La paradoja de Bonini , que recibe su nombre del profesor de negocios de Stanford Charles Bonini , [ 1 ] explica la dificultad de construir modelos o simulaciones que capturen completamente el funcionamiento de sistemas complejos (como el cerebro humano ). [ 2 ]
Declaraciones
En el discurso moderno, la paradoja fue articulada por John M. Dutton y William H. Starbuck: [ 3 ] "A medida que un modelo de un sistema complejo se vuelve más completo, se vuelve menos comprensible. Alternativamente, a medida que un modelo se vuelve más realista, también se vuelve tan difícil de entender como los procesos del mundo real que representa." [ 4 ]
Esta paradoja puede ser utilizada por los investigadores para explicar por qué no se han creado modelos completos del cerebro humano y de los procesos de pensamiento, y por qué sin duda seguirá siendo difícil lograrlo durante los próximos años.
Esta misma paradoja se observó anteriormente en una cita del filósofo y poeta Paul Valéry (1871-1945): "Ce qui est simple est toujours faux. Ce qui ne l'est pas est inutilisable". [ 5 ] ("Si es simple, siempre es falso. Si no lo es, es inutilizable". [ 6 ] )
Asimismo, Richard Levins abordó este mismo tema en su clásico ensayo "La estrategia de la construcción de modelos en biología de poblaciones", al afirmar que los modelos complejos tienen "demasiados parámetros que medir, lo que conduce a ecuaciones analíticamente insolubles que excederían la capacidad de nuestras computadoras, pero los resultados no tendrían ningún significado para nosotros incluso si pudieran resolverse". [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]
Temas relacionados
La paradoja de Bonini puede considerarse un caso de la relación mapa-territorio : los mapas más sencillos son representaciones menos precisas, aunque más útiles, del territorio. Un ejemplo extremo se encuentra en los relatos de ficción «Sylvie and Bruno Concluded » y « On Exactitude in Science », que imaginan un mapa a escala 1:1 (del mismo tamaño que el territorio), preciso pero inutilizable, ilustrando así un extremo de la paradoja de Bonini.
La ciencia ficticia de la " psicohistoria " de Isaac Asimov en su serie Fundación también se enfrenta a este dilema; Asimov incluso hizo que uno de sus psicohistoriadores discutiera la paradoja.
Véase también
- Todos los modelos son erróneos : aforismo en estadística.
- Mentir a los niños : enseñar un tema complejo mediante modelos más sencillos.
- Relación mapa-territorio : relación entre un objeto y una representación de ese objeto.
- Sobre la exactitud en la ciencia – Relato de Jorge Luis Borges
- Bucle extraño : ciclos que recorren una jerarquía.
- Nuevo misterianismo : postura filosófica sobre el problema mente-cuerpo.
Referencias
- ↑ "Charles P. Bonini" . Escuela de Negocios de Stanford . Consultado el 28 de noviembre de 2024 .
- ↑ Charles P. Bonini (1963) Simulación de sistemas de información y decisión en la empresa , Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall
- ↑ WH Starbuck (1976) Organizaciones y sus entornos ; En: MD Dunnette (ed.), Manual de psicología industrial y organizacional Chicago: Rand, págs. 1069-1123
- ↑ Dutton, John M; Starbuck, William H (1971). Simulación por computadora del comportamiento humano . Wiley. ISBN 0471228508.
- ^ Valéry, Paul (1942). Mauvaises pensées et autres . París: Éditions Gallimard .
- ↑ Valéry, Paul (1970). Obras completas de Paul Valéry, volumen 14, Analectas . Traducido por Stuart Gilbert . Princeton University Press . pág. 466.
- ↑ Levins, Richard (1966). "La estrategia de construcción de modelos en biología de poblaciones" (PDF) . American Scientist . 54 (4): 421– 431. JSTOR 27836590. Archivado del original (PDF) el 2 de febrero de 2016.
- ↑ Odenbaugh, Jay (15 de febrero de 2007). "La estrategia de "La estrategia de construcción de modelos en biología de poblaciones"". Biología y Filosofía . 21 (5): 607– 621. doi : 10.1007/s10539-006-9049-3 . S2CID 171020133 .
- ↑ Orzack, Steven Hecht; Sober, Elliott (diciembre de 1993). "Una evaluación crítica de La estrategia de construcción de modelos en biología de poblaciones de Levins (1966)" (PDF) . The Quarterly Review of Biology . 68 (4): 533– 546. doi : 10.1086/418301 . S2CID 83524824 .
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