Este artículo parte del debate en filosofía de la ciencia entre la tradición teórica y la experimental, y muestra su relación con el estudio de los procesos de innovación e invención en ciencia, cruzando así los planteamientos de análisis más teóricos de la filosofía de la ciencia con cuestiones más relacionadas con la filosofía de la tecnología y la ciencia aplicada. De esta manera, analizamos la interrelación entre experimento y teoría en los procesos de invención e innovación y conectamos los campos de la ciencia teórica y la aplicada, mostrando la continuidad entre ambas. Así, podemos mostrar también cómo en ciencia hay siempre dependencia mutua de teoría y experimentación, y cómo esa dependencia es extrapolable también a los procesos de innovación e invención. Tomando como punto de partida el debate en torno a las tradiciones teóricas y experimentales, veremos hasta qué punto los argumentos que cuestionan las tradiciones teóricas y apuestan por las tradiciones experimentales encajan con los fenómenos de invención e innovación. El caso que vamos a tomar como referencia para aplicar este análisis es el de «aprendizaje automático», como una rama de los algoritmos computacionales diseñados para emular la inteligencia humana aprendiendo del entorno. Este campo es relevante pues, a pesar de su naturaleza eminentemente teórica -en substancia es matemática aplicada-, presenta toda una serie decaracterísticas que lo hacen muy afín al análisis desde las tradiciones experimentales.

This starts from the debate in philosophy of science between the theoretical and the experimental traditions, and it aims to show its relation with the study of innovation and invention processes in science, thus crossing the most theoretical approaches of the philosophy of science with issues more related to the philosophy of technology and applied science. In this way we analyze the interrelation between experiment and theory in the processes of invention and innovation and connect the fields of theoretical and applied science, thus showing the continuity between them. That way, we can also show how in science there is always mutual dependence on theory and experimentation, and how that dependence can also be extrapolated to the processes of innovation and invention. Taking as starting point the debate around the theoretical and experimental traditions, we will see to what extent the arguments that question the theoretical traditions and opt for the experimental ones fit with the phenomena of invention and innovation. The case that we are going to take as a reference to apply this analysis is that of «machine learning», as a branch of computational algorithms designed to emulate human intelligence by learning from the environment. This field is relevant because, in spite of its eminently theoretical nature-in substance it is applied mathematics-, it presents a whole series of characteristics that makes it very similar to the analysis from the experimental traditions.