Filosofia da Ciência

1. Dos Pré-Socráticos a Aristóteles: o nascimento da explicação racional

A Filosofia da Ciência começa muito antes da Filosofia da Ciência. Tales de Mileto, no séc. VI a.C., perguntou "de que tudo é feito?" e respondeu: de água. Foi a primeira vez que alguém buscou uma causa natural para o mundo, em vez de atribuir as mudanças aos deuses. Heráclito e Parmênides, depois, fizeram o trabalho oposto: mostraram que a realidade está em fluxo (Heráclito) ou que o ser é imutável e uno (Parmênides). Os atomistas Leucipo e Demócrito introduziram a ideia de partículas indivisíveis — uma antecipação do atomismo moderno.

Mas foi Aristóteles (384-322 a.C.) quem sistematizou, pela primeira vez, a lógica da investigação científica. No Organon, ele formulou o silogismo (premissa maior + premissa menor = conclusão necessária) e distinguiu entre demonstração (apodeixis), que produz conhecimento científico, e dialética, que opera com opiniões prováveis. Na Física, desenvolveu a doutrina das quatro causas (material, formal, eficiente e final) e propôs que a ciência trata do universal, não do particular.

A distinção aristotélica entre conhecimento episteme (necessário, eterno) e opinião doxa (mutável, particular) moldou a ciência ocidental por quase dois mil anos. Quando Galileu, no séc. XVII, se contrapôs a Aristóteles, estava usando as armas do próprio Aristóteles — a primazia da demonstração matemática e da observação empírica.

“Todo saber procede do saber.” — Aristóteles, Segundos Analíticos, I, 1.

2. A Revolução Científica (XVI-XVII)

Entre 1543 (De revolutionibus, de Copérnico) e 1687 (Principia Mathematica, de Newton), o mundo europeu passou por uma transformação que Kant, em 1781, chamou de revolução copernicana: a Terra deixou de ser o centro do universo, a física aristotélica foi substituída pela mecânica, e a matemática tornou-se a linguagem da natureza. Foi, talvez, a maior ruptura epistemológica da história humana.

Os pré-revolucionários (Copérnico, Tycho Brahe, Kepler) mantiveram uma visão ainda fortemente aristotélica, mas com dados astronômicos que tornavam o geocentrismo insustentável. Kepler mostrou que as órbitas dos planetas são elípticas (e não circulares, como exigia o "perfeição" aristotélica). Galileu (1564-1642) introduziu o método experimental e a matemática como linguagem da natureza: "O livro da natureza está escrito em caracteres geométricos". Francis Bacon (1561-1626) propôs, no Novum Organum, o método indutivo: partir da observação, fazer experimentos, tabular resultados, ascender gradualmente às leis. Descartes (1596-1650) propôs, em alternativa, o método dedutivo: partir de ideias claras e distintas e deduzir delas as conclusões. Newton (1642-1727), finalmente, sintetizou as duas tradições e unificou a física celeste e a terrestre com a lei da gravitação universal.

Para a Filosofia da Ciência, a Revolução Científica trouxe três lições duradouras: (1) a natureza pode ser descrita matematicamente; (2) a experiência é tribunal, mas exige mediação instrumental; (3) as teorias científicas podem ser derrubadas — uma ruptura com a tradição aristotélica da verdade eterna. Essa terceira lição abriu caminho para Popper, Kuhn e para toda a Filosofia da Ciência do século XX.

“A natureza não é mais vista como um organismo vivo, mas como uma máquina: as leis da natureza são as engrenagens.” — Alexandre Koyré, Do mundo fechado ao universo infinito (1957).

3. O problema da indução (Hume)

Em 1748, no Investigação sobre o entendimento humano, David Hume fez talvez a objeção mais duradoura contra o conhecimento empírico: nenhuma quantidade de observações passadas garante uma conclusão sobre o futuro. O sol nasceu todos os dias desde que o mundo existe, mas isso não logicamente prova que nascerá amanhã. A inferência indutiva — "porque foi assim antes, será assim depois" — não é logicamente válida; é apenas psicologicamente habitual.

