El uso teórico de la razón, teoría del conocimiento, núcleo del idealismo transcendental de I. Kant  

 I. Kant dice que recibe la influencia racionalista de Descartes y la empirista de D. Hume lo saca de su dogmatismo racionalista. El ¨Emilio o de la Educación¨ de J. Rousseau es decisivo para el ¨ imperativo categórico¨ de su ética.

 Las tres preguntas Kantianas:

1.- Que puede el hombre conocer; determinar que es el conocimiento científicamente valido, uso teórico de la razón.

2.- Que debe hacer el hombre; determinar el comportamiento éticamente correcto, uso práctico de la razón.

3.- Que puede esperar el futuro de la humanidad.

 

Sapere Aude. (Atrévete a saber)

 

Para Kant  la ¨revolución copernicana¨, consistió en posicionarnos  con un ¨Yo activo¨  en el centro del conocimiento, ¨con una estructura mental innata, basada en intuiciones puras, a priori; el espacio y el tiempo y categorías o conceptos puros del entendimiento, imprescindibles para poder ordenar los objetos del  mundo que percibimos, objetos que hasta Kant ocupaban el centro del conocimiento y en ellos radicaba la verdad¨.

 

Su teoría sintetiza  el racionalismo con su posición del conocimiento verdad 100%, y del empirismo que incluye lo probable. Se constituye así, en la guía: ¨del que¨ y del ¨cómo se conoce¨.

 

El ¨que¨ se conoce científicamente: Son los ¨fenómenos¨, es decir, lo que procesamos a través de los sentidos porque hay datos empíricos sobre ellos. Lo que no se puede conocer, denomina, ignotum X, o *noúmeno*, la ¨cosa en sí¨. En relación a cuestiones metafísicas tales como; Dios, el alma, surgen de la razón no se apoyan en la experiencia, las rechaza como conocimiento científico valido, pero aun así las considera inevitables e irresolubles.

 

El ¨cómo¨ se conoce: El empirismo planteaba de las cosas al sujeto,  pero Kant postula su ¨giro copernicano¨ , es la mente la que juega el papel activo en el procesamiento de la experiencia, a la cual  no niega importancia, pero para la actividad del conocer, poseemos una ¨matriz o molde innato¨, condiciones previas puras, ¨a priori¨, que son  la sensibilidad¨, del espacio y el tiempo, a lo cual denomina ¨estética trascendental¨,  y  las ¨categorías puras o conceptos puros del entendimiento¨ a lo cual denomina ¨analítica trascendental, independiente de toda experiencia.

Con esta matriz de estética trascendental y de analítica trascendental ordenamos la complejidad de los objetos que percibimos y con el uso lógico de la razón, formamos los juicios;* frases que expresan conocimientos*. Diferencia las distintas formas de juicios, recordándonos; ¨que todo juicio científicamente valido debe ser ¨universal y necesario¨.

 

Una primera forma ¨simple¨ de clasificar los juicios:

1.-Analíticos a priori, el predicado está en el sujeto. Verdad 100% pero no permite avanzar. No hay juicios a priori en metafísica por eso no es una ciencia.

2.-Sintéticos a posteriori, el predicado no está en el sujeto. Incluye la probabilidad. Relación de hechos

3.-Sintéticos a priori sería la afirmación, por ejemplo,  "Todo evento tiene una causa". Según él, esta afirmación es sintética porque va más allá de la mera definición de evento, y es a priori porque se cree que es válida independientemente de la experiencia empírica; es una condición necesaria para cualquier forma de experiencia. En metafísica muy a su pesar concluye que no existen, por eso su libro se llama crítica de la razón pura.

 

Algunos han argumentado que todos los juicios sintéticos son a posteriori, es decir, derivados de la experiencia, mientras que otros han defendido la posición de Kant de que existen juicios sintéticos a priori.

 

 

Fases del conocimiento humano según I. Kant  

1ra: Fase ¨estética trascendental o sensibilidad¨, fase previa al pensamiento;

Son intuiciones puras o a priori, no son conceptos, porque son infinitos e iguales. No se refiere a tiempos o espacios medibles, no es pensar, es situar de forma inmediata y automática los datos sensoriales. Solo dan una estructura previa al entendimiento.

