todo conocimiento adquirido a través del estudio o de práctica, constituido por una serie de principios y leyes, obtenidos mediante la observación y el razonamiento, y estructurados de manera sistemática

1. Métodos científicos en informática
Gordana Dodig-Crnkovic
Departamento de Ciencias de la Computación
Universidad de Mälardalen
Västerås, Suecia
+ 46 21 15 17 25
gordana.dodig-crnkovic@mdh.se
RESUMEN
Este artículo analiza aspectos científicos de la informática. Primero define la
ciencia y el método científico en general. Da una discusión de las relaciones entre
ciencia, investigación, desarrollo y tecnología.
La teoría de la ciencia existente (Popper, Carnap, Kuhn, Chalmers) tiene Física como unLa teoría de la ciencia existente (Popper, Carnap, Kuhn, Chalmers) tiene Física como unLa teoría de la ciencia existente (Popper, Carnap, Kuhn, Chalmers) tiene Física como un
ideal No muchas ciencias se acercan a ese ideal. La filosofía de la ciencia (teoría de la
ciencia) tal como es hoy en día no es de mucha ayuda cuando se trata de analizar la
informática. La informática es un nuevo campo y su objeto de investigación (universo) es
una computadora, que es un artefacto en constante desarrollo, la materialización de las
ideas que intentan estructurar el conocimiento y la información sobre el mundo, incluyendo
computadoras en sí mismas. Por muy diferente que sea, la informática tiene su base en la
lógica y las matemáticas, y los métodos de investigación teóricos y experimentales siguen
patrones de campos científicos clásicos. El modelado y simulación por computadora como
método es específico para la disciplina, y se desarrollará aún más en el futuro, no solo se
aplicará a las computadoras, sino también a otros campos científicos, comerciales y
artísticos.
Palabras clave
Informática, Teoría de la ciencia, metodología científica.
1) INTRODUCCIÓN1) INTRODUCCIÓN
No es tan obvio, como su nombre lo sugiere, que la informática califique como
"ciencia". Computer Science (CS) es una disciplina joven y necesariamente desde el
principio muy diferente de las matemáticas, la física y las ciencias "clásicas" similares,
que tienen su origen en la filosofía de la antigua Grecia. Surgiendo en los tiempos
modernos (en la década de 1940 se construyó la primera computadora digital
electrónica), CS tiene necesariamente otras ciencias ya existentes en el fondo.
La informática se basa en una amplia variedad de disciplinas. En
consecuencia, el estudio de la informática requiere la utilización de conceptos
de muchos campos diferentes. La informática integra teoría y práctica,
abstracción (general) y diseño (específico).
El desarrollo histórico ha llevado al surgimiento de una gran cantidad de ciencias que se
comunican cada vez más, no solo porque los medios de comunicación se están volviendo muy
convenientes y efectivos, sino también porque aumenta la necesidad de obtener una visión
holística de nuestro mundo, que es actualmente fuertemente dominado por el reduccionismo.
2) QUÉ ES CIENCIA2) QUÉ ES CIENCIA
El todo es más que la suma de sus partes.
Aristóteles, Metafísica
2.1 Ciencias clásicas2.1 Ciencias clásicas
Hablando de "Ciencia", en realidad nos referimos a una pluralidad de ciencias
diferentes. Las diferentes ciencias difieren mucho entre sí. La definición de ciencia,
por lo tanto, no es simple ni inequívoca. Ver [1] y [2] para varias clasificaciones
posibles. Por ejemplo, la historia y la lingüística a menudo, pero no siempre, se
catalogan como ciencias.
Cultura
(Religión, Arte, ...)
5 5
Ciencias Naturales
(Física,
Química,
Biología, ...)
2
Ciencias Sociales
(Economía,
sociología,
antropología, ...)
3
Las Humanidades
(Filosofía, Historia,
Lingüística ...)
4 4
Lógica y
Matemáticas
1
Figura 1 ¿Qué es la ciencia? Una posible vista.
Del esquema elegido de la figura anterior podemos darnos cuenta de que las ciencias
tienen áreas específicas de validez. La lógica y las matemáticas (las ciencias mástienen áreas específicas de validez. La lógica y las matemáticas (las ciencias mástienen áreas específicas de validez. La lógica y las matemáticas (las ciencias más
abstractas y al mismo tiempo más exactas) son una parte más o menos importante de
cualquier otra ciencia. Son muy esenciales para la física, menos importantes para la
química y la biología, y su importancia continúa disminuyendo hacia las regiones
externas de nuestro esquema.
El razonamiento lógico como base de todo conocimiento humano está, por supuesto, presente
en todo tipo de ciencia, así como en filosofía.

2. La estructura de la Figura 1 se puede ver en analogía con mirar al microscopio. Con la
resolución más alta podemos alcanzar la región más interna. Dentro de la región
central, la lógica no es solo la herramienta utilizada para sacar conclusiones. Es al
mismo tiempo el objeto de investigación. Aunque grandes partes de las Matemáticasmismo tiempo el objeto de investigación. Aunque grandes partes de las Matemáticasmismo tiempo el objeto de investigación. Aunque grandes partes de las Matemáticas
pueden reducirse a Lógica (Frege, Rusell y Whitehead), la reducción completa es
imposible.
En cada paso de alejamiento, las regiones internas se dan como requisitos previos para
las externas. La física está usando las matemáticas y la lógica como herramientas, sinlas externas. La física está usando las matemáticas y la lógica como herramientas, sin
cuestionar su estructura interna. De esa manera, la información sobre la estructura más
profunda de Matemáticas y Lógica se oculta desde el exterior. De la misma manera, la
física es un requisito previo para la química que es un nivel oculto dentro de la biología,
etc.