Esse é o chamado problema da indução. Hume não estava dizendo que a indução é inútil — ele reconhecia que é inevitável na vida prática. Estava dizendo que ela não pode ser justificada pela razão. Se pedirmos uma justificação racional para a indução, temos dois caminhos: (1) justificar por outras induções (petição de princípio), ou (2) justificar dedutivamente (impossível, pois a indução não é dedutiva). Conclusão de Hume: a indução é um costume mental, não um fundamento lógico.

O problema atravessou os séculos. Kant tentou respondê-lo propondo que certas categorias (como causalidade) são a priori — estruturam a experiência antes de qualquer observação. Popper, veremos a seguir, descartou a solução kantiana e propôs uma saída mais radical: a ciência não precisa de indução, apenas de falseação. Goodman, em 1954, refinou o problema com o paradoxo do novo corvo (new riddle of induction): se "todos os corvos são pretos" é confirmado por um corvo preto, então "todos os corvos não-são-não-pretos" é confirmado por um sapo verde. Isso parece absurdo — mas é logicamente equivalente. A solução de Goodman passou pela noção de projetibilidade: projetamos hábitos, não apenas frequências.

“Não há nada numa proposição como 'todo A é B' que faça nascer naturalmente, pela operação do entendimento, uma nova proposição como 'o próximo A será B'.” — David Hume, Investigação sobre o entendimento humano (1748), IV, ii.

4. O falsificacionismo de Karl Popper

Karl Popper (1902-1994) partiu exatamente de Hume para construir sua proposta. A Lógica da Pesquisa Científica (1934) é, em muitos sentidos, uma resposta a Hume e a Comte: se a ciência não pode ser justificada indutivamente, o que a distingue da pseudociência? A resposta de Popper: a ciência avança por conjecturas e refutações. Uma teoria é científica não porque pode ser provada, mas porque pode ser falseada — isto é, submetida a testes que, em princípio, podem derrubá-la.

O critério de demarcação de Popper separa ciência de não-ciência pela testabilidade empírica: "Todos os corvos são pretos" é falseável (um corvo branco o derruba); "A vida após a morte existe" não é falseável por observação. A falsificabilidade como critério, porém, foi criticada: o psicanálise e o marxismo, apontou Kuhn, não foram derrubados por refutações — sobreviveram reinterpretando-as. Para Popper, isso é o sintoma: teorias infalsificáveis não são ciência, mesmo quando são úteis.

Popper também propôs uma imagem de ciência como evolução por seleção natural de teorias: conjecturas variadas competem; as que sobrevivem aos testes rigorosos são as mais aptas. Não há garantia de que uma teoria sobrevivente é verdadeira — pode ser apenas a melhor até agora. A verdade é um regulador, não um destino: caminhamos em sua direção sem nunca alcançá-la (verdade como verisimilitude).

“O critério de cientificidade de uma teoria é a sua falsificabilidade, ou refutabilidade, ou testabilidade.” — Karl Popper, A lógica da pesquisa científica (1934).

5. Os paradigmas de Thomas Kuhn

Em 1962, A Estrutura das Revoluções Científicas mudou para sempre a Filosofia da Ciência. Thomas Kuhn (1922-1996), físico e historiador da ciência, propôs que a ciência não avança por acumulação gradual, como queria Popper, mas por revoluções entre paradigmas incomensuráveis.

Para Kuhn, um paradigma é uma constelação de crenças, métodos, exemplos e técnicas compartilhadas por uma comunidade científica em um dado momento. Em tempos de ciência normal, os pesquisadores trabalham dentro do paradigma: resolvem quebra-cabeças, refinam teorias, estendem aplicações. Mas, com o tempo, surgem anomalias — fenômenos que o paradigma não consegue explicar. Quando as anomalias se acumulam, o paradigma entra em crise, e uma revolução científica ocorre: um novo paradigma emerge e substitui o antigo. A passagem entre paradigmas é, segundo Kuhn, incomensurável — os conceitos, critérios e problemas de um paradigma não se traduzem completamente para o outro.

