Investigando la investigación

Filosofía de la ciencia en serio: las tres grietas del conocimiento, con dos filósofos de la ciencia. ¿Por qué funciona la ciencia si no es del todo segura?En 1610 Galileo apuntó su telescopio al cielo y no actualizó el mapa heredado: lo rompió. Mucha gente prefirió no mirar. Este episodio usa ese gesto como metáfora: las preguntas de la filosofía de la ciencia son las grietas de nuestro mapa del mundo.Recorremos tres grietas del método científico:La inducción no garantiza el futuro: David Hume y el pavo de Bertrand Russell.Los hechos no se ordenan solos: Henri Poincaré ("una pila de piedras no es una casa").El observador altera lo observado: Werner Heisenberg.Y la gran pregunta: si el mapa tiene grietas, ¿por qué funciona la ciencia?Para responder entrevisto a dos filósofos de la ciencia: Alfredo Marcos (catedrático en la Universidad de Valladolid) y María de Paz (Universidad de Sevilla). Les hago las mismas tres preguntas —qué estudia la filosofía de la ciencia, cuándo nace como disciplina y tres libros para empezar— y luego exploramos zonas poco tratadas: los sesgos de género y el eurocentrismo en la ciencia, los científicos que también filosofaron (Newton, Poincaré, Heisenberg) y el sociólogo Robert Merton con su "etos" de la ciencia (las normas CUDOS).Una introducción rigurosa y para todos los públicos a la metaciencia y la epistemología, con Kuhn, Popper, Feyerabend, Duhem y Hacking de fondo.Invitados:Alfredo Marcos — Catedrático de Filosofía de la Ciencia, Universidad de Valladolid. Contacto: amarcos@uva.esMaría de Paz — Filósofa de la ciencia, Universidad de Sevilla. Contacto: mdepaz3@us.esPara empezar a leer (recomendaciones de los invitados):Thomas Kuhn — La estructura de las revoluciones científicasKarl Popper — Conjeturas y refutacionesPaul Feyerabend — Contra el métodoPierre Duhem — La teoría físicaIan Hacking — Representar e intervenirHenri Poincaré — Ciencia e hipótesisAntonio Diéguez — La ciencia en cuestiónCapítulos:00:00 Avance (mejores momentos)01:11 Intro01:35 Hoy: filosofía de la ciencia02:09 Galileo y el telescopio: romper el mapa04:49 Grieta 1: la inducción (Hume y el pavo de Russell)07:20 Grieta 2: los hechos no se ordenan solos (Poincaré)08:07 Grieta 3: el observador altera lo observado (Heisenberg)09:04 Si el mapa tiene grietas, ¿por qué funciona?09:44 Entrevista: Alfredo Marcos y María de Paz10:06 ¿Qué estudia la filosofía de la ciencia?15:49 ¿Cuándo nace la disciplina?24:00 Tres libros para empezar31:54 Zonas por explorar: sesgos de género y eurocentrismo36:34 Científicos que filosofaron (Newton, Poincaré, Heisenberg)41:15 Merton y el "etos" de la ciencia (CUDOS)46:18 Cierre: seguir mirando por el telescopioComunidad de investigadores: https://horacio-ps.com/comunidadNewsletter: https://horacio-ps.com/newsletterSi el episodio te ha resultado útil, dale like, suscríbete o compártelo en Spotify, Apple Podcasts, iVoox o YouTube.

