查尔莫斯回顾科学哲学的历史,认为20世纪60年代之前科学哲学的一个特点是逻辑经验主义者和否证主义者关于“什么是一个好的科学理论”的争论,卡尔纳普等人认为“科学是从事实中推导出来的”,科学理论的好坏在于它能从多少事实中的得到“确证”,“事实越多越好”;波普尔等否证主义者以科学理论在逻辑上的“可证伪性”代替“可确证性”,认为衡量一种理论的科学地位的标准就在于它的可否证性的高低,高度可否证的理论比低度可否证的理论应该更受欢迎,否证主义者“更喜欢那种通过大胆猜想解决某个有趣问题的尝试,即使这个猜想很快被证明是假的。”[1]到了20世纪70年代,库恩对科学理论的评价采取了一种相对主义的标准,库恩将科学理论置于范式中考察,“在相互竞争的范式中进行选择,就等于在不相容的社会生活方式中进行选择”,没有哪个理论的论证“在逻辑上或者概率上令人非信不可”。[2]罗丹认为科学本质上是一种解题活动,而解题能力可以作为范式选择的根据,评价一个理论好过另一个理论的标准就是解题有效性的高低,“一个理论的总解题有效性可由对该理论所解决的经验问题的数目和重要性及由理论生成的反常问题和概念问题的数目和重要性的估算来确定”。[3]

20世纪八十年代,人工智能研究掀起了第二次热潮,有计算机学科背景的科学哲学家萨伽德试图将人工智能技术运用到科学哲学的研究中,1985年,萨伽德和基思·霍利奥克在国际人工智能联合会议（简称为IJCAI)上公布了一个人工智能程序PI,PI全称为ProcessofInduction,直译成中文就是“归纳推理过程”,PI程序是一种科学思维模型,能够模拟科学家包括问题解决、概念形成、假说形成和理论评价的思维过程,PI程序集成了科学理论评价的模块。[4]1989年,萨伽德在《行为与脑科学》杂志上公布了一个新的科学理论评价计算机模型,命名为ECHO程序,ECHO程序是一个理论选择程序,目标是从相互竞争的若干科学理论中选择最佳的科学理论,ECHO程序是萨伽德对PI程序的优化。[5]2002年,萨伽德在MIT出版的著作《思想和行动的一致性》中发布一个新的计算机程序HOTCO,HOTCO程序是ECHO程序的升级版本,充分考虑到了个人情感因素对理性认知的修正作用,可以广泛应用于哲学、伦理学、政治学和心理学的研究中,在哲学方面的应用也包括科学理论的评价。[6]

在国内,任定成[7]较早的介绍了萨伽德的工作,包括PI程序中的知识表示方法和新概念的合成方法,ECHO程序涉及的解释连贯性原则以及ECHO程序应用到拉瓦锡氧化革命案例涉及的概念网络的变化过程,并没有展开论述程序涉及到的科学理论评价功能。周燕[8]介绍了ECHO程序涉及的解释连贯性原则和计算公式以及ECHO程序应用于达尔文进化论革命案例的分析,但没有评述ECHO作为一个计算机程序在设计上如何体现出解释连贯性原则,程序的初始赋值如何影响输出结果,以及ECHO程序本身是否是一个合格的科学理论评价程序。国内其他学者也有介绍萨伽德的工作,但都没有涉及到萨伽德科学理论评价的计算机程序。本文将论述PI、ECHO和HOTCO程序的科学理论评价方法和指标,并评述它们在科学理论评价方面的优势与不足。