La idea básica de la Figura 1 es mostrar de manera esquemática la relación entre los tres
grupos principales de ciencias (Lógica y Matemática, Ciencias Naturales y Ciencias
Sociales), así como las conexiones a los sistemas de pensamiento representados por el
Humanidades.
Finalmente, todo el conocimiento humano, científico y especulativo está
inmerso e impregnado por el entorno cultural.
Tabla 1 Ciencias, objetos y métodos.
CIENCIAS OBJETOS
DOMINANTE
MÉTODO
Simple
Reduccionismo
(análisis)
Lógica y
Matemáticas
Objetos abstractos:
proposiciones, números, ...
Deducción
Ciencia natural
ences
Objetos naturales: cuerpos físicos,
campos e interacciones.
iones, organismos vivos ...
Hipotético-deductivo
método
Ciencias
Sociales
Objetos sociales: individuos
humanos, grupos,
sociedad,
Hipotético-deductivo
método
+ Hermenéutica
Humanidades
Objetos culturales: ideas
humanas, acciones y
relaciones, lenguaje, arte.
hechos…
Hermenéutica
Complejo Holismo (síntesis)
Las ciencias más íntimas, Lógica y Matemáticas son los más fundamentales y losLas ciencias más íntimas, Lógica y Matemáticas son los más fundamentales y losLas ciencias más íntimas, Lógica y Matemáticas son los más fundamentales y los
que tienen el mayor grado de certeza. Tienen los objetos de investigación más
abstractos y simples. Su lenguaje es el más formal. Se basan principalmente en el
método deductivo. Sin embargo, es importante notar que Los elementos básicos demétodo deductivo. Sin embargo, es importante notar que Los elementos básicos de
la lógica y las matemáticas se han extraído de nuestro lenguaje de la vida real y se
han purificado en un conjunto de fórmulas / expresiones simbólicas bien definidas
a través de un proceso esencialmente inductivo.
La siguiente región, Ciencias Naturales, No es una teoría axiomatizada como laLa siguiente región, Ciencias Naturales, No es una teoría axiomatizada como laLa siguiente región, Ciencias Naturales, No es una teoría axiomatizada como la
anterior. La física, que es el ideal de la ciencia para muchos filósofos de la ciencia
(Popper, Carnap, Kuhn, Chalmers [4-7]) contiene partes teóricas con formulaciones
matemáticas puras derivadas de "primeros principios" y partes que son empíricas, es
decir, atajo expresiones para hechos observados que están integrados en el sistema,
ya que resultaron útiles. Lejos de todo lo físico teórico puede ser
axiomatizado Aún menos es el caso de la física experimental, por razones bastante
obvias.
Las ciencias naturales están dominadas por un método que Popper llama métodoLas ciencias naturales están dominadas por un método que Popper llama método
hipo-deductivo. Ciencias Sociales incluyen sociología, pedagogía, antropología, economía,hipo-deductivo. Ciencias Sociales incluyen sociología, pedagogía, antropología, economía,
etc. Los objetos estudiados son humanos como seres sociales, solos o en grupo. Las
ciencias sociales se basan principalmente en los métodos cualitativos. El objetivo es entenderciencias sociales se basan principalmente en los métodos cualitativos. El objetivo es entender
(en el sentido de la hermenéutica) y(en el sentido de la hermenéutica) y
describir fenómenos. Los aspectos cuantitativos de su metodología están relacionados con losdescribir fenómenos. Los aspectos cuantitativos de su metodología están relacionados con los
métodos estadísticos.
Las humanidades (las artes liberales) incluyen filosofía, historia, lingüística y similares.Las humanidades (las artes liberales) incluyen filosofía, historia, lingüística y similares.
La diferencia entre Humanidades y Ciencias Sociales no es muy aguda, pero
podemos decir que las Humanidades tienen predominantemente un enfoque
cualitativo y muy raramente dependen de algún método estadístico.
La figura 1 representa un esquema dinámico visto en un momento específico. Por ejemplo,
un esquema correspondiente para las ciencias medievales sería muy diferente. En otras
palabras, cultura es como un flujo que siguen todas las ciencias. Aunque muy lento, ese flujopalabras, cultura es como un flujo que siguen todas las ciencias. Aunque muy lento, ese flujopalabras, cultura es como un flujo que siguen todas las ciencias. Aunque muy lento, ese flujo
cambia constantemente el marco para todas las ciencias.
2.2 2.2 Ciencias pertenecientes a varios campos2.2 2.2 Ciencias pertenecientes a varios campos
El desarrollo del pensamiento humano paralelo al desarrollo de la sociedad humana
ha llevado a la aparición de ciencias que no pertenecen a ninguno de los tipos
clásicos que hemos descrito anteriormente (ver Figura 1), sino que comparten partes
comunes con varios de estos. Muchas de las ciencias modernas son de tipo
interdisciplinario, "ecléctico". Es una tendencia para las nuevas ciencias buscar sus
métodos e incluso preguntas en áreas muy amplias. Puede verse como resultado del
hecho de que las comunicaciones a través de las fronteras de diferentes campos
científicos son hoy en día mucho más fáciles e intensas que antes. La informática,
por ejemplo, incluye el campo de la inteligencia artificial que tiene sus raíces en la
lógica matemática y las matemáticas, pero utiliza la física, la química y la biología e
incluso tiene partes donde la medicina y la psicología son muy importantes.
