科学实在论解释的方法论扩张-基于计算机模拟的视角

1、科学实在论解释的方法论扩张基于计算机模拟的视角摘 要：计算机模拟方法已被广泛运用在当代科学的大多数领域中，因而也引起了科学哲学的兴趣。然而，技 术进步并不意味着必然能够在科学哲学上带来有意义的新问题，一些哲学家主张计算机模拟在科学实践中带来的 变革并没有超出既有的争论，因此并没有带来多少独特的新问题。其中关于实在对象奇异性的批评认为，计算机模 拟所创造的对象与一般模型、实验中所研究的对象没有本质区别。基于求解性观点与描述性观点这两种方法论内 涵的区分，可以看到这种批评仅仅强调了计算机模拟的作为数值计算工具的角色。因此，通过对科学研究中某些案 例的考察，显示了计算机模拟所创造的产物是狭义建构性的

2、,正是这种独特的建构性扩展了科学实在的边界。关键词：计算机模拟;实在对象;科学建构;方法论近十年来,有赖于算力的飞速提升和各种软件 工具的不断发展，计算机模拟作为一种科学研究的 新模式，已经渗透到从复杂性科学到社会科学在内 的各种学科领域内。这种科学方法上的巨大变革引 起了普遍的哲学兴趣，许多哲学家呼吁:我们有必要 寻求一些崭新的实在论、认识论、方法论等方面的观 点,来回应计算机模拟方法所带来的新问题。另一 方面，也有一些哲学家提醒我们不应该被表面的差 异冲昏了头脑，相当部分的所谓新问题仅仅只是一 些传统问题的新形式而已，我们只需要发展既有的 观点就可以回应当前的挑战。哲学家罗曼弗里格 和朱利

3、安瑞斯(Roman Frigg & Julian Reiss,下称 “F & R”)是这方面的典型代表，他们认为几乎所有 方面的所谓新问题都没有跳出既有的理论视野，因 此断定计算机模拟方法为科学哲学带来新挑战的说 法言过其实。一言蔽之,这种争论所关注的焦点是计算机模 拟是否具有奇异性(singularity) $技术中的奇异性 概念通常指技术发展引起了在我们的既有观点和立 场中难以处理的新问题，从而要求我们跳出既有的 理论框架才能回应。本文关注这种争议中的实在 对象方面，论述和评估了奇异性主张所面临的争议 和辩护。基于当代科学实践中的一些案例,我们论 证了计算机模拟将一种狭义的科学建构纳入到了

4、当 代科学所面向的实在中来，这扩展了科学实在的边 界，因此使得计算机模拟成为一种带来奇异性的方 法论挑战。一、计算机模拟的方法论意义计算机模拟所带来的奇异性争议围绕着它本身 的方法论意义而展开，因此我们有必要对计算机模 拟的方法论内涵、功能以及基本的结构等加以一些 简要的论述，这种澄清有助于我们更好把握争议中 各种立场的出发点。首先,在关于计算机模拟的探讨中，往往体现出 这个概念的两种不同理解方式：(1)在狭义层面上， 计算机模拟仅仅涉及算法本身,即经过可计算化处 理的数学模型在电子计算机上被执行的过程,并且 通常这种数学模型具有一些通过常规方法难以处理 的方面;(2)在泛义层面上，计算机模拟

5、涉及了使用 这种方法的各个步骤,包括选择指导性理论、收集相 关数据、构建数学模型、进行可计算化处理、对模拟 结果进行评价等等。在这种意义的计算机模拟中， 算法及其执行仅仅是一个组成部分。这两种不同的理解方式体现了对计算机模拟方 法论内涵的不同侧重。根据哲学家杜兰(Juan M. Duran)的考察，一方面，计算机模拟可以被描述为 通过物理机器来处理数学模型的解题工具，体现为 人类计算能力的一种拓展，这种阐释被称为求解性 观点;另一方面,计算机模拟被视为一种通过计算机 来对目标系统的行为模式进行描述的方法，它增强 了我们以更高精确度来表征对象的能力，这种阐释 被称为描述性观点。/这种区分有利于我