Exemplos clássicos: a revolução copernicana (geocentrismo → heliocentrismo), a revolução newtoniana (física aristotélica → mecânica clássica), a revolução einsteiniana (mecânica newtoniana → relatividade), a revolução quântica (física clássica → mecânica quântica), a revolução darwiniana (fixismo → evolução). Em todos os casos, Kuhn argumenta, a mudança não foi puramente racional: elementos sociais, psicológicos e geracionais influenciaram a transição.

As implicações são profundas. Se Kuhn tem razão, a história da ciência não é uma marcha linear em direção à verdade, mas uma série de rupturas. A objetividade científica passa a depender de comunidades, não apenas de indivíduos. O que conta como evidência depende do paradigma vigente. O conceito de Kuhn gerou décadas de debate e foi apropriado — nem sempre com cuidado — pelas humanidades, pelos estudos culturais da ciência e pela sociologia do conhecimento.

“A transição de um paradigma em crise para um novo, do qual pode emergir uma nova tradição de ciência normal, é tudo, menos um processo cumulativo.” — Thomas Kuhn, A Estrutura das Revoluções Científicas (1962), cap. XII.

6. Programas de pesquisa (Imre Lakatos)

Imre Lakatos (1922-1974), aluno de Popper, morreu prematuramente aos 51 anos, mas deixou uma das sínteses mais importantes da Filosofia da Ciência do século XX. Em A Metodologia dos Programas de Pesquisa Científica (1978, póstumo), Lakatos propôs uma posição intermediária entre Popper e Kuhn: a ciência progride por programas de pesquisa, não por teorias isoladas nem por paradigmas globais.

Um programa de pesquisa é uma série de teorias relacionadas, guiadas por um núcleo duro (hipóteses centrais irredutíveis) e protegidas por um cinto protetor (hipóteses auxiliares ajustáveis). Um programa é progressivo quando cada nova teoria prediz fatos novos (até então desconhecidos); é regressivo quando apenas rearranja os fatos antigos para acomodar anomalias. Um programa só é abandonado quando outro programa o supera em poder preditivo.

Lakatos ilustrou com o programa de pesquisa de Newton: durante o séc. XVIII, sofreu refutações (anomalias nas órbitas de Urano e da Lua), mas foi progressivo (predisse efeitos novos, como o retorno do cometa Halley). Quando, no séc. XIX, a anomalia do periélio de Mercúrio se mostrou irredutível, o programa newtoniano entrou em regressão e foi substituído pelo programa de Einstein — que era mais progressivo. Lakatos, portanto, recusou o falsificacionismo ingênuo: teorias não são derrubadas por um único experimento, mas por um padrão de longo prazo.

A posição de Lakatos, porém, não resolve todas as dificuldades. O que conta como "fato novo"? Como distinguir um programa progressivo de um regressivo em tempo real? Lakatos respondeu que o julgamento é sempre retrospectivo — só sabemos se um programa era progressivo depois que ele é substituído. Isso preserva a racionalidade da ciência, mas a torna uma racionalidade de longo prazo.

“A unidade descritiva da grande ciência não é uma teoria isolada, mas um programa de pesquisa.” — Imre Lakatos, A Metodologia dos Programas de Pesquisa Científica (1978).

7. Feyerabend — contra o método

Paul Feyerabend (1924-1994) foi o enfant terrible da Filosofia da Ciência. Aluno de Popper e amigo de Lakatos, abandonou os dois e propôs, em Contra o Método (1975), a tese mais radical do campo: não há regras metodológicas que não tenham sido violadas em algum momento pela ciência que as inventou. A história da ciência, segundo Feyerabend, é um anarquismo metodológico — "anything goes", tudo vale.

Feyerabend analisou casos como a Revolução Copernicana e a introdução da medicina moderna por Hipócrates contra a tradição galênica. Em ambos os casos, ele argumenta, os "vencedores" só conseguiram se impor porque violaram as regras metodológicas vigentes. Copérnico não tinha as provas que Galileu posteriormente obteria; a medicina hipocrática sobreviveu por séculos por meio de críticas ad hominem contra os médicos rivais. Para Feyerabend, o que fez a ciência progredir foi a desobediência metodológica — não a obediência.

