta hoy, nadie ha podido demostrar ni que la igualdad P = NP sea cierta, ni tampoco que haya problemas en NP que no están en P. Esta es una de las más importantes cuestiones que actualmente tiene abiertas las matemáticas. Con y desde las matemáticas, se trata quizás del más serio problema relativo a la estructura, clasificación y trabajo en ciencia con y a partir de problemas. En 1971, trabajando sobre los problemas NP, Cook demostró que hay problemas en NP que son, a su vez, “especialmente difíciles”. Cook los denominó problemas NPcompletos. Esta clase de problemas, que constituyen en realidad la mayoría de todos los problemas verdaderamente relevantes, son aquellos que además son NP-duros, es decir, tienen la peculiaridad de que todos los problemas en NP pueden ser “reducidos” polinomialmente a ellos, o lo que es lo mismo, que si se puede dar una solución en un tiempo polinomial para uno de ellos, se podría dar también para todos los de NP (y por tanto sería N = NP!). El hecho de que nunca nadie haya podido encontrar algoritmos eficientes para problemas NP-completos lleva a pensar a la mayoría de los investigadores que una vez se demuestre que un problema pertenece a esa clase, ya no merece la pena tratar de buscar algoritmos eficientes para él, (Adenzo et al., 1996; Stewart, 1998). CFR. Problemas de tipo I y problemas de tipo II (Maldonado, xyz). ETC.

16 Muchos de los problemas reales que aparecen en la dirección de operaciones son NPcompletos. “Este tipo de algoritmos se denominan heurísticas”, pág. 24. 4-. Carácter instrumental de la heurística La heurística usualmente propone estrategias (heurísticas) que guían el descubrimiento. Se trata de procedimientos simples, a menudo basados en el sentido común, que se supone ofrecerán una buena solución (aunque no necesariamente la óptima) a problemas difíciles, de un modo fácil y rápido. CFR. D. Dennett, procedimientos algorítmicos, etc. XYZ. Son varios los factores que pueden hacer interesante la utilización de algoritmos heurísticos para la resolución de un problema (Adenzo et al, 1996): a. Cuando no existe un método exacto de resolución o éste requiere mucho tiempo de cálculo o memoria. Ofrecer entonces una solución que sea sólo aceptablemente buena resulta de interés frente a la alternativa de no tener ninguna solución en absoluto. b. Cuando no se necesita la solución óptima. Si los valores que adquiere la función objetivo son relativamente pequeños, puede no merecer la pena esforzarse (con el consiguiente coste de energía, tiempo y dinero) en hallar una solución óptima que, por otra parte, no representará un beneficio importante respecto a una que sea simplemente sub-óptima. c. Cuando los datos son poco fiables. En este caso, o bien cuando el modelo es una simplificación de la realidad, puede carecer de interés buscar una solución exacta, dado que de por sí ésta no será más que una aproximación de la real, al basarse en datos que no son los reales. d. Cuando limitaciones de tiempo, espacio (para almacenamiento de datos), etc., obliguen al empleo de métodos de rápida respuesta aun a costa de la precisión. e. Como paso intermedio en la aplicación de otro algoritmo. A veces son usadas soluciones heurísticas como punto de partida de algoritmos exactos de tipo iterativo)

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En otras palabras, la heurística no consiste en la búsqueda de una solución exacta. Por lo demás la idea de respuestas y soluciones exactas, tanto como la de medidas e indicadores exactos no se aplica ya en el estudio de los problemas llamados “reales” en el mundo una vez que se considera su carácter complejo en el sentido preciso de las ciencias de la complejidad; es decir, rasgos como no-linealidad, sorpresa y emergencia, criticalidad autoorganizada y otros semejantes. Exactamente en este sentido, el trabajo con la heurística está marcado por incertidumbre, sinergia, no-linealidad. Es importante observar que una ventaja considerable que presentan las heurísticas respecto a las técnicas que buscan soluciones exactas es que, por lo general, permiten una mayor flexibilidad para el manejo de las características del problema18. Así, el tema que surge ante la mirada reflexiva es el de las correspondencias entre flexibilidad y robustez. Recientemente, gracias al mismo tiempo a la dificultad de los problemas y como una búsqueda de solución a los mismos, el trabajo de los programadores de computadoras resulta de una importancia creciente. Los programas de simulación se erigen, así, como clave en el estudio del álgebra de las soluciones. Tiempos polinomiales. Pero esta especificidad ha tendido a limitar el desarrollo de la heurística por cuanto se la reduce a una comprensión meramente instrumental. Es importante, por tanto, atender al tema de los procedimientos algorítmicos. Como se aprecia, sólo hasta muy recientemente es que disponemos de los elementos que permiten el establecimiento de una ciencia heurística. Pero el desarrollo, la formalización y la incorporación social de la heurística como ciencia es algo que todavía se encuentra, estadísticamente hablando, muy lejos. Afortunadamente, gracias al papel de la simulación y el desarrollo de las ciencias de la complejidad, esta distancia puede ser superada en un tiempo relativamente corto. Quisiera insistir en este punto: el sentido y el significado de la heurística tiene que ver con el sentido y la finalidad de la ciencia misma. […]. Pues bien, uno de los problemas más agudos al respecto es y sigue siendo éste: qué es ciencia, es decir, más exacta y 18

Me he ocupado de este tema en (Maldonado, 2004b).