Hoy exploramos el estudio de lo social desde la inteligencia artificial, centrándonos en los sistemas multiagente. Hablamos con Carles Sierra, investigador del IIIA-CSIC y referente internacional en este campo, sobre cómo los sistemas formados por múltiples agentes autónomos pueden ayudarnos a entender fenómenos sociales complejos como la cooperación, el conflicto, las normas o la confianza.Durante la conversación abordamos qué es exactamente un agente, cómo se define formalmente y qué implica que tenga autonomía, reactividad, proactividad y una dimensión social. Discutimos también dos enfoques principales para su diseño: los modelos basados en conocimientos, donde las reglas se programan explícitamente, y los modelos basados en datos, donde los agentes aprenden a partir de ejemplos. Además, hablamos del papel creciente de los modelos híbridos, que combinan grandes modelos de lenguaje con razonamiento simbólico para sortear algunas de las limitaciones actuales.Carles explica con detalle cómo su grupo utiliza estos enfoques para simular situaciones sociales reales. Un ejemplo especialmente interesante es el uso del juego cooperativo Hanabi como laboratorio para estudiar la teoría de la mente en agentes, es decir, su capacidad para inferir lo que otros agentes saben o creen. Este tipo de simulaciones no solo permite mejorar el diseño de agentes más sofisticados, sino también plantear hipótesis sobre el comportamiento humano desde una perspectiva computacional.La charla también aborda aplicaciones prácticas como la simulación de evacuaciones en contextos de emergencia o el uso de realidad virtual para entrenamiento. En todos estos escenarios es clave el trabajo conjunto con expertos en psicología, sociología o cuerpos de emergencia, lo que refuerza la dimensión multidisciplinar de esta línea de investigación.Hablamos además de la conexión con la teoría de juegos y la racionalidad, de cuellos de botella técnicos como la comunicación entre agentes, y de cómo los modelos de lenguaje actuales están empezando a ofrecer soluciones en ese frente. Carles comparte su visión sobre la evolución de este campo, los retos futuros y el contexto global, con referencias al crecimiento exponencial de la investigación en inteligencia artificial en países como China.En la parte final, reflexiona sobre su trayectoria, los momentos que más satisfacción le han dado como investigador y ofrece recomendaciones claras para quienes quieran adentrarse en este tipo de investigación.Recursos mencionados- Hanabi (juego cooperativo): https://boardgamegeek.com/boardgame/98778/hanabi- Teoría del equilibrio de Nash: https://en.wikipedia.org/wiki/Nash_equilibrium- Congreso IJCAI: https://ijcai.org/- Congreso AAMAS: https://aamas.org/- Proyecto ADA (China): red de satélites con LLMs embebidosPara contactar a Carles Sierra:- Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA-CSIC): https://www.iiia.csic.es/~sierra/Si el episodio te ha resultado interesante, puedes apoyarlo dándole a like, suscribiéndote o compartiéndolo en tu plataforma habitual (Spotify, Apple Podcasts, iVoox, YouTube, etc.). Es un gesto que te cuesta muy poco y que ayuda muchísimo a que este podcast siga creciendo y llegue a más personas.

En este episodio de Investigando la Investigación me adentro en un terreno más técnico de lo habitual para hablar de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la programación y, sobre todo, del cambio de paradigma que estamos viviendo en la forma de desarrollar software. Empiezo recordando cómo usábamos —y muchos seguimos usando— modelos como ChatGPT para programar: pedir fragmentos de código, copiarlos en un editor, ejecutarlos, detectar errores y volver a iterar en un proceso manual y relativamente lento. Ese enfoque sigue siendo útil, pero empieza a quedarse corto frente a lo que está apareciendo ahora.En los últimos meses han surgido muchas herramientas que introducen la llamada programación basada en agentes. Ya no hablamos solo de generar código, sino de sistemas que analizan una petición, la descomponen en tareas, orquestan agentes que trabajan en paralelo y deciden cómo implementar una solución completa. Menciono brevemente algunas de estas herramientas, pero el foco del episodio se centra en Cursor, que a día de hoy me parece una de las opciones más completas. Cursor es, en esencia, un fork de Visual Studio Code que integra este enfoque y permite trabajar con proyectos reales, con múltiples ficheros, relaciones complejas y ejecución directa del código generado.Uno de los puntos clave del episodio es entender los distintos modos de trabajo de Cursor. Por un lado está el modo pregunta, pensado para discutir ideas y requisitos sin generar código. Luego está el modo plan, donde el sistema traduce esas ideas en un plan detallado de implementación que conviene revisar con calma y nunca aceptar a la primera. A partir de ahí entramos en el modo agente o de construcción, donde la herramienta despliega uno o varios agentes que implementan el plan, a menudo en paralelo. Finalmente, el modo depuración introduce un enfoque muy interesante basado en la generación y comprobación sistemática de hipótesis para localizar errores, de una forma mucho más transparente que los métodos anteriores.También hablo de aspectos prácticos importantes, como la posibilidad de elegir distintos modelos de lenguaje según la tarea, la necesidad de controlar bien los permisos que damos a los agentes y la importancia crítica del versionado del código para poder volver atrás cuando una iteración rompe algo que antes funcionaba. Dedico además parte del episodio a explicar las limitaciones del contexto y la memoria de estos sistemas y cómo gestionar sesiones largas para evitar errores sutiles.Para cerrar, planteo una reflexión más general: el rol del programador está cambiando hacia uno más cercano al de gestor de proyectos. Cada vez menos escribimos código línea a línea y cada vez más diseñamos planes, supervisamos agentes y validamos resultados. En este nuevo escenario, el trabajo realmente crítico pasa a ser el diseño de buenos planes y, sobre todo, de tests sólidos y fiables, que se convierten en el verdadero contrato del sistema. Todo apunta a que este cambio no ha hecho más que empezar.Si este episodio te ha resultado interesante, te agradecería mucho que desde la plataforma donde lo estés escuchando le des a like, lo marques como favorito o te suscribas al podcast. Es un gesto muy sencillo, pero ayuda enormemente a que Investigando la Investigación crezca y pueda llegar cada día a más gente.PD: Episodios relacionados: 234, 240, 309, 340, 341, 378