 

El espacio es la intuición que  funciona primero, es  pura o a priori, intuición de la sensibilidad externa. Primera forma  a priori.

El tiempo  intuición pura o a priori, de sensibilidad externa e interna.

 

2da: Fase ¨analítica trascendental¨, fase del entendimiento: son conceptos puros o a priori,  es pensar, son los nexos lógicos que permiten unir las percepciones o fenómenos que se han formado en la sensibilidad, categorizan los fenómenos y sus categorías son: de: a) Cantidades; unidad, pluralidad, totalidad. B.-Cualidades; realidad, negación, limitación. C.-Modalidades; posibilidad, existencia, necesidad. d.- Relaciones; sustancia y accidente, causas y efecto, reciprocidad.

 

A priori-transcendental: Que están en el sujeto, en su  matriz mental

 

3ra. Fase: Dialéctica trascendental. 

Uso lógico de la   razón.

 

4.-Fase lógica trascendental:

Engloba la analítica transcendental y dialéctica trascendental.

 

La terminología que usa I. Kant es muy especial y compleja por eso dentro de mis posibilidades creo necesario hacer un intento atrevido de aclaración con un mini glosario kantiano.

 

Uso teórico de la razón: Implica la teoría del conocimiento.

Uso práctico de la razón: Se refiere a la ética.

Revolución copernicana: La mente con una estructura innata produce juicios necesarios y universales.

Pura: Es cuando todavía es ajena a la experiencia sensorial.

Fenómeno: Lo que se procesa través de los sentidos porque hay datos empíricos sobre ello.

Noúmeno: Lo que se nos escapa, lo que no procesamos a través de los sentidos, la cosa en sí.

Imperativo categórico: Forma ¨a priori¨, que nos indica cómo actuar correctamente.

Estética: Del griego significa dotada de sensibilidad, son las intuiciones del espacio y el tiempo.

Analítica trascendental: Fase del entendimiento, conceptos puros.

Juicios: Se forman gracias a  la analítica trascendental y las categorías del entendimiento

 

EPILOGO:

 

Michael Gazzaniga en su libro ¨El pasado de la Mente¨ relata que recibió en Yale la visita del Dr. J. C. Marchand, quien quería hablarle de la lesión cerebral de I.Kant. Marchand había leído la vida e historia  clínica de Kant,  y relata que sus trabajos hasta los 47 años eran, crease o no, sencillos y claros. Después aparecieron sus grandes trabajos filosóficos que destacan las estructuras innatas independientes de la emoción Casi imposible de leer, y que logran que los trabajos de Piaget perezcan transparentes.

 

Los argumentos que aporto Marchand son por lo menos atendibles; dice que Kant empezó a quejarse de fuertes dolores de cabeza, perdida de la visión del ojo izquierdo y otras molestias,  con lo que Marchand dedujo que se debía a un tumor prefrontal izquierdo de lento crecimiento, el daño en esa zona afecta la capacidad discursiva, y el sistema emocional para adoptar buenas estrategias cognitivas. ¿Y?  ¡Qué hacemos con lo leído y casi entendido!

Lo cierto y que importa  es que Kant nos deja una idea tan potente como humilde: no conocemos el mundo tal cual es, sino tal cual nuestra mente nos permite conocerlo. Un pensamiento que, más de dos siglos después, sigue siendo GPS para todo intento serio de comprender cómo conocemos, cómo juzgamos y cómo habitamos el mundo.

 

La Falacia Narrativa: Cuando la Historia Domina a la Verdad

Nuestra mente  es una máquina de fabricar coherencia. Allí donde hay hechos dispersos, construimos relatos. Y donde hay incertidumbre, fabricamos explicaciones. Esta tendencia es adaptativa: las historias nos permiten recordar, anticipar y actuar. Pero también tiene un lado oscuro. Esa necesidad de cerrar el mundo en un relato consistente es lo que Nassim Taleb llamó la falacia narrativa: nuestra vulnerabilidad a preferir relatos compactos antes que verdades incómodas; a sacrificar precisión por sentido; a confundir comprensión con la ilusión de comprender.

Taleb advierte que este sesgo se vuelve especialmente peligroso ante sucesos raros: justo cuando más necesitamos la estadística, más buscamos historias. Y cuando lo hacemos, distorsionamos nuestra representación mental del mundo.

