Las «condiciones trascendentales» son un concepto clave en la filosofía de Immanuel Kant, quien las definió como las condiciones necesarias que hacen posible la experiencia. Se refieren a las estructuras fundamentales de la mente que permiten que podamos percibir y comprender el mundo. Son los elementos a priori (condiciones previas) que configuran y posibilitan nuestra experiencia del mundo. Para Kant, estas estructuras son inherentes a la naturaleza de la mente humana. No son cosas que aprendemos o adquirimos a través de la interacción con el mundo, sino que son las formas innatas que nuestra mente utiliza para interpretar y organizar la información sensorial. Se dividen en dos categorías principales: las formas de la sensibilidad y las categorías del entendimiento.

En filosofía, la palabra «innata» se refiere a algo que está presente en un ser desde su nacimiento y no es adquirido a través de la experiencia o el aprendizaje. Se utiliza para describir características, conocimientos o habilidades que se consideran inherentes a la naturaleza de un ser, especialmente en relación con la mente humana. En la tradición racionalista, filósofos como René Descartes, Gottfried Wilhelm Leibniz y Baruch Spinoza sostienen que ciertos principios y conocimientos son innatos. Según ellos, la mente humana posee ideas y conocimientos que no derivan de la experiencia sensorial, sino que son inherentes a su estructura. Por ejemplo, Descartes argumenta que la idea de Dios y ciertos principios matemáticos son innatos.

Los empiristas, consideran que la única fuente válida de conocimiento es la experiencia a través del uso de los cinco sentidos. Argumentan que toda la información sobre el mundo exterior y sobre nosotros mismos proviene de lo que percibimos a través de nuestros sentidos. Para ellos, la percepción sensorial es crucial. En este grupo se encuentran Locke, Berkeley, Hume y Mill, quienes rechazan la noción de ideas innatas. Locke, en particular, critica esta idea en su obra «Ensayo sobre el entendimiento humano» (1689), donde sostiene que la mente humana es una «tabla rasa» (tabula rasa) en la que la experiencia escribe todos los conocimientos.

George Berkeley, por su lado, nos brinda el idealismo subjetivo, argumentando que no podemos conocer la existencia de la materia fuera de la mente; en lugar de eso, todo lo que existe son percepciones. Negaba la existencia de la materia. «Nada existe a menos que perciba o sea percibido». Berkeley asegura que «ser es ser percibido» (esse est percipi) y que nada existe fuera de la percepción. David Hume es conocido por su escepticismo radical. En su obra «Tratado sobre el entendimiento humano» (1748), argumenta que no podemos tener conocimiento certero de la sustancia, ni de la causalidad o de la existencia de objetos externos. Y que solo pueden ser inferidos en base a las probabilidades percibidas. Mill, por su parte asegura que todo conocimiento real es inductivo y empírico, para él las leyes de la lógica y las matemáticas son generalizaciones de la experiencia.

Aplicar lo empírico y lo racional en el mundo contemporáneo, especialmente en el contexto de las múltiples crisis globales y el avance de la inteligencia artificial (IA), es crucial para abordar los desafíos de una manera efectiva y ética. Desde el empirismo: entender la magnitud y las características de las crisis. Por ejemplo, en el cambio climático, recopilar datos sobre temperatura, niveles de CO2, desglaciación, etc. Además, podemos implementar programas piloto para probar soluciones a pequeña escala antes de su implementación masiva. Podemos, también, utilizar grandes conjuntos de datos para entrenar modelos de IA, asegurando que los datos sean representativos y diversos y realizar pruebas empíricas para validar la eficacia y precisión de los algoritmos de IA.

Del mismo modo, desde el empirismo y con fines de tomar decisiones en políticas públicas podemos realizar investigaciones basada en evidencia. Formular políticas basadas en investigaciones empíricas y datos fiables; valorar el impacto al monitorizar y evaluar los resultados de las políticas implementadas a través de datos y métricas. En cuanto a la Educación y desarrollo de habilidades y desde el punto de vista empírico se puede realizar un “Aprendizaje Basado en la Evidencia”. En cuanto a la Salud y Bienestar, utilizar estudios clínicos y datos empíricos para guiar el diagnóstico y tratamiento de las enfermedades. Implementar programas de salud pública basados en la recolección de datos y el monitoreo de la población.

Desde el racionalismo: podemos aplicar el razonamiento ético para establecer directrices y regulaciones sobre el uso de IA, asegurando que se utilice de manera justa y responsable. Desarrollar algoritmos que sean explicables y transparentes, permitiendo a los usuarios entender cómo se toman las decisiones. Fomentar debates racionales y bien informados entre los tomadores de decisiones, utilizando datos y análisis crítico. Aplicar técnicas racionales para optimizar la asignación de recursos en función de los datos empíricos. Fomentar habilidades de pensamiento crítico y racional en los estudiantes para que puedan analizar información y tomar decisiones fundamentadas. Diseñar currículos que se adapten a las necesidades cambiantes de la sociedad y las demandas del mercado laboral, teniendo en cuenta que debe primar todo lo necesario para asegurar el bien común. Aplicar el razonamiento lógico en la toma de decisiones médicas, considerando las mejores evidencias disponibles. Asignar recursos a áreas de investigación que prometan el mayor beneficio para la salud pública basándose en análisis racionales.

En resumen, integrar lo empírico y lo racional implica un enfoque balanceado que combina la recolección y análisis de datos con un pensamiento crítico y ético. Esto no solo mejora la eficacia de las soluciones propuestas, sino que también garantiza que se apliquen de manera justa y responsable en un mundo cada vez más complejo y tecnológicamente avanzado.