A tese é provocadora, mas exige cuidado. Feyerabend não estava propondo que se faça ciência de qualquer jeito; estava mostrando que qualquer regra metodológica absoluta pode ser contraproducente. A conclusão política, no entanto, é libertária: o Estado não deveria impor uma única metodologia científica, pois isso sufocaria alternativas. Daí o célebre: "A ciência é uma das muitas formas de pensamento desenvolvidas pelo homem, e não a única". A posição de Feyerabend dialoga com críticas contemporâneas ao cientificismo e ao monopólio epistêmico da ciência ocidental.

As críticas a Feyerabend também foram severas. Lakatos, em resposta a Contra o Método, escreveu Para Além do Contra o Método (1999, póstumo) — uma defesa de Popper e de Lakatos. O debate continua: existe um método científico único, ou a ciência é uma pluralidade de práticas? O que separa ciência de pseudociência? Feyerabend responde: quase nada — e essa é a sua contribuição polêmica.

“A ideia de um método que contenha princípios sólidos e imutáveis, capazes de ser usados para justificar qualquer empreendimento científico, parece-me irrealizável.” — Paul Feyerabend, Contra o método (1975), prefácio.

8. O modelo nomológico-dedutivo (Hempel)

Carl Hempel (1905-1997), expoente do Círculo de Viena emigrado para os EUA, formulou em 1948 o modelo de cobertura legal (em inglês, covering law model) — também chamado de modelo nomológico-dedutivo. Segundo Hempel, explicar um fenômeno é mostrá-lo como esperado por uma lei universal e condições iniciais. A estrutura lógica é:

• Premissa 1: Lei universal (L)
• Premissa 2: Condições iniciais (C)
• Conclusão: Fenômeno a explicar (E)

Exemplo: "Por que o brilho desta lâmpada é alto? Porque sua resistência é baixa (C) e porque, pela lei de Ohm, V = I × R, baixa resistência produz alto brilho (L)." A explicação faz do fenômeno algo esperado — um caso particular de uma lei geral.

O modelo enfrenta problemas conhecidos. O que conta como lei universal? Generalizações acidentais (como "todos os objetos desta mesa são livros") se ajustam ao modelo, mas claramente não são leis científicas. Hempel respondeu com requisitos de forma lógica (a lei deve ser universal) e de conteúdo empírico (deve ter instâncias não-triviais). Outro problema: muitas explicações científicas reais são históricas e probabilísticas — a biologia evolucionária, por exemplo, explica eventos singulares (por que este pescoço longo na girafa?) por meio de cadeias contingentes, não de leis universais. Hempel propôs, em 1962, o modelo estatístico-indutivo para acomodar explicações probabilísticas.

Apesar das críticas (por Salmon, van Fraassen, Kitcher), o modelo de Hempel continua sendo um marco: foi a primeira tentativa rigorosa de formalizar a estrutura da explicação científica e dominou o debate por quase três décadas. Hoje, é visto como ponto de partida, não como ponto de chegada — mas a pergunta que ele formula ("o que distingue uma boa explicação de uma pseudo-explicação?") continua viva.

“A explicação científica visa a fornecer uma compreensão do evento em questão mostrando que ele era de se esperar, dadas certas circunstâncias antecedentes e certas leis gerais.” — Carl Hempel, Filosofia da Ciência Natural (1966).

9. Realismo vs. antirrealismo científico

Uma das questões mais profundas da Filosofia da Ciência: quando uma teoria científica é bem-sucedida, isso é evidência de que ela é verdadeira (no sentido de que os postulados não-observáveis — elétrons, quarks, buracos negros — realmente existem), ou apenas que ela é emprestada (útil para prever fenômenos sem comprometer-se com a realidade última)?

O realismo científico (defendido, em diferentes versões, por Popper, Putnam, Smart, Boyd, Psillos) sustenta que o sucesso preditivo das teorias é melhor explicado pela verdade aproximada de seus postulados. Elétrons realmente existem, e é por isso que a eletrodinâmica funciona. A rival é a ciência como descrição verdadeira do mundo, mas apenas do mundo observável: as teorias são instrumentos que organizam a experiência, sem afirmar nada sobre entidades inobserváveis.

