Prueba y error
Prueba y error es un método fundamental para resolver problemas. Se caracteriza por intentos repetidos y variados que continúan hasta el éxito, o hasta que el practicante deja de intentarlo.
Según WH Thorpe, el término fue ideado por C. Lloyd Morgan (1852-1936) después de probar frases similares «prueba y fracaso» y «prueba y práctica«. Bajo el Canon de Morgan, el comportamiento animaldebe explicarse de la manera más simple posible. Cuando el comportamiento parece implicar procesos mentales superiores, podría explicarse por el aprendizaje de prueba y error.
Un ejemplo es una manera hábil en la que su terrier Tony abrió la puerta del jardín, fácilmente malinterpretado como un acto perspicaz por alguien que ve el comportamiento final. Lloyd Morgan, sin embargo, había observado y registrado la serie de aproximaciones mediante las cuales el perro había aprendido gradualmente la respuesta, y pudo demostrar que no se requería ninguna comprensión para explicarla.
Edward Lee Thorndike fue el iniciador de la teoría del aprendizaje de prueba y error basada en los hallazgos que mostró cómo manejar un experimento de prueba y error en el laboratorio. En su famoso experimento, un gato fue colocado en una serie de cajas de rompecabezas para estudiar la ley del efecto en el aprendizaje.
Él trazó para aprender curvas que registraban el tiempo para cada prueba. Observación clave de Thorndike fue que el aprendizaje fue promovido por los resultados positivos, que más tarde fue perfeccionado y ampliado por BF Skinner ‘s condicionamiento operante.
La prueba y error también es un método heurístico para resolver problemas, reparar, ajustar u obtener conocimiento. En el campo de la informática, el método se llama generar y probar ( fuerza bruta ). En álgebra elemental, al resolver ecuaciones, es adivinar y verificar.
Este enfoque puede verse como uno de los dos enfoques básicos para la resolución de problemas, en contraste con un enfoque que utiliza la comprensión y la teoría. Sin embargo, existen métodos intermedios que, por ejemplo, utilizan la teoría para guiar el método, un enfoque conocido como empirismo guiado.
Esta forma de pensar se ha convertido en un pilar de la metodología falsacionista de Karl Popper en filosofía de la ciencia.
Contenido
Metodología
El enfoque de prueba y error se usa con más éxito con problemas simples y en juegos, y a menudo es el último recurso cuando no se aplica ninguna regla aparente. Esto no significa que el enfoque sea inherentemente descuidado, ya que un individuo puede ser metódico en la manipulación de las variables en un intento de clasificar las posibilidades que podrían resultar en el éxito.
Sin embargo, este método es utilizado a menudo por personas que tienen poco conocimiento en el área del problema. El enfoque de prueba y error ha sido estudiado desde su punto de vista computacional natural
Las aplicaciones más simples
Ashby (1960, sección 11/5) ofrece tres estrategias simples para tratar el mismo problema básico de ejercicio, que tienen eficiencias muy diferentes. Suponga que una colección de 1000 interruptores de encendido / apagado tiene que establecerse en una combinación particular mediante pruebas aleatorias, donde se espera que cada prueba tome un segundo.
Esto también se discute en Traill (1978/2006, sección C1.2). Las estrategias son:
El método perfeccionista de todo o nada, sin ningún intento de tener éxitos parciales. Se esperaría que esto tome más de 10 ^ 301 segundos,
Una prueba en serie de los interruptores, que se aferra a los éxitos parciales (suponiendo que estos sean manifiestos), que tomaría 500 segundos en promedio
Prueba paralela pero individual de todos los interruptores simultáneamente, lo que tomaría solo un segundo
Tenga en cuenta la suposición tácita aquí de que no se aplica inteligencia o conocimiento sobre el problema. Sin embargo, la existencia de diferentes estrategias disponibles nos permite considerar un dominio de procesamiento separado («superior»), un «meta-nivel» por encima de la mecánica del manejo del interruptor, donde las diversas estrategias disponibles se pueden elegir al azar.
Una vez más, esto es «prueba y error», pero de un tipo diferente.
