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这就表明了波普尔将科学与伪科学区分开来的尝试是不完善的，尽管初看上去很有道理。亚当斯和勒威耶的例子绝不是个案。一般情况下，科学家们不会一遇到与观察数据相矛盾的情况就立即放弃他们的理论。通常，他们会寻找解决矛盾的方法而非放弃理论；这一点我们在第五章里还会谈到。值得牢记的是，事实上科学中的每一项理论都会和某一些事实现象相冲突——找到一个完全符合所有数据资料的理论是非常困难的。显然，如果一个理论与越来越多的数据资料一直相冲突，并且找不到解释冲突的合理方法，它最终将不得不被推翻。但是，如果科学家们在刚发现问题时就轻易抛弃理论，科学就不会有多少进步了。
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波普尔所提出的科学标准的失败暴露了一个重要问题。是否真的能够找到所有被我们称为“科学”之物所共同具有且不被任何他物所拥有的特征呢？波普尔认为这个问题的答案是肯定的。他觉得弗洛伊德和马克思的理论显然是不科学的，因此必定会存在这些理论所不具有的而真正科学理论拥有的某些特征。但是，不管我们是否接受波普尔对弗洛伊德和马克思的否定评价，他关于科学拥有“本质特征”的设想都值得怀疑。毕竟，科学是一种多元性的活动，包含了范围广泛的不同学科和理论。也许它们共享一套能够定义何为科学的固定的特征，但也许这种特征并不存在。哲学家路德维希·维特根斯坦就认为，不存在能够定义何为“游戏”的一系列固定的特征；但却存在一束松散的特征，这些特征的大部分被大多数的游戏所拥有。然而也许某个特定的游戏不具有该特征束中的任一特征，却仍然是一个游戏。科学或许也是如此。如果真是这样，将科学与伪科学区分开来的一个简单化标准就不可能找到。
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科学哲学 第二章 科学推理
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科学家们经常告诉我们一些关于世界的事实，这些事实如果不是出自他们之口，我们不会相信。例如，生物学家告诉我们，我们和大猩猩有密切的亲缘关系，地理学家告诉我们非洲和南美洲过去连接在一起，宇宙学家告诉我们宇宙一直在膨胀。但是，科学家们是如何获得这些听起来匪夷所思的结论的呢？毕竟，没有人曾经看到过一个物种进化成另一个物种，一块大陆分裂成两半，或者看到过宇宙变得越来越大。答案当然是，科学家们是通过推理或推论的过程确信上述事实的。对这种过程更多地了解对我们将会大有裨益。科学推理的确切本质是什么？对于科学家们所作的推论我们应该持有多大的信任度？这些就是本章所要讨论的话题。
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科学哲学 演绎和归纳
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逻辑学家在演绎和归纳这两种推理形式之间作了重要的区分。下面是一个演绎推理或者演绎推论的例子：
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所有的法国人都喜欢红葡萄酒
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皮埃尔是一个法国人
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因此，皮埃尔喜欢红葡萄酒
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前两项陈述称为推论的前提，而第三项陈述称为结论。这是一个演绎推理，因为它具有以下特征：如果前提为真，那么结论一定也为真。换句话说，如果所有的法国人都喜欢红葡萄酒为真，并且皮埃尔是法国人也为真，那么就会得出皮埃尔确实喜欢红葡萄酒。这种推理通常可以表达为，推理的前提必然导致结论。当然，这种推论的前提在现实情形中几乎当然非真——肯定存在不喜欢红葡萄酒的法国人。然而这并不是重点。使这个推论成立的是存在于前提和结论之间的一种恰当关系，即前提为真则结论也必然为真。前提实际上是否为真则是另外一回事，它并不影响推论的演绎性质。
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并非所有的推论都是演绎的。请看下面的例子：
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盒子里前五个鸡蛋发臭了
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所有鸡蛋上标明的保质日期都相同
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因此，第六个鸡蛋也将是发臭的
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这看起来似乎是一个非常合理的推理。但它却不是演绎性的，因为前提并不必然导致结论。即使前五个鸡蛋确实发臭了，并且即使所有鸡蛋上标明的保质日期相同，也不能保证第六个鸡蛋一样发臭。第六个鸡蛋完好无损的情况是很有可能的。换言之，这个推论的前提为真而结论为假，这在逻辑上是可能的，所以这个推论不是演绎的。它被称为归纳推论。在归纳推论或者说归纳推理中，我们是从关于某对象已被检验的前提推论到关于该对象的未被检验的结论——本例中这个对象是鸡蛋。
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演绎推理是一种比归纳推理更可靠的推理方式。进行演绎推理时，我们可以保证从真前提出发就会得出一个真结论。然而，这种情况却不适用于归纳推理。归纳推理很有可能使我们从真前提推出一个假结论。尽管存在这种缺点，我们却似乎一直都在依赖归纳推理，甚至很少对它进行思考。例如，当你早上打开电脑的时候，你相信它不会在你面前爆炸。为什么呢？因为你每天早上都会打开电脑，它至今从来没有在你面前爆炸过。但是，从“迄今为止，我的电脑在打开时都不曾爆炸过”到“我的电脑在此时打开时将不会爆炸”的推论是归纳的，而不是演绎的。这个推论的前提并不必然得出结论。你的电脑此时爆炸在逻辑上是可能的，即使这在以前从来没有发生过。
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在日常生活中，其他归纳推理的例子随处可见。当你逆时针转动方向盘的时候，你认为汽车将会向左而不是向右拐。驾车上路时，你就把生命作为赌注压在这一假定上。是什么使你如此肯定它是正确的？如果有人要求你证明这一确信，你将如何回答？除非你是一个机修工，你有可能会回答：“在过去每一次我逆时针转动方向盘的时候，汽车都是向左拐的。因此，当我这一次逆时针转动方向盘时也会发生同样的情况。”这同样是归纳推论，而不是演绎推论。归纳性推理似乎是我们日常生活中不可或缺的一部分。
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科学家们也运用归纳推理吗？答案似乎是肯定的。来看一种被称为唐氏综合征的遗传学疾病。遗传学家告诉我们唐氏综合征患者具有一条多余的染色体——他们拥有47条而不是常人的46条（参见图5）。他们是如何发现的呢？答案当然是，他们测试了大量的唐氏综合征患者并且发现每一位患者都有一条多余的染色体。于是他们便归纳地推出这一结论，即所有的唐氏综合征患者，包括尚未进行检验的，都有一条多余的染色体。很容易看出这个推论是归纳的。研究样本中的唐氏综合征患者有47条染色体的事实，并不能证明所有的唐氏综合征患者都是如此。尽管不太可能出现这样的情况，但是一个非典型样本的存在也是有可能的。
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这种例子绝不仅仅只有一个。事实上，无论何时从有限的资料数据获得一个更普遍的结论，科学家们都要运用归纳推理，这是他们一直使用的方法。以牛顿的万有引力原理为例，如上一章所述，该定律讲的是宇宙中的每一个物体都会对任一其他物体产生引力作用。很显然，牛顿并没有通过检验宇宙中的每一物体来得出这一定律——他不可能这样做。其实，他首先发现行星和太阳以及地球表面附近各种运动的物体适用这个定律。从这些数据中，他推论出定律对于所有的物体都适用。这一推论显然也是归纳性的：牛顿定律适用于某些物体的事实并不能保证它适用于所有物体。
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