Deberíamos, por cierto, estar preparados para algunas transformaciones radicales,
y quizás sorprendentes, de la estructura disciplinaria de la ciencia (incluida la
tecnología) a medida que el procesamiento de la información lo permee. En
particular, a medida que nos volvamos más conscientes de los procesos de
información detallados que se llevan a cabo al hacer ciencia, las ciencias se
encontrarán cada vez más en una metaposición, en la que hacer ciencia (observar,
experimentar, teorizar, probar, archivar) implicará comprender estos procesos de
información y construir sistemas que hagan la ciencia a nivel de objeto. Entonces,
los límites entre la empresa de la ciencia en su conjunto (la adquisición y
organización del conocimiento del mundo) y la IA (la comprensión de cómo se
adquiere y organiza el conocimiento) se volverán cada vez más confusos.
Allen Newell, Artif. Intell. 25 (1985) 3.
Aquí podemos encontrar el potencial de la nueva visión del mundo sintética (holística) que
está por emerger en el futuro.

3. 3) EL MÉTODO CIENTÍFICO3) EL MÉTODO CIENTÍFICO
El método científico es el esquema lógico utilizado por los científicos que buscan
respuestas a las preguntas planteadas dentro de la ciencia. El método científico se
utiliza para producir teorías científicas, incluidas las metateorías científicas (teorías
sobre teorías) y las teorías utilizadas para diseñar las herramientas para producir
teorías (instrumentos, algoritmos, etc.). La versión simple se parece a esto (ver
también la Figura 2):
1) Plantee la pregunta en el contexto del conocimiento existente (teoría y observaciones).
Puede ser una nueva pregunta que las viejas teorías son capaces de responder
(generalmente el caso), o la pregunta que requiere la formulación de una nueva teoría.
2) Formule una hipótesis como respuesta tentativa.
3) Deduzca las consecuencias y haga predicciones.3) Deduzca las consecuencias y haga predicciones.
4) Probar la hipótesis en un experimento específico / campo de teoría. La nueva
hipótesis debe probar encajar en la visión del mundo existente (1, "ciencia normal",
según Kuhn).
En caso de que la hipótesis conduzca a contradicciones y exija un cambio
radical en el contexto teórico existente, debe probarse con especial cuidado. Laradical en el contexto teórico existente, debe probarse con especial cuidado. La
nueva hipótesis debe ser fructífera y ofrecer ventajas considerables para
reemplazar el paradigma científico existente. Se llama " revolución científica" ( Kuhn)reemplazar el paradigma científico existente. Se llama " revolución científica" ( Kuhn)reemplazar el paradigma científico existente. Se llama " revolución científica" ( Kuhn)reemplazar el paradigma científico existente. Se llama " revolución científica" ( Kuhn)
y sucede muy raramente. Como regla general, el ciclo 2-3-4 se repite con
modificaciones de la hipótesis hasta que se obtenga el acuerdo, lo que lleva a
5. Si se encuentran grandes discrepancias, el proceso debe comenzar desde
el principio, 1.
5) Cuando se obtiene consistencia, la hipótesis se convierte en una teoría.5) Cuando se obtiene consistencia, la hipótesis se convierte en una teoría.
y proporciona un conjunto coherente de proposiciones que definen una nueva clase de
fenómenos o un nuevo concepto teórico. Los resultados tienen que ser publicados. Lafenómenos o un nuevo concepto teórico. Los resultados tienen que ser publicados. Lafenómenos o un nuevo concepto teórico. Los resultados tienen que ser publicados. La
teoría en esa etapa es objeto de un proceso de "selección natural" entre las teorías
rivales (6). Una teoría se convierte entonces en un marco dentro del cual se explican
las observaciones / hechos teóricos y se hacen predicciones. El proceso puede
comenzar desde el principio, pero el estado 1 ha cambiado para incluir la nueva teoría /
la antigua teoría mejorada.
La figura 2 describe muy generalmente La estructura lógica del método científico utilizado enLa figura 2 describe muy generalmente La estructura lógica del método científico utilizado enLa figura 2 describe muy generalmente La estructura lógica del método científico utilizado en
el desarrollo de nuevas teorías. Como sugiere el diagrama de flujo, La ciencia se encuentrael desarrollo de nuevas teorías. Como sugiere el diagrama de flujo, La ciencia se encuentrael desarrollo de nuevas teorías. Como sugiere el diagrama de flujo, La ciencia se encuentra
en un estado de cambio y desarrollo permanente.
Una de las cualidades más importantes de la ciencia es su carácterUna de las cualidades más importantes de la ciencia es su carácter
provisional: está sujeto a reexamen continuo y autocorrección.provisional: está sujeto a reexamen continuo y autocorrección.
EL MÉTODO CIENTÍFICO
CONSISTENCIA
LA HIPÓTESIS LOGRADA DEBE
SER AJUSTADA
MARAVILLA: COMIENCE DE LAS
TEORÍAS Y OBSERVACIONES
EXISTENTES
1
LA HIPÓTESIS DEBE SER REDEFINIDA
COMPLETAMENTE
SELECCIÓN ENTRE
TEORÍAS
COMPETENTES
6 6
ANTIGUA TEORIA
CONFIRMADA
(dentro de un nuevo contexto) o
NUEVA TEORIA
PROPUESTO
5 5
PRUEBAS Y NUEVAS
OBSERVACIONES
4 4
HIPÓTESIS
2
PREDICCIONES
3
Figura 2 Diagrama que describe la naturaleza iterativa de lo científico
método (hipotético-deductivo)
Es crucial entender que el La lógica de la ciencia es recursiva.Es crucial entender que el La lógica de la ciencia es recursiva.
