¿Sigue el universo patrones? ¿O los humanos simplemente los vemos dondequiera que miremos? En un nuevo artículo para el Revista Australasia de Filosofía , El becario postdoctoral del programa SFI, Tyler Millhouse, propone un criterio que evalúa cuán real es probable que sea un patrón.

La versión de Millhouse de la antigua pregunta podría resultar una valiosa heurística para los científicos que estudian sistemas adaptativos complejos. como cerebros, donde los datos de neuroimagen se interpretan como exhibiendo patrones que pueden o no corresponder a procesos cognitivos de nivel superior.

"Los humanos, como buscadores de patrones, están en un gatillo, "Millhouse dice, "y podemos inclinarnos a leer patrones en un sistema en el que pueden no ser reales". El da, como un ejemplo claramente falso, los investigadores ganadores del premio Ig-Nobel que escanearon el cerebro de un salmón muerto en una máquina de resonancia magnética y encontraron una señal que se correlacionó con la toma de perspectiva social. El experimento del salmón fue diseñado para advertir a los neurocientíficos contra la sobreinterpretación de datos, viendo patrones donde realmente no existen. También hay muchos estudios de neuroimagen que muestran evidencia convincente de que los patrones de actividad neuronal en ciertas regiones del cerebro se corresponden con conductas de alto nivel. como navegar por un paisaje.

El nuevo artículo avanza un relato de 1991 del profesor externo de SFI Daniel Dennett, que usó "compresibilidad" para juzgar qué tan real es probable que sea un patrón. Al igual que las fotografías muy detalladas se pueden comprimir en archivos JPEG que capturan las características esenciales de la imagen original, Dennett definió patrones reales en función de si los datos científicos complejos se pueden representar fielmente mediante modelos científicos más simples.

Para Millhouse, la compresibilidad por sí sola no es suficiente para evaluar patrones en un conjunto de datos complejo porque no tiene en cuenta la interpretación que estos conjuntos de datos a menudo requieren. Cuando los científicos miran datos de neuroimagen, por ejemplo, utilizan los datos para crear un mapa de la actividad cerebral. Ese proceso de mapeo implica una interpretación de las mediciones que a veces puede leer patrones en los datos donde no había ninguno presente. como en el caso del salmón muerto. Millhouse sostiene que cuanto más compleja sea la interpretación requerida, cuanto menos real sea el patrón.

"Se trata de hacernos reflexionar sobre cuánto trabajo interpretativo hacemos, "Millhouse dice, "Y también nos advierte que pensemos en cómo funciona la teorización científica en general. Es fácil encontrar razones por las que su teoría está bien a pesar de la evidencia en contrario. Este trabajo sugiere que la cantidad de 'lectura' que tenemos que hacer es cercana conectado con lo que significa para el mundo exhibir realmente un patrón ".

"Really Real Patterns" se publica en la Revista Australasia de Filosofía .