Jerarquías
El libro de Ashby desarrolla esta idea de «meta-nivel», y la extiende en una secuencia recursiva completa de niveles, sucesivamente uno encima del otro en una jerarquía sistemática. Sobre esta base, argumenta que la inteligencia humana emerge de dicha organización: depende en gran medida del ensayo y error (al menos inicialmente en cada nueva etapa), pero emerge con lo que llamaríamos «inteligencia» al final de todo.
Por lo tanto, presumiblemente, el nivel más alto de la jerarquía (en cualquier etapa) seguirá dependiendo de un simple ensayo y error.
Traill (1978/2006) sugiere que esta jerarquía de Ashby probablemente coincide con la conocida teoría de las etapas de desarrollo de Piaget.. Después de todo, es parte de la doctrina piagetiana que los niños aprenden primero haciendo activamente de una manera más o menos aleatoria, y luego, con suerte, aprenden de las consecuencias, lo que tiene un cierto «ensayo y error» aleatorio de Ashby.
Solicitud
Traill (2008, espec. Tabla «S» en p. ) sigue a Jerne y Popper al ver esta estrategia como probablemente subyacente a todos los sistemas de recopilación de conocimiento, al menos en su fase inicial.
Se identifican cuatro de estos sistemas:
Selección natural que «educa» el ADN de la especie,
El cerebro del individuo (recién discutido);
El «cerebro» de la sociedad como tal (incluido el cuerpo de ciencia que se cotiza en bolsa); y
El sistema inmune adaptativo.
Intención
En la tradición de Ashby y Cybernetics, la palabra «juicio» generalmente implica aleatorio o arbitrario, sin ninguna elección deliberada.
Sin embargo, entre los no cibernéticos, el «juicio» a menudo implicará un acto subjetivo deliberado de algún agente humano adulto (p. Ej., En una sala de tribunal o laboratorio), lo que a veces ha generado confusión.
Por supuesto, la situación se vuelve aún más confusa si uno acepta la explicación jerárquica de inteligencia de Ashby y su capacidad implícita de ser deliberado y de diseñar creativamente, todo basado en acciones no deliberadas. La lección aquí parece ser que uno simplemente debe tener cuidado de aclarar el significado de las propias palabras, y de hecho las palabras de los demás.
Por cierto, parece que la conciencia no es un ingrediente esencial para la inteligencia como se discutió.
Uno de los más grandes inventores con 1093 patentes fue Thomas Alva Edison (TAE). Uno de sus dichos más famosos suele citarse como: «Genio es 5% de inspiración y 95% de transpiración». Edison y sus asistentes intentarían, por ejemplo, 500 formas de inventar algo y, cuando no tengan éxito, intentarían otras 500 formas.
Cuando un experimento no tuvo éxito, se alegró de admitir que ahora sabía las cosas que no funcionaban. Ensayo y error fueron los medios más exitosos de Edison de la invención. La mayoría cree hoy que Edison no siguió una teoría científica para inventar, sino que fue inventada por Prueba y Error (TAE).
Hoy, el enfoque de la programación de vudú es un uso en el que el código se compone de prueba y error hasta que se encuentra algo que produce el resultado deseado.
Características
La prueba y error tiene una serie de características:
Orientado a la solución: prueba y error no intenta descubrir por qué funciona una solución, simplemente que es una solución.
Problema específico: prueba y error no intenta generalizar una solución a otros problemas.
No óptimo: prueba y error es generalmente un intento de encontrar una solución, no todas las soluciones, y no la mejor solución.
Necesita poco conocimiento: las pruebas y el error pueden proceder donde hay poco o ningún conocimiento del tema.
Es posible utilizar prueba y error para encontrar todas las soluciones o la mejor solución, cuando existe un número finito comprobable de posibles soluciones. Para encontrar todas las soluciones, uno simplemente toma nota y continúa, en lugar de finalizar el proceso, cuando se encuentra una solución, hasta que se hayan probado todas las soluciones.
Para encontrar la mejor solución, uno encuentra todas las soluciones mediante el método que se acaba de describir y luego las evalúa comparativamente en función de un conjunto predefinido de criterios, cuya existencia es una condición para la posibilidad de encontrar una mejor solución. (Además, cuando solo puede existir una solución, como al armar un rompecabezas, cualquier solución encontrada es la única solución y, por lo tanto, es necesariamente la mejor).