Antes de cada observación / experimento / prueba teórica, es una hipótesis (2) que tiene su
origen en el cuerpo de conocimiento preexistente (1). Cada resultado experimental /
observacional tiene una cierta visión del mundo incorporada. O, para decirlo por Feyerabend [8],
todos los datos experimentales están "contaminados por la teoría".
Aquí también es interesante mencionar que el diseño de nuevos experimentos
equipo o procedimiento coincidente el mismo esquema:
(1) Comenzar desde el marco teórico / experimental existente; (2) Formular el problema;
(3) Inferir consecuencias; (4) Pruebe si funciona como se esperaba; (5-6) Aceptar.
Tan pronto como se diseña y utiliza un equipo o método como herramienta para
probar nuevas hipótesis, se supone que funciona de acuerdo con la especificación
de diseño. Por lo tanto, la información detallada sobre su estructura interna está
oculta. Lo mismo es cierto para el contexto teórico existente de una teoría en
desarrollo: se da por sentado. El esquema del método científico en la Figura 2 es
sin duda una abstracción y simplificación. Los críticos del método
hipotético-deductivo argumentarían que en realidad no existe tal cosa como "el
método científico". Por el término "el método científico" en realidad se refieren almétodo científico". Por el término "el método científico" en realidad se refieren al
conjunto concreto de reglas que definen cómo proceder al plantear nuevas
preguntas relevantes y formular hipótesis exitosas.
La ventaja importante del método científico es que es imparcial: 1 uno no tiene queLa ventaja importante del método científico es que es imparcial: 1 uno no tiene queLa ventaja importante del método científico es que es imparcial: 1 uno no tiene queLa ventaja importante del método científico es que es imparcial: 1 uno no tiene que
creerle a un investigador dado, uno puede (en
1 Imparcial se usa aquí como sinónimo de objetivo, imparcial, sin prejuicios y desapasionado. Tenga1 Imparcial se usa aquí como sinónimo de objetivo, imparcial, sin prejuicios y desapasionado. Tenga1 Imparcial se usa aquí como sinónimo de objetivo, imparcial, sin prejuicios y desapasionado. Tenga1 Imparcial se usa aquí como sinónimo de objetivo, imparcial, sin prejuicios y desapasionado. Tenga1 Imparcial se usa aquí como sinónimo de objetivo, imparcial, sin prejuicios y desapasionado. Tenga
en cuenta, sin embargo, que esta es la declaración sobre ciencia, no sobre científicosen cuenta, sin embargo, que esta es la declaración sobre ciencia, no sobre científicos
individuales cuya actitud hacia su búsqueda es, por regla general, apasionada. El hechoindividuales cuya actitud hacia su búsqueda es, por regla general, apasionada. El hecho
de que la ciencia sea compartida por toda la comunidad científica da como resultado
teorías que están en gran medida libre de prejuicios individuales. Por otro lado, toda lateorías que están en gran medida libre de prejuicios individuales. Por otro lado, toda lateorías que están en gran medida libre de prejuicios individuales. Por otro lado, toda la
comunidad científica utiliza para compartir comcomunidad científica utiliza para compartir com

4. principio) repita el experimento y determine si ciertos resultados son válidos o no. Las
conclusiones se mantendrán independientemente del estado mental, o la persuasión
religiosa, o el estado de conciencia del investigador. La pregunta de imparcialidad estáreligiosa, o el estado de conciencia del investigador. La pregunta de imparcialidad estáreligiosa, o el estado de conciencia del investigador. La pregunta de imparcialidad está
estrechamente relacionado con franqueza y universalidad de la ciencia, que son susestrechamente relacionado con franqueza y universalidad de la ciencia, que son susestrechamente relacionado con franqueza y universalidad de la ciencia, que son susestrechamente relacionado con franqueza y universalidad de la ciencia, que son susestrechamente relacionado con franqueza y universalidad de la ciencia, que son sus
cualidades fundamentales.
Se acepta una teoría basada en primer lugar en los resultados obtenidos a través de razonamientoSe acepta una teoría basada en primer lugar en los resultados obtenidos a través de razonamiento
logico, observaciones y / o experimentos Los resultados obtenidos con el método científicologico, observaciones y / o experimentos Los resultados obtenidos con el método científicologico, observaciones y / o experimentos Los resultados obtenidos con el método científicologico, observaciones y / o experimentos Los resultados obtenidos con el método científicologico, observaciones y / o experimentos Los resultados obtenidos con el método científico
tienen que ser reproducible. Si las afirmaciones originales no se verifican, las causas detienen que ser reproducible. Si las afirmaciones originales no se verifican, las causas detienen que ser reproducible. Si las afirmaciones originales no se verifican, las causas de
tales discrepancias se estudian exhaustivamente. Todas las verdades científicas son provisional.tales discrepancias se estudian exhaustivamente. Todas las verdades científicas son provisional.
Pero para que una hipótesis obtenga el estado de una teoría es necesario para ganar laPero para que una hipótesis obtenga el estado de una teoría es necesario para ganar laPero para que una hipótesis obtenga el estado de una teoría es necesario para ganar la
confianza de la comunidad científica. En los campos donde no hay teorías comúnmente
aceptadas (como, por ejemplo, la explicación del proceso de creación del universo, donde
la hipótesis del "big bang" es la más popular), el número de hipótesis alternativas puede
constituir el cuerpo del conocimiento científico .
