​溯因推理與科學認知的適應性表徵

2021-03-01 哲學園

溯因推理

作者簡介:魏屹東,山西大學科學技術哲學研究中心暨哲學社會學學院教授、博導。 太原 030006

人大複印:《科學技術哲學》2020 年 12 期

原發期刊:《南京社會科學》2020 年第 20207 期 第 34-43,67 頁

關鍵詞: 溯因/ 科學認知/ 適應性表徵/ abduction/ scientific cognition/ adaptive representation/

摘要:在科學探索中,從已知結果或現象通過假設尋求其發生原因的推理,比之歸納和演繹是一種更常見的認知方式,但邏輯上對這種推理形式並沒有給出形式刻畫。從表徵的視角看,溯因是一種適應性表徵過程,其中蘊含的邏輯規則也不複雜,特別是在邏輯上無效的推理,卻在實際探尋中增強了信任度,使得結論變得更為可信,深層的原因值得深思和研究。這就是科學認知的適應性表徵。這就是說,溯因所蘊含的適應性表徵特徵,表面上使得這種認知推理有時並不那麼合乎已有的邏輯規則,卻反映了認知思維的實際情形。總之,適應性表徵才是溯因發生的根本原因所在。

溯因(abduction)作為一種推理方法,是美國實用主義創始人皮爾士提出的有別於歸納和演繹的第三種方法①。作為這種邏輯形式的首創者,其目的是解釋認知過程中大量存在的從一個已知事實或現象推知其發生原因而產生的假設選擇的邏輯問題。也就是說,溯因作為一種認知方式,是從已知數據或事實推出能夠解釋那些數據或事實的假設,也因此被稱為假設推理。由於這種推理方式包括對所做假設的檢驗過程,因而常常出現在科學發現的過程中,即假設形成和檢驗的階段,在科學哲學中也被稱為「最佳說明」的推理②。從思維的角度看,任何推理都是認知,推理過程就是認知表徵形成的過程,必須與要達到的目標相適應。所謂適應,就是看推理是否合乎邏輯,是否達到目標,其實質就是適應性表徵問題。在我看來,與歸納、演繹相比,「溯因推理類似於數學上的倒推法或反證法,即從結論開始,把結論當作已知條件,一步步往前探索。溯因的實質也是如此,從要解釋的事實出發,結合背景知識和前提條件,去發現最佳的假設,尋找最合適的原因」③。因此,溯因更體現了認知的適應性表徵。然而,溯因與歸納、演繹是什麼關係?其含義、特徵、推理機制是什麼?如何成為最佳說明?為什麼是適應性表徵?這些問題需要一一澄清。

一、歸納和演繹形成之謎

面對紛繁複雜的自然現象,人們從個別事實自發感應或誘發出某些一般結論,或從特殊情形得出一般假定,從具體事實推出抽象結論,這種認知方法就是我們習以為常的歸納。歸納可以說是最早的一種認知方式,科學中的許多經驗定律就是歸納的結果。由於歸納出的結論是從特殊事實推出的,其結論超出了其前提所蘊涵的範圍,皮爾士將這種推理稱為擴展論證。由於這種特徵,歸納的結論往往是非充分決定的。「說一個結論是非充分決定的就是說關於初始條件和規則或原則的一些信息不能保證一個唯一的結論。」④儘管休謨從經驗主義出發論證了歸納原理的非因果性,認為它是一個獨立的邏輯原理,是從經驗或從其他邏輯原理都推論不出來的,沒有這個原理,便不會有科學⑤,但羅素則證明「歸納作為邏輯原理是無效的」⑥,並認為要使一般所接受的科學推理具有不可動搖的根據,我們還需要其他原理來補充歸納法,如果不是完全代替的話。這就為後人留下了歸納之謎和進一步解謎的機會。

