科學(xué)實在論解釋的方法論擴張-基于計算機模擬的視角

1、科學(xué)實在論解釋的方法論擴張基于計算機模擬的視角摘 要：計算機模擬方法已被廣泛運用在當(dāng)代科學(xué)的大多數(shù)領(lǐng)域中，因而也引起了科學(xué)哲學(xué)的興趣。然而，技 術(shù)進步并不意味著必然能夠在科學(xué)哲學(xué)上帶來有意義的新問題，一些哲學(xué)家主張計算機模擬在科學(xué)實踐中帶來的 變革并沒有超出既有的爭論，因此并沒有帶來多少獨特的新問題。其中關(guān)于實在對象奇異性的批評認為，計算機模 擬所創(chuàng)造的對象與一般模型、實驗中所研究的對象沒有本質(zhì)區(qū)別?；谇蠼庑杂^點與描述性觀點這兩種方法論內(nèi) 涵的區(qū)分，可以看到這種批評僅僅強調(diào)了計算機模擬的作為數(shù)值計算工具的角色。因此，通過對科學(xué)研究中某些案 例的考察，顯示了計算機模擬所創(chuàng)造的產(chǎn)物是狹義建構(gòu)性的

2、,正是這種獨特的建構(gòu)性擴展了科學(xué)實在的邊界。關(guān)鍵詞：計算機模擬;實在對象;科學(xué)建構(gòu);方法論近十年來,有賴于算力的飛速提升和各種軟件 工具的不斷發(fā)展，計算機模擬作為一種科學(xué)研究的 新模式，已經(jīng)滲透到從復(fù)雜性科學(xué)到社會科學(xué)在內(nèi) 的各種學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)。這種科學(xué)方法上的巨大變革引 起了普遍的哲學(xué)興趣，許多哲學(xué)家呼吁:我們有必要 尋求一些嶄新的實在論、認識論、方法論等方面的觀 點,來回應(yīng)計算機模擬方法所帶來的新問題。另一 方面，也有一些哲學(xué)家提醒我們不應(yīng)該被表面的差 異沖昏了頭腦，相當(dāng)部分的所謂新問題僅僅只是一 些傳統(tǒng)問題的新形式而已，我們只需要發(fā)展既有的 觀點就可以回應(yīng)當(dāng)前的挑戰(zhàn)。哲學(xué)家羅曼弗里格 和朱利

3、安瑞斯(Roman Frigg & Julian Reiss,下稱 “F & R”)是這方面的典型代表，他們認為幾乎所有 方面的所謂新問題都沒有跳出既有的理論視野，因 此斷定計算機模擬方法為科學(xué)哲學(xué)帶來新挑戰(zhàn)的說 法言過其實。一言蔽之,這種爭論所關(guān)注的焦點是計算機模 擬是否具有奇異性(singularity) $技術(shù)中的奇異性 概念通常指技術(shù)發(fā)展引起了在我們的既有觀點和立 場中難以處理的新問題，從而要求我們跳出既有的 理論框架才能回應(yīng)。本文關(guān)注這種爭議中的實在 對象方面，論述和評估了奇異性主張所面臨的爭議 和辯護。基于當(dāng)代科學(xué)實踐中的一些案例,我們論 證了計算機模擬將一種狹義的科學(xué)建構(gòu)納入到了

4、當(dāng) 代科學(xué)所面向的實在中來，這擴展了科學(xué)實在的邊 界，因此使得計算機模擬成為一種帶來奇異性的方 法論挑戰(zhàn)。一、計算機模擬的方法論意義計算機模擬所帶來的奇異性爭議圍繞著它本身 的方法論意義而展開，因此我們有必要對計算機模 擬的方法論內(nèi)涵、功能以及基本的結(jié)構(gòu)等加以一些 簡要的論述，這種澄清有助于我們更好把握爭議中 各種立場的出發(fā)點。首先,在關(guān)于計算機模擬的探討中，往往體現(xiàn)出 這個概念的兩種不同理解方式：(1)在狹義層面上， 計算機模擬僅僅涉及算法本身,即經(jīng)過可計算化處 理的數(shù)學(xué)模型在電子計算機上被執(zhí)行的過程,并且 通常這種數(shù)學(xué)模型具有一些通過常規(guī)方法難以處理 的方面;(2)在泛義層面上，計算機模擬