En la investigación no todo es generar ideas o redactar manuscritos. También hay un momento inevitable en el que otras personas evalúan aquello en lo que hemos invertido mucho tiempo y esfuerzo. En el caso de los artículos científicos, este proceso suele permitir réplica y nuevas oportunidades. Sin embargo, en las convocatorias de financiación la situación es distinta, ya que muchas veces no existe la posibilidad de volver a presentarse.Cuando una convocatoria es única o no se repite, un rechazo puede tener un impacto mucho mayor. Este episodio no se centra en el rechazo en sí, sino en las opciones reales que existen para afrontarlo de forma crítica. Una de ellas es la alegación, un mecanismo que, aunque suene legal o ajeno al ámbito investigador, puede ser legítimo y necesario en determinadas circunstancias.La alegación solo tiene sentido cuando existe un informe de evaluación detallado y unas bases de convocatoria claras. Antes de iniciar este proceso, es imprescindible un ejercicio de honestidad personal. No todas las evaluaciones negativas son injustas, y alegar solo es recomendable cuando existen errores objetivos, omisiones claras o contradicciones con las propias normas de la convocatoria.Entre los errores más habituales que pueden justificar una alegación se encuentran la supuesta falta de documentación que sí fue entregada o críticas a aspectos que no eran exigidos. En estos casos, el proceso pasa por analizar el informe con calma, identificar los puntos problemáticos y redactar un documento formal, respetuoso y constructivo, dirigido a la entidad financiadora.La alegación debe centrarse exclusivamente en hechos verificables y argumentos sólidos, evitando opiniones personales o valoraciones subjetivas. Herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a mejorar el lenguaje o el tono final del documento, pero el contenido y el razonamiento deben partir siempre de la persona solicitante.Más allá del resultado, el proceso de alegación tiene un valor formativo importante. Obliga a comprender mejor cómo funcionan los sistemas de evaluación y ayuda a desarrollar una mirada crítica que será útil tanto para futuras solicitudes como para el día en que uno mismo esté al otro lado, evaluando propuestas de otras personas.Si este episodio te ha resultado útil, te agradecería que en la plataforma donde lo estés escuchando le des a like, dejes un comentario o te suscribas al podcast. Estos pequeños gestos ayudan a que Investigando la Investigación tenga más alcance y pueda llegar a más personas interesadas en entender y vivir la investigación desde dentro.

El problema no es generar muchas ideas; de hecho, generar muchas ideas suele ser una ventaja. El problema aparece cuando esas ideas se acumulan sin un criterio claro y terminan diluyendo el foco original. Generar cantidad no implica generar calidad, ni mucho menos avanzar. Cuando las ideas se multiplican sin control, se vuelve difícil identificar qué es realmente importante y qué simplemente añade ruido.Desde hace varios años utilizo Obsidian como sistema de gestión de notas, algo que he comentado en detalle en episodios anteriores del podcast. En particular, uso mucho las notas diarias: cada día aparece una nota en blanco en la que vuelco cualquier idea que se me ocurre, sobre cualquier tema, en el momento en que aparece. Más adelante reviso ese material y, si una idea lo merece, la convierto en una nota independiente donde empiezo a desarrollarla con más calma.El problema surge cuando, a partir de una idea inicial —el tronco—, empiezo a añadir demasiadas subideas. Llega un punto en el que el documento crece tanto que pierdo la visión global. Me cuesta distinguir qué partes son esenciales y cuáles son accesorias y, cuando vuelvo tiempo después a esa nota, me encuentro con un desorden que genera fricción. Esa fricción acaba provocando procrastinación y hace que no vuelva a ideas que, en el fondo, pueden ser muy valiosas.Aquí es donde entra el concepto de poda. Igual que en jardinería se cortan ramas para fortalecer el tronco, con las ideas ocurre algo muy parecido. Sin poda aparece la parálisis por análisis o la sobrecarga creativa: confundimos tener muchas ideas con avanzar, cuando en realidad estamos bloqueándonos.La clave, al menos en mi experiencia, es tener una estrategia de poda definida. No basta con pensar que ya se revisará más adelante; si no hay criterios claros, la poda no se hace. Algunos de los criterios que utilizo son si una subidea refuerza o no la idea principal, si es práctica o simplemente interesante pero poco accionable, o si se aleja demasiado del objetivo inicial. Estos criterios no son universales: dependen mucho del tipo de proyecto y de cómo trabaja cada persona.No es lo mismo, por ejemplo, un proyecto científico, donde todo debe girar alrededor de un eje muy concreto, que un proyecto creativo o artístico, donde la dispersión puede ser parte del proceso. En cualquier caso, lo importante es que esos filtros existan y estén definidos, mejor aún si están por escrito para poder revisarlos de vez en cuando.Esta lógica de poda no solo aplica a las ideas, sino también al ruido informativo al que estamos expuestos constantemente. Vivimos rodeados de estímulos digitales y, sin filtros propios, es fácil perder dirección. En este contexto, recomiendo el libro Digital Minimalism, de Cal Newport, que aborda precisamente cómo proteger la atención y reducir el ruido en entornos tecnológicos saturados.Para cerrar el episodio, comento una novedad: estoy desarrollando una aplicación web orientada a apoyar distintos procesos de investigación mediante herramientas de inteligencia artificial. La aplicación está en fase de pruebas, pero ya permite, por ejemplo, convertir un artículo científico en PDF en un episodio de podcast o simular un proceso de revisión por pares a partir de un borrador. Se puede acceder en explore-labs.com y, por ahora, es gratuita. Iré comentando su evolución en futuros episodios del podcast.