6、们从不同 方面把握计算机模拟的方法论意义。其次,我们可以看到，从不同的观点出发，计算 机模拟在不同的科学实践中所扮演的方法论角色有 所区别，因此其所实现的功能也是多元化的。一方 面，从求解性观点出发,计算机模拟方法主要在数学 模型过于复杂棘手的情境下才能发挥作用。具体而 言，这类数学模型可能无法通过解析法来求解，或者 求解所需要的计算量过于庞大。在这种情况下，计 算机模拟实际上成了处理这类数学模型唯一可行的 方法。典型例子包括核物理、气象科学等学科中计 算机模拟的早期运用，这些学科中涉及的大量运算 必须求助于计算机的强大算力。因此，这种观点下 计算机模拟所实现的功能是十分明确且单一的，即 数值

7、计算的功能。另一方面，从描述性观点出发，计算机模拟在科 学实践中具有的功能则要复杂得多。除此同样具备 数值计算功能外，这种观点下的计算机模拟至少还 具有三种功能：第一，提供目标系统相关数据的功能。描述性 观点中的计算机模拟往往会面临数据稀疏的问题， 这种数据稀疏的问题可能是由于直接观测的技术困 难、时间成本、经济成本等方面因素导致的。在这种 情况下，计算机模拟可以基于既有的模型来提供目 标系统的相关数据。甚至在某些情况下，模拟本身 就可以被视为一种测量的手段。莫里森(Margret Marrison)通过测量微观粒子自旋的例子说明，现代 物理学中许多物理量的测量都是间接的，在这种测 量中相应的

8、数学模型是必不可少的，因此模型具有 类似测量仪器的作用。囱在这种情况下，计算机 模拟作为模型化实践的一种形式，可以具有与实验 室测量相比拟的认知论地位。(第二，为推论提供支撑的功能。由于计算机模 拟能够提供关于目标系统的相关数据，如果这些数 据是可信的，那么就能有力地支撑进一步的推论。 我们可以从模拟的结果出发来推断出目标系统实际 上具有的性质，或者对其行为模式做出抽象化、概念 化的描述。除此之外,计算机模拟所提供的数据也 可以用来作为证伪的依据。如果我们认为模拟过程 中的各方面都是可信的，那么通过实际观测数据与 模拟数据的对比，就能对经验观测的手段本身做出 评价或取舍。这一点尤其体现在间接观

9、测的情境 中，由于当代科学中的各种观测设备日趋复杂，观测 本身往往就需要通过计算机模拟来加以校准。第三，探索与启发的功能。计算机模拟不仅能 够表征现实世界中存在的目标系统，而且能够描述 仅仅处于设想中的情况。这种描述通过构建虚拟 的、直观的动态过程，为现实中的现象提出一些潜在 解释甚至预测，从而加强我们对于相似情况的理解， 因此在科学实践中具有探索和启发的重要意义。基 于元胞自动机(cellular automata)的计算机模拟是这 方面的典型例子。通过给定的初始状态和规则，经 过一段时间的演化，这种类型的模拟中常常会突现 出某种整体模式。元胞自动机本身只是由离散单元 格和规则组成的数学系统

10、，但是在特定科学实践的 语境下，这种演化过程往往会被赋予某些表征关系， 并构成经验现象的潜在解释，例如各种大尺度的、动 态的社会现象。最后，由于不同理解方式中的计算机模拟在科 学实践中具有不同的功能，因此至少存在着两种不 同的方法论结构。在求解性观点下，由于计算机模 拟仅仅是一种数值计算的工具，因此它的方法论结 构只需要包含从底层理论到数学模型再到模拟程序 的转换。唯一需要注意的是由于通过底层理论得出 的数学模型并不适合直接在计算机上运行，因此需 要通过可计算化处理才能转换成具有离散性特征的 相应算法，并最终成为可以操作的计算机程序。而 在描述性观点下，计算机模拟的方法论结构则更加 复杂，为了