O antirrealismo, na forma do construtivismo empírista de Bas van Fraassen (The Scientific Image, 1980), é mais modesto: aceitar uma teoria é acreditar que ela é empiricamente adequada (salva os fenômenos observáveis), não que é verdadeira. A aceitação da ciência, para van Fraassen, é uma questão de utilidade, não de adesão metafísica. Ian Hacking, no entanto, oferece uma posição intermediária (realismo sobre entidades, antirrealismo sobre teorias): acreditamos que os elétrons existem porque conseguimos manipulá-los em laboratório, mesmo sem afirmar que todas as teorias sobre eles sejam verdadeiras.

O argumento mais forte contra o realismo é o argumento do milagre (no pessimist induction): se a história mostra que teorias anteriores bem-sucedidas (flogisto, calórico, éter) eram falsas em seus postulados centrais, então o sucesso atual também pode ser enganoso. Os realistas respondem com o argumento do milagre otimista: o sucesso seria um milagre se as teorias não fossem aproximadamente verdadeiras. O debate continua aberto e tem implicações para a inteligência artificial, para a física teórica e para a biologia — campos onde os postulados são cada vez mais distantes da intuição comum.

“A ciência visa a nos dar teorias que sejam empiricamente adequadas; aceitar uma teoria é acreditar que é empiricamente adequada.” — Bas van Fraassen, The Scientific Image (1980).

10. A carga teórica da observação

Uma das teses mais influentes da Filosofia da Ciência contemporânea é a carga teórica da observação (theory-ladenness of observation), defendida por Norwood Hanson (1958), Thomas Kuhn (1962) e Stephen Toulmin (1953). A tese, em resumo: não há observação pura. O que vemos depende, em parte, do que sabemos.

O exemplo clássico é o de Kuhn: imagine um astrônomo ptolomaico e um copernicano olhando para o céu ao amanhecer. O ptolomaico vê o sol se movendo; o copernicano vê a Terra girando. Ambos olham para o mesmo céu, mas veem coisas diferentes — porque o que conta como movimento depende do referencial teórico. Outro exemplo: Tycho Brahe, antes do telescópio, e Galileu, com o telescópio, olham para Saturno. Tycho vê um planeta com formas estranhas; Galileu vê um planeta com anelos — porque o conceito de anel planetário só foi formulado depois de Galileu.

A implicação é profunda. Se a observação é carregada de teoria, então os dados não são neutros: o "fato" depende do paradigma. Isso enfraquece a visão empirista ingênua (os fatos vêm primeiro, as teorias depois) e reforça a posição kuhniana. Mas também gera uma objeção: se tudo é teoria, como podemos comparar duas teorias rivais? Hanson responde com o conceito de esquema conceitual: cada observador vê o mundo através de um esquema, e a comparação entre esquemas exige tradução e negociação, não apenas confrontação de dados.

A posição foi refinada por Larry Laudan, que distinguiu entre conceitos e categorias observacionais: certos termos (como "verde", "quente") são menos carregados de teoria do que outros (como "elétron", "gene"). Mesmo sob a carga teórica, há uma base de observação compartilhada que permite diálogo. Outros filósofos, como Feyerabend, foram mais radicais: "os fatos são criados pelos teóricos, não descobertos". O debate sobre a objetividade da ciência continua vivo e tem implicações para a divulgação científica e para a cidadania científica.

“A visão é moldada pelo que sabemos — e pelo que queremos saber.” — Norwood Hanson, Padrões de Descoberta (1958), cap. I.

11. Bayesianos e o papel da probabilidade

Durante grande parte do século XX, a Filosofia da Ciência foi dominada pelo falsificacionismo e pelos paradigmas — abordagens dedutivistas que tratavam a ciência como uma lógica de confirmação ou refutação. Nos últimos 50 anos, porém, uma abordagem alternativa ganhou força: o bayesianismo, que coloca a probabilidade no centro da epistemologia científica.