5、涉及了使用 這種方法的各個步驟,包括選擇指導(dǎo)性理論、收集相 關(guān)數(shù)據(jù)、構(gòu)建數(shù)學(xué)模型、進行可計算化處理、對模擬 結(jié)果進行評價等等。在這種意義的計算機模擬中， 算法及其執(zhí)行僅僅是一個組成部分。這兩種不同的理解方式體現(xiàn)了對計算機模擬方 法論內(nèi)涵的不同側(cè)重。根據(jù)哲學(xué)家杜蘭(Juan M. Duran)的考察，一方面，計算機模擬可以被描述為 通過物理機器來處理數(shù)學(xué)模型的解題工具，體現(xiàn)為 人類計算能力的一種拓展，這種闡釋被稱為求解性 觀點;另一方面,計算機模擬被視為一種通過計算機 來對目標(biāo)系統(tǒng)的行為模式進行描述的方法，它增強 了我們以更高精確度來表征對象的能力，這種闡釋 被稱為描述性觀點。/這種區(qū)分有利于我

6、們從不同 方面把握計算機模擬的方法論意義。其次,我們可以看到，從不同的觀點出發(fā)，計算 機模擬在不同的科學(xué)實踐中所扮演的方法論角色有 所區(qū)別，因此其所實現(xiàn)的功能也是多元化的。一方 面，從求解性觀點出發(fā),計算機模擬方法主要在數(shù)學(xué) 模型過于復(fù)雜棘手的情境下才能發(fā)揮作用。具體而 言，這類數(shù)學(xué)模型可能無法通過解析法來求解，或者 求解所需要的計算量過于龐大。在這種情況下，計 算機模擬實際上成了處理這類數(shù)學(xué)模型唯一可行的 方法。典型例子包括核物理、氣象科學(xué)等學(xué)科中計 算機模擬的早期運用，這些學(xué)科中涉及的大量運算 必須求助于計算機的強大算力。因此，這種觀點下 計算機模擬所實現(xiàn)的功能是十分明確且單一的，即 數(shù)值

7、計算的功能。另一方面，從描述性觀點出發(fā)，計算機模擬在科 學(xué)實踐中具有的功能則要復(fù)雜得多。除此同樣具備 數(shù)值計算功能外，這種觀點下的計算機模擬至少還 具有三種功能：第一，提供目標(biāo)系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)的功能。描述性 觀點中的計算機模擬往往會面臨數(shù)據(jù)稀疏的問題， 這種數(shù)據(jù)稀疏的問題可能是由于直接觀測的技術(shù)困 難、時間成本、經(jīng)濟成本等方面因素導(dǎo)致的。在這種 情況下，計算機模擬可以基于既有的模型來提供目 標(biāo)系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)。甚至在某些情況下，模擬本身 就可以被視為一種測量的手段。莫里森(Margret Marrison)通過測量微觀粒子自旋的例子說明，現(xiàn)代 物理學(xué)中許多物理量的測量都是間接的，在這種測 量中相應(yīng)的

8、數(shù)學(xué)模型是必不可少的，因此模型具有 類似測量儀器的作用。囪在這種情況下，計算機 模擬作為模型化實踐的一種形式，可以具有與實驗 室測量相比擬的認知論地位。(第二，為推論提供支撐的功能。由于計算機模 擬能夠提供關(guān)于目標(biāo)系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，如果這些數(shù) 據(jù)是可信的，那么就能有力地支撐進一步的推論。 我們可以從模擬的結(jié)果出發(fā)來推斷出目標(biāo)系統(tǒng)實際 上具有的性質(zhì)，或者對其行為模式做出抽象化、概念 化的描述。除此之外,計算機模擬所提供的數(shù)據(jù)也 可以用來作為證偽的依據(jù)。如果我們認為模擬過程 中的各方面都是可信的，那么通過實際觀測數(shù)據(jù)與 模擬數(shù)據(jù)的對比，就能對經(jīng)驗觀測的手段本身做出 評價或取舍。這一點尤其體現(xiàn)在間接觀