18 radicalmente, qué es una buena teoría. Una de las características, exigencias y supuestos al mismo tiempo tiene que ver con la apropiación y el despliegue de un pensamiento crítico. Pero si ello es así, entonces el tema de en que consiste dicho pensamiento y cómo se hace para tenerlo debe ser objeto de tematización directa y abierta. Particularmente de cara a la construcción de la sociedad del conocimiento, este es un tema que en manera alguna puede darse por sentado ni ser dejado de lado, ni siquiera provisoriamente. El más importante y difícil problema en la investigación científica no tiene que ver tanto con la construcción formal del proyecto de investigación y con su realización, sino con el marco y las implicaciones fuertes del mismo. En una palabra, el problema estriba en la novedad de la investigación propuesta y lograda. Radicalmente: ¿qué es una buena teoría? ¿Cómo hacer para tener buenas ideas? ¿Cómo hacer para crear?19. El tema de base en la investigación científica consiste en la capacidad de elaborar buenas explicaciones. La finalidad teórica de la ciencia consiste exactamente en este punto: lograr una buena explicación de los fenómenos, comportamientos y sistemas estudiados. Teorías heurísticas: aquellas que han sido formalizadas de manera parcial. En qué sentido se entiende aquí ka formalización es algo que de lo cual nos ocupamos en el quinto capítulo. En esta labor, es importante atender al hecho de que la pregunta moderna ya no es por el qué, ni el por qué en el sentido causal, sino por el cómo y por los efectos de las causas. Esta es un llamado sobre el cual la voz y la obra de I. Prigogine es pionera, pero sobre la cual son numerosas ya las voces. La racionalidad de la ciencia no puede reducirse a identificar un ideal normativo distintivo de la ciencia con respecto al cual nuestras acciones y teorías científicas tengan que adecuarse. Tal es la idea de ciencia (hipotético-)deductiva. Por el contrario, la racionalidad de la ciencia surge como la interfase entre los logros propios de la 19

La traducción psicológica de esta pregunta es: ¿cómo hacer para ser inteligentes?

19 investigación científica –supuestos aspectos tales como el rigor, la coherencia, la pertinencia, la relevancia, la innovación, y otros-, y su relevancia y apropiación sociales. Pues bien, el hilo conductor entre ambos términos está tejido por la heurística. En efecto, más exactamente, el basamento de la investigación científica no es otro que el desarrollo de la actitud positiva y que no es otra cosa que el problema de cómo formar un espíritu científico deliberada y radicalmente libre. En verdad, este es el más difícil trabajo en ciencia y en formación científica. La forma como, en términos genéricos, se expresa esta dificultad consiste en los criterios de demarcación: ciencia pseudo-ciencia, sin duda, el más importante problema, dicho negativamente, de la epistemología y la filosofía de la ciencia. El contexto social, espiritual y cultural es el de la sociedad del conocimiento, y la forma más genérica como se expresa se condensa en el título del “pensar”. Esta idea exige, sin embargo, una observación puntual. Esta observación tiene que ver con la manera como se enlazan y se implican recíprocamente dos cosas: la actitud positiva, y el pensar. A fin de mostrar cómo se tejen ambas ideas vale la pena dirigir la mirada hacia M. Heidegger. 5-. El problema del pensar En el marco de la heurística filosófica Heidegger puede ser considerado –a pesar suyo, incluso- como un antecedente importante en el surgimiento de la heurística. La razón estriba en la distancia –la crítica, en realidad- con respecto a la ciencia y la filosofía, las dos formas principales de la racionalidad occidental. Frente a ellas, contra ellas en rigor, Heidegger postula la necesidad de pensar. En 1963, con motivo de una celebración convocada por la UNESCO en torno a Kierkegaard, M. Heidegger presenta un texto sorprendente a la luz de la investigación filosófica, y relevante en el contexto de la ciencia de la heurística. Se trata de la conferencia: “El final de la filosofía y la tarea del pensar” (1963). En realidad, este es el texto que resume las clases dictadas en 1951-52 en la Universidad de Friburgo con el título Was heisst Denken? (1952). Frente a la historia de la filosofía, los desarrollos de la ciencia y la técnica –“racionalización técnico-científica”, la llama Heidegger- es necesario ocuparnos con y desplegar otro pensar. No es que la efectividad de la

