典型科学研究方法的创新组合分析
雷 斌[1]
一、科学研究创新
自然科学方法论是哲学上的方法论原理在各门具体的自然科学中的应用。同时,科学研究方法论的本身又构成一门软科学,是为各门具体自然科学和技术科学、工程科学提供方法、原则、手段、途径的最一般的科学。自然科学作为一种高级复杂的知识形态和认识形式,是在人类已有知识的基础上,利用正确的思维方法、研究手段和一定的实践活动而获得的,它是人类智慧和创造性劳动的结晶。因此,在科学研究、科学发明和发现的过程中,是否拥有正确的科学研究方法,是能否对科学事业作出贡献的关键。正确的科学方法可以使研究者根据科学发展的客观规律,确定正确的研究方向;可以为研究者提供研究的具体方法;可以为科学的新发现、新发明提供启示和借鉴。因此现代科学研究中尤其需要注重科学方法论的研究和利用。
科学研究发展到当今的水平,从方法论来看,不但科学研究方法自身结构日臻成熟,而且不同程度地打上了“创新”的时代印记。
今天,“创新”已经成为新的文化要素,凡事皆言创新。然而,就科学研究而言,创新是有其专门指向的,如不严谨,就会出现概念错误。例如,对于基础科学研究的创新要求是什么?恐怕就难以说清楚。
《中国大百科全书》对于科学的定义是:科学是以范畴、定理、定律形式反映现实世界多种现象的本质和运动规律的知识体系。发现新规律则是科学的最高目的,也是评价科学研究创新性的最高准则。科学研究有两个重要任务,一是要发现新现象,二是要发现新规律。
1997年美国出版了一本书,叫做《科学的终结》[2],作者认为现在大部分基础科学的定律都被发现了,科学似乎正在终结。该书的观点自待商榷,但作者的论据则一定程度上反映了现代科学的现状,值得我们关注。但无论如何,我们还是需要科学的,因为我们需要科学帮助我们做出新的发明创造。这是科学能够永续发展的主要动因。
科学的核心是科学规律。科学研究创新的核心任务也就是对科学规律的发现、认识和利用。既然“伟大而又激动人心的科学发明时代已一去不复返了”(霍根),科学创新的出路又何在呢?本文认为,科学研究方法的创新组合是值得考虑的重要思路。
二、科学研究方法创新机制的理论分析
(一)科学研究方法分类
我们正处于一个以创新为主旋律的社会里,无时无刻不受到创新的益处和压力,求新正成为国民素质的核心成分。在科学技术领域,各种技术创新、成果创新更是层出不穷。
创新的社会实践越是异彩纷呈,越要关注对科学研究方法创新机制的理论研究,以指导技术创新,促进创新浪潮沿着科学理性的方向持续发展。
迄今为止,我们已知常用的科学研究方法有多种分类,各种分类大同小异,本文采取“六类”划分法:(1)假设与理论;(2)实验与观察;(3)科学抽象,包括非逻辑方法(理想化方法、模型方法、类比方法)和逻辑方法(分析与综合、演绎与归纳);(4)数学方法;(5)老“三论”,包括控制论、信息论、系统论;(6)新“三论”,即系统科学方法,包括耗散结构论、协同学理论、突变论。
其中,模型化方法构成科学研究认识论和方法论的核心,观察的、实验的、数学的、社会的以及当前各种交叉学科性质的科学方法都要运用模型化方法展开理论分析。建立和运用科学模型是揭示新规律的重要思想方法,是进行科学方法创新的重要途径。
(二)科学模型
对要研究的客体,按照一定的研究目的,经过科学的分析而抽象出它的本质属性和特征,构造一种思维形式的模拟物,就是思维模型或科学模型。科学模型常表现为抽象的、数学的、理论的形态。运用这种科学模型来进行推理、演算和分析,从而获得关于客体的知识。
在现代科学认识活动中,特别是在理论研究中,大量地使用着思维形式的科学模型,如理想模型、数学模型、理论模型、半经验半理论的模型等[3]。
科学模型一般具有如图1的拓扑结构。
图1 模型拓扑结构
简化为:输入→模型体→输出
其中,“输入”为向模型提供的初始条件参数,模型体为具体的处理过程(如运算、判断),“输出”为呈现模型体的处理结果。