Ejemplos
La prueba y el error han sido tradicionalmente el método principal para encontrar nuevos medicamentos, como los antibióticos. Los químicos simplemente prueban químicos al azar hasta que encuentran uno con el efecto deseado. En una versión más sofisticada, los químicos seleccionan una gama limitada de químicos que se cree que pueden tener algún efecto usando una técnica llamada relación estructura-actividad.
El último caso se puede considerar alternativamente como un cambio del problema en lugar de la estrategia de solución: en lugar de «¿Qué sustancia química funcionará bien como antibiótico?», El problema en el enfoque sofisticado es «¿Cuál de las sustancias químicas, si la hay? en este rango estrecho funcionará bien como antibiótico? «) El método se usa ampliamente en muchas disciplinas, como la tecnología de polímeros para encontrar nuevos tipos de polímeros o familias.
La prueba y el error también se ven comúnmente en las respuestas de los jugadores a los videojuegos : cuando se enfrentan a un obstáculo o jefe, los jugadores a menudo forman una serie de estrategias para superar el obstáculo o derrotar al jefe, y cada estrategia se lleva a cabo antes de que el jugador tenga éxito o abandona el juego
Los equipos deportivos también hacen uso de prueba y error para calificar y / o progresar en los playoffs y ganar el campeonato, intentando diferentes estrategias, jugadas, alineaciones y formaciones con la esperanza de derrotar a todos y cada uno de los oponentes en el camino hacia la victoria. Esto es especialmente crucial en las series de playoffs en las que se requieren múltiples victorias para avanzar, donde un equipo que pierde un juego tendrá la oportunidad de probar nuevas tácticas para encontrar una manera de ganar, si aún no se eliminan.
Se puede considerar que el método científico contiene un elemento de prueba y error en su formulación y prueba de hipótesis. También compare algoritmos genéticos, recocido simulado y aprendizaje de refuerzo : todas las variedades para búsqueda que aplican la idea básica de prueba y error.
La evolución biológica puede considerarse como una forma de prueba y error. Las mutaciones aleatorias y las variaciones genéticas sexuales pueden considerarse como ensayos y una mala condición reproductiva, o la falta de una mejor forma física, como el error. Así, después de mucho tiempo, el «conocimiento» de genomas bien adaptados se acumula simplemente en virtud de que pueden reproducirse.
Bogosort, un algoritmo de clasificación conceptual (que es extremadamente ineficiente y poco práctico), puede verse como un enfoque de prueba y error para clasificar una lista. Sin embargo, los ejemplos simples típicos de bogosort no rastrean qué órdenes de la lista se han probado y pueden intentar el mismo orden varias veces, lo que viola uno de los principios básicos de prueba y error.
Prueba y error es en realidad más eficiente y práctico que bogosort; a diferencia de bogosort, se garantiza que se detendrá en un tiempo finito en una lista finita, e incluso podría ser una forma razonable de ordenar listas extremadamente cortas en algunas condiciones.
Las arañas saltarinas del género Portia usan prueba y error para encontrar nuevas tácticas contra presas desconocidas o en situaciones inusuales, y recuerdan las nuevas tácticas. Las pruebas muestran que Portia fimbriata y Portia labiata pueden usar ensayo y error en un entorno artificial, donde el objetivo de la araña es cruzar una laguna en miniatura que es demasiado ancha para un salto simple, y debe saltar luego nadar o solo nadar.
Referencias
Epistemología evolutiva, racionalidad y la sociología del conocimiento p94 p108
Diccionario conciso de Oxford p1489
Thorpe WH Los orígenes y el surgimiento de la etología. Hutchinson, Londres y Praeger, Nueva York. p26. ISBN 978-0-03-053251-1
Thorndike EL 1898. Inteligencia animal: un estudio experimental de los procesos de asociación en animales. Monografías psicológicas . 8.
X. Bei, N. Chen, S. Zhang, Sobre la complejidad del ensayo y error, STOC 2013
Wright, Serwall (1932). «Los roles de mutación, endogamia, mestizaje y selección en la evolución» (PDF). Actas del Sexto Congreso Internacional de Genética. Volumen 1. Número 6: 365. Consultado el 17 de marzo de 2014.
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Fuentes
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- Fuente: www.esp.org
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- Fuente: www.cogs.susx.ac.uk
- Fuente: escholarship.org
- Fuente: doi.org
- Fuente: www.worldcat.org
- Fuente: www.jstor.org
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