20 racionalidad científica sea cuestionable. Todo lo contrario. El fin de la filosofía y las tareas del pensar. Qué significa pensar?20. La historia de la filosofía, al decir de Heidegger, nos revela la historia del nihilismo, el olvido de la pregunta por el ser, el olvido de la pregunta por la verdad como ocultamiento-develación. Por su parte, la historia de la ciencia –que coincide en mucho y cada vez más con los desarrollos de la técnica-, consiste en un pensar en dispositivos, demostraciones y pruebas que tienen el inconveniente de hacernos olvidar las preguntas más fundamentales por sencillas. Se trata no de aquellos problemas que nosotros planteamos y buscamos, sino de aquellos problemas que brotan de nosotros y nos interpelan vivencial, existencialmente. Por ejemplo, la pregunta por el ser, la pregunta por la libertad, la pregunta por el tiempo. Frente a estos dos grandes y fundamentales modos de la racionalidad propios de Occidente, Heidegger invita a tomar distancia. Ya hoy y hacia futuro no es ya el asunto de la filosofía, como tampoco de la ciencia y la técnica. Más radicalmente, Heidegger observa que nos hemos olvidado de pensar. Hacer filosofía o hacer ciencia no es lo mismo que pensar. La educación y la cultura han hecho de la ciencia y la filosofía, en el mejor de los casos, profesiones, actividades, oficios. Pero nos hemos olvidado de pensar. El título en el que se condensa el pensar lo impensado por Occidente es die Lichtung, el claro del bosque, el lugar despejado para la presencia y la ausencia. Hasta aquí puede acompañarnos Heidegger. A título de ejemplos de la observación anterior, es decir, en rigor, de la idea de cómo no hay un objeto de investigación en el sentido positivista o realista de la palabra, sino una construcción de los objetos, cabe hacer mención de autores tan distintos como E. Morin, H. Maturana y F. Varela, y Heidegger. De acuerdo con Morin, es indispensable un método cuyo mérito es el de superar las limitaciones y las trabas del reduccionismo. Para Morin, su método debe ser visto como el camino que “ayuda a pensar por uno mismo para responder al desafío de la 20

Cfr. Maldonado, C.E., “Qué significa pensar, fenomenológicamente?”, en: Praxis filosófica, Universidad del Valle, (1999) “Qué significa pensar, fenomenológicamente”, en Rev. Praxis Filosófica, No. 10/11, Universidad del Valle, Colombia, pp. 107-124.

21 complejidad de los problemas” (1994: 36)21. Para Maturana y Varela (1990), el estudio de las bases biológicas del conocimiento humano tiene como resultado conocer el conocer gracias al cual logramos comprender la unidad entre vida y conocimiento. Por su parte, Heidegger puede ser mencionado aquí a partir de su exhortación a pensar lo impensado. En cualquier caso, se trata de vertientes distintas que nos conducen hacia las posibilidades, el sentido y las articulaciones de la ciencia de la heurística. Tal es el tema que se abre ante nosotros. Para terminar, quisiera ilustrar el origen del problema, antes de ocuparnos con el significado del mismo en el capítulo siguiente, con la que es quizás una de las áreas excelsas de la investigación y del pensamiento humano, las matemáticas. Cfr. E. Lizcano, Imaginario colectivo y creación matemática (1993).  La heurística es una obra colectiva!!! 6-. Heurística en la sociedad del conocimiento CTS. Innovación. Producción de conocimiento. Riqueza colectiva. Bibliografía Adenso Díaz (Coordinador), Fred Glover, Hassan M. Ghaziri, J. L. González, Manuel Laguna, Pablo Miscato, Fan T. Tseng, (1996). Optimización heurística y redes neuronales. En dirección de operaciones e ingeniería. Madrid: Paraninfo Beuchot, M., (2004). Hermenéutica, analogía y símbolo. México: Herder Bochenski, I. M., (1985). Historia de la lógica formal. Madrid: Gredos Boole, G., (1984). El análisis matemático de la lógica. Madrid: Cátedra Capra, F., (1998). La trama de la vida. Una nueva perspectiva de los sistemas vivos. Barcelona: Anagrama -----------, Conexiones ocultas. 21

He hecho una evaluación sintética del método de Morin en (Maldonado, 2001).