由于这里的模型是指科学模型,要求具有再现性。因此,通常,输入与输出的对应关系是确定的。例如输入1,模型体的操作为+1,则输出为2,输入2,则输出为3。
如果在输入端做些文章,就可能出现完全新颖的结果,例如输入“a”,引用上述模型体,则输出为“a+1”,从信息技术的角度来讲,它与原来输出的“2”、“3”的意义是不同的,带有新的含义。即,研究“a”与“a+1”的对应关系,相对于“1”和“2”、“2”和“3”来讲,就有了创新的含义(至少是提供了可供参考的思维方向)。
甚至在输出端也进行调整,例如不是“a+1”,而是“c+d”,就要对模型体进行修改,创新的范围将更大,意义更深刻。
当然,上述讨论仅限于方法论研究范畴中才有价值。
(三)理想模型
“理想模型”,实际上是为便于研究而建立的一种高度抽象的理想客体[4],这是对研究客体所作的一种科学抽象,或是一种简化或理想化。作为科学抽象的结果,“理想模型”是一种科学概念。但是,它不同于一般的科学概念。例如,数学上所研究的不占有任何空间大小的“点”,没有粗细的“线”,没有厚度的“面”;力学上所研究的只有一定质量而没有一定形状和大小的“质点”,在任何外力作用下都不能发生任何形变的、绝对硬的“刚体”,以及“理想的摆”(即“单摆”或“数学摆”);流体力学中所研究的没有粘滞性的、不可压缩的“理想流体”;分子物理学中所研究的分子本身的体积和分子间的作用力都可以忽略不计的“理想气体”;电学上所研究的没有空间大小的“点电荷”;光学中所研究的能够全部吸收外来电磁辐射而无任何反射和透射的“绝对黑体”;化学上所研究的溶质与溶剂混合时,既不放热也不吸热的“理想溶液”;生物学上所研究的没有任何组织分化特征的“模式细胞’等等。这些都是“理想模型”。它们作为理想化的形态,都是在现实世界中找不到的东西。
但是,“理想模型”并不是不可捉摸的东西。“理想模型”是以客观存在为原型的。作为抽象思维的结果,它也是对客观事物的一种反映。客观存在的复杂事物,包含有许多矛盾,因而具有多方面的特性。但在一定场合、一定条件下,必有一种是主要矛盾或主要特性。而“理想模型”就是对客观事物的一种近似反映,它突出地反映了客观事物的某一主要矛盾或主要特性,完全地忽略了其他方面的矛盾或特性。例如:作为“理想固体”的“刚体”,就是对固体的体积、形状不易改变这一特性的突出反映;“理想流体”,就是对流体的流动性的突出反映,等等。
在自然科学的研究中,建立“理想模型”具有十分重要的意义。
第一,引入“理想模型”的概念,可以使问题的处理大为简化而又不会发生大的偏差。在现实世界中,有许多实际的事物与这种“理想模型”十分接近。在一定的场合、一定的条件下,作为一种近似,可以把实际事物当作“理想模型”来处理,即可以将“理想模型”的研究结果直接地应用于实际事物。
第二,对于复杂的对象和过程,可以先研究其理想模型,然后,将理想模型的研究结果加以种种的修正,使之与实际的对象相符合。这是自然科学中,经常采用的一种研究方法。例如:“理想气体”的状态方程,与实际的气体并不符合,但经过适当修正后的范德瓦尔斯方程,就能够与实际气体较好地符合了。
第三,由于在“理想模型”的抽象过程中,舍去了大量的具体材料,突出了事物的主要特性,这就更便于发挥逻辑思维的力量,从而使得“理想模型”的研究结果能够超越现有的条件,指示研究的方向,形成科学的预见。
(四)理想模型的现实“逼真”
然而,有些时候人们并不满足于理想模型的研究结论。既然在理想模型的抽象过程中舍去了大量的具体材料,在得到模型的基本结论后又希望把舍去的材料再“回填”到模型中,使理想模型在过程应用背景下更为“逼真”,这在工程技术科学试验研究中是经常发生的。