9、測的情境 中，由于當(dāng)代科學(xué)中的各種觀測設(shè)備日趨復(fù)雜，觀測 本身往往就需要通過計算機模擬來加以校準(zhǔn)。第三，探索與啟發(fā)的功能。計算機模擬不僅能 夠表征現(xiàn)實世界中存在的目標(biāo)系統(tǒng)，而且能夠描述 僅僅處于設(shè)想中的情況。這種描述通過構(gòu)建虛擬 的、直觀的動態(tài)過程，為現(xiàn)實中的現(xiàn)象提出一些潛在 解釋甚至預(yù)測，從而加強我們對于相似情況的理解， 因此在科學(xué)實踐中具有探索和啟發(fā)的重要意義?；?于元胞自動機(cellular automata)的計算機模擬是這 方面的典型例子。通過給定的初始狀態(tài)和規(guī)則，經(jīng) 過一段時間的演化，這種類型的模擬中常常會突現(xiàn) 出某種整體模式。元胞自動機本身只是由離散單元 格和規(guī)則組成的數(shù)學(xué)系統(tǒng)

10、，但是在特定科學(xué)實踐的 語境下，這種演化過程往往會被賦予某些表征關(guān)系， 并構(gòu)成經(jīng)驗現(xiàn)象的潛在解釋，例如各種大尺度的、動 態(tài)的社會現(xiàn)象。最后，由于不同理解方式中的計算機模擬在科 學(xué)實踐中具有不同的功能，因此至少存在著兩種不 同的方法論結(jié)構(gòu)。在求解性觀點下，由于計算機模 擬僅僅是一種數(shù)值計算的工具，因此它的方法論結(jié) 構(gòu)只需要包含從底層理論到數(shù)學(xué)模型再到模擬程序 的轉(zhuǎn)換。唯一需要注意的是由于通過底層理論得出 的數(shù)學(xué)模型并不適合直接在計算機上運行，因此需 要通過可計算化處理才能轉(zhuǎn)換成具有離散性特征的 相應(yīng)算法，并最終成為可以操作的計算機程序。而 在描述性觀點下，計算機模擬的方法論結(jié)構(gòu)則更加 復(fù)雜，為了

11、更好地描述過于復(fù)雜或者數(shù)據(jù)稀疏的目 標(biāo)系統(tǒng)，模型在構(gòu)建的過程中還總是引入了各種不 同的理論資源，而非僅僅忠于底層理論。正如溫斯 伯格(Eric Winsberg)指出的，底層理論充其量只能 起到有限的指導(dǎo)性作用，實際的模型化過程還會同 時受到理論直覺、建模技巧等方面的指導(dǎo)，并且這種 指導(dǎo)作用是通過不斷試錯、不斷與模擬環(huán)境相互影 響而體現(xiàn)的?？梢钥吹剑瑥膬煞N不同理解方式出發(fā)，計算機模方法論內(nèi)涵基于求解性觀點基于描述性觀點方法論功能數(shù)值計算提供目標(biāo)系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)、為推論提供支撐、探索與啟發(fā)方法論結(jié)構(gòu)底層理論#數(shù)學(xué)模型#可計算化 處理#模擬程序多種的指導(dǎo)性資源(底層理論、理論直覺、建模技巧，等等)#數(shù)