Las falacias son argumentos que parecen válidos, pero no lo son, brillan con esta seducción narrativa. Las escuchamos y nos parecen razonables; incluso inevitables. Su poder no está en la lógica, sino en que hablan el idioma de nuestra intuición. De allí que los ejemplos sean innumerables. Algunos, además, han tenido consecuencias devastadoras. Entre ellos destacan dos que muestran cómo la narrativa, cuando suplanta a la lógica bayesiana, puede torcer la justicia: O. J. Simpson y Sally Clark.

 

O. J. Simpson: Un relato seductor contra la lógica bayesiana

 

Durante el juicio por el asesinato de Nicole Brown Simpson, el matemático John Allen Paulos analizó en el Philadelphia Inquirer cómo el abogado defensor manipuló las estadísticas.  Su razonamiento fue el siguiente: "Menos del 1 por mil de las mujeres maltratadas son asesinadas por sus parejas; por lo tanto, los malos tratos previos en el matrimonio Simpson no tienen relevancia". El dato era correcto, pero la conclusión era un engaño.  El abogado estaba usando una estadística irrelevante (la probabilidad de ser asesinada dentro del universo de todas las mujeres maltratadas).

 

La pregunta era estadísticamente correcta, pero la pregunta que de verdad importaba para el caso, era otra muy distinta: "dado que una mujer maltratada ha sido asesinada, ¿cuál es la probabilidad de que el asesino sea su abusador?".

 

La diferencia es abismal con solo cambiar la pregunta. Al aplicar un razonamiento bayesiano, que considera la evidencia disponible (la mujer fue asesinada) y la probabilidad previa (fue maltratada), el resultado se invierte de forma dramática: Aplicando el teorema de Bayes —que considera la probabilidad previa y la evidencia disponible— se obtiene que:

Sí una mujer ha sido maltratada, y luego aparece asesinada, más del 80% de las veces el homicida es su abusador.

El jurado no razonó bayesianamente. Razonó con la narrativa del defensor —clara, emocional, nítida— venció a los números. El relato suplió a la estadística. Recuerdo este caso por la trascendencia y la forma que fue perseguido cuando huía en una camioneta  .Años después asalto a mano armada en Las Vegas y fue preso. Importancia de probabilidad previa y formulación de la pregunta.

Sally Clark: cuando un número mal multiplicado destruye una vida

El caso de Sally Clark revela la misma estructura cognitiva, pero con un desenlace infinitamente más trágico. En 1999, Sally fue acusada de asesinar a sus dos hijos, muertos en 1996 y 1998. Ocho de los diez jurados razonaron así: la muerte súbita del lactante ocurre en 1 de 8500 nacidos , por lo tanto, dos muertes en la misma familia equivalen a 1/8500²: 1 en 73 millones. Concluyeron que la madre debía ser culpable. Él prestigioso pediatra Sir Roy Meadow avaló ese cálculo. Pero contenía dos errores fundamentales.

Error 1: asumir independencia donde no la hay

Las probabilidades sólo pueden multiplicarse si los sucesos son independientes. La regla de la multiplicación directa es válida porque la probabilidad del evento B no se condiciona a la ocurrencia del evento A. En un evento tan raro como la muerte súbita, es razonable pensar en una causa común —probabilidad previa ; genética, fisiológica o ambiental— que aumente la probabilidad del segundo caso si ya ocurrió el primero.

Error 2: la falacia del fiscal

Este es el error más sutil y crucial. El jurado confundió dos preguntas fundamentalmente distintas:  1.-"¿Cuál es la probabilidad de que dos bebés mueran de forma natural?" con 2.-"Dado que dos bebés han muerto, ¿cuál es la probabilidad de que la madre sea inocente?". Es el mismo error que pensar que, como la probabilidad de ganar la lotería es bajísima, cualquiera que gane debe haber hecho trampa. La confusión era entre P(dos muertes | inocencia) y P(inocencia | dos muertes). Un razonamiento absurdo, pero trágicamente aplicado.

La Royal Statistical Society denunció el error en 2001. El caso se revisó. Sally fue liberada. Pero el daño ya estaba hecho: la persecución social, la presión judicial y el deterioro emocional culminaron en su suicidio.