一、PI程序

PI程序评价科学理论的方法和指标与具体的科学史案例密切相关,萨伽德特别看重实际情况下的科学家们如何论证他们的理论比相互竞争的理论提供了更好的解释。达尔文对进化论的论证依赖于进化论解释可以解释的大量的事实,他通过进化论解释了有关物种地理分布、动物器官萎缩和许多其他现象的事实,而这些是创世论无法解释的。他在《物种起源》的第六版中说:“很难想象一个错误的理论会像自然选择理论那样,以令人满意的方式解释上述几大类事实。最近有人反对说,这是一种不安全的辩论方法,但这是一种用于判断生活中常见事件的方法,并且经常被最伟大的自然哲学家所使用。”拉瓦锡认为氧化论取代了基于假想物质燃素的燃素论在于氧化论的简洁性,他说:“我从一个简单的原理推导出所有的解释,即纯净的或有生命的空气是由一个特定于它的原理组成的,这个原理构成了它的基础,我把它命名为氧气原理,结合了火和热的物质。一旦这一原理被承认,化学的主要困难似乎就消失了,所有的现象都以惊人的简单性加以解释。”菲涅尔抨击了粒子理论,认为波动理论作了能解释了反射和折射的现象以外,还可以解释衍射和偏振现象,而粒子理论需要加入振动和光线相互影响的特设性假说。他曾在一封信中写道:“反射、折射、衍射的所有情况、倾斜入射的彩色环和垂直入射的彩色环,以及产生相同环的空气和水的厚度之间的显著一致性;所有这些现象,在牛顿系统中需要如此多的特设性假设。”[9]

PI的科学理论评价方法包括定性评价方法和定量评价方法,涉及的评价指标包括一致性(Consilience)和简单性(Simplicity)。一个理论(H)的一致性用这个理论可以解释的事实种类的数量(#E)来表示,即Consilience(H)=#E,一个理论(H)的简单性用这个理论可以解释的事实种类的数量减去这个理论包含的共假说数量(#H)后再除以这个理论可以解释的事实种类的数量来表示,即Simplicity(H)=(#E-#H)/#E。当一个科学理论的一致性和简单性指标都大于或者都小于与之竞争的科学理论的时候,PI选择定性评价的方法,如果相互竞争的两个科学理论一个一致性指标好而另一个简单性指标更好的时候,PI选择定量评价方法,定量评价指标是一个值(Value),Value(H)=Consilience(H)*Simplicity(H)=#E-#H,PI选择Value(H)更大的科学理论胜出。

一致性指标是用来衡量一个理论解释能力,用它来判断一个理论何时解释了比另一个理论更多的事实。表示事实数量多少的最小单位不是“一个事实”而是“一类事实”,科学家通过指出一个或多个类别的事实来证明一个理论比另一个更为一致,上面案例中达尔文、拉瓦锡和菲涅尔正是这么论证的。一种理论解释比另一种理论解释更多种类的事实,最简单的情况是,当一个理论解释了另一个理论所能够解释的说有类别的事实。但是,如何定义“一类事实”,而且是相互竞争的理论的支持者都认可的“一类事实”?萨伽德认为“相互竞争的理论的支持者都有相同的历史科学背景,所以他们同意将事实分为不同的类别,对牛顿和惠更斯来说,他们的理论都能解释光的反射和折射,那么光的反射和折射都是的他们各自支持的理论应用的一类事实。”([9],p.78)但是在有些情况下,这种区分存在争议,比如,在加拉帕戈斯群岛上,雀鸟物种的分布和龟类的分布被看作是进化论应用的一类事实还是两类不同种类事实?它们都涉及特定地区的物种的地理分布,可以仅仅被看成是进化论的一个应用,即进化论应用的一类事实,但是达尔文会认为雀鸟的分布方式与陆龟的分布方式不同,那么这两个物种可能被算作是不同应用的两类事实。由于存在这种分歧,在运用PI程序做理论比较的时候,程序的输入者的态度很显然会影响输出结果。

