Conhecer o que não conhecemos, ou o que conhecemos parcialmente, é vital para progredir, dizem os autores do livro Como Pensar Melhor. Isso leva a um dos pilares essenciais do pensamento científico moderno: usar incertezas de uma forma que permita confiar fortemente naquilo que fazemos. Uma visão que permite trabalhar com rigor a realidade sobre a qual sabemos pouco, ou nada sabemos. Os cientistas afastam-se assim de uma lógica de saberes absolutos, para uma lógica de saberes prováveis, calibrados por graus de confiança. Sobretudo quando perceberam, no início do século XX, que havia uma maneira de controlar qualquer variável através da experimentação com distribuição aleatória.

Porque é que esta lógica é importante? Porque permite usar informação parcial com rigor. Uma forma de pensar que assenta na ideia de que segurança absoluta não existe, o melhor que se consegue é calcular com rigor a probabilidade dos eventos futuros. Esta forma de pensar exige que qualquer proposição tenha associado um grau de confiança, devidamente calibrado por métodos reconhecidos.

Entender o cerne do pensamento probabilístico é importante para desfazer preconceitos sobre a ciência moderna. Quando num determinado dia não choveu, mas a previsão era de chuva, não quer dizer que as previsões meteorológicas estavam erradas, ou que a meteorologia como ciência é inútil. É preciso perceber que qualquer previsão meteorológica tem uma probabilidade de ocorrência associada. Quando a vacina da gripe não impediu uma certa pessoa de ficar gripada, não significa dizer que as vacinas de nada servem. É preciso perceber que a eficácia das vacinas é dada em termos probabilísticos, com um grau de confiança associado.

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