La evolución es a veces criticada por no ser una ciencia predictiva y por no tener leyes naturales. Esto se relaciona con la cuestión de si la ciencia debería ser como la física (véase la sección sobre la naturaleza de la ciencia), pero ambas cuestiones plantean un asunto más general.
Esto lleva a la pregunta de si las explicaciones tienen que hacer uso de leyes naturales, y qué son las explicaciones en primer lugar?
Una teoría sobre la explicación se llama la teoría deductiva nomológica (ND), o, con menos pretensiones, la teoría deductiva hipotética. Debido a los filósofos Karl Popper y GC Hempel [cf Dray 1966, especialmente el ensayo de A Donagan], tiene la forma:
La idea es que si lo que se quiere explicar es una consecuencia lógica y deductiva de las premisas y las leyes universales, entonces se ha explicado. Una vez que se tiene una teoría de esta forma, entonces se puede predecir que un fenómeno ocurrirá si las condiciones iniciales son las adecuadas, basado en las leyes universales de la física, la química, etc.
Existe una versión que utiliza supuestos estadísticos y permite el argumento inductivo en lugar de restringir la explicación al argumento deductivo, llamada el modelo inductivo estadístico (SI), pero podemos ignorarlo aquí sin problemas.
La predicción es una consecuencia deductiva de una teoría verdadera y mediciones adecuadas. Dado que la evolución no puede hacer predicciones de este tipo, y de hecho cualquier resultado es compatible con la teoría, sus críticos dicen que la evolución no es una ciencia completa (véase la sección sobre la tautología de la aptitud).
Sin embargo, existen problemas con esta visión altamente idealizada de la explicación científica, y de todos modos, argumentaré que no afecta a la evolución.
Cualquier conjunto de leyes son simplificaciones ideales. Para predecir dónde estará un planeta dentro de 10.000 años, tienes que ignorar muchas cosas, como los cuerpos muy pequeños, la influencia de estrellas y galaxias lejanas, la fricción debida al viento solar, y así sucesivamente. Y funciona, hasta cierto punto. Pero ese grado sigue siendo real. Podrías estar desviado solo unos pocos metros, pero estarás desviado, debido a estas complicaciones ignoradas. Los sistemas físicos de este tipo son estables, en el sentido de que las condiciones iniciales no afectan en gran medida el resultado.
La evolución no es como estos sistemas. Es altamente sensible a las condiciones iniciales y a las condiciones de contorno que surgen durante el curso de la evolución. No puedes predecir con ningún grado razonable de precisión qué mutaciones surgirán, qué genotipos se recombinarán y qué otros eventos perturbarán la manera en que las especies se desarrollan con el tiempo. Además, las llamadas «leyes» de la genética y otras reglas biológicas no son leyes. Son excepcionales. Literalmente. Para cada ley, hasta la llamada «dogma central» de la genética molecular, existe al menos una excepción.
Sin embargo, conocemos las propiedades de muchos procesos y sistemas biológicos lo suficientemente bien como para predecir lo que harán en ausencia de cualquier otra influencia. Esto se demuestra en el laboratorio a diario. Así, en este sentido, tenemos en biología el extremo del continuo de lo que tenemos en física en el otro extremo. La diferencia es de grado, no de tipo. Y cada vez más, los físicos están descubriendo sistemas que son igualmente inestables y sensibles. No puedes predecir en física lo que hará un pequeño número de moléculas en una llama, o en un gran volumen de gas, por ejemplo. Y aunque el clima no puede predecirse en detalle fino por mucho tiempo, puedes explicar el clima de la semana pasada a través de las condiciones iniciales y las leyes de la termodinámica, etc., después de que haya ocurrido.
Si adoptas la forma estándar de explicación biológica, tiene la misma estructura que una explicación física. Solo difiere en dos aspectos. Primero, no puedes aislar 'influencias' ajenas con antelación para poblaciones silvestres. Segundo, no puedes hacer una predicción mucho más allá del plazo inmediato a corto plazo (por lo tanto, nadie puede predecir el futuro de la evolución de una especie). Aunque se han realizado numerosos experimentos para probar hipótesis de selección mediante predicción, como los estudios sobre los pinzones en las Islas Galápagos por los Grants, en su mayoría, las explicaciones en evolución siguen el siguiente formato:
En otras palabras, son retrodicciones, no predicciones. La única diferencia formal entre esto y la misma forma en física es que el tiempo verbal es diferente. Este uso del modelo nomológico-deductivo en casos históricos se llama modelo de ley abarcadora [Dray 1957, 1966].
Por lo tanto, la física no es realmente un tipo diferente de ciencia en comparación con la biología evolutiva, excepto en algunos asuntos de conveniencia relacionados con la experimentación, y el grado de estabilidad de los sistemas que a veces explica, y no siempre en ese caso.
Las explicaciones mediante leyes de cobertura pueden utilizarse para retrodecir las condiciones iniciales, bajo ciertas circunstancias. Si usted sabe lo que ahora está en evidencia y dispone de leyes que generan estos resultados, a veces puede predecir lo que será encontrado:
Por ejemplo, sabes que ciertas características de las hormigas son derivadas (no en el ancestro primitivo). Tienes leyes generales de la evolución que explican los fenómenos que observas (hormigas actuales hoy y en el registro fósil). Por lo tanto, predices que se encontrará una cierta forma transicional. Cuando se encuentra, has realizado una predicción legítima.
¿Bajo qué condiciones especiales se puede hacer esto? Bueno, para empezar, si tienes un argumento deductivo de que si A entonces B, no puedes inferir inmediatamente de la existencia o verdad de B que A. Podría haber sido algo más. B podría tener una virtualidad de infinitud de causas posibles. Antes de que puedas hacer una retrodicción como esta, tienes que reducir el campo. Es decir, tienes que asumir la validez de algunos modelos teóricos antes de poder hacer la retrodicción/predicción. Por otro lado, si haces tal afirmación y se confirma, ciertamente has fortalecido tu modelo.
Finalmente, tenga en cuenta que el modelo ND no es lo suficientemente sofisticado para capturar todo lo importante sobre las explicaciones científicas. Muchas explicaciones científicas se basan no en leyes, sino en propensiones, es decir, en la probabilidad de comportarse de cierta manera. Y muchas explicaciones científicas aceptadas y perfectamente útiles no son deductivas, son inductivas. Es decir, el resultado probable de las condiciones iniciales y las leyes no es una deducción rigurosa, sino una inducción con todos los problemas que esto conlleva. Sin embargo, eso es lo que hace la ciencia, independientemente de que los filósofos les guste o no (cf Franklin 1997).