萨伽德认为,一个好的科学理论不仅有很好的一致性,而且要有简单性。一个好的理论不仅必须解释一系列事实,而且在解释这些事实的时候不用做出大量假设。简单性指标可以看成假设成本的经济性,两个相互竞争的理论解释同样多的事实的时候哪个理论需要的假设成本更少,则有更好的简单性。在逻辑经验主义的教条里,科学理论的预测作用是评估理论好坏的一个重要标准,惠尔(WilliamWhewell)也支持这样一种观点“支持我们的归纳法的有力证据是一个更高、更具强制性的特征,即它使我们能够解释和确定与我们的假设形成过程中所设想的不同类型的案例。”[10]PI程序似乎忽视了这一标准。像哈雷使用牛顿理论来预测以他命名的彗星的返回,是科学家认可牛顿理论解释力的一个标志事件,似乎不被PI所评估。萨伽德认为,出现失败的预测以后,通常科学家不会马上放弃该理论,而是合法地考虑对一个理论的一组辅助假设进行调整,使其能够解释其领域内的任何异常情况,经过调整以后的理论一致性指标会增加,但是调整以后的理论假设数量增加了,那么该理论的简单性却降低了,以简单性标准来看并不是一个好理论,相反,成功的预测被视为一个理论简单性的标志,表明它的解释不需要事后补充假设条件,因此预测的重要性可以由简单性指标和一致性指标共同体现出来。([9],p.85)虽然奥卡姆的剃刀建议我们不要增加不必要的实体用于解释中,但是萨伽德反对把理论的简单性看成是本体论假设上的简单性,他举例说,燃素理论假设了一种称为燃素的物质存在,因此不如氧气理论简单,创世论假说在本体上比进化论更为复杂,但是菲涅尔光的波动理论实际上比牛顿的微粒理论在逻辑上更不经济,因为它假设了以太的存在,他认为“只要本体数量的增加有助于理论整体上的一致性和简单性,那么本体假设上的复杂性并不减损理论的解释价值或可接受性。”([9],p.86)

除了一致性和简单性指标以外,萨伽德特别强调类比的作用。一般的科学哲学家都认为,类比充其量与理论的发现有关,与理论的正当性无关,但是萨伽德通过对科技史案例的研究发现,类比在达尔文以及光的波动理论的支持者的争论中起着重要的作用,达尔文声称人工选择和自然选择之间的类比关系是他相信自己理论的基础之一,而惠更斯、杨(ThomasYoung)、菲涅耳都用声音现象和光现象之间的类比来支持光的波动理论,尽管有人怀疑这种类比解释的正当性,萨伽德仍认为有需要将类比作为科学理论评价的标准之一,应该对具有此类类比的理论给予了一些偏好。只不过,如何在PI程序里确定类比指标的参数存在实际困难,指标过于复杂以后有可能出现“为了增加类比指标而忽视一致性指标和简单性指标的情况”,萨伽德也承认“如何将类比纳入评估仍然是一个悬而未决的问题”。([9],p.95)

沙格林批评PI程序,PI作为科学认知模型在应用性上存在局限,书中列举PI程序适用于菲涅尔波动理论和拉瓦锡氧化革命的案例,对于进化论革命的案例也没有进行实际模拟,应该考虑是否适应科学史上的更广泛的其它案例,比如达尔文进化论,牛顿机械论和恐龙灭绝的相关理论,此外,程序员对理论的理解很大程度上影响理论比较的结果,因为“PI做出的任何推论都依赖于程序员提供给它的预选符号信息”。[11]萨伽德回应批判,在《为计算科学哲学辩护》一文为计算科学哲学辩护,称会以PI模型会基础发展出更复杂的计算模型以克服PI目前存在的局限。[12]

二、ECHO程序

“ECHO”,可以翻译成“和谐优化的解释连贯性”,为了说明ECHO如何工作,首先要什么是解释连贯性。

解释连贯性理论([5],p.436)(以下简称TEC)。一个解释系统S,由P、Q和P1……Pn这些命题构成,如何评价任意一个命题在系统中的可接受性,或者说评价这个命题与所有其他命题的连贯性?萨伽德认为应该遵守对称、解释、类比、资料优先、矛盾、竞争、可接受性一共七条原则。

ECHO程序如何应用TEC的七个原则?