12、學(xué)模型#可 計算化處理#模擬程序擬的方法論內(nèi)涵、方法論功能和方法論結(jié)構(gòu)也有所不同，我們用表1來描述總結(jié)這種差異:表1不同理解方式下計算機模擬的功能與方法論結(jié)構(gòu)差異需要注意的是,理解方式上的區(qū)分并不意味著 實際上存在著兩類不同的計算機模擬。從某些視角 上看，描述性觀點下的計算機模擬所能實現(xiàn)的任何 功能都必須建立在數(shù)值計算的基礎(chǔ)上，它復(fù)雜的方 法論結(jié)構(gòu)也不過是求解性觀點下的一個變體而已， 因而實際上這兩種理解方式事實上是內(nèi)在關(guān)聯(lián)的。 然而，正如杜蘭所主張的，這兩種觀點之間的方法論 差異，實際上就是探討計算機模擬能否在本質(zhì)上提 供新問題的核心。+因此，對這兩種理解方式所暗 含的具體差異進行梳理，為我

13、們處理實在對象的奇 異性問題提供了一個清晰的框架。二、實在對象奇異性的方法論辯護科學(xué)的實在對象層面不僅關(guān)注科學(xué)中有哪些事 物是實在的，也涉及如何刻畫這些對象的實在論性 質(zhì)。因此計算機模擬帶來的奇異性爭議，就是要追 問它是否對我們關(guān)于這些問題的基本觀點形成了挑 戰(zhàn)。贊同計算機模擬確實提供了實在層面奇異性的 主張,通?？梢愿爬殛P(guān)于“平行世界”的觀點。根 據(jù)F&R的論述，這種觀點傾向于認為，模擬創(chuàng)造 了一些平行世界(parallel world)，在那里實驗可以 在比現(xiàn)實世界更加有利的環(huán)境下進行#具體 而言，這種觀點試圖說明，計算機模擬創(chuàng)造于“平行 世界”中的對象，與研究者在現(xiàn)實世界中真正關(guān)注 的

14、目標(biāo)系統(tǒng)之間有著本質(zhì)區(qū)別。相對于現(xiàn)實世界中 的目標(biāo)系統(tǒng)，基于數(shù)學(xué)模型和算法而構(gòu)建的系統(tǒng)只 是一種近似化、理想化的產(chǎn)物。正如上文提到的，由 于對現(xiàn)實中的目標(biāo)系統(tǒng)進行直接操作往往是棘手 的，而計算機模擬則為我們提供了可供選擇的替代 物，這種對象在一定程度上保留了目標(biāo)系統(tǒng)的關(guān)鍵 特征，但又通過近似化或理想化的處理使其具有可 操作性，所以這類對象并不是完全屬于現(xiàn)實世界的 實在。正是由于科學(xué)家事實上是通過對計算機模擬 產(chǎn)生的近似化對象加以研究，才能理解現(xiàn)實中的目 標(biāo)系統(tǒng)，所以科學(xué)所面向的實在就必須擴展到非現(xiàn) 實領(lǐng)域。由此“平行世界”觀點就得到了來自科學(xué) 實踐的方法論辯護。為了更好地理解F & R對這種主

15、張的批評，我 們可以將對“平行世界”觀點的方法論辯護重構(gòu)為 一個合取命題，其中包含著兩個不同的子命題:(1) 計算機模擬它能夠創(chuàng)造出一些近似化、理想化的對 象，并將其作為目標(biāo)系統(tǒng)的替代物，從而將科學(xué)所面 向的實在擴展到了包含著這些對象的“平行世界”； (2)這種創(chuàng)造近似化、理想化對象的能力專屬于計 算機模擬方法，并且僅僅體現(xiàn)在運用了此方法的科 學(xué)實踐中。因此，當(dāng)且僅當(dāng)(1)和(2)同時成立時,計算機 模擬關(guān)于實在對象的奇異性主張才是可辯護的。 F&R的批評正是著眼于命題(2)的不可辯護性上。 他們認為幾乎任何理論模型都在不同程度上涉及近 似化或理想化的處理，這些模型對于現(xiàn)實中的目標(biāo) 系統(tǒng)來說同