4) CIENCIA, INVESTIGACIÓN, TECNOLOGÍA4) CIENCIA, INVESTIGACIÓN, TECNOLOGÍA
4.1 La ciencia contra la tecnología de Aristóteles4.1 La ciencia contra la tecnología de Aristóteles
En sus famosas reflexiones sobre ciencia y tecnología, Aristóteles ha identificado algunas
distinciones clave que todavía se citan con frecuencia e incluso se utilizan para analizar la
ciencia y la tecnología modernas.
Tabla 2 Distinciones estándar: ciencia vs. tecnología
Ciencias Tecnología
Objeto inmutable cambiable
Principio de movimiento dentro fuera de
Final conociendo al general conociendo el concreto
Actividad theoria: fin en sí poiesis: fin en otra cosa
Método abstracción modelado de hormigón (complejo)
Proceso conceptualizando optimizando
Forma de innovación descubrimiento invención
Tipo de resultado declaraciones tipo ley declaraciones tipo regla
Perspectiva de tiempo a largo plazo término corto
4.2 4.2 Ciencia moderna contra tecnología4.2 4.2 Ciencia moderna contra tecnología
Sin embargo, las distinciones binarias agudas tradicionales entre ciencia y tecnología
parecen fallar cuando se aplican a la ciencia contemporánea, porque los conceptos
subyacentes de la ciencia están desactualizados. La ciencia de hoy es mucho más compleja
y heterogénea que la ciencia de la época de Aristóteles (las relaciones contemporáneas se
ilustran en la Figura 3); El hecho de que muchos filósofos modernos tienen dificultades para
admitir.
Es por eso que la filosofía de la ciencia tiene una necesidad vital de una comprensión más profunda
y realista de las ciencias contemporáneas. ¡Ha llegado el momento del cambio de paradigma en la
filosofía de la ciencia!
paradigmas mon, cuáles son los conceptos muy amplios profundamente arraigados en el cultura.paradigmas mon, cuáles son los conceptos muy amplios profundamente arraigados en el cultura.paradigmas mon, cuáles son los conceptos muy amplios profundamente arraigados en el cultura.
El cambio de paradigma es un proceso que ocurre de una manera muy dramática, en parte
debido a la naturaleza cultural (no estrictamente racional) del paradigma (Kuhn).
Figura 3 Relaciones entre ciencia, investigación, desarrollo y tecnología.
5) ¿Qué es la ciencia de la computadora?5) ¿Qué es la ciencia de la computadora?
Por supuesto, es imposible dar una definición única y simple de informática.
Permítanme mencionar algunos de los existentes:
1) La informática es el estudio de fenómenos relacionados con la informática.1) La informática es el estudio de fenómenos relacionados con la informática.
Puters, Newell, Perlis y Simon, 1967
2) La disciplina de la informática es el estudio sistemático de procesos
algorítmicos que describen y transforman la información: su teoría, análisis,
diseño, eficiencia, implementación y aplicación [3], 2001. (Comparar con:diseño, eficiencia, implementación y aplicación [3], 2001. (Comparar con:
Computer Science es el estudio de algoritmos, Knuth, 1968)
3) Computer Science es el estudio de las estructuras de información, Weg-3) Computer Science es el estudio de las estructuras de información, Weg-
ner, 1968, Currículum 68
4) La informática es el estudio y la gestión de la complejidad,4) La informática es el estudio y la gestión de la complejidad,
Dijkstra, 1969. [9]
5) La informática es la mecanización de la abstracción, Aho5) La informática es la mecanización de la abstracción, Aho
y Ullman1992 [10] La primera definición refleja un empírico tradición yay Ullman1992 [10] La primera definición refleja un empírico tradición yay Ullman1992 [10] La primera definición refleja un empírico tradición ya
que afirma que la informática se ocupa del estudio de una clase de fenómenos.
La segunda y tercera definiciones reflejan un matemáticoLa segunda y tercera definiciones reflejan un matemático
tradición ya que los algoritmos y las estructuras de información son dos abstracciones
de los fenómenos de la informática. Wegner utilizó la tercera definición como la
abstracción unificadora en su libro sobre Lenguajes de programación, Estructuras de
información y Organización de máquinas. Esta visión de la informática tiene sus raíces
históricas en la teoría de la información. Influyó fuertemente en el desarrollo del
Currículum 68; un documento que ha sido muy importante en el desarrollo de los
currículos de pregrado en Ciencias de la Computación. Está implícito en el uso alemán
y francés de los términos respectivos " Informatik " y " Informatique " para denotar lay francés de los términos respectivos " Informatik " y " Informatique " para denotar lay francés de los términos respectivos " Informatik " y " Informatique " para denotar lay francés de los términos respectivos " Informatik " y " Informatique " para denotar lay francés de los términos respectivos " Informatik " y " Informatique " para denotar la
disciplina de la informática.
Es interesante notar que el término británico "Informática" tiene una orientación
empírica, mientras que los términos alemanes y franceses correspondientes tienen
una orientación abstracta. Esta diferencia en terminología parece apoyar la opinión de
que los rasgos del empirismo británico y la abstracción continental del siglo XIX han
persistido. La idea de que la información es la idea central de la informática es
sugestiva tanto científica como sociológicamente. Científicamente

5. sugiere una visión de la informática como una generalización de la teoría de la
información que se ocupa no solo de transmisión de información pero también coninformación que se ocupa no solo de transmisión de información pero también coninformación que se ocupa no solo de transmisión de información pero también con
su transformación y interpretación.su transformación y interpretación.su transformación y interpretación.su transformación y interpretación.
Sociológicamente, sugiere una analogía entre la revolución industrial, que se
ocupa del uso de la energía, y la revolución de la computadora, que se ocupa del
uso de la información. La cuarta definición refleja la gran complejidad de los
problemas de ingeniería encontrados en la gestión de la construcción de sistemas
complejos de software y hardware.
