模型在科学解释中的作用

The Function of Models in Scientific Explanations

  作者简介:初维峰,北京化工大学马克思主义学院。

  原发信息:《哲学动态》第20198期

  内容提要:在因果解释中,模型既可以作为找出解释项与被解释项之间因果联系的工具,也可以与因果因素一起构成因果解释,作为因果解释模型的一部分。在非因果解释特别是模型解释中,模型能独自进行科学解释。许多理想化模型仍能进行科学解释。是否以自然律为基础不仅是区分科学模型与非科学模型的标准,也是区分科学解释与非科学解释的标准。

  关键词:模型/科学解释/因果解释/理想化/自然律

 

  本文将通过考察模型在因果解释与非因果解释中的作用,进而研究模型在科学解释中的作用。值得注意的是,并非所有因果解释和非因果解释都是科学解释。对一些日常生活现象进行的因果解释(例如,由于朋友的邀请,小明上午十二点来到了他家中)并非是科学解释;纯数学解释(纯数学解释的被解释项为数学事实,如数学定律)是非因果解释,但并非是科学解释。所以,本文以下所提到的因果解释和非因果解释主要指科学解释中的因果解释和非因果解释。

  20世纪40年代到20世纪60年代,大多数哲学家都认为亨普尔的“覆盖律模型(covering-law models)”是清晰明了并正确的科学解释模型。根据他的理论,科学解释通过以下途径开展:从一组前提中(一组解释项,其中解释项必须包括定律),推导出需要被解释的事件、事态或过程(被解释项)。然而,亨普尔的“覆盖律模型”模型中存在诸多问题,如解释的非对称性问题、解释的不相关问题,以及解释与预测的非同一性问题。

  这为我们留下了两条途径:第一条途径是,求助不再需要定律的解释理论,如范弗拉森的语用学解释和伍德沃德的因果解释。根据伍德沃德的理论,模型是找出事实或过程之间因果联系的工具,起到解释作用的却是因果联系。另一条途径是,单独使用模型进行解释,卡特莱特的影像学解释就是这种进路;我们通过建构模型解释现象,并把现象直接放入宏大的理论模型之中。以这种观点来看,模型自身是我们要找寻的解释。①所以,本文的研究主题,即模型在科学解释中的作用,是非常有意义的。

  本文并不反对如下观点,即由于对解释问题的提出、回答及评价都需要语境,所以语境和背景知识的不同会导致不同的解释。其实,科学解释的语用学进路与其他科学解释进路并非相互排斥,而是相互融合的。“科学解释模型从科学逻辑到科学语用学的范式转变,并不是要绝对地排除科学逻辑的作用,而是试图在科学语用的基础上,把逻辑所强调的语形和语义、语用所突出的是解读和发明有机地结合起来……”②尽管如此,本文并不研究科学解释的语用学维度,并暂时把这个问题悬置起来。在本文看来,物理对象、虚构对象、集合论的结构(set-theoretic structures)、描述(模型可以描述与之相关的目标系统)、数学等式、方程式以及它们的一些组合,都可以被称为模型,并且这些模型既没有穷尽其所有的模型,也非相互排斥的,它们都是表征世界的工具。

  与其他科学解释理论相比较而言,当今因果解释理论似乎占据了上风;最近有影响的科学解释理论提出者如伍德沃德(J.Woodward)、斯特雷文斯(M.Strevens)等都持因果解释理论。然而,与其他哲学家一致的是,伍德沃德和斯特雷文斯也认为因果解释是不完备的,存在非因果解释。有鉴于此,本文将通过以下几个部分研究模型在科学解释中的作用:研究模型在因果解释中的作用;研究模型在非因果解释中的作用;研究理想化模型能否进行科学解释;研究模型与自然律之间的关系。

  一、模型在因果解释中的作用

  在第一节中我们看到,根据伍德沃德的理论,费格和哈特曼(G.Frigg & S.Hartmann)主张模型只是找出事实或过程之间因果联系的工具,在解释中起作用的仍然是因果因素。令人遗憾的是,他并未对此主张展开论述,这就成了本节要关注的一个问题。

  伍德沃德的因果关系和因果解释理论并非完美无缺,自有其不可克服的缺陷。本文主张因果多元主义,这样我们就可以利用多种因果关系理论,对诸多现象进行因果解释。因此,本节还将考察模型在其他因果解释理论中的作用。

  支持因果关系的操控理论的许多哲学家以及科学家,包括伍德沃德,都认为因果信息可以用一种特定的数学形式,即结构方程来表示。结构方程表征一个变量如何依赖于另一个变量。在给定一组内生变量X(Y的直接原因或因果源头),以及外生变量 后,我们就会知道结构方程决定因变量Y的值,也就是结果。结构方程通常采取以下线性形式:Y=aX+bU,其中a,b表征X和U对Y影响的强度。我们可以把线性方程简单地写成以下形式的函数: ,其中 作为Y的因果源头集合。这里的数学符号“=”与我们通常理解的意思有所不同,它表示一种非对称性的解释;也就是说,这里的“ ”与“ ”是不相等的;按照惯例,自变量(即原因)写在等式右边,因变量(即影响)出现在等式左边。