萨伽德通过氧化论与燃素论之争来说明TEC的七个原则是如何工作的,一个氧化论所有假说(OH1纯空气包含基本氧;OH2纯空气包含物质火和热;OH3燃烧中,空气中的氧气与燃烧物化合;OH4氧有增加;OH5在燃烧中,金属增加氧变成灰渣;OH6在还原中,释放出氧气),燃素论所有假说(PH1可燃物包含燃素;PH2可燃物包含物质热;PH3燃烧中,释放出燃素;PH4燃素能从一种物质传到另一种物质;PH5金属包含燃素;PH6锻烧中释放出燃素)以及观察到的所有关于燃烧的证据(E1燃烧中。放出光和热;E2可燃性是可以从一个物体到另一个物体传动的;E3燃烧仅仅发生在纯空气在场情况;E4反应物燃烧增加的重量等于吸收氧气的重量;E5金属经受氧化;E6氧化中的反应物重量增加;E7氧化中的空气体积减少;E8还原中,出现沸腾)组成的系统S中,判断任何一个命题和以及证据在系统S中的可接受性,就是看这个命题或者证据与其他命题和证据的连贯性关系。([5],p.444)根据TEC七原则,由于氧化论的一些假说可以解释某些燃烧现象,因此氧化论这些假说和它们可以解释的燃烧证据之间是连贯的,燃素论的一些假说可以解释某些燃烧现象,因此燃素论这些假说和它们可以解释的燃烧证据之间是连贯的,由于氧化论的某些假说和燃素论的某些假说在解释某些燃烧现象时存在竞争关系,因此涉及到的氧化论假说和燃素论假说是不连贯关系。这里需要说明的是,根据TEC七原则,由于任何一个观察证据实际上也是系统S中的一个命题,会被纳入与所有其它假说以及观察证据的连贯性考察中,可能会出现系统S不接受观察证据的情况,这恰好反映了汉森“观察渗透理论”的思想,即某些观察证据由于受到错误理论的渗透,本身就可能是不可靠的。

在确定系统S中所有命题之间的连贯和不连贯关系以后,为了排除不被系统S接受的命题,需要依据TEC对系统S中任意一个命题以及命题之间的连贯和不连贯关系进行公平的赋值,并设计一种可靠的算法,使得通过这种算法计算以后的某些命题与系统S中其他命题的值有显著的不同,最终被排除在系统S之外。([5],p.443)ECHO程序的赋值方法和排除算法是这样的,对系统S中的每个命题单元(包括氧化论燃素论所有假说以及观察到的燃烧证据)的活化值赋初值a=0.01,对连贯关系赋值0.04,对不连贯关系赋值-0.06,两者绝对值比值是0.67,可以看成是系统S的容忍度,比值大于1则所有的单元都会被接受,越小于1被拒绝的单元数量就越多。如果是多个命题结合在一起解释一个证据,根据TEC原则2(C),它们之间的连贯关系值被分摊,如果一个命题和另一个命题多次参与到证据的解释中,则它们之间的连贯性关系值是每次解释获得的连贯性关系值的叠加,对不连贯关系值的处理也是同理。在ECHO程序里,所有命题的赋值被称为活化值,所有的连贯性关系值和不连贯关系值都被称为连接权重。ECHO程序对系统S所有的命题单元的活化值依照以下循环算法进行更新:在t时刻,对第j个命题单元的活化值aj,都有一个固定的衰退θ(赋值0.05,需在连贯关系赋值0.04,和不连贯关系赋值-0.06的绝对值之间),以及在t-1时刻(上一个时刻)的正值netj的输入,这个正值netj和与之连接的命题单元活化值和连接权重有关。在经过多次循环以后,如果某个单元键入的该正值无法抵消固定的衰退,则从初始的0.01逐渐变为负值,该命题单元死化被拒绝,反之则变为更大的正值表示被接受,接近0则保持中立。ECHO程序的精巧之处在于键入的正值netj与固定的衰退θ的差值极小,一般需要几百次的循环累积,才使得每个命题单元的活化值从初始值0.01变成一个介于-1和1之间的稳定的正值或者负值,因此萨伽德用“和谐优化”(HarmonyOptimization)来描述ECHO程序对TEC原则的实践。总的来说,只要合理设定好固定的衰退θ值、连贯关系值和不连贯关系值,所有命题单元的初始值会在循环算法开始运行后都会变成一个介于-1和1之间的稳定值,这个值的正负代表被系统S接受或拒绝,ECHO程序的赋值并不是绝对的。ECHO程序对氧化论和燃素论之争的模拟结果是氧化论的命题单元和观察证据单元全部活化,燃素论的命题单元全部死化。