A ideia central é simples mas poderosa: o cientista parte de uma probabilidade a priori (crença inicial) sobre uma hipótese, atualiza essa probabilidade à luz de novas evidências, e obtém uma probabilidade a posteriori. O Teorema de Bayes (1763) formaliza essa atualização: P(H|E) = P(E|H) × P(H) / P(E). A intuição é que hipóteses confirmadas por evidências crescem em credibilidade, e hipóteses falseadas diminuem — mas sempre em graus, não em saltos binários.

O bayesianismo tem apelo por várias razões. (1) Quantifica a evidência: a força da evidência é medida probabilisticamente, não binariamente. (2) Captura a aprendizagem: cada nova evidência refine a crença, sem descartar teorias imediatamente. (3) É coerente: as probabilidades são internamente consistentes (obedecem aos axiomas de Cox ou de Kolmogorov). Mas tem desafios: a probabilidade a priori é subjetiva (depende do pesquisador) ou deve ser objetivamente justificada? Como evitar a trivialidade (todas as hipóteses tendo probabilidade infinitesimal) ou a certeza (uma única hipótese sobrevivente)?

Os principais proponentes contemporâneos são Colin Howson & Peter Urbach (Scientific Reasoning: The Bayesian Approach, 1989), John Earman (Bayes or Bust?, 1992), Brian Ellis (Scientific Essentialism, 2001) e, em uma versão mais radical, David Lewis. Os críticos, como Deborah Mayo (Error and the Growth of Experimental Knowledge, 1996), propõem alternativas como o error-statistical (estatística de erros) que, segundo ela, captura melhor a objetividade experimental. O debate continua, e tem implicações para a medicina baseada em evidências, para a análise de risco e para a inteligência artificial (machine learning é, em essência, bayesiano).

“A ciência é o processo de ajustar nossas crenças sobre o mundo, com base em novas evidências, de forma probabilística.” — Colin Howson & Peter Urbach, Scientific Reasoning: The Bayesian Approach (1989).

12. Valores na ciência

Uma das fronteiras mais ativas da Filosofia da Ciência contemporânea é a questão dos valores: a ciência é livre de valores (value-free ideal) ou valores sociais, étnicos, políticos e pessoais influenciam o trabalho científico? A posição tradicional — defendida pelo Círculo de Viena, por Popper e por Reichenbach — é que a ciência deve ser livre de valores (Wertfreiheit): os fatos são fatos, e os valores são outra coisa. O cientista observa, registra, calcula; o político, o cidadão, o filósofo decide o que fazer com os fatos.

Mas essa posição foi duramente criticada a partir de 1960. Kuhn mostrou que paradigmas carregam valores de comunidade (o que conta como "boa ciência"). Feministas da ciência (Helen Longino, Sandra Harding, Donna Haraway) mostraram que o gênero influencia a escolha de problemas, métodos e interpretações. A ciência pós-normal (Funtowicz & Ravetz, 1990) argumentou que em questões de risco (mudanças climáticas, OGM, energia nuclear) os fatos são incertos, os valores estão em disputa e as decisões são urgentes — o que exige uma "ciência ampliada" que inclua o público. Philip Kitcher, em Science, Truth, and Democracy (2001), propôs uma ciência idealmente bem-ordenada, em que os valores democráticos orientam a agenda da pesquisa.

O debate tem implicações práticas enormes. Em ciências da saúde, quais doenças merecem mais pesquisa? (Historicamente, doenças tropicais e raras recebem menos investimento que doenças cardiovasculares em países ricos.) Em ciências do clima, como comunicar a incerteza sem gerar complacência? Em inteligência artificial, como evitar que vieses raciais e de gênero se infiltrem nos algoritmos? A Filosofia da Ciência não tem todas as respostas, mas mostra que essas questões não são externas à ciência — são constitutivas dela. A ciência, como qualquer prática humana, é feita por sujeitos com valores, em sociedades com poderes, para finalidades negociadas.

“A ciência não é uma atividade à parte, isenta das lutas políticas e éticas do seu tempo; é, ela mesma, uma forma de luta.” — Helen Longino, Science as Social Knowledge (1990).