Se argumenta en [9] que la Informática estuvo dominada por paradigmas empíricos de
investigación en la década de 1950, por paradigmas de investigación matemática en la década de
1960 y por paradigmas de ingeniería orientada a partir de la década de 1970.
La diversidad de paradigmas de investigación en informática puede ser responsable de
las divergencias de opinión sobre la naturaleza de la investigación en informática.
La pregunta fundamental que subyace en toda la informática es: ¿Qué puede ser (eficientemente)
automatizado?
La informática es un campo de estudio que se ocupa de las disciplinas teóricas y
aplicadas en el desarrollo y uso de las computadoras para el almacenamiento y
procesamiento de información, matemáticas, lógica, ciencias y muchas otras áreas.
La disciplina nació en la década de 1940 a través de la unión de la lógica matemática, la
teoría de algoritmos y la computadora electrónica. La lógica es importante no solo porque
forma la base de cada lenguaje de programación, o porque investiga los límites del
cálculo automático, sino también por su idea de que las cadenas de símbolos (también
codificadas como números) pueden interpretarse como datos y como programas.
Subáreas de informática según [3]:
1) Estructuras discretas1) Estructuras discretas
2) Fundamentos de programación
3) Algoritmos y Complejidad3) Algoritmos y Complejidad
4) Lenguajes de programación
5) Arquitectura y organización5) Arquitectura y organización
6) Sistemas operativos6) Sistemas operativos
7) Computación centrada en la red7) Computación centrada en la red
8) La interacción persona-ordenador8) La interacción persona-ordenador
9) Gráficos y Computación Visual9) Gráficos y Computación Visual
10) Sistemas inteligentes10) Sistemas inteligentes
11) Gestión de la información11) Gestión de la información
12) Ingeniería de software12) Ingeniería de software
13) Problemas sociales y profesionales13) Problemas sociales y profesionales
14) Ciencia computacional y métodos numéricos14) Ciencia computacional y métodos numéricos
Dijkstra dijo que llamar al campo "Informática" es como llamar a la cirugía "Knife Science".
Señaló que los departamentos de Ciencias de la Computación están expuestos a una
presión permanente para enfatizar demasiado la "Computadora" y subestimar la
"Ciencia".
Esta tendencia coincide con la inclinación a apreciar la importancia de las computadoras
únicamente en su capacidad de herramientas. La informática no se ocupa únicamente del
uso de la computadora, la tecnología o el software. Es una ciencia que abarca el
pensamiento matemático abstracto e incluye un elemento de ingeniería. El elemento
matemático se expresa en la búsqueda de soluciones a problemas o en la prueba de que las
soluciones no existen, mientras que el elemento de ingeniería exige habilidades para diseñar
sistemas de software complejos.
6) MÉTODOS CIENTÍFICOS DE CS6) MÉTODOS CIENTÍFICOS DE CS
Básicamente, en la medida en que CS es una ciencia, encontramos todas las características de los
métodos científicos clásicos en ella. Nuestro esquema de la Figura 2 también es aplicable aquí.
Lo que es específico para CS es que su objeto de investigación es un artefacto (computadora) que
cambia simultáneamente con el desarrollo de teorías que lo describen y simultáneamente con la
creciente experiencia práctica en su uso. La computadora en la década de 1940 no es lo mismo que
la computadora en la década de 1970, que es diferente de la computadora en 2002. Incluso la tarea
de definir qué es el año 2002 de la computadora está lejos de ser trivial.
6.1 Informática teórica6.1 Informática teórica
Con respecto a la informática teórica, que se adhiere a las tradiciones de la lógica y
las matemáticas, podemos concluir que sigue la metodología muy clásica de construir
teorías como sistemas lógicos con definiciones estrictas de objetos (axiomas) y
operaciones (reglas) para derivar / probar teoremas Los conceptos clave recurrentes
fundamentales para la informática son [10]:
- Modelos conceptuales y formales.
- Niveles de abstracción.
- Eficiencia
Los modelos de datos [10] se utilizan para formular diferentes conceptos matemáticos. En CS, un
modelo de datos tiene dos aspectos: los valores que los objetos de datos pueden asumir y las
operaciones en los datos. Aquí hay algunos modelos de datos típicos:
- El modelo de datos del árbol ( la abstracción que modela la estructura jerárquica de datos)El modelo de datos del árbol ( la abstracción que modela la estructura jerárquica de datos)
- Los modelos de datos de lista (se pueden ver como un caso especial de árbol, pero con
algunas operaciones adicionales como push y pop. Las cadenas de caracteres son un tipo
importante de listas)
- El modelo de datos de conjunto (el modelo de datos más fundamental de las Matemáticas.
Cada concepto en Matemáticas, desde árboles hasta números reales se puede expresar
como un tipo especial de conjunto)
- El modelo de datos relacionales (la organización de los datos en colecciones de tablas
bidimensionales)
- El modelo de datos del gráfico (una generalización del modelo de datos del árbol: dirigido, no
dirigido y etiquetado)
- Patrones, autómatas y expresiones regulares Un patrón es un conjunto de objetos
con alguna propiedad reconocible. El autómata es una forma gráfica de especificar
patrones. La expresión regular es álgebra para describir los mismos tipos de
patrones que los autómatas pueden describir.