Un mecanismo común: primero la conclusión, después la evidencia

Los dos casos comparten una estructura idéntica:

1.      Los abogados partieron de la conclusión que, aunque diferente querían obtener.

o   El defensor de Simpson: “mi cliente es inocente”.

o   El fiscal en el caso Clark: “la madre es culpable”.

2.      Luego buscaron, recortaron o manipularon los datos para sostener esa conclusión.

En ninguno de los dos procesos hubo pensamiento bayesiano. No se consideraron probabilidades previas, ni probabilidades condicionales relevantes, ni relaciones de dependencia entre eventos. En ambos juicios, la narrativa precedió al análisis. Y cuando la narrativa da el primer paso, la razón llega tarde o no llega.

Adenda

La importancia de la probabilidad previa a la cual  se le suma la evidencia En todo razonamiento bayesiano, la probabilidad previa (el “prior”) es el punto de partida ineludible. No es un lujo ni un adorno matemático: es la condición de posibilidad del pensamiento mismo.

La estructura es sencilla y poderosa:

1.      Probabilidad previa (prior)
Es lo que ya creemos —explícita o tácitamente— antes de observar nuevos datos. Es nuestro mapa inicial.

2.      Evidencia nueva Es lo que el mundo nos muestra ahora.

3.      Actualización posterior Es la integración racional entre lo que pensábamos y lo que acaba de ocurrir. Es nuestro nuevo mapa, más ajustado a la realidad.

El cerebro humano rescata de la  RND (Red Neuronal por Defecto) probabilidad previa , cuando imagina, predice o anticipa y, lo hace el sentido común cuando decide rápido y. hace la ciencia cuando acumula evidencia. “La probabilidad previa es el ancla silenciosa del pensamiento: sin ella, no hay inferencia; con ella, la evidencia adquiere sentido. La importancia de la probabilidad previa radica en que es el punto de partida al cual se le suma —y se le contrasta— toda nueva evidencia, la cual adquiere sentido permitiendo que la mente, cotidiana o científica, actualice sus creencias de manera coherente.

 

La justicia y el cerebro humano: un problema profundo

El juramento de decir la verdad rige para los testigos, no para abogados, fiscales o jurados. La interpretación de los hechos, los números y los relatos queda librada a seres humanos vulnerables a sus propios sesgos. Así, las estadísticas pueden ser estiradas o recortadas para que encajen en la cama de Procusto: si el hecho no entra en la historia, se deforma hasta que entre. El peligro no reside en la matemática, sino en la psicología. Somos narrativos antes que estadísticos. Somos intuitivos antes que lógicos. Somos amantes de la coherencia antes que buscadores de la verdad.

Lo que domina no es la estadística, sino la Red Neuronal por Defecto: el modo automático de funcionamiento del cerebro que llena huecos, conecta puntos sueltos y construye causalidades inmediatas. Por eso la falacia narrativa no es un error superficial, sino una característica profunda del modo humano de pensar. RND es un termino que llama a confusión  en neurociencias hoy existen otros nombres más apropiados, por ejemplo uno de ellos es el de ; Actividad Neuronal Predeterminada” (ANP)

Epílogo: Bayes como antídoto contra la ilusión

La falacia narrativa no se combate con más datos, sino con mejor pensamiento, con pensamiento que reconozca: la importancia de las probabilidades previas, la necesidad de evaluar hipótesis alternativas, la diferencia entre correlación y causalidad, la falacia del fiscal, y, sobre todo, la tentación de creer historias demasiado bien armadas. Bayes no es sólo un teorema: es un recordatorio de humildad cognitiva. Es la invitación a preguntarnos “¿qué sabía antes?” antes de afirmar “¿qué creo ahora?”. Es la disciplina que evita que la coherencia aparente reemplace a la verdad. En un mundo saturado de relatos convincentes, Bayes es, quizás, el último freno contra nuestra infinita capacidad de engañarnos a nosotros mismos.

Específicamente, el Teorema de Bayes propone una solución a lo que se le llama «probabilidad inversa». La hipótesis de Thomas Bayes considera que la «probabilidad inversa» tiene una importancia trascendental. En términos generales, el teorema ayuda a probar estadísticamente las posibilidades que podrían condicionar un suceso específico previamente observado.