11、更好地描述过于复杂或者数据稀疏的目 标系统，模型在构建的过程中还总是引入了各种不 同的理论资源，而非仅仅忠于底层理论。正如温斯 伯格(Eric Winsberg)指出的，底层理论充其量只能 起到有限的指导性作用，实际的模型化过程还会同 时受到理论直觉、建模技巧等方面的指导，并且这种 指导作用是通过不断试错、不断与模拟环境相互影 响而体现的。可以看到，从两种不同理解方式出发，计算机模方法论内涵基于求解性观点基于描述性观点方法论功能数值计算提供目标系统相关数据、为推论提供支撑、探索与启发方法论结构底层理论#数学模型#可计算化 处理#模拟程序多种的指导性资源(底层理论、理论直觉、建模技巧，等等)#数

12、学模型#可 计算化处理#模拟程序拟的方法论内涵、方法论功能和方法论结构也有所不同，我们用表1来描述总结这种差异:表1不同理解方式下计算机模拟的功能与方法论结构差异需要注意的是,理解方式上的区分并不意味着 实际上存在着两类不同的计算机模拟。从某些视角 上看，描述性观点下的计算机模拟所能实现的任何 功能都必须建立在数值计算的基础上，它复杂的方 法论结构也不过是求解性观点下的一个变体而已， 因而实际上这两种理解方式事实上是内在关联的。 然而，正如杜兰所主张的，这两种观点之间的方法论 差异，实际上就是探讨计算机模拟能否在本质上提 供新问题的核心。+因此，对这两种理解方式所暗 含的具体差异进行梳理，为我

13、们处理实在对象的奇 异性问题提供了一个清晰的框架。二、实在对象奇异性的方法论辩护科学的实在对象层面不仅关注科学中有哪些事 物是实在的，也涉及如何刻画这些对象的实在论性 质。因此计算机模拟带来的奇异性争议，就是要追 问它是否对我们关于这些问题的基本观点形成了挑 战。赞同计算机模拟确实提供了实在层面奇异性的 主张,通常可以概括为关于“平行世界”的观点。根 据F&R的论述，这种观点倾向于认为，模拟创造 了一些平行世界(parallel world)，在那里实验可以 在比现实世界更加有利的环境下进行#具体 而言，这种观点试图说明，计算机模拟创造于“平行 世界”中的对象，与研究者在现实世界中真正关注 的

14、目标系统之间有着本质区别。相对于现实世界中 的目标系统，基于数学模型和算法而构建的系统只 是一种近似化、理想化的产物。正如上文提到的，由 于对现实中的目标系统进行直接操作往往是棘手 的，而计算机模拟则为我们提供了可供选择的替代 物，这种对象在一定程度上保留了目标系统的关键 特征，但又通过近似化或理想化的处理使其具有可 操作性，所以这类对象并不是完全属于现实世界的 实在。正是由于科学家事实上是通过对计算机模拟 产生的近似化对象加以研究，才能理解现实中的目 标系统，所以科学所面向的实在就必须扩展到非现 实领域。由此“平行世界”观点就得到了来自科学 实践的方法论辩护。为了更好地理解F & R对这种主

15、张的批评，我 们可以将对“平行世界”观点的方法论辩护重构为 一个合取命题，其中包含着两个不同的子命题:(1) 计算机模拟它能够创造出一些近似化、理想化的对 象，并将其作为目标系统的替代物，从而将科学所面 向的实在扩展到了包含着这些对象的“平行世界”； (2)这种创造近似化、理想化对象的能力专属于计 算机模拟方法，并且仅仅体现在运用了此方法的科 学实践中。因此，当且仅当(1)和(2)同时成立时,计算机 模拟关于实在对象的奇异性主张才是可辩护的。 F&R的批评正是着眼于命题(2)的不可辩护性上。 他们认为几乎任何理论模型都在不同程度上涉及近 似化或理想化的处理，这些模型对于现实中的目标 系统来说同