沙格林曾批评PI程序适用性有限,在升级到ECHO程序以后,萨伽德将ECHO程序应用到科学史上几乎所有科学革命的解释中,包括拉瓦锡的氧化革命,达尔文的进化论革命,赫斯的地质理论板块构造学说引发的地质学革命,以及爱因斯坦的相对论革命中。ECHO程序的这些具体应用收录在萨伽德在其普林斯顿大学出版的《概念革命》(一书中。[13]

ECHO为了方便计算,将科学理论拆分成一组命题设定,这样把科学理论等同于一直命题设定,是否过于简单化了。萨伽德认为一个科学理论是一个包括命题、规则以及问题解答的复杂结构,ECHO程序表征科学理论在的数据结构里,除了命题假说意外,还有科学家观察和实验的得到的直观证据,以及命题和证据之间的解释关系,它们共同构成了一个科学理论应有的复杂结构。此外,ECHO程序对所有假说设定和证据的初始赋值都是一样的,这样是否忽视了某些假说设定和证据具有特别的重要性,比如对氧化论来说,“OH1纯空气包含基本氧”这条设定的重要性要高于其它设定。萨伽德认为,ECHO程序不包含任何假说设定的实用性测量,系统内所有假说命题单元初始值的设定是相同的,由于某些设定的确与证据之间的关系更加紧密,经过多次循环计算以后,这些单元的活化值会比其它单元的活化值大,比如,经过200次循环以后,“OH1纯空气包含基本氧”这条假说命题单元的活化值远大于其它氧化论的假说命题单元的活化值。因此,假说设定和证据是否具有特别的重要性,是在程序计算结束后可以看到的。([13],p.94)

ECHO程序评价理论关注的是科学理论的解释,但是科学家支持一个科学理论的方法是找到更多严谨的证据,使得这些证据能被这个理论预测和支持,波普尔也强调发现新证据对理论的重要性,ECHO程序忽视了预测的作用。萨伽德认为波普尔学派夸大了预测的重要性,拉瓦锡在对抗燃素论的时候,从不会说他的氧化论有多少新的预测,而是说氧化论可以更好的解释证据。波普尔重视预测是因为预测可以引起辩驳,但实际上,波普尔的模型在科学史上很难被应用,典型的来说,科学家不会因为一个失败的预测而放弃自己的理论,而是尝试修改理论假设适应新证据,根据TEC原则2(C)的反比例条款,虽然修改后的理论多了一个可以解释的证据,但是共假说数目的增加会降低这几条假说之间的连贯性,因此,即使科学家修改理论假设适应新证据,ECHO程序也会做出适当的反应。([13],p.95)

库恩认为科学革命前后的理论是不可通约的,至少在一定程度上是不可比较的,而ECHO程序和TEC原则却用来比较相互竞争的科学理论,合适吗?萨伽德仔细研究化学革命、达尔文革命和地质革命后发现,相关科学界绝大多数成员的信仰发生了变化,1777年至1797年期间,法国和英国的大多数化学家和物理学家放弃了燃素燃烧理论,转而支持拉瓦锡的氧理论;1859年达尔文的著作出版后的十年内,英国75%的科学家支持进化论;在地质革命中,海底的基本概念在五年内传播被大多数熟悉证据的人所接受。实际上,科学史上主要的科学革命前后的理论都存在大量的概念重叠,即使处于竞争的双方也能很好的认识到对方的理论如何来解释观察结果,萨伽德拿氧化论和燃素论作为例子,氧化论和燃素论除了氧气和燃素两个概念不同以外,有着相当多的概念是重叠的,氧化论的燃素论的支持者都意识到彼此的理论可以用于解释他们的实验结果,少量的概念差异没有阻碍科学家的理性评价过程,最终一些燃素论的支持者改投氧化论,萨伽德反对激进库恩学派的观点,认为现实中比较理论的好坏并非完全不可能。([13],p.93)