16、樣也不是完全現(xiàn)實的。傳統(tǒng)的科學(xué)實踐 中確實有許多例子能佐證這種觀點，例如經(jīng)典力學(xué) 中有質(zhì)量但無體積的質(zhì)點就是一種現(xiàn)實中不存在的 理想化對象，但是基于質(zhì)點建立的力學(xué)模型卻能夠 對現(xiàn)實中的目標(biāo)系統(tǒng)給出某種程度的解釋或預(yù)測。 F & R進一步強調(diào)，這種創(chuàng)造平行世界的能力甚至 “不是理論模型的特權(quán)”，大部分操作具體對象的實 驗在某種意義上也做到了這一點。一方面，實驗所 操作的對象通常只是某個自然類的實例，我們通過 對這些實例的研究來理解整個自然類;另一方面，實 驗室中創(chuàng)造出了許多自然界中不存在的對象，這些 對象的某些屬性被人為地放大，并且盡可能消除了 干擾因素的影響，以便于我們進行操作或做出推論。 這

17、一系列事實都說明了模型或?qū)嶒炛刑幚淼膶ο蠖?可以被看作目標(biāo)系統(tǒng)的替代物，因此命題(2)是不 成立的，計算機模擬并沒有體現(xiàn)出奇異性?？梢钥吹?F & R的論證模式高度依賴于命題 (1)所陳述的內(nèi)容。如果計算機模擬可能具有的奇 異性，確實僅僅在于這種創(chuàng)造近似化對象的“平行 世界”的能力，那么他們對于命題(2)的批評則完全 正確。這種批評得到了一些來自科學(xué)實踐的支持， 正如系統(tǒng)科學(xué)家約翰(斯特曼(John D. Sterman)所 指出的，在理論模型和計算機模擬中都能夠創(chuàng)造虛 擬世界(virtual world)，只是后者在復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng) 方面被更廣泛地運用。然而，此論證存在的問題 正是在于這一點，

18、為什么對近似化或理想化對象的 引入是計算機模擬在實在對象方面唯一的方法論挑 戰(zhàn)？F&R并沒有明確說明這一點。我們認為，命 題(1)的主張可能暗含著對于求解性觀點的偏好。 計算機模擬固然可以憑借強大的算力，在更精確、更 低成本、更易于操作的程度上,將復(fù)雜的目標(biāo)系統(tǒng)表 征在模擬程序的輸出中,但是在求解性觀點下，計算 機模擬的唯一作用是數(shù)值計算,并且任何模擬程序 實際上都是對數(shù)學(xué)模型進行可計算化處理的產(chǎn)物, 因此在原則上我們完全有可能通過紙筆運算的方式 來給出模擬程序的輸出。在這種情況下，計算機模 擬的實在性特征與理論模型尤其是數(shù)學(xué)模型是類似 的，前者創(chuàng)造“平行世界”的能力并不會超出后者表 征世界的

19、限度，因此計算機模擬所引入的那些對象 實際上也只能被視為現(xiàn)實中目標(biāo)系統(tǒng)的近似化“替 身”。然而，如果我們跳出求解性觀點來重新審視 計算機模擬的方法論意義，那么可能構(gòu)成奇異性的 方面不僅僅包括命題(1)所涉及的內(nèi)容。另一方面,正如上文所提到的,F & R在論證中 對“平行世界”觀點的闡釋，集中在對近似化或理想 化特征的強調(diào)上。在近年來的文獻中，這種近似性 在科學(xué)哲學(xué)中被更一般地理解為科學(xué)建構(gòu)性，近似 化處理被視為是科學(xué)實踐中具有建構(gòu)性特征的典型 表現(xiàn)。正是出于這種原因，一些哲學(xué)家主張我們應(yīng) 該從科學(xué)建構(gòu)的視角來看待科學(xué)中的模型。弗里格 本人就是這種觀點的典型代表，他論證了模型的建 構(gòu)與文學(xué)虛構(gòu)之