我們知道,歸納在哲學和邏輯中有多種,諸如簡單枚舉、完全枚舉、淘汰歸納、直觀歸納等,不論是哪種,都會面臨一個從個別事實產生一般結論的不對稱推論問題。這就是著名的「歸納問題」,由哲學家休謨首先發現,被康德稱為「休謨問題」。按照波普爾的看法,歸納問題是指歸納推理是否是確證的,或在什麼條件下是確證的,也可被描述為如何建立基於經驗的普遍陳述的真理問題⑦。自這個問題被揭示以來,人們對歸納結果的確定性和可靠性提出質疑。人們不明白,為什麼有些情況下從一些有限的事實能夠推出普遍陳述(全稱命題),比如由「某些人會死」推出「所有人都會死」。這種跳躍式推理預設了「自然的齊一性」,即未來的實例類似於過去,可以從已觀察事實概括出適用於未來觀察的情形。堅持這種主張必然導致歸納主義,即認為知識按照歸納原理能夠從積累的事實推出一般原理,比如經驗科學的假設和理論體系。然而,從有限事實推出的結論不是必然的,因此人們普遍承認歸納的結論往往帶有偶然性或概率性,因而不可避免地存在不準確性和不可靠性。但在認知實踐中,人們又常常使用歸納,儘管「歸納問題」依然存在。這種理論與實踐之間的矛盾是如何形成的?迄今仍然令人不解。

為了追求所得推論的必然真理性,人們發明了演繹。演繹是從一個普遍命題推出個別結論,或是從必然命題推出偶然結果或特殊事例的推理。由於其結論已蘊含在前提中,因而是必然的,或者說,演繹得出的結論是前提的邏輯後承,比如「凡人必死」必然推出「某某會死」。正如羅素曾經說過的,在演繹中,一個命題被證明對於一類的每個成員都成立,於是可以推斷它對於該類的一個特殊成員也成立。人們普遍承認這種推理的結論在邏輯上是必然的。

然而,演繹的普遍前提來自哪裡以及如何確定其真理性?來自先天直覺?來自後天經驗?或是二者的結合?若是先天的,則產生了先驗論,會導致神秘主義;若是後天的,則產生了建構論或經驗論;若是二者的混合,則會有折中的嫌疑,會導致折中主義。我將這個問題稱為「演繹前提來源之謎」或「演繹問題」。當然,人們可以給出種種答案,比如來自先天(直覺、靈感),如笛卡爾的「我思故我在」;來自後天(經驗、實踐),如「實踐出真知」,等等,這必然會引起懷疑與爭論。

在我看來,這個問題有兩個可能的答案:一個是演繹的前提來自歸納。歸納和演繹構成了一個推理環。如果是這樣,演繹問題是消解了,但歸納問題依然存在。這就像「雞—蛋問題」,若問「何者先有」則無解,若將它們構成一個循環,問題就解決了。但是,「先有雞還是先有蛋」是個偽問題,並不能解決「雞」如何產生的問題。這就涉及推理的思路或方法論的重大問題。另一個是來自溯因,就是從一個已知事實通過假設—驗證推出一個普遍結論。這是一種假設主義的進路。正如恩格斯正確指出的,「只要自然科學在思維著,它的發展形式就是假說」,而且「進一步的觀察材料會使這些假設純化,取消一些,修正一些,直到最後純粹地構成定律。」⑧因此,基於假設的溯因推理的出現,有望解決歸納與演繹之謎。

二、溯因、歸納和演繹的三段論結構及其相互關係

在傳統哲學與經典邏輯領域,歸納與演繹是兩個公認的推理方法,並在科學探究中一直發揮著重要作用。在科學哲學、人工智慧與認知科學領域,一種還不為人們廣泛接受的推理方法在其中發揮著重要作用,這就是溯因。溯因這種更為重要的推理甚至在皮爾士提出後並沒有引起人們的足夠重視,甚至以為假設方法就是溯因推理。事實上,假設方法與溯因推理有著本質上的區別,前者著重於方法論功能,後者著重於邏輯機制。溯因之所以重要,那是因為在探尋過程中,人們面對的往往是某種已觀察到的現象或結果。當面對這些現象或結果時,人們自然會問,為什麼會產生那種現象或結果呢?具體原因是什麼?這種尋找原因的過程就是溯因的過程。醫療診斷就是典型的溯因,也就是從某種病(結果)診斷出病因(原因)。解決問題的實質就是尋找產生問題的原因。因此,溯因作為一種推理方法,比歸納和演繹更為常見。

皮爾士通過如下例子給出了三種推理的三段論形式及其相互關係(13):