6. Algunos de los temas metodológicos centrales en la informática teórica (heredada de
las matemáticas) son iteración, inducción y recursión. Iteración. La forma más simplelas matemáticas) son iteración, inducción y recursión. Iteración. La forma más simplelas matemáticas) son iteración, inducción y recursión. Iteración. La forma más simple
de realizar una secuencia de operaciones repetidamente es usar una construcción
iterativa como para- o mientras-iterativa como para- o mientras-iterativa como para- o mientras-iterativa como para- o mientras-
declaración.
Recursividad Los procedimientos recursivos se llaman a sí mismos directa o indirectamente. EstaRecursividad Los procedimientos recursivos se llaman a sí mismos directa o indirectamente. Esta
es la autodefinición, en la que un concepto se define en términos de sí mismo. (Por ejemplo, una
lista se puede definir como una lista vacía o como un elemento seguido de una lista). No hay
circularidad involucrada en la autodefinición usada correctamente, porque las subpartes
autodefinidas son siempre "más pequeñas" que el objeto que se está definiendo. Además,
después de un número finito de pasos, llegamos al caso base en el que termina la autodefinición.
Inducción. Las definiciones inductivas y las pruebas utilizan la base y el paso inductivo para abarcarInducción. Las definiciones inductivas y las pruebas utilizan la base y el paso inductivo para abarcar
todos los casos posibles.
En resumen: la informática teórica busca en gran medida comprender los límites de la
computación y el poder de los paradigmas computacionales. Los teóricos también
desarrollan enfoques generales para la resolución de problemas.
Una de las funciones teóricas más importantes de la informática es la destilación del
conocimiento adquirido a través de la conceptualización, el modelado y el análisis. El
conocimiento se acumula tan rápidamente que debe recopilarse, condensarse y
estructurarse para que sea útil.
6.2 Informática experimental6.2 Informática experimental
La informática experimental es más efectiva en problemas que requieren soluciones de
software complejas, como la creación de entornos de desarrollo de software, la organización
de datos que no son tabulares o la construcción de herramientas para resolver problemas
de optimización restringidos. El enfoque consiste principalmente en identificar conceptos
que faciliten soluciones a un problema y luego evaluar las soluciones mediante la
construcción de sistemas prototipo [11].
El experimento en diferentes campos (búsqueda, prueba automática de teoremas, planificación,
problemas de NP completo, lenguaje natural, visión, juegos, redes neuronales / conexionismo,
aprendizaje automático) también se usa en CS y se describe mediante la metodología de la Figura 2.
6.3 Simulación por ordenador6.3 Simulación por ordenador
En los últimos años, la computación, que comprende el modelado y la simulación basados ​​en
computadora, se ha convertido en la tercera metodología de investigación, complementando la
teoría y el experimento.
Hoy en día, los entornos informáticos y los métodos para usarlos se han vuelto lo suficientemente
potentes como para abordar problemas de gran complejidad. Ahora se espera de los graduados
universitarios, no necesariamente la informática, herramientas de dominio de la ciencia
computacional, como la visualización en 3D y la simulación por computadora, el manejo eficiente de
grandes conjuntos de datos, la capacidad de acceder a una variedad de recursos distribuidos y
colaborar con otros expertos a través de Internet, etc. Ciencias mayores. Esas habilidades se están
convirtiendo en parte de la cultura científica.
Con los cambios dramáticos en la informática, la necesidad de una Ciencia Computacional
dinámica y flexible se vuelve cada vez más obvia. La ciencia computacional ha surgido, en la
intersección de la ciencia informática, las matemáticas aplicadas y las disciplinas científicas,
tanto en la investigación teórica como en la experimentación.
Figura 4. La ciencia computacional surge en la intersección de la informática,
las matemáticas aplicadas y las disciplinas de la ciencia.
La simulación por computadora permite investigar regímenes que están más allá de las
capacidades experimentales actuales y estudiar fenómenos que no se pueden replicar en
laboratorios, como la evolución del universo. En el ámbito de la ciencia, las simulaciones por
computadora están guiadas por la teoría y los resultados experimentales, mientras que los
resultados computacionales a menudo sugieren nuevos experimentos y modelos teóricos.
En ingeniería, se pueden explorar muchas más opciones de diseño a través de modelos de
computadora que construyendo modelos físicos, generalmente a una pequeña fracción del costo y el
tiempo transcurrido.
Figura 5 Simulación: comparación de cuatro astrofísicas
NORTE- Variantes del modelo Body Dark Dark Matter.NORTE- Variantes del modelo Body Dark Dark Matter.
Las simulaciones como estos estudios de formación de galaxias solo pueden realizarse en
computadoras muy potentes.
La ciencia a menudo procede con estallidos de intensa actividad de investigación. Aunque el
término "simulación" es antiguo, refleja la forma en que se realizará una buena parte de la
ciencia en el próximo siglo. Científicos

7. realizará experimentos informáticos además de probar hipótesis científicas
realizando experimentos en objetos físicos reales de investigación.
También se puede decir que la simulación representa una disciplina fundamental por derecho
propio, independientemente de la aplicación específica. Si la informática tiene su base en la
teoría de la computabilidad, la computación tiene como base la simulación por computadora.
Tomemos algunas de las áreas de enfoque clave del pasado para arrojar luz sobre el papel
potencial o existente que juega la simulación en cada una de ellas:
Caos y sistemas complejos: La idea de que uno puede observar la complejidad dentro de un modeloCaos y sistemas complejos: La idea de que uno puede observar la complejidad dentro de un modelo
determinista estructuralmente simple es de interés fundamental. Las características cualitativas del
espacio de fases topológicas de los sistemas lineales pueden determinarse estáticamente, pero la
simulación debe usarse para sistemas no lineales.