霍布斯认为ECHO程序涉及的算法过于复杂,他提出了一个“幼稚方法”,能够得到与ECHO同样的结果。如果一个理论的可以解释的证据数目是#E,理论中所有的假说数目是#H,比较两个理论(#E-#H),值大的理论胜出。[14]这个方法实际上就是PI程序中的定量评价方法,定量评价Value(H)=#E-#H,值大的理论胜出,通过对萨伽德指出的那些案例的模拟,霍布斯发现用这个幼稚方法计算的结果与ECHO模拟得到的结果一样。萨伽德回应说,幼稚方法体现了ECHO用更少的假说解释更多证据的思想,但幼稚方法的评价不能取代ECHO的评价。首先,幼稚方法只是评价一个理论的可接受性,而ECHO程序为理论包含的每一个假说以及证据都输出一个代表可接受性的值,值得大小代表的接受还是拒绝,而值的正负代表了可接受的程度的大小,ECHO程序不仅能够拒绝假说,还能拒绝证据。第二,幼稚方法不能说明理论被其他理论解释的情况,比如H1解释了证据E1和E2,H2也解释了证据E1和E2,但是较高层次的理论H3可以解释H1,ECHO程序计算结果是H1更好,但幼稚方法却不能。第三,对于很多两个理论的(#E-#H)值相等的情况,幼稚方法不能得出有用的比较结果,但是ECHO程序可以。第四,ECHO程序考虑到了证据和假说相互矛盾的情况,反向证据对假说的抑制关系被纳入计算中,幼稚方法不考虑反向证据的问题。第五,根据TEC原则3,与被广泛接受的理论在结构上有相似之处的理论被ECHO程序优先考虑,而幼稚方法不是。[15]

三、HOTCO程序

HOTCO可以翻译成热认知,此前的ECHO被看成是冷认知,ECHO程序用来模拟解释连贯性,而HOTCO程序则用来模拟情感连贯性,热认知理论认为个人态度的发展和变化是与观念、信仰和目标系统所依附的价值观之间密切联系,充分考虑到了个人情感因素观对理性认知的修正作用。根据萨伽德的描述,HOTCO程序可以广泛应用于哲学、伦理学、政治学和心理学的研究中,在哲学方面的应用也包括科学理论的评价。

HOTCO程序可以看成是ECHO程序的扩展,HOTCO程序中,每个单元除了有活化值以外,还有一个价(Valence),价最初只分布在表征情感的若干单元里,价的算法开始运行后再扩散到命题单元和证据单元,最终经由证据单元到达证据的综合评价单元,综合评定的价是正值还是负值代表了接受或拒绝情感单元包含的信念,其中价的算法与ECHO程序中活化值的算法类似,只是在循环算法中每个单元的价键入的净值受到与之连接的命题单元的价和活化值共同影响。程序运行步骤,第一步,HOTCO程序用ECHO的算法赋值并计算,得出哪一种理论有更好的解释连贯性,第二步,加入若干情感单元以及证据综合评价单元,对情感单元赋初始价,并确定他们和原来单元之间的连贯关系和不连贯关系,运行价的算法,大约循环计算一百次可以得到证据综合评价单元稳定的价。([6],p.177)

