科学哲学：感受威斯康星风格，本文主要内容关键词为：威斯论文,哲学论文,风格论文,科学论文,康星论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：N031
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威斯康星大学的科学哲学这些年来在国际上一直处于领先的地位，虽然还没有人像称呼维也纳学派那样称呼威斯康星的科学哲学为“威斯康星学派”，但威斯康星的科学哲学明显成就及其独特特点已经使它获得了“威斯康星风格”的称号。在威斯康星活跃着艾利奥特·索伯(Elliott Sober)，丹·豪斯曼(Dan Hausman)，艾勒里·艾尔斯(Ellery Eells)，迈尔科姆·福斯特(Malcolm Forster)等科学哲学家或科学哲学研究者。艾利奥特·索伯教授是威斯康星大学哲学系最著名的学者，他在一般科学哲学、生物学哲学、认知科学哲学和心的哲学领域发表了大量的论文和著作。他在国际科学哲学界的地位可从他在一些学会的职务中窥见一斑：他是美国哲学学会中西部分会的会长，科学哲学学会的当选会长(President-Elect)，国际逻辑学、科学哲学和科学方法论学会的秘书。丹·豪斯曼教授在经济学哲学领域享有盛名，并对因果性问题、博奕理论和伦理学有很多研究，他是哲学系现任主任。艾勒里·艾尔斯教授主要研究证据理论、解释理论、概率因果性、决策理论和博奕论等，其中1991年出版的《概率因果性》一书获得了广泛的好评。迈尔科姆·福斯特教授主要从事一般科学哲学、统计学的基础、因果建模、物理学哲学和连结主义的研究，其中在模型选择的研究方面处于国际领先地位。1998年，中国社会科学院哲学所、中国自然辩证法研究会和北京师范大学哲学系曾邀请索伯教授访问北京。为了进一步了解国际科学哲学动态，加强国际合作，北京师范大学哲学系又邀请威斯康星大学哲学系的重要学者迈尔科姆·福斯特教授于2001年6月10日至19日在北京作学术访问。福斯特教授分别在北京师范大学哲学系、北京大学科学与社会研究中心和北京科学哲学论坛作了题为“生态理性问题”、“科学中的模型选择”以及“科学中的简单性和统一性”的报告。福斯特教授的来访使我们有机会再次感受威斯康星大学科学哲学的风格。下面我将简要介绍福斯特三次演讲的主要内容，并对我们几天接触中福斯特对科学哲学研究现状的一些看法作简要的介绍。
1 科学中的简单性和统一性问题
这是福斯特教授6月14日在北京科学哲学论坛上的报告的题目。说到简单性，我们可能都会想到奥卡姆剃刀：“如无必要，勿增实体”。然而，什么是不必要的，福斯特认为奥卡姆并没有指出。哥白尼在建立他的太阳中心说的过程中也曾提到简单性的作用，并认为简单性原则的根据在于自然界不做无益的事。牛顿也有相似的思想，认为自然界少可以做到，多就是无益；因为自然界喜欢简单化，从不用多于的原因夸耀自己。因此牛顿在他的哲学推理的四原则中的前两个中都强调要用尽可能少的原因解释自然事物的表现，或尽可能把相同的结果归因于相同的原因。福斯特认为，哥白尼和牛顿这样的解释是建立在一个并不可靠的形而上学的假定之上的，因此并不令人满意。这样，简单性就给我们提出了两个问题：由于许多哲学家不满意什么是不必要的，所以，我们能用较为清楚的术语代替“如无必要”这样的模糊性术语吗？简单性为什么会是真理的印记？或者说简单性和真理性是什么样的联系？
1858年，惠威尔在其《归纳科学的哲学》中区分了假说检验的四种方法，其中，他对简单性与真理的关系给出了一个新的解释。惠威尔关于假说检验的第一种方法是理论和已有的观察是否相符合；第二种检验是预言一些还没有观察到的相同种类的事实；比第二种检验更强的第三种检验是归纳的一致性(consilience of inductions)，即不仅能预言相同种类的事实，而且可以预言不同种类的事实；第四种检验是归纳的一致性是否使我们的理论不断地趋向简单性和统一性。因此，根据惠威尔，科学中的简单性和统一性可以被看作是归纳的一致性的结果。