16、样也不是完全现实的。传统的科学实践 中确实有许多例子能佐证这种观点，例如经典力学 中有质量但无体积的质点就是一种现实中不存在的 理想化对象，但是基于质点建立的力学模型却能够 对现实中的目标系统给出某种程度的解释或预测。 F & R进一步强调，这种创造平行世界的能力甚至 “不是理论模型的特权”，大部分操作具体对象的实 验在某种意义上也做到了这一点。一方面，实验所 操作的对象通常只是某个自然类的实例，我们通过 对这些实例的研究来理解整个自然类;另一方面，实 验室中创造出了许多自然界中不存在的对象，这些 对象的某些属性被人为地放大，并且尽可能消除了 干扰因素的影响，以便于我们进行操作或做出推论。 这

17、一系列事实都说明了模型或实验中处理的对象都 可以被看作目标系统的替代物，因此命题(2)是不 成立的，计算机模拟并没有体现出奇异性。可以看到,F & R的论证模式高度依赖于命题 (1)所陈述的内容。如果计算机模拟可能具有的奇 异性，确实仅仅在于这种创造近似化对象的“平行 世界”的能力，那么他们对于命题(2)的批评则完全 正确。这种批评得到了一些来自科学实践的支持， 正如系统科学家约翰(斯特曼(John D. Sterman)所 指出的，在理论模型和计算机模拟中都能够创造虚 拟世界(virtual world)，只是后者在复杂的动态系统 方面被更广泛地运用。然而，此论证存在的问题 正是在于这一点，

18、为什么对近似化或理想化对象的 引入是计算机模拟在实在对象方面唯一的方法论挑 战？F&R并没有明确说明这一点。我们认为，命 题(1)的主张可能暗含着对于求解性观点的偏好。 计算机模拟固然可以凭借强大的算力，在更精确、更 低成本、更易于操作的程度上,将复杂的目标系统表 征在模拟程序的输出中,但是在求解性观点下，计算 机模拟的唯一作用是数值计算,并且任何模拟程序 实际上都是对数学模型进行可计算化处理的产物, 因此在原则上我们完全有可能通过纸笔运算的方式 来给出模拟程序的输出。在这种情况下，计算机模 拟的实在性特征与理论模型尤其是数学模型是类似 的，前者创造“平行世界”的能力并不会超出后者表 征世界的

19、限度，因此计算机模拟所引入的那些对象 实际上也只能被视为现实中目标系统的近似化“替 身”。然而，如果我们跳出求解性观点来重新审视 计算机模拟的方法论意义，那么可能构成奇异性的 方面不仅仅包括命题(1)所涉及的内容。另一方面,正如上文所提到的,F & R在论证中 对“平行世界”观点的阐释，集中在对近似化或理想 化特征的强调上。在近年来的文献中，这种近似性 在科学哲学中被更一般地理解为科学建构性，近似 化处理被视为是科学实践中具有建构性特征的典型 表现。正是出于这种原因，一些哲学家主张我们应 该从科学建构的视角来看待科学中的模型。弗里格 本人就是这种观点的典型代表，他论证了模型的建 构与文学虚构之

20、间存在着许多共性，并因此引入了 假装理论(pretence theory)来对模型中的建构性给 出普遍解释刃一些哲学家甚至主张，模型就是一 种对虚构状况的表征。囱显而易见,模型乃至实验中确实至少存在着具 有建构性的成分。因此，当我们谈到实在对象的奇 异性争议中所讨论的“平行世界”，更加确切地说, 它应该被理解为那些具有建构性成分的世界。那 么,F & R对实在对象奇异性主张的批评则就可以 重构为如下命题:模型甚至实验中所描述的具有建 构性成分的世界，与计算机模拟所描述的具有建构 性成分的世界，二者都是通过近似化或理想化处理 而创造的“平行世界”，二者包含的实在对象本质上 是类似的，因此后者并不