20、間存在著許多共性，并因此引入了 假裝理論(pretence theory)來對模型中的建構(gòu)性給 出普遍解釋刃一些哲學(xué)家甚至主張，模型就是一 種對虛構(gòu)狀況的表征。囪顯而易見,模型乃至實驗中確實至少存在著具 有建構(gòu)性的成分。因此，當(dāng)我們談到實在對象的奇 異性爭議中所討論的“平行世界”，更加確切地說, 它應(yīng)該被理解為那些具有建構(gòu)性成分的世界。那 么,F & R對實在對象奇異性主張的批評則就可以 重構(gòu)為如下命題:模型甚至實驗中所描述的具有建 構(gòu)性成分的世界，與計算機模擬所描述的具有建構(gòu) 性成分的世界，二者都是通過近似化或理想化處理 而創(chuàng)造的“平行世界”，二者包含的實在對象本質(zhì)上 是類似的，因此后者并不

21、形成什么方法論挑戰(zhàn)。然 而，這兩種建構(gòu)性在實在性層面的類似性并非是不 言自明的。我們認為，由于F&R在論證中隱含的 求解性觀點預(yù)設(shè)，計算機模擬方法的建構(gòu)性特征被 過于狹隘地理解了。如果不局限于求解性觀點的理 解方式,那么這個命題中所提到兩種建構(gòu)性之間或 許存在著關(guān)鍵差異,正是這種差異構(gòu)成了實在對象 奇異性的方法論辯護。三、狹義建構(gòu)中實在性的方法論擴張科學(xué)建構(gòu)的方法論特征主要體現(xiàn)在對實在的近 似化、理想化處理中。無論我們?nèi)绾纬橄蟆⒑喕蛴?意扭曲，模型所描述的系統(tǒng)與現(xiàn)實中存在的事物都 處于某種表征關(guān)系中。然而,在科學(xué)實踐中還存在 著另一種建構(gòu)，它并不表征具有現(xiàn)實原型的事物，它 在任何意義上不是通

22、過抽象、簡化或者有意扭曲來 得到的。換句話說，這種建構(gòu)對象本身在現(xiàn)實中完 全不存在。根據(jù)蘇亞雷斯(Mauricio Suarez)的定 義，其中的差異分別體現(xiàn)了建構(gòu)性的廣義層面和狹 義層面,前者主要關(guān)注科學(xué)中的近似化或理想化，而 后者更加關(guān)注那些現(xiàn)實中完全不存在的對象。囪 這種區(qū)分同樣適用于以建構(gòu)性的觀點來看待科學(xué)實 在，我們據(jù)此將科學(xué)中經(jīng)由近似化、理想化處理產(chǎn)生 的對象稱為廣義建構(gòu)，而將那些在科學(xué)中被研究，但 本身在現(xiàn)實中根本不存在的對象稱為狹義建構(gòu)。狹義建構(gòu)在科學(xué)史中也并不罕見，四體液、燃 素、以太就是一些例子。在以往的科學(xué)實踐中，狹義 建構(gòu)中的對象原則上并不是科學(xué)所面向的實在的一 部分。

23、然而，正是在面向狹義建構(gòu)的方法論擴張中， 計算機模擬在兩個不同方面體現(xiàn)出了實在對象的奇 異性。(一)狹義建構(gòu)的解釋性功能在計算機模擬的方法論結(jié)構(gòu)中，通過基本理論 構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型通常不能直接在計算機上運行，因 此可計算化處理是不可或缺的環(huán)節(jié),尤其是進行離 散化處理。但離散化處理不可避免地會帶來相應(yīng)的 誤差，當(dāng)這種誤差積累到一定程度時,就會影響模擬 的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。避免這種困境的直接方式是采 取更加細粒度(fine-grained)的模擬網(wǎng)格，但這會導(dǎo) 致算力需求的飛漲。因此，研究者常常會利用的一 個重要措施就是引入現(xiàn)實中完全不存在的元素，這 在涉及復(fù)雜性系統(tǒng)的科學(xué)中較為常見，典型例子是 大氣環(huán)