Realidad virtual: La realidad virtual es sumergirse El analista dentro del mundo simulado.Realidad virtual: La realidad virtual es sumergirse El analista dentro del mundo simulado.Realidad virtual: La realidad virtual es sumergirse El analista dentro del mundo simulado.Realidad virtual: La realidad virtual es sumergirse El analista dentro del mundo simulado.
Aunque a menudo se considera sinónimo de interfaces de hardware hombre-máquina, la
tecnología debe incorporar métodos para construir mundos digitales (virtuales) dinámicos,
que es un problema típico de la simulación por computadora.
Vida artificial: Vida artificial es un resultado de la ciencia computacional que desafía nuestraVida artificial: Vida artificial es un resultado de la ciencia computacional que desafía nuestraVida artificial: Vida artificial es un resultado de la ciencia computacional que desafía nuestra
definición del término experimentar. Un experimento en la vida artificial es aquel en el que sedefinición del término experimentar. Un experimento en la vida artificial es aquel en el que sedefinición del término experimentar. Un experimento en la vida artificial es aquel en el que se
escribe un programa de computadora para simular formas de vida artificial, a menudo
llevando metáforas como la reproducción genética y la mutación.
Modelado físico y animación por computadora: Dentro de los gráficos porModelado físico y animación por computadora: Dentro de los gráficos por
computadora, ha habido un notable avance en la dirección del modelado basado
físicamente (modelos basados ​​en restricciones derivados de leyes físicas).
7) CONCLUSIONES7) CONCLUSIONES
A pesar de todas las características que diferencian al joven campo de la informática de las
ciencias de varios miles de años, como las matemáticas y la lógica, podemos llegar a la
conclusión de que la informática contiene una masa crítica de características científicas
para calificar como ciencia. Desde el punto de vista principal, es importante concluir que
todas las ciencias modernas están muy influenciadas por la tecnología. Esa es una
consecuencia natural del hecho de que la investigación que conduce al desarrollo de las
ciencias modernas está muy ligada a la tecnología. Este es en gran medida el caso de la
biología, la química y la física, y aún más el caso de la informática que está claramente
influenciada por la industria a través de la ingeniería.
Las partes de ingeniería en la informática a menudo tienen conexión con los aspectos de
hardware de la computadora, pero incluso aparecen en forma de ingeniería de software.
La informática teórica, por otro lado, es científica en el mismo sentido que las partes
teóricas de cualquier otra ciencia. Se basa en una base sólida de lógica y
matemáticas.
La diferencia importante es que la computadora (el objeto físico que está directamente
relacionado con la teoría) no es un foco de investigación (ni siquiera tiene la sensación
de ser la causa de que cierto algoritmo proceda de cierta manera) sino que es más bien
teoría materializada, una herramienta siempre capaz de cambiar para acomodar
conceptos teóricos aún más poderosos.
8) Referencias8) Referencias
[1] http://www.chem.ualberta.ca/~plambeck/udc / /[1] http://www.chem.ualberta.ca/~plambeck/udc / /[1] http://www.chem.ualberta.ca/~plambeck/udc / /
Clasificación decimal universal (UDC) [2] http://www.tnrdlib.bc.ca/dewey.htmClasificación decimal universal (UDC) [2] http://www.tnrdlib.bc.ca/dewey.htm
l
Clasificación decimal de Dewey [3] http://www.computer.org/education/cc2001/index.htClasificación decimal de Dewey [3] http://www.computer.org/education/cc2001/index.ht
metro
Plan de estudios de computación 2001
Denning, PJ y col. Informática: como disciplina. Commun. ACM 32, 1 (enero de
1989), 9-23. [4] Popper, KR La lógica del descubrimiento científico, Nueva1989), 9-23. [4] Popper, KR La lógica del descubrimiento científico, Nueva
York:
Routledge, 1999 [5] Carnap, R. Una introducción a laRoutledge, 1999 [5] Carnap, R. Una introducción a la
filosofía de
Science, NY: Basic Books, 1994 [6] Kuhn, T. La estructura de lasScience, NY: Basic Books, 1994 [6] Kuhn, T. La estructura de las
revoluciones científicas,
Chicago: Univ. Prensa de Chicago, 1962 [7] Chalmers, A. ¿QuéChicago: Univ. Prensa de Chicago, 1962 [7] Chalmers, A. ¿Qué
es esta cosa llamada ciencia?
Hackett Publishing Co., 1990 [8] Feyerabend, P. Against Method, Londres,Hackett Publishing Co., 1990 [8] Feyerabend, P. Against Method, Londres,
Reino Unido: Verso,
2000 [9] Peter Wegner, Paradigmas de investigación en ciencias de la2000 [9] Peter Wegner, Paradigmas de investigación en ciencias de la
computación
ence, Proc. 2 Dakota del Norte En t. Conferencia sobre ingeniería delence, Proc. 2 Dakota del Norte En t. Conferencia sobre ingeniería delence, Proc. 2 Dakota del Norte En t. Conferencia sobre ingeniería del
software, 1976, San Francisco, California [10] AV Aho, JD Ullman,software, 1976, San Francisco, California [10] AV Aho, JD Ullman,
Fundamentos de Informática, WH Freeman, Nueva York, 1992.Fundamentos de Informática, WH Freeman, Nueva York, 1992.
[11] http://books.nap.edu/html/acesc / / Carreras académicas para ex[11] http://books.nap.edu/html/acesc / / Carreras académicas para ex[11] http://books.nap.edu/html/acesc / / Carreras académicas para ex[11] http://books.nap.edu/html/acesc / / Carreras académicas para ex
informáticos e ingenieros perimetrales, Consejo Nacional de
Investigación Washington, DC
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