21、形成什么方法论挑战。然 而，这两种建构性在实在性层面的类似性并非是不 言自明的。我们认为，由于F&R在论证中隐含的 求解性观点预设，计算机模拟方法的建构性特征被 过于狭隘地理解了。如果不局限于求解性观点的理 解方式,那么这个命题中所提到两种建构性之间或 许存在着关键差异,正是这种差异构成了实在对象 奇异性的方法论辩护。三、狭义建构中实在性的方法论扩张科学建构的方法论特征主要体现在对实在的近 似化、理想化处理中。无论我们如何抽象、简化或有 意扭曲，模型所描述的系统与现实中存在的事物都 处于某种表征关系中。然而,在科学实践中还存在 着另一种建构，它并不表征具有现实原型的事物，它 在任何意义上不是通

22、过抽象、简化或者有意扭曲来 得到的。换句话说，这种建构对象本身在现实中完 全不存在。根据苏亚雷斯(Mauricio Suarez)的定 义，其中的差异分别体现了建构性的广义层面和狭 义层面,前者主要关注科学中的近似化或理想化，而 后者更加关注那些现实中完全不存在的对象。囱 这种区分同样适用于以建构性的观点来看待科学实 在，我们据此将科学中经由近似化、理想化处理产生 的对象称为广义建构，而将那些在科学中被研究，但 本身在现实中根本不存在的对象称为狭义建构。狭义建构在科学史中也并不罕见，四体液、燃 素、以太就是一些例子。在以往的科学实践中，狭义 建构中的对象原则上并不是科学所面向的实在的一 部分。

23、然而，正是在面向狭义建构的方法论扩张中， 计算机模拟在两个不同方面体现出了实在对象的奇 异性。(一)狭义建构的解释性功能在计算机模拟的方法论结构中，通过基本理论 构建的数学模型通常不能直接在计算机上运行，因 此可计算化处理是不可或缺的环节,尤其是进行离 散化处理。但离散化处理不可避免地会带来相应的 误差，当这种误差积累到一定程度时,就会影响模拟 的稳定性和准确性。避免这种困境的直接方式是采 取更加细粒度(fine-grained)的模拟网格，但这会导 致算力需求的飞涨。因此，研究者常常会利用的一 个重要措施就是引入现实中完全不存在的元素，这 在涉及复杂性系统的科学中较为常见，典型例子是 大气环

24、流的计算机模拟。在早期研究中，气象学家通常会选取一组流体 力学的基本公式。这组公式构成了大气环流的物理 基础，同时也是描述大气环流的数学模型。然而，在 实际的运行中，原本在模拟中稳定的环流模式通常 会在几周内陷入无规律的状态，这正是离散化带来 的挑战。对于这一挑战，气象学家荒川昭夫(Araka- wa Akio)采取了数学技巧来加以应对。这种技巧基 于一种非现实假设，即设想大气中的动能在环流过 程中会被保存下来。由于大气中动能的留存与大气 环流的动力学模型直接违背,荒川的假设实际上是 一种狭义建构。但令人惊讶的是，在实际运行的情 况中，正是荒川所采取的方式使得模拟具有更好的 稳定性和准确性8这

25、个案例所体现的奇异性在于,它证明了在计 算机模拟中，狭义建构作为一种可用的方法论资源， 被有意地引入到对现象的描述中来，并且相比忠实 于现实的理论模型，这种运用还能带来更好的经验 准确性和更强的预测能力这一点使得计算机模拟 的实在性立场与传统的科学方法论之间具有明显的 差异。无论是四体液、燃素还是以太,一旦我们确认 了这些对象是不存在的，那么它们在理论构建中就 不再会有关键地位。然而,在大气环流的模拟中，虽 然“保存了动能的大气”这种对象在现实中是不存 在的，相应的假设在使模拟具有稳定性和准确性方 面，依然具有关键性的作用。大气环流的案例并不特殊，复杂系统的模拟中 存在着许多类似情况，这在某种

26、意义上挑战了 “从 成功到真实#( success-to-truth)的科学实在论主流 进路。更重要的是，计算机模拟实践中所提出的反 例在以往的科学史中是十分罕见的，即使是当前最 精致的论证版本也难以逃脱这些反例的质疑。因此，当我们说计算机模拟创造了一些“平行 世界”时，我们不仅在说它提供了一些近似化或理 想化的对象，也是在说出于对现实系统的解释或预 测的需要，我们在模拟实践中纳入了某种纯粹由算 法所创造的对象。狭义建构的对象在一个良好的计 算机模拟中可能具有关键性的作用，然而科学家却 清楚地知道这类对象不是任何近似化的产物，这种 矛盾在一般的理论模型或实验中并不存在。在这种 情况下，无论我们

