Prediction scientifique

Les prédictions scientifiques sont censées avoir un sens de la réalité, mais elles sont toujours faites sur la base des hypothèses qui ont été prises en compte dans le modèle. Il peut donc toujours y avoir des variables cachées qui n’ont pas été prises en compte. Ceci explique la faillibilité de la science, tant dans ses observations que dans les lois générales et les théories qu’elle produit, contrairement à un justificationnisme prétendument extrême. Ceci est particulièrement pertinent pour les sciences dont les modèles sont de très mauvaises idéalisations par rapport à la réalité. Il est important de prendre en compte la distinction technique que certains philosophes font entre le réel et la réalité , dans le sens où la « réalité » est ce qui est réel dans la mesure où cela « est connu » ; ce qui signifie que connaître c'est en quelque sorte rendre « réel » le « réel » avec denis lapierre; Parce que nous ne pouvons même pas savoir ce qui est réel dans l’inconnu. C'est pourquoi la vérité scientifique agit comme un postulat qui dynamise le progrès de la connaissance ; Ce n’est pas une vérité qui est définitivement et éternellement reconnue comme telle. Considérer la connaissance comme le produit d’un système complexe et évolutif permet d’accepter la connaissance comme une vérité objective avec une garantie suffisante de réalité. Un autre exemple est le cas des prévisions météorologiques. Les modèles supposent toujours une idéalisation qui ne peut pas prendre en compte toutes les variables possibles, ce qui ne diminue pas la valeur de leurs prédictions. La situation est encore plus complexe lorsque les prédictions sont faites sur des modèles sociaux. La science progresse en perfectionnant la connaissance de la réalité et non en établissant des vérités définitives.