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Cassani, J. L., y Pérez Amuchastegui, A. J., (1961). Metodología de la investigación histórica. La heurística y la clasificación de las fuentes. Santa fé (Argentina): Universidad Nacional del Litoral Chalmers, A., (1992). La ciencia y cómo se elabora. Madrid: Siglo Veintiuno Editores Cohen, XYZ. La revolución en la ciencia. De Gortari, E., (1965). Lógica general. México: Grijalbo González Valenzuela, J., (1999). Heurística, ética y psicoanálisis. México: UNAM Heidegger, M., (1963). “El final de la filosofía y la tarea del pensar”, en: Sartre, Heidegger, Jaspers y otros, Kierkegaard vivo. Madrid: Alianza Editorial, págs. 130-152 Heidegger, M., (1952). Was heisst Denken? Vittorio Klostermann Kneale, W., and Kneale, M., (1962). The Development of Logic. Oxford: Clarendon Press Kuhn, Th., (19XYZ). Estructura de las revoluciones científicas. México: F.C.E. Leclercq, R., (1988). Historia de la heurística. México: UNAM (Original en francés, 1971) Lizcano, E., (1993). Imaginario colectivo y creación matemática. La construcción social del número, el espacio y lo imposible en China y Grecia. Barcelona: Gedisa Llera, A. T., (2000). Heurística, hipótesis y demostración matemática. México: UNAM Maldonado, C.E., (1998a) “Necesidad de la razón: notas para un programa de investigación”, en Revista Estudos Leopoldenses. Serie Ciencias Humanas, No. 152, vol. 34, Unisinos, Sao Leopoldo, Brasil, pp. 103-136 Maldonado, C.E., (1998b) “El programa contra el dualismo de R. Penrose”, en Universitas Philosophica, Colombia, No. 31, pp. 31-54 Maldonado, C.E., (1999) “Qué significa pensar, fenomenológicamente”, en Rev. Praxis Filosófica, No. 10/11, Universidad del Valle, Colombia, pp. 107-124 Maldonado, C.E., (2000) “¿Qué es la filosofía de la ciencia? El caso de la física cuántica”, en: Momento. Revista de física, No. 21, Depto. de Física, Universidad Nacional de Colombia, págs. 27-43 Maldonado, C. E., (Ed.), (2001a). Visiones sobre la complejidad. Bogotá: Ed. Universidad El Bosque Maldonado, C.E., (2001b) “La heurística de la vida artificial”, en: Revista Colombiana de Filosofía de la Ciencia, Colombia, Vol. II, Nos. 4-5, págs. 35-43

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Maldonado, C.E., (2001c) “El problema de la filosofía del conocimiento y el estudio de los sistemas complejos”; en prensa en Praxis, Universidad del Valle (en prensa) Maldonado, C.E., (2004a). CTS + P. Ciencia y tecnología como política pública y política social. Bogotá: Universidad Externado de Colombia/Observatorio Colombiano de Ciencia y Tecnología (en prensa) Maldonado, C.E., (2004b). “Complejidad y ciencias sociales. El problema de la medición de los sistemas sociales humanos”, en: Maldonado, C.E., (compilador), Complejidad de la ciencia – Ciencias de la complejidad, Bogotá, Universidad Externado de Colombia/Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales (en prensa) Margulis, L. y Sagan, D., (2001). Microcosmos. Cuatro mil millones de años de evolución desde nuestros ancestros microbianos. Barcelona: Tusquets (2ª edición). Martínez, S. F., (2003). Geografía de las prácticas científicas. México: UNAM Maturana, H. y Varela, F., (1990). El árbol del conocimiento. Las raíces biológicas del conocimiento humano. Madrid: Debate Midgley, G., and Munlo, I., (1996). The Theory and Practice of Boundary Critique. Centre for Systems Studies, Department of Managment Systems and Sciences, University of Hull Morin, E., (1994). El método. El conocimiento del conocimiento. Madrid: Cátedra Nozick, R., (1993). The Nature of Rationality. Princeton: Princeton University Press Popper, K., Conjeturas y refutaciones. Paidós Popper, K., (1977). La lógica de la investigación científica. Madrid: Tecnos Prigogine, I. y Stengers, I., (1990). La nueva alianza. La nueva metamorfosis. Madrid: Alianza Rodríguez Estrada, M., Fernández Ortega, J. A., (1999). Creatividad para resolver problemas. Principios y técnicas. Medellín: Colina Stewart, I., (1998). De aquí al infinito. Las matemáticas de hoy. Barcelona: Crítica Ulrich, W., (1996a). Critical Systems Thinking for Citizens: A Research Proposal. Research Memorandum No. 10. The Centre for Systems Studies, The University of Hull -------------, (1996b). A Primer to Critical Systems Heuristics for Action Researchers. Centre for Systems Studies, University of Hull Wiener, N., (1995). Inventar. Sobre la gestación y el cultivo de las ideas. Barcelona: Tusquets

24 Wilby, J., (ed.), (1996). A Forum One: Actions Research and Critical Systems Thinking. Centre for Systems Studies. University of Hull