  干预主义者通常用结构方程Y=f(X,U)“编码”反事实信息:如果X=x和U=u,那么Y=y。因变量Y的值是一个函数X和U的值;也就是说,Y的值是根据X和U反事实值的结构方程中的函数f所赋值的。为了描述原因和结果之间的联系,为了描述在干预下将发生什么,干预主义的因果关系理论通常使用结构方程,即一种模型。

  根据因果关系的操控理论,结构方程能帮我们把因果联系从其他的联系中区分出来;进而利用这些因果联系,对我们关注的现象进行因果解释。在此意义上,虽然模型没有参与因果解释,但它是帮助我们找到因果因素的一种方法,在因果解释中起到了辅助性的作用。

  然而,正如本文前言所说,因果关系的操控理论有其缺陷;因果关系的多元理论以及与之对应的因果多元主义解释理论,才是我们正确的选择。那么,下面我们考察在其他因果解释理论中,模型在科学中的作用。

  根据斯特雷文斯的因果解释理论(他称此理论“为解释的关键环节表述”),模型并非找到因果联系的工具,而是与因果因素结合在一起进行科学解释。根据解释的关键环节表述:

  对一个事件e的决定性的关键环节解释,开始于一个对于e的忠实的、决定性的、原子式的因果模型。“模型是决定性的、因果的”意味着:(a)模型的设置(setup)推衍(entails)出对象e,和(b)这个推衍(entailment)反映出真实世界的因果生成的联系。那样的一个模型受制于最优化程序;这个结果是一个解释的核心,一个包含只是相关于被解释项因素的模型,一个独立解释(standalone explanation)来自于解释的核心。③

  我们可以分为三个步骤来理解该理论。第一,建构忠实的、原子式的因果模型。该模型意味着发生在这个模型中的所有状态是真实的;模型是原子的意味着没有中间的步骤在因果过程中出现;原子式的因果模型推衍出的事件e为模型的对象。为了定义因果推衍,斯特雷文斯引入因果影响的概念,以表示任何原因与结果之间的关系,但这并非是因果相关性的联系。如火星对马路上运行的汽车有一定的引力作用,因此火星的位置与栏杆损坏之间有因果影响。但是,火星的位置对栏杆的损坏没有导致不同(difference-a-making);也就是说,如果没有火星,栏杆仍然会损坏,因此火星的位置与栏杆的损坏没有因果关系。因果推衍指每一步都与因果影响的实际关系相对应的关系;前提中所描述的事态是结论中描述事态的因果影响。

  第二,抽象掉因果推衍中大量无关的信息,对之进行最优化。第一步为我们留下了以因果形式推演出被解释项的模型,但这可能包含大量无关的信息(无论火星的位置,还是汽车的颜色,都不会对栏杆的损坏产生影响)。那么,解释的关键环节表述要做的就是优化这样的过程,删除这些无用信息;只有当我们拥有了e的最优化这个模型,我们才有了斯特雷文斯所说的“解释的核心”。这样的核心是对e的一种解释,我们也可以将这些核心串在一起,形成更完整的解释,也就是独立解释。

  第三,用聚合性限制过度的抽象。还有一个问题我们必须解决,即为什么不进一步抽象呢?我们可以说栏杆之所以损坏是因为:或者路上的汽车以那样的初始条件冲向栅栏,或者炮弹击中了栅栏,或者是一个疯子用锤子砸向了栅栏,等等。毫无疑问,抽象到极端,只会使我们把一切可能的原因分离出来。斯特雷文斯认识到这一困难,并补充了一个额外要求:除了是忠实的和因果的,模型还必须是聚合性的。一个模型是聚合的,只是“它的实现者在因果相似空间中构成一个连续的集合”④。他从基础物理学的角度解释了这一概念,认为所有的语言(如化学语言、生物学语言、社会科学语言等)原则上都可以翻译成物理语言。因果相似空间中的连续集合就是物理系统状态空间中连续的轨迹集合。从这个意义上讲,汽车撞毁栏杆的集合应该是一个连续的集合,但其他的集合,如炮弹击中了栅栏,则不能构成那样连续的集合。

  另外,支持因果机制进路的克雷文(C.Craver)也认为:“当模型描述机制时,模型就是解释。也许并非所有解释都是机制解释。然而,在许多事例中,解释和非解释模型之间的不同是,后者而不是前者描述机制。”⑤根据这种观点,解释一个现象就是对其潜在机制的行为进行描述;模型中的组成部分应该与机制的组成部分相对应。根据克雷文的因果解释模型,它描述“现实中生成现象机制的组成部分、活动和系统性的特征”⑥。换句话说,对于真正解释的机制模型来说,它必须正确重现实际的机制。

  根据克雷文和斯特雷文斯的因果解释理论,模型与因果因素一起构成因果解释。在这样的因果解释理论中,模型并非是帮我们找到解释项与被解释项因果联系,进而进行因果解释的工具,而是因果解释的一部分。因此,综合而言,在因果解释中,模型既可以作为找到解释项与被解释项之间因果联系的工具,也可以与因果因素一起构成因果解释,并作为因果解释模型的一部分。

转载来源:中国社会科学网

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