24、流的計算機模擬。在早期研究中，氣象學(xué)家通常會選取一組流體 力學(xué)的基本公式。這組公式構(gòu)成了大氣環(huán)流的物理 基礎(chǔ)，同時也是描述大氣環(huán)流的數(shù)學(xué)模型。然而，在 實際的運行中，原本在模擬中穩(wěn)定的環(huán)流模式通常 會在幾周內(nèi)陷入無規(guī)律的狀態(tài)，這正是離散化帶來 的挑戰(zhàn)。對于這一挑戰(zhàn)，氣象學(xué)家荒川昭夫(Araka- wa Akio)采取了數(shù)學(xué)技巧來加以應(yīng)對。這種技巧基 于一種非現(xiàn)實假設(shè)，即設(shè)想大氣中的動能在環(huán)流過 程中會被保存下來。由于大氣中動能的留存與大氣 環(huán)流的動力學(xué)模型直接違背,荒川的假設(shè)實際上是 一種狹義建構(gòu)。但令人驚訝的是，在實際運行的情 況中，正是荒川所采取的方式使得模擬具有更好的 穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性8這

25、個案例所體現(xiàn)的奇異性在于,它證明了在計 算機模擬中，狹義建構(gòu)作為一種可用的方法論資源， 被有意地引入到對現(xiàn)象的描述中來，并且相比忠實 于現(xiàn)實的理論模型，這種運用還能帶來更好的經(jīng)驗 準(zhǔn)確性和更強的預(yù)測能力這一點使得計算機模擬 的實在性立場與傳統(tǒng)的科學(xué)方法論之間具有明顯的 差異。無論是四體液、燃素還是以太,一旦我們確認 了這些對象是不存在的，那么它們在理論構(gòu)建中就 不再會有關(guān)鍵地位。然而,在大氣環(huán)流的模擬中，雖 然“保存了動能的大氣”這種對象在現(xiàn)實中是不存 在的，相應(yīng)的假設(shè)在使模擬具有穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性方 面，依然具有關(guān)鍵性的作用。大氣環(huán)流的案例并不特殊，復(fù)雜系統(tǒng)的模擬中 存在著許多類似情況，這在某種

26、意義上挑戰(zhàn)了 “從 成功到真實#( success-to-truth)的科學(xué)實在論主流 進路。更重要的是，計算機模擬實踐中所提出的反 例在以往的科學(xué)史中是十分罕見的，即使是當(dāng)前最 精致的論證版本也難以逃脫這些反例的質(zhì)疑。因此，當(dāng)我們說計算機模擬創(chuàng)造了一些“平行 世界”時，我們不僅在說它提供了一些近似化或理 想化的對象，也是在說出于對現(xiàn)實系統(tǒng)的解釋或預(yù) 測的需要，我們在模擬實踐中納入了某種純粹由算 法所創(chuàng)造的對象。狹義建構(gòu)的對象在一個良好的計 算機模擬中可能具有關(guān)鍵性的作用，然而科學(xué)家卻 清楚地知道這類對象不是任何近似化的產(chǎn)物，這種 矛盾在一般的理論模型或?qū)嶒炛胁⒉淮嬖?。在這種 情況下，無論我們

27、采取怎樣的策略來回應(yīng)這一矛盾， 都有必要重新劃定科學(xué)實在的合理邊界，這就是由 方法論而產(chǎn)生的奇異性。(二)狹義建構(gòu)的可干涉性特征計算機模擬關(guān)于實在對象的奇異性也體現(xiàn)在可 干涉方面，即它提供了一套系統(tǒng)的方法來對狹義建 構(gòu)對象構(gòu)成的科學(xué)實在進行干涉。干涉(intervention) 可以被理解為一系列的行動，這些行動人為地 設(shè)置了一些條件，使得實驗系統(tǒng)處于某種有利于實 現(xiàn)研究目標(biāo)的狀態(tài)。但物質(zhì)實驗的方法論限制是僅 適用于現(xiàn)實中的物質(zhì)性系統(tǒng)，我們無法對根本不存 在的事物做出干涉。與之相對的是，理論模型向狹 義建構(gòu)對象開放，但并沒有體現(xiàn)出可干涉的特征。然而，描述性觀點下的計算機模擬則提供了 一種可行的