福斯特认为，把真理当作科学的目标是一个过强的形而上学假设。如果我们不知道真理是什么，我们如何来检验若干个假说呢？统计数学中的交叉验证方法为福斯特提供了一个分析的工具。根据这种方法，我们首先可以把数据分成两部分：测定数据和验证数据。然后使理论模型或假说与测定数据相符合，接着再用验证数据验证相符合的模型或假说。再往后为每一个模型的符合程度打分（似真性的对数），最后选择获得最高分的模型。
假如关于特定问题我们有多个复杂程度不同的假说，哪个假说更好呢？如果只进行惠威尔所说的第一种验证，结果肯定是最复杂的理论将获得胜利，因为复杂的理论有更多的参数，可以使曲线的每一点都与数据相符合。这必然会导致过于符合的问题(overfitting problem)。因此必须进行第二和第三种验证。我们把数据分成测定数据和验证数据，从测定数据我们可以得出问题的一个曲线，然后用验证数据验证这个曲线，这时，胜利的可能就不再是最复杂的假说，而是相对简单的假说。因此，福斯特认为，交叉验证方法在理论评价方面具有一定的价值，它说明，相对简单的假说可能具有比较高的交叉验证得分。
因此，福斯特认为，直接的交叉验证或归纳的一致性是最有份量的验证方法；交叉验证或归纳的一致性产生了较为简单、统一性更大的共同原因理论，这种理论在预言不同种类的数据方面是更好的理论；简单性和统一性比简单的防止过于符合问题有更多的作用，但它们在预言新事实方面的好处并没有得到人们的很好的理解。
2 科学中的模型选择
福斯特说，他希望科学的目标是达到真理，然而，为科学设定一个目标与科学能否获得这个目标是不同的两回事。科学哲学关心的应当是科学实际能够获得什么，而不是想要获得什么。确定了科学实际上能够获得什么，科学哲学就应当分析科学是通过什么手段达到这个目标的？这种手段和目标之间的联系是什么？
根据阿科伊科(Akaike)的统计信息理论，福斯特认为，科学的现实目标应当是预言的精确性。他说，把真理作为科学的目标，也许并没有错误，但却是不现实的。科学最终也许可以获得关于“整个世界”的真理，但现实来说，科学并不能达到这一点。相反，预言的精确性却是科学可以现实地达到的目标。并且，预言精确性目标与任何版本的科学实在论目标并不矛盾。预言精确性有两种，一种是内推的预言精确性，即预言的内容与观察数据处于相同的范围之中；另一种是外推的预言精确性，即预言的内容与观察数据处于不同的范围之中。福斯特说的预言精确性主要是指第一种预言精确性。
对于相同的一系列试验数据，我们可以得到多个理论模型，哪一个模型更好呢？福斯特认为，AIC(Akaike Information Criterion)不仅提供了评价模型预言精确性的方法，而且定义了模型选择的规则：选择具有最大AIC得分的符合模型。福斯特在报告中对AIC在模型选择中的作用作了详细的分析。
3 生态理性问题
在通常情况下，人们经常需要对外来信息做出快速、迅捷的反应。1999年，德国柏林麦克斯·普朗克研究所的心理学家Gigerenzer和他的研究小组出版了一本名为《使我们聪明的简单决策规则》的著作。这本著作主要论题是，简单的决策规则可以使思考敏捷，使行动迅速，并且也可能更精确，甚至比复杂的决策规则更精确。比如，在股票市场上，一些专业人员根据企业的业绩分析做出是否购买某种股票的决策，而一些非专业人员则是根据自己的感觉购买某种股票。人们一般都会认为，专业人员会赢得更多的钱，但这种想法经常是错误的。为什么呢？Gigerenzer等人认为，在某些情况下，无知反而是好事。专家可能因为拥有太多的信息，而不能很好地利用它们。所以，可以说，在有些情况下，多反而少(more is less)，或者少反而多(less is more)。
福斯特认为，Gigenrenzer等人的思想有两点，即是说，通常情况下的理性决策应当是：
(1)限定的。如果接收到的信息要求即刻的反应，那么决策机制必须处于可以快速做出决策的位置。要快速做出反应，思考就必须简单。
(2)生态的。理性的决策规则不仅应当是高效的，而且应当与特殊的环境（生态的或社会的）相适应。理性不仅只是根据一般的逻辑一致原则来定义，而且应当根据它是否“与实际符合”来定义。
福斯特认为，生态理性的限时决策与经典的贝耶斯主义的非限时决策是根本不同的。根据贝耶斯主义，理性主体选择的是那些期望能够获得最大利益的行为。期望的最大利益是从比较每种可能的行为在每种可能的环境中的利益的概率得出来的。