当然,这种“回填”也不是现实环境的照搬或缩影,在选取具体材料时仍然按照理想化的原则来进行。例如在掌握某一类材料(如水泥)的力学特性规律后,可用具体商标水泥的不同标号的检材进行测算,对理想模型进行“修饰”,使其与设定现实情况尽可能地接近、相似。随着检材选取指标间隔的稠密化,理想模型会无限逼近实际应用模型,这种逼近的结果,往往是在具体细节上取得极为精确的结果。完成了这个过程,才会增加工程运用的信心。
(五)理想模型的重构
如果将理想模型修饰的程度放大,使模型脱离原来具体的应用环境,例如输入条件扩展到极端的或“不可能”的状态,再来观察模型的输出情况,进而分析新的输入、输出对应关系,调整模型体内的结构,导致理想模型发生变化,相当于抽象出新的理想模型,可称为“重构”。
举一个例子。实际的物体都是拥有多种属性的,并且处于与其他物体的相互作用中。但是当我们将某一物体作为特定的研究对象,针对某种目的,从某种角度进行研究时,有许多没有直接关系的属性和作用可以忽略不计。例如,质点模型,就是一个最典型的理想模型。只要所考察的运动仅涉及物体的位置移动,并且所涉及的空间尺度比物体自身的尺度大得多时,都可以用质点模型来代表所研究的客体,不但微观世界中的电子、质子、中子等基本粒子,地球上的各种物体,就是恒星、行星等各种天体,甚至大到由数十亿个恒星组成的星系等都可用质点模型来代表,都是很有效的。
但是要研究的客体运动涉及其自身的转动时,质点模型就不适用了,于是又抽象出刚体模型。刚体表示一种形状确定不变的物体,也就是说物体中任意两点的距离是不变的。真实的物体在受到力的作用时,多少会发生形状的变化,当这种形变可以忽略不计时,便近似于刚体,所以刚体也是一种简化了的理想模型。只要我们所研究运动仅涉及平移和转动,而不涉及物体的形变时,刚体便是很有效的科学模型。但是,需要考虑物体的形变时,刚体模型就不适用了,于是又需要抽象出理想的弹性体模型。如此等等。
随着研究目标的变化,从质点模型演变出来刚体模型、弹性体模型,每次演变都是一种重构,一种新的抽象。模型重构既继承了原模型的核心思想,提供了阶段性的理想抽象的基础,保证科学抽象的有效性,预示出创新的实际效果。
三、典型科学研究方法的组合创新
(一)典型的科学研究方法
(1)理想实验法
为解决科学理论中的某些难题,以原有的理论知识(如原理、定理、定律等)作为理想实验的“材料”,提出解决这些难题的设想作为理想实验的目标,并在想象中给出这些实验“材料”产生“相互作用”所需要的条件,然后按照严格的逻辑思维操作方法去“处理”这些思想实验的“材料”,从而得出一系列反映客观物质规律的新原理、新定律,使科学难题得到解决,推动科学的发展。
(2)公理推演法
以掌握的某种学科的原有知识为基础,从若干称为公理或公设的命题出发,根据一定的演绎推理的规则,推导出一系列新的原理或定理,从而创造出一种新的、严密的科学知识体系。
(3)类比推理法
根据两类认识对象之间在某些方面相似或相同而推导出它们在另一些方面也可能相似或相同的逻辑思维操作方法。这是在原有知识基础上获得新的知识成果的重要逻辑方法。
生物学中关于动物细胞核的发现,也是用类比推理的方法获得的。施莱登在植物细胞中发现了细胞核,并将这一结果告诉了研究动物细胞结构的施旺,施旺就作了如下的类比推理,植物有机体是一种细胞结构,植物细胞中有细胞核;动物有机体也是一种细胞结构,如果动物有机体与植物有机体这种相似不是表面而是实质的话,那么,动物的细胞中也应当有细胞核,这一结论后来被一种新的观测工具——显微镜的观测所证实。
在类比推理中,还有一种“外推类比法”。利用原有的知识为起点,将其对某种事物的性质、特征的认识推广到新领域的相关事物,从而获得对这些事物的认识。在天体物理学中,外推类比法应用得比较多。例如,科学家们对中子星存在及其性质的研究就是利用外推类比法进行的:1932年当中子刚刚被发现不久,朗道、巴地、威基等科学家就将对中子的认识推广到宇宙中去,认为宇宙中有中子星这种天体存在。到了1939年奥本海默和福尔柯夫又根据对中子各种物理性质的认识及天体物理学各方面的知识,详细地论证了中子星这种天体应具有特征和性质,指出:如果这种天体存在的话,它们的半径只有20公里左右,密度将大到1014~1015克/厘米。这些结论,当时很少人相信。直到1967年天文学家发现厂脉冲星(即中子星)后才得到验证。可见,类比推理法也是一种在原有知识基础上获得新知识的重要方法。
