1701110829
科学哲学 [:1701110598]
1701110830
科学哲学 第二章 科学推理
1701110831
1701110832
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。
1701110833
1701110834
1701110835
1701110836
1701110837
科学哲学 [:1701110599]
1701110838
科学哲学 演绎和归纳
1701110839
1701110840
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：
1701110841
1701110842
所有的法国人都喜欢红葡萄酒
1701110843
1701110844
皮埃尔是一个法国人
1701110845
1701110846
———
1701110847
1701110848
因此，皮埃尔喜欢红葡萄酒
1701110849
1701110850
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。
1701110851
1701110852
并非所有的推论都是演绎的。请看下面的例子：
1701110853
1701110854
盒子里前五个鸡蛋发臭了
1701110855
1701110856
所有鸡蛋上标明的保质日期都相同
1701110857
1701110858
————
1701110859
1701110860
因此，第六个鸡蛋也将是发臭的
1701110861
1701110862
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。
1701110863
1701110864
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。
1701110865
1701110866
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。
1701110867
1701110868
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。
1701110869
1701110870
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。
1701110871
1701110872
归纳在科学中的核心作用有时候是被我们的说话方式弄得含糊不清了。例如，你也许看到报上说科学家已经“通过实验证明”基因改良的玉米对人体是安全的。这里的意思是科学家已经对于大量的人测试了这一种玉米，没有一个人产生任何不良反应。但是，严格地说这并没有证明这种玉米是安全的，即没有像数学家证明毕达哥拉斯定理那样。因为，从“这种玉米对于被检验过的人没有任何坏处”到“这种玉米对于任何人都没有坏处”的推论是归纳的，而不是演绎的。这份报纸本来应该如实地说，科学家已经发现了特别有力的证据表明这种玉米对人是安全的。“证明”一词应该仅仅严格地用于演绎推论的场合。在这个词的严格意义上，即使曾经有过，科学假说也极少能够通过数据被证明是真的。
1701110873
1701110874
1701110875
1701110876
1701110877
图5 唐氏综合征患者整套染色体（或者说染色体组型）示意图。不像多数正常人的21号染色体具有两条复制体，唐氏综合征患者的21号染色体有3条复制体，因此他们总共有47条染色体。
1701110878