Hoy nos acercamos al ruido y al sonido no como fondo, sino como auténticas materias de investigación. Conversamos con Susana López (Susana Dron), artista e investigadora sonora con una amplia trayectoria en la creación de paisajes sonoros, texturas prolongadas y experiencias de escucha que cuestionan la idea clásica de música.Susana nos invita a repensar qué entendemos por ruido: un concepto abierto, ligado al contexto y a la escucha, que en su práctica se convierte en un espacio de libertad y de exploración más que en una molestia. En su investigación, el sonido —agua, motores, viento, ciudad o cuerpo— es materia prima que transforma digitalmente con herramientas como SuperCollider o Reaper, no para responder preguntas concretas, sino para descubrir hasta dónde puede llegar un sonido y qué nuevas formas puede adoptar.Hablamos también de su trabajo en directo, basado en estructuras flexibles y cercanas a partituras gráficas, donde conviven drones y espacios amplios de improvisación. Cada performance es distinta, moldeada por el contexto y por quienes escuchan y crean.Otro eje importante es la colaboración con científicos, biólogos y universidades, trabajando con sonidos procedentes del micelio, de bacterias como E. coli o de objetos como un piano dañado por una inundación. Estas experiencias híbridas entre arte, ciencia y tecnología cuestionan las fronteras entre disciplinas.Reflexionamos además sobre el arte, la relación con el mercado, la edición sonora y los límites de su investigación, siendo el tiempo el más importante. También aparece una mirada crítica a los sistemas de financiación y residencias, con dinámicas muy similares al mundo académico.Finalmente, abordamos el papel de las nuevas tecnologías y la inteligencia artificial, que Susana ve como herramientas aliadas si se utilizan como instrumentos al servicio de quien crea.Un episodio para afinar la escucha, repensar el ruido y entender el sonido como una forma fértil de investigación.Enlaces y contactohttps://susannalopez.com/https://susanloop.bandcamp.com/album/materia-vibrantehttps://es.wikipedia.org/wiki/Susana_L%C3%B3pez_(artista)susann@susannalopez.comLinks comentados en la entrevista:Discografíahttps://susannalopez.com/publicaciones/Composiciones piano destruido en Paiportahttps://audiotalaia.bandcamp.com/album/corda-fang-samplersSonificación micelio + músicahttps://muiminasounds.bandcamp.com/album/the-mycelial-networkConvocatorias para residencias de arte y sonido:ON THE MOVEhttps://on-the-move.org/news/access-artistic-residency-focus-music-and-sound-2025-26-france-portugal-czech-republicStockholmhttps://elektronmusikstudion.se/en/our-studios/ems-artist-in-residence-program/Swedenhttps://schhh.se/artist-residency/París (IRCAM)https://musiquecontemporaine.org/aides-concours-appels/ircam-arrop-2024-2025Madrid (Matadero)https://www.mataderomadrid.org/convocatorias/residencia-para-un-proyecto-de-musica-electronica-experimental-2Madrid (La casa encendida)https://www.lacasaencendida.es/convocatorias/artistas-en-residencia-2025/artistas-en-residencia-2025Asturias (Laboral)https://laboralcentrodearte.org/es/convocatorias/ii-convocatoria-de-residencias-artisticas-2025/Si quieres conversar sobre este tema con otros investigadores, contrastar opiniones o preguntar más, te invito a unirte a nuestra comunidad de investigadores en Discord, disponible en https://horacio-ps.com/comunidad.Si este episodio te ha parecido útil o interesante, te agradecería mucho que le des cinco estrellas, un like o te suscribas al canal donde lo estés escuchando. Ayuda muchísimo a que el contenido llegue a más personas.