(4)理论预见法
运用原有的理论知识,通过抽象的逻辑思维,科学地预见到某些新的、未知事物的性质及其规律的研究方法。例如门捷列夫(俄)根据元素周期律的理论预言了亚硼、亚铝、亚硅等元素的存在以及这些元素的性质和原子量。后来经过科学实验发现,完全证实了门捷列夫这种预见性认识的正确性。理论预见法也是一种探求新知的有效方法。
(二)科学研究方法的创新组合
实际上,在使用科学研究方法时往往不限于一种。尤其在进行创新研究时,经常是几种方法组合运用的。为叙述方便,我们把理想实验法记为A法,公理推演法记为B法,类比推理法记为C法,理论预见法记为D法。
(1)简单组合
在运用时选择多种方法直接进行组合,每种方法有相对独立完整的过程。设组合运算符为“+”,则简单组合表达式为方法1+方法2。例如,当A、B法组合时,A法侧重提供一个富有创新成分的新知识远景,B法侧重从公理命题体系的角度,通过推理证明,建立已有知识与新知识远景的逻辑关系。A、B法组合,从现有知识出发构想新的知识,同时又保证新知识构想不会太离谱。又如,当A、D法组合时,往往使科学预见更有成效,体现出“意料之外,情理之中”的思维特点。
(2)复合组合
简单组合中的研究方法是独立完成研究的某个片段。如果某个片段的研究(或推理)进行得并不完整,只是其中的一部分,则组合研究就会出现不同的效果,称这种各自不完全研究过程的组合为复合组合,参与组合的研究过程为函数过程,则把理想实验法记为f(A)法,公理推演法记为f(B)法,类比推理法记为f(C)法,理论预见法记为f(D)法。设组合运算符为“×”,则复合组合表达式为方法1×方法2。以理想实验法与公理推演法复合为例,复合方式可以是A×f(B)、f(A)×f(B)、f(A)×B等。研究方法复合组合时,创新想法要多得多,发散思维极为活跃,思维收敛控制难度也随之大得多。在本例中,理想实验法A提出一个富有创新成分的新知识远景,不完全的公理推演法f(B)则对新知识远景进行公理化推导,由于B是函数的,推导并不完整,留下一些“空隙”,如果A再以“空隙”为基础进行理想化提炼,得到的解决难题的设想,则想象的成分会大幅度增加,从创新效果来说,这无疑提供了新的思路,而对于B的本意来说,则增加了推导的成本和风险。
(3)顺序组合
(4)并行组合
并行组合是指参与组合的各具体方法同步执行的情形,逻辑过程如图2所示。
图2 科学研究方法的并行组合
其中,1)表示参与组合的各具体方法同步执行,彼此不出现交叉;2)表示出现了交叉,这时用阶段性方法过程Ε表示: E=A∩B,E也是方法。并行组合对实际环境中的科学研究方法创新的“模拟”程度最高,掌握的难度最大。因为具体的创新目标要求采用一切可采用的方法,调动一切可调动的主观能动性达到目的。
本文结合工程科学、社会科学的创新实践,对科学研究方法的组合创新问题进行了一些初步的理论探索,因时间、篇幅所限,谬误难免,欢迎各位同仁不吝赐教。
【注释】
[1]雷斌,西南交通大学科技处,副教授。
[2][美]约翰·霍根:《科学的终结》,远方出版社1997年版,第10页。
[3]http://zhidao.baidu.com/question/15507770.html?fr=qrl&cid= 197&index=5&fr2=query.
[4]孙小礼:《思维形式的科学模型》,http://www.ccps.gov.cn/dxrd.php?col=161&file=3445.
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