HOTCO程序最初的应用案例集中在心理学和伦理学领域,直到2010年,萨伽德才将HOTCO程序应用到气候变化的争论中。长期以来,对全球气候变暖的解释有两种,一种来自IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)主流观点认为气温上升是人类活动(排放温室气体)造成的,另一种对立观点则认为气温上升是地球气候的自然波动与人类活动无关,萨伽德运用HOTCO程序对两种观点进行了模拟,解释为什么这两种相互矛盾的观点为什么能长期共存。对于全球气候变暖这个议题,IPCC的主流观点和对立观点都需要解释的证据包括:E1全球平均气温自1880年以来大幅上升;E2升温的速度正在迅速增加;E3从公元1000年的记录来看,最近的大气变暖比其他任何变暖时期都要严重;E4北极的冰正在迅速融化,世界各地的冰川正在消融;E5历史上,全球气温与二氧化碳水平有很强的相关性。IPCC辅助事实:GF1二氧化碳、甲烷和水蒸气是温室气体;GF2温室气体吸收红外辐射,其中一些被重新送回地球表面;GF3自工业革命开始以来,大气中的二氧化碳含量一直在增加。IPCC的假设:GH1温室效应使地球变暖;GH2温室效应有增强的潜力;GH3全球变暖是人为造成的危机;GH4大气中温室气体的浓度增加直接导致地球的变暖;GH5全球温度的微小变化有可能彻底破坏各种气候系统。对立观点的假设和信念包括:NH1地球轨道参数、太阳活动、火山活动和相关气溶胶的长期循环是地球变暖的自然原因;NH2自然因素对全球温度的影响使温室效应的影响相形见绌;NH3气候系统将受到自然周期和自然波动的影响;NH4全球变暖是自然现象,并不令人担忧;SH1温度的微小变化不会对全球气候产生显著的负面影响。[16]

HOTCO程序用ECHO的算法以上假设和证据模拟,结果显示温室效应比地球气候的自然波动理论更好的解释观察证据,支持IPCC提出的人类活动引起的全球变暖的假设,这意味着可以并且应该对人类排放温室气体采取政治行动。实际上,在越来越多的支持人类排放温室气体导致全球气候变暖的证据被发现以后,越来越多的科学家和公众都相信全球变暖是人为造成的危机,然而应对气候变化需要政府干预来限制石油的使用,这对一个倾向于自由市场解决方案的西方国家来说是不利的,他们对避免限制石油使用和生产以及避免政府干预经济的强烈情感价值,将这种情感价值应用到情感连贯性的模拟中将会的到不同的结果。在HOTCO程序中引入“避免石油限制”和“避免政府干预”两个情感单元,这两个单元与GH3(全球变暖是人为造成的危机)是不连贯关系,再运行价的算法,温室效应解释观察证据在活化值上优势不能抵消这两个单元的抑制作用,相关单元的价逐渐变成负值,运行结果显示地球气候的自然波动理论和观察证据之间有更好的连贯性。([16],p.339)虽然越来越多的证据支持人类排放温室气体导致全球气候变暖的假设,但这种假设与西方国家避免石油限制和政府干预的价值观是相冲突的,而HOTCO程序的模拟显示了个人的情感价值如何通过破坏更好支持证据的假设来干扰信念修正。

HOTCO程序的意义是什么?人工智能先驱西蒙把人脑可以看成一个信息处理系统,并倡导通过计算机模拟人类思维来揭示人类思维和创造力的本质。[17]西蒙的这一研究进路很快成为人工智能研究的主流方法,萨伽德也深受西蒙影响。西蒙和合作者设计了大量的人工智能发现系统模拟科学家的科学发现过程,彼得·斯莱让克(PeterSlezak)认为西蒙的计算机程序独立于社会因素完成了科学发现,是对科学知识社会学强纲领的经验拒斥,引发了SSK学者和认知科学研究人员之间的争论。SSK学者认为科学知识的生产来源于科学家的动机和利益之争,主张用社会学来解释一切科学知识的问题,批西蒙的人工智能发现系统和研究方法并没有完全将社会因素排除在外。[18]在这场争论中,萨伽德意识到科学知识的研究无法完全排除社会因素,提倡综合了认知因素和社会因素的解释方法。[19]HOTCO程序正是这样一个计算机程序,即遵循了西蒙倡导的用计算机模拟人类思维的研究方法,又把SSK学者倡导的社会价值和情感融入到计算机程序的模拟过程中,是一次有意义的综合。

