The Non-Optimality of Scientific Knowledge: Path Dependence, Lock-In, and The Local Minimum Trap

Este artigo defende que o conhecimento científico é um ótimo local, não global, moldado por contingências históricas e dependência de caminho. Usando uma analogia com a descida de gradiente em aprendizado de máquina, sugere que a ciência pode negligenciar descrições superiores da natureza ao seguir gradientes locais.