27、采取怎样的策略来回应这一矛盾， 都有必要重新划定科学实在的合理边界，这就是由 方法论而产生的奇异性。(二)狭义建构的可干涉性特征计算机模拟关于实在对象的奇异性也体现在可 干涉方面，即它提供了一套系统的方法来对狭义建 构对象构成的科学实在进行干涉。干涉(intervention) 可以被理解为一系列的行动，这些行动人为地 设置了一些条件，使得实验系统处于某种有利于实 现研究目标的状态。但物质实验的方法论限制是仅 适用于现实中的物质性系统，我们无法对根本不存 在的事物做出干涉。与之相对的是，理论模型向狭 义建构对象开放，但并没有体现出可干涉的特征。然而，描述性观点下的计算机模拟则提供了 一种可行的

28、选择。计算机模拟在实践层面的方法 论特征都说明了基于算法的操作也可以被视为是 一种干涉。摩根(Mary S. Morgan)通过案例考察 很好地论述了这种观点，她认为模拟中的操作“更 加接近于常规实验的干涉而非数学模型的操 作”山。另外，由于计算机模拟唯一所需的物质 基础是运行算法的计算机设备，因此它能够向一 切建构对象开放，包括物质实验中不能触及的狭 义建构对象，这就使得计算机模拟可以成为理论 分析和实验之外的“第三条路”。我们在下文中通 过活体机器人的可塑化设计这个案例来说明这种 基于可干涉性的方法论扩张。在生物工程学、机器人学等领域内，由于设计活 体系统的传统进路都存在不同方面的挑战，一

29、个跨 学科研究团队基于对计算机模拟和进化算法的运 用,提出了一种崭新的设计路线，它的最终产物就是 活体机器人xenobot。皿粗略地说，这种设计方法包 含了一系列通过算法构建的生成器和筛选器，前者 基于进化算法随机自动生成大量的活体系统,这些 活体系统在模拟中体现出某种特定的行为模式;后 者负责通过算法筛选出符合某些条件的活体系统。具体而言，基本流程是可概括为如下步骤:(1) 研究者分别描述活体系统需要实现的行为目标，以 及这种系统的生物学构成要素，并将这两种描述输 入生成器;(2)重复运行生成器以随机生成大量的 初始设计，每个设计都描述了一种生物体的形态结 构，这些结构都能在不同程度上实现输

30、入的行为目 标;(3)初始设计在计算机模拟中被评估，每种设计 都自动获得一个效能分数;(4)多次重复评估过程, 效能分数较低的设计被效能分数较高的设计覆盖， 最后产生出一定数量的高效能且多样化的设计; (5)产生的设计通过筛选器,符合稳健性要求和制 造性要求的设计被保留下来;(6)研究者根据保留 下来的设计,在现实中制造出活体系统;(7)对比活 体系统在实际物理环境中的表现和相应设计在计算 机模拟中的表现，据此改善算法;(8)经过算法的充 分改善后，活体系统在实际物理环境的行为可以较 好地符合模拟中预测的模式，因此就产生了有效的 设计进路。下页图1展示了这种设计方法的部分 流程。在计算机模拟中进化的算法AEvolved designs in silicl图1通过计算机模拟设计活体系统的部分流程12在街仲中笋理 Realization in vivoBG输出OUT这个案例中展现了两个要点：第一，计算机模 拟在这个案例中应该用描述性观点来理解。模拟所 提供的数据定性定量地描述了不同的形态下活体系 统将会呈现不同行为模式，并促进了研究者做出生 物体结构与功能之间关系的理解。显然，计算机模 拟在这个案例中的角色不仅限于一种数值计算工 具。第二,经由这种设计方法