28、選擇。計算機模擬在實踐層面的方法 論特征都說明了基于算法的操作也可以被視為是 一種干涉。摩根(Mary S. Morgan)通過案例考察 很好地論述了這種觀點，她認為模擬中的操作“更 加接近于常規(guī)實驗的干涉而非數(shù)學(xué)模型的操 作”山。另外，由于計算機模擬唯一所需的物質(zhì) 基礎(chǔ)是運行算法的計算機設(shè)備，因此它能夠向一 切建構(gòu)對象開放，包括物質(zhì)實驗中不能觸及的狹 義建構(gòu)對象，這就使得計算機模擬可以成為理論 分析和實驗之外的“第三條路”。我們在下文中通 過活體機器人的可塑化設(shè)計這個案例來說明這種 基于可干涉性的方法論擴張。在生物工程學(xué)、機器人學(xué)等領(lǐng)域內(nèi)，由于設(shè)計活 體系統(tǒng)的傳統(tǒng)進路都存在不同方面的挑戰(zhàn)，一

29、個跨 學(xué)科研究團隊基于對計算機模擬和進化算法的運 用,提出了一種嶄新的設(shè)計路線，它的最終產(chǎn)物就是 活體機器人xenobot。皿粗略地說，這種設(shè)計方法包 含了一系列通過算法構(gòu)建的生成器和篩選器，前者 基于進化算法隨機自動生成大量的活體系統(tǒng),這些 活體系統(tǒng)在模擬中體現(xiàn)出某種特定的行為模式;后 者負責(zé)通過算法篩選出符合某些條件的活體系統(tǒng)。具體而言，基本流程是可概括為如下步驟:(1) 研究者分別描述活體系統(tǒng)需要實現(xiàn)的行為目標(biāo)，以 及這種系統(tǒng)的生物學(xué)構(gòu)成要素，并將這兩種描述輸 入生成器;(2)重復(fù)運行生成器以隨機生成大量的 初始設(shè)計，每個設(shè)計都描述了一種生物體的形態(tài)結(jié) 構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)都能在不同程度上實現(xiàn)輸

30、入的行為目 標(biāo);(3)初始設(shè)計在計算機模擬中被評估，每種設(shè)計 都自動獲得一個效能分?jǐn)?shù);(4)多次重復(fù)評估過程, 效能分?jǐn)?shù)較低的設(shè)計被效能分?jǐn)?shù)較高的設(shè)計覆蓋， 最后產(chǎn)生出一定數(shù)量的高效能且多樣化的設(shè)計; (5)產(chǎn)生的設(shè)計通過篩選器,符合穩(wěn)健性要求和制 造性要求的設(shè)計被保留下來;(6)研究者根據(jù)保留 下來的設(shè)計,在現(xiàn)實中制造出活體系統(tǒng);(7)對比活 體系統(tǒng)在實際物理環(huán)境中的表現(xiàn)和相應(yīng)設(shè)計在計算 機模擬中的表現(xiàn)，據(jù)此改善算法;(8)經(jīng)過算法的充 分改善后，活體系統(tǒng)在實際物理環(huán)境的行為可以較 好地符合模擬中預(yù)測的模式，因此就產(chǎn)生了有效的 設(shè)計進路。下頁圖1展示了這種設(shè)計方法的部分 流程。在計算機模擬中進化的算法AEvolved designs in silicl圖1通過計算機模擬設(shè)計活體系統(tǒng)的部分流程12在街仲中筍理 Realization in vivoBG輸出OUT這個案例中展現(xiàn)了兩個要點：第一，計算機模 擬在這個案例中應(yīng)該用描述性觀點來理解。模擬所 提供的數(shù)據(jù)定性定量地描述了不同的形態(tài)下活體系 統(tǒng)將會呈現(xiàn)不同行為模式，并促進了研究者做出生 物體結(jié)構(gòu)與功能之間關(guān)系的理解。顯然，計算機模 擬在這個案例中的角色不僅限于一種數(shù)值計算工 具。第二,經(jīng)由這種設(shè)計方法