HOTCO程序模拟了解释全球变暖的两种理论并存的情况,是否意味着萨伽德陷入了科学理论评价的相对主义主张?对萨伽德来说,ECHO程序模拟的结果代表了解释连贯性,解释连贯性是评价科学理论好坏的标准,ECHO程序的模拟结果显示温室效应比地球气候的自然波动理论更好的解释观察证据,因此温室效应是解释全球变暖的最好理论。萨伽德认为作为对立观点的地球气候的自然波动理论没有很好的解释全球变暖,应该被抛弃,但是HOTCO程序模拟结果显示了它依然流行的原因,包括美国社会对避免限制石油使用和生产以及避免政府干预经济的强烈情感价值,能源行业资助对人类造成的全球变暖危机持怀疑态度的研究,大量相关著作发表在华尔街日报等非科学出版物上,使得许多公众无法修正信念用温室效应来解释全球变暖。

四、结语

萨伽德的科学理论评价思想的变化。在PI程序的理论评价模块里,萨伽德继承了劳丹“科学研究的本质就是解题活动”的思想,也把科学理论的评价看成对这个理论的解题效力的评价,但他并非像劳丹以往哲学家那样着力描述自己的思想而对实际的比较泛泛而谈,萨伽德把科学理论的解题效力指标化,并通过编写实际的计算机程序来比较科学史上诸多相互竞争的科学理论,他试图建立一个普遍的科学理论评价的计算机程序。ECHO程序的评价标准不再是劳丹的解题效力,而是理论的解释连贯性,解释连贯性理论的7原则不仅包含了PI程序中的一致性、简单性的指标,也包含了类比关系的作用、反向证据的作用以及更高层次的理论参与解释的作用,命题系统对某些观察证据的拒绝则显示汉森“观察渗透理论”的思想是如何在ECHO程序中起作用的,同时ECHO程序作为一个联结主义的计算模型,显示了理论包含的假说和证据被接受和拒绝的心理学过程,这个心理学过程理性的。HOTCO程序运用了热认知理论,热认知理论认为个人态度的发展和变化是与观念、信仰和目标系统所依附的价值观之间密切联系,HOTCO程序是对ECHO程序的扩展,HOTCO程序充分考虑到了个人情感因素观对理性认知的修正作用,解释了为什么一个理论比另一个理论有更好的解释连贯性,仍然不被某些科学家接受的原因。总的来说,萨伽德认为接受或者拒绝一个理论的标准,在PI程序里是解题效力,在ECHO程序里是解释连贯性,在HOTCO程序里也是解释连贯性,但是考虑到了情感因素对理性认知的修正作用。

存在的问题。萨伽德及其同事作为这三个程序的原始数据的输入人员,理论拆分成命题单元以及选取证据单元的工作都是他们完成的,因此萨伽德的立场很大程度主导着程序的输入,尤其是ECHO程序和HOTCO程序关于类比关系的输入,TEC的类比原则认为与被广泛接受的理论在结构上有相似之处的理论应该优先考虑,但是这种相似性是有程序的输入者认定的,程序输入者的立场最终都会影响程序的输出结果,尽管这些程序对所有的科学史案例都是适用的,但有可能萨伽德从科学史上胜利者的视角重新建构了论点。

程序的影响。从PI程序开始,萨伽德就注意到了计算机智能和人类智能的相似之处,他将人类思维比作计算机程序,将人类的思维结构比作数据结构,将人类的思维过程比作计算机算法,萨伽德这种运用心理学和计算机(或者人工智能)研究科学哲学的方法为科学哲学的认知转向奠定了基础。

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