福斯特以医院对病人是否需要作冠心病特殊看护的诊断为例，具体说明了为什么这种快速和简单的决策原则是重要的。美国的医院为冠心病人开有专门的看护病房，对病人进行非常精心的照看，但价钱却非常昂贵。如果一个病人没有冠心病，进入这样的病房，将多余花费很多金钱；但另一方面，如果有冠心病而没有进入这样的病房，病人就可能因为没有受到好的照顾而死亡。为了经济有效地利用这些病房，关键在于医生，在于医生能否快速准确地判定谁是真的冠心病患者。然而，医生和专家做得并不是很好。于是，有人发明了一种心脏病预测仪器(HDPI)，让它根据病人的一系列症状来预测病人是否患心脏病的概率。然而令人惊异的是，HDPI惟一明晰的特征是它使用的变量列表，是这个列表持久地提高着医生的诊断精确性，甚至在医生不再使用HDPI时，他们也能较好地做出诊断。更令人惊异的是，医生格林(Green)和梅尔(Mehr)建立了一个更简单的决策树方法，这种决策树方法不仅更明晰，更容易应用，而且更加精确。福斯特运用数理统计和计算机模拟的结果进一步说明，生态理性的关键依赖于决策规则的预言精确性。预言精确性越好，快速、简单的决策就越好。
4 科学哲学的现状
福斯特到北京后我们就开始谈论科学哲学问题。我最近刚看过丹·罗斯(Dan Ross)的一篇题为“千年之交的科学哲学”的文章，因此谈话就从这篇文章开始。罗斯认为，20世纪科学哲学经历了复兴和衰落这样的发展过程。20世纪40年代到80年代，科学哲学主宰着整个哲学领域，至少从发表的哲学论文和出版的书刊上看是这样。但从90年代开始，政治哲学和伦理学越来越多地受到学者们的关注，科学哲学在哲学中最多能排到第三的位置。之所以出现这种情况，一个重要的原因是，科学哲学越来越多地向着各门具体的自然科学哲学方向发展，比如生物学哲学、心的哲学、物理学哲学等等。结果，科学哲学家越来越需要良好的专业自然科学背景，与科学哲学家对话的也越来越多的是自然科学家，而不是传统的哲学家。罗斯似乎在责怪科学哲学的这种发展趋向，并把科学哲学走向衰落的责任归到这一点。福斯特则认为，实际上，科学哲学本身并没有衰落，衰落的只是特定形式的科学哲学，特别是那些脱离科学的实际实践的科学哲学。他说，科学哲学的生命力就在于它应当能为实践着的科学家提供方法论的指导。因此，科学哲学向着专业化方向发展本身并没有错。科学哲学究竟研究什么？认识论一直是科学哲学的核心问题。传统认识论把认识如何可能作为自己的目标，福斯特则认为，当代科学哲学则应当把如何获得信息，怎样利用这些信息成功地与自然发生相互作用作为自己的研究目标。科学哲学仍然应当是分析的，但以往的分析哲学所利用的手段：形式逻辑或数理逻辑方法都过于简单，不足以说明我们是如何获取信息并成功地利用它们与自然相互作用的。新的分析哲学应当有更高级的分析方法，这种方法最主要的就是数理统计的方法。纵观威斯康星的科学哲学，概率统计方法的应用可以说是他们哲学的一个明显的特点。
威斯康星的科学哲学坚持分析的传统，因此，对于后现代科学哲学和建构主义的知识论，大都采取批评的态度。福斯特对罗蒂、范弗拉辛等的评价都很低，认为罗蒂根本不懂科学，范弗拉辛虽然对科学实在论作了很多批评，但却没有新的建树；他提出的经验适当性概念模糊不清，连他自己都没有说清楚。他对19世纪的哲学家惠威尔评价很高，认为惠威尔是那个时代真正既懂科学又懂哲学的科学哲学家。现代科学哲学的不同学派的思想都可以从惠威尔那里找到思想的渊源。在惠威尔那里，真理是科学的目标，现代科学哲学的一些人，比如库恩和罗蒂等人去掉了惠威尔的真理概念，走向了相对主义；而他和索伯等人则把惠威尔的真理概念换成了预言精确性，从而更好地反映了科学的实际实践。
福斯特认为，一个研究者应当不断地前进，不断地创新，而不应当停留在已有的成就或梳理别人已有的思想上。他说，搞研究就像是登山，攀登最高的山才最有意义。他本人就喜欢攀登别人没有攀登过的高峰。这次他在中国，就选择了一个并不太出名，但却是北方最高的山（至少在他的旅游书中是这样）——北岳恒山，并且一定要登上顶峰。“总在最高(Always on top)！”这就是他的座右铭。
收稿日期：2001-08-08