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西方科学哲学中“科学说明”的研究走向的论文.docVIP

西方科学哲学中“科学说明”的研究走向的论文.doc

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西方科学哲学中“科学说明”的研究走向的论文 西方科学哲学中“科学说明”的研究走向的论文 【正文】 科学说明,是科学哲学中的一个争论十分激烈的领域。从亨普尔和奥本海姆开始到现在,科学哲学家们提出了各种关于科学说明的观点,彼此间展开了旷日持久的讨论。特别是本世纪50年代之后,这个问题更成为人们大显身手的争论对象。 根据威士利·萨尔蒙(w.salmon)的最近研究表明,现代科学哲学对科学说明的研究及其发展可分为四个阶段。萨尔蒙是从概括科学说明研究的方法论背景开始的。他认为,现代关于科学说明的观点萌发于逻辑经验主义的最大代表卡尔纳普。因为卡尔纳普强调了理论的“解明”(explication)作用,主张哲学通过使用其它概念来代替模糊不清的观念而取得进步。自此开始,科学说明的研究便进入其当代史了。 科学说明研究的第一个阶段,开始于亨普尔和奥本海姆的《说明的逻辑研究》(1948)。亨普尔的科学说明模式,是现代公认的科学说明的经典理论。他在《自然科学哲学》一书中,对科学说明作了详细的阐述,对他以前的科学说明观点作了简单的概括。亨普尔认为:“说明物理世界的现象,这本是自然科学最初的宗旨之一”[①],科学是解释世界的,甚至任何理论、假说包括人类早期的话、隐喻等都是如此。但是,科学说明必须符合两个特定的要求:说明的相关性要求与可检验性要求。相关性要求表明,所引进的说明资料必须有坚实的基础,因此使人们充分相信被说明现象在现在发生过或在以往发生过。这些引证的说明资料包括:科学理论(如定律)和辅助的事实知识。但是,相关性要求并不是说明的充分条件。例如气压表下降,风暴即将来临;如果大气压正常,那就定会如此。然而,只有风暴来临时,才能说明气压表的下降。于是,就要求第二项标准,即可检验性标准。 根据这两个要求,亨普尔提出了说明现象的“覆盖率模型”,即把所有要说明的现象都归之于理论定律的范围。这就是说,根据这个模型,事件的发生可以在下列情形中得到描述,即对事件的描述可以从论证中形成一个结论,这个结论本质上至少在其前提中包含着一个普遍规律。例如: 所有的乌鸦都是黑的(普遍规律) 有一只乌鸦, 所以,这只乌鸦也是黑的。 这是一种形式化的说明理论。这种形式化的说明理论包括四个方面: (1)说明个别事件的演绎—律则(d—n)理论; (2)说明个别事件的归纳—统计(i—s)理论; (3)说明规律性的演绎—律则(d—n)理论; (4)说明规律性的演绎—统计(d—s)理论。 亨普尔和奥本海姆企图用一阶谓词逻辑对科学说明的本质作出精确的说明这种努力是无效的,他们得出的结论也是无关紧要的。事实上,在亨普尔之后对规律性事件的说明并未得到发展。相反,却发展了那些对个别事件的说明的观点。 科学说明研究的第二个阶段是从亨普尔的批判开始的。这个批判分为两个方向:一是斯克里文和汉森等人试图抛弃亨普尔的“覆益率理论”,另一是布郎姆伯格(bromberger)、舍夫勒(scheffler)和普特南等人试图在批判的基础上对亨普尔的观点加以修正和完善。普特南等人认为,相关性标准是不完善的,在实际的科学实践中,进化论说明一种现象,通常只是表明:如果给定这种条件,那么这种现象就会产生。这种说明靠的是建构一个发展模型。在牛顿万有引力理论说明天体现象的情形中,也是如此。如果给定某种宇宙由物质的可能分布状况,那么天体就确实会象万有引力所说明的那样运动。斯克里文则以偏瘫作为例子,说明了亨普尔理论的不完善性,布郎姆伯格则用旗杆的例子解释了说明的相关性。斯克里文在1959年起发表了一系列论文批判了亨普尔的理论,他认为,说明的任务是把“新的现象”纳入知识结构中,使不理解的现象变得可理解。但是,为达到此目的,并不一定需要把待说明者纳入已知规律中。例如,“桥倒塌是因为在其附近爆炸了一颗炸弹”,这就是说明,但却无须引进普遍规律作为说明的前提。斯克里文认为,在行为科学、社会科学和自然科学特别是工程学等较模糊的领域里存在着大量这样的现象,这些都不是“覆盖率模型”所能说明的。 由于许多人的批判,对科学说明问题的理解就出现了形式的、非形式的和半形式的多种理论并存的局面。 在科学说明研究的第三个阶段,是亨普尔以及内格尔等人试图完善自己的理论。在这个十年中,历史主义者库恩的《科学革命的结构》以及《必要的张力》两本著作已出版,他的批判大大地影响了亨普尔。 库恩认为,“覆盖率模型”“无论其在最初提出的领域中有多少优点,却完全不适用于历史”[②]。“规律无论给历史叙述增添多少内容,它们对历史的说明力也不是必不可少的”[③]。根据库恩的观点,说明依赖于个人的科学世界观、依赖于范式。库恩的观点使得亨普尔不得不考虑认识的相对性,考虑说明的相对性问题。 在这个时期,萨尔蒙的科学说明观丰富了此问题的讨论。他在1970年、1971年对统计的相关性(s—

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