N. 76 (2026): Número en curso
Artículos

Simulación y justificación en la era del deep learning: AlphaFold como ejemplar paradigmático de modelos opacos

PDF (spagnolo)
  • Erick Manuel Rubio,
  • Leandro Giri ,
  • Miguel Fuentes ,
  • Elkin Navarro
Erick Manuel Rubio Saint Martin University image/svg+xml , Universidad del Norte image/svg+xml

Biografia
Leandro Giri
https://orcid.org/0000-0002-7068-9750 ##orcid.unauthenticated## Universidad Nacional de Tres de Febrero image/svg+xml , Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas image/svg+xml

Biografia
Miguel Fuentes
https://orcid.org/0000-0003-0833-1245 ##orcid.unauthenticated## Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas image/svg+xml

Biografia
Elkin Navarro
https://orcid.org/0000-0001-7567-6409 ##orcid.unauthenticated##
Biografia

Pubblicato 2026-07-09

Come citare

Rubio, E. M., Giri, L., Fuentes, M., & Navarro, E. (2026). Simulación y justificación en la era del deep learning: AlphaFold como ejemplar paradigmático de modelos opacos. Tópicos. Revista De Filosofía, 76, 283-313. https://doi.org/10.21555/top.v760.3580

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Copyright (c) 2026 Tópicos. Revista de Filosofía

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Abstract

Este artículo examina el estatuto epistémico de los modelos computacionales contemporáneos basados en deep learning a partir del caso de AlphaFold, con el objetivo de evaluar en qué medida estos sistemas pueden comprenderse dentro del marco tradicional de las simulaciones computacionales o si requieren categorías epistémicas diferenciadas. A partir del análisis del marco propuesto por Paul Humphreys —en particular, las nociones de “plantilla” y “modelo computacional”— se explora la posibilidad de una continuidad formal y epistémica entre las simulaciones clásicas y los sistemas de aprendizaje profundo, atendiendo críticamente a los problemas de opacidad, verificación y validación pragmática, y al papel constitutivo de la representación visual. Se muestra que, si bien las concepciones representacionalistas clásicas resultan insuficientes para dar cuenta del funcionamiento interno de modelos como AlphaFold, estos sistemas tampoco pueden reducirse sin más a meros dispositivos algorítmicos. En este sentido, el artículo argumenta que AlphaFold sitúa a la filosofía de la ciencia ante la necesidad de repensar los criterios de justificación epistémica y el alcance mismo de la noción de “simulación” en el contexto del deep learning.

Parole chiave

  • simulaciones de deep learning epistémicamente opacas,
  • aprendizaje profundo,
  • opacidad epistémica,
  • representación científica,
  • validación,
  • verificación,
  • justificación,
  • simulación computacional,
  • modelo computacional,
  • plantilla computacional,
  • deep learning
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