Tendremos que recopilar información a nivel genético, sináptico, celular, de red y de comportamiento (y quizás incluso a nivel ambiental y social) e integrarlos en una imagen única de la memoria en acción. En otras palabras, los neurocientíficos ya están más o menos en el camino correcto. A veces sabemos exactamente lo que nos gustaría estudiar experimentalmente, pero carecemos de la capacidad técnica para hacerlo. (Por ejemplo, nuestras técnicas no invasivas para medir la actividad neuronal humana son de grano grueso e indirecto).
Pero no creo que sea posible saber de antemano qué tipos específicos de datos resultarán decisivos en la creación de una teoría integral de la memoria. Cada nuevo experimento puede arrojar nuevas preguntas teóricas. No podemos anticipar la evolución de un programa de investigación científica, porque nos falta lo que estamos buscando: una teoría que nos diga qué es importante y qué no lo es. Si ya tuviéramos una teoría perfecta, no sería investigación.
Normalmente pensamos que los experimentos y las teorías son entidades completamente separadas. Así que imaginamos que la ciencia implica un proceso lineal como este:
observación -> teoría -> nueva observación -> nueva teoría ->
- ¿Las ideas tontas se correlacionan con un alto coeficiente intelectual? ¿O bajo coeficiente intelectual?
- ¿Qué pasa con la música es tan relajante? ¿Cómo es capaz de hacer que una persona agobiada por el estrés se sienta tranquila?
- ¿Qué investigación científica se ha realizado sobre el acto cognitivo de síntesis?
- ¿Cuáles son los síntomas del CI bajo, así como el CE bajo en adultos?
- ¿Los cerebros humanos están constantemente perdiendo memoria?
…y así. Pero esto no capta realmente cómo procede la ciencia. Piénsalo de esta manera. Antes de tener una buena teoría, nuestras observaciones pueden estar contaminadas por las viejas teorías parcialmente exitosas. Una teoría, incluso a medias, viene con su propia ontología de lo que existe y lo que no. Los experimentadores tienen sus propios modelos de trabajo y reglas de oro que les dicen qué vale la pena registrar / analizar y qué no. Algunos de estos modelos y reglas pueden resultar incorrectos, una vez que aparece una buena teoría. Pero antes de que aparezca esa teoría, no podemos decir mucho sobre ellos. La teoría y el experimento están entrelazados: cada uno puede reforzar (o refutar) el otro.
Los filósofos han señalado por un tiempo que los experimentos no son solo imágenes verdaderas del mundo, sino que están intrínsecamente cargados de teoría . La teoría aborda tanto el diseño como el análisis de experimentos. Esto no significa que no sean de confianza. Solo significa que en los períodos en los que no hay una teoría obviamente exitosa, no se puede decir qué experimentos demostrarán ser los componentes básicos de una teoría futura y cuáles eventualmente resultarán incorrectos o necesitarán una interpretación nueva.
[Básicamente, estoy reproduciendo parte del argumento de Paul Feyerabend en su libro Contra el método , que actualmente estoy leyendo. Es realmente fantástico, muy recomendable para personas interesadas en la historia de la ciencia.]