13. Estudos sociais da ciência

A partir da década de 1970, a Filosofia da Ciência viu nascer uma rival declarada: os estudos sociais da ciência (também chamados de STS — Science, Technology and Society, ou estudos culturais da ciência). Os expoentes principais são Ludwik Fleck (1935), Thomas Kuhn (1962, reinterpretado), David Bloor (1976), Bruno Latour (1979-2012), Steve Woolgar, Karin Knorr-Cetina e Sheila Jasanoff.

O programa de pesquisa é conhecido como Programa Forte (Strong Programme), formulado por Bloor em 1976. Bloor propôs quatro regras metodológicas: (1) causalidade — explicar a crença científica por suas causas sociais; (2) imparcialidade — explicar tanto crenças verdadeiras quanto falsas; (3) simetria — usar os mesmos tipos de causa para ambas; (4) reflexividade — a mesma análise se aplica à sociologia do conhecimento. O objetivo, segundo Bloor, é entender a ciência como qualquer outra atividade social.

Bruno Latour, em A vida de laboratório (1979, com Steve Woolgar) e Ciência em ação (1987), radicalizou a proposta com a teoria do ator-rede (ANT — Actor-Network Theory): os fatos científicos são construídos por meio de redes de atores humanos e não-humanos (instrumentos, bactérias, amostras, artigos). Um artigo científico é uma "máquina de convencer" tanto quanto uma descoberta é uma "máquina de fato". A metáfora de Latour: Pasteur fez os micróbios — e os micróbios fizeram Pasteur. Não há fato sem tradução social; não há tradução sem fato.

As críticas ao Programa Forte são severas. Relativismo (se a ciência é construída, como explicar o sucesso da física?). Auto-refutação (a sociologia do conhecimento também é conhecimento social — como se isentar?). Confusão entre explicação e justificação (mostrar que uma crença tem causas sociais não é mostrar que ela é irracional). Os proponentes respondem que essas críticas simplificam a posição: estudar a ciência como prática social não é reduzi-la a mito, é entender sua complexidade. Hoje, os estudos sociais da ciência dialogam com a Filosofia da Ciência sem hegemonia de uma parte sobre a outra — e geram insights valiosos sobre como a ciência se faz (e se desfaz) na prática.

“Cientistas não descobrem fatos; eles os fabricam.” — Bruno Latour, Ciência em ação (1987).

14. Filosofia da ciência no século XXI

A Filosofia da Ciência contemporânea é mais plural do que nunca. Os debates centrais giraram em torno de quatro eixos: (1) realismo e antirrealismo; (2) valores na ciência; (3) pluralismo metodológico; (4) ciência e complexidade. Hoje, há uma explosão de sub-campos: filosofia da biologia, filosofia da física, filosofia da medicina, filosofia da computação, filosofia da inteligência artificial, filosofia das ciências sociais.

Entre os temas emergentes estão: a explicação mecânica (Machamer, Darden, Craver — Thinking about Mechanisms, 2000), que entende as explicações científicas como descrição de mecanismos causais; o pluralismo causal (Cartwright, Dupre), que defende que diferentes ciências usam diferentes tipos de causas; a teoria dos modelos (Morgan & Morrison, Models as Mediators, 1999), que vê os modelos científicos como intermediários entre teoria e mundo; e a filosofia da complexidade (Wimsatt, Hooker), que estuda como sistemas complexos produzem emergência.

Dois movimentos recentes merecem destaque. O primeiro é a filosofia da ciência da computação: à medida que algoritmos e modelos de IA fazem parte da própria ciência (machine learning aplicado a dados astronômicos, genômicos, climáticos), a Filosofia da Ciência precisa repensar a explicação, a evidência e a objetividade. O segundo é a filosofia da medicina e da saúde pública: com a Covid-19, os conceitos de causalidade (Hill, Rothman), de evidência (GRADE) e de políticas baseadas em ciência (face masks, lockdowns) se tornaram objetos de debate público. A Filosofia da Ciência saiu da torre de marfim — para o bem e para o mal.