假設我們從一個裝滿豆子的袋子裡隨機抓一把豆子。我們不知道白豆子的比例是多少,但知道手中的豆子有三分之二是白的,由此我們會猜測:袋子裡有三分之二的豆子可能是白的,這描述了一個簡單的情形——手中所有的豆子被發現是白的,其推理形式是:

歸納:

前提1:這些豆子是這個袋子裡的(特殊事例PC1)。

前提2:這些豆子是白的(特殊事例PC2)。

結論:這個袋子裡的所有豆子都是白的(普遍規則GR)。

根據皮爾士的描述,這是一個從事例(前提1)和結果(前提2)到規則(結論)的歸納推理,因為這是對袋子裡所有豆子的概括。將這個推理倒過來就是如下推理:

演繹:

前提1:這個袋子裡的所有豆子都是白的(普遍規則GR)。

前提2:這些豆子是這個袋子裡的(特殊事例PC1)。

結論:這些豆子是白的(特殊事例PC2)。

在皮爾士看來,所有演繹只不過是將普遍規則用於特殊事例。這個例子說明,歸納與演繹是互逆的,閉合起來就構成一個推理循環,可解決演繹的大前提(普遍規則)如何產生的問題(源於對事實的概括總結)。

同樣是這個例子,如果情形發生變化,歸納與演繹就失效了。假設有許多袋子,裡面裝著不同顏色的豆子,地上只有一些白豆子,搜索一番後你發現只有一袋是白豆子。此時你會假設這些白豆子是這個袋子裡的。這個推理過程就是做假設然後選擇再驗證,推理形式為:

溯因:

前提1:這個袋子裡所有豆子都是白的(普遍規則GR)。

前提2:這些豆子是白的(特殊事例PC2)。

結論:這些豆子是這個袋子裡的(特殊事例PC1)。

這個推理是根據所發現的經驗事實來推測可能的結果。用什麼來解釋這些經驗事實呢?答案是假設。在這個例子中,我們可根據發現的一些白豆子和只有一袋白豆子這些事實推測——這些白豆子是哪個袋子裡的。也就是依據所知道的和所不知道的做假設給出解釋,這是一個最佳說明過程。顯然,這個推理過程既不是歸納的也不是演繹的,而是概率性的。因為其他袋子裡也可能有白豆子,只有檢驗後才能確證所猜測的結論的正確性。

在這三種推理形式中,皮爾士區分了兩個概念:普遍規則和特殊事例。在演繹推理中,所有演繹只是將普遍規則(前提1)用於特殊事例(前提2和結論),其中沒有例外發生。在歸納推理中,演繹中的前提2和結論變為了兩個前提(特殊事例),而前提1成為了結論(普遍規則),說明普遍規則是由歸納得出的。在溯因推理中,前提1與演繹中的相同(普遍規則),其前提2是演繹中的結論(特殊事例),結論(特殊事例)與演繹中的前提2(特殊事例)相同。就這個例子而言,三種推理形式的不同只不過是「普遍規則」和「特殊事例」之間的順序變換的結果。

如果按照「普遍規則」和「特殊事例」(又分為例子和結果)的分類,歸納、演繹和溯因的結構為:

歸納:GR←PC1∧PC2(從例子和結果到規則的推理)

演繹:GR∧PC1→PC2(從規則和例子到結果的推理)

溯因:GR∧PC2→PC1(從規則和結果到例子的推理)

如果將普遍規則作為推理的始點,溯因與演繹顯然是同向的,區別在於特殊事例的順序不同;溯因與歸納是反向的,而且普遍規則與特殊事例是混合的;歸納與演繹也是反向的。在歸納推理中,結論作為普遍規則;在演繹和溯因推理中,普遍規則都是作為特殊事例1(前提1),溯因因此可被理解為一種回溯性的演繹推理,它既不是由規則推出結論,也不是由結論推出規則,而是由規則和結果推出事例。從解決問題的視角看,演繹要回答的是特殊(個別)問題(一些豆子是白的?),歸納要回答的是普遍(一般)問題(所有豆子是白的?);溯因要回答的也是特殊問題(豆子在哪裡?),但不同於演繹的問題。

從事實和知識角度看,上述三段論的語句均是命題,都包含事實和知識,前提和結論在不同類的推理中是可互換的,推理形式都是合取。然而,我們並不能從歸納和演繹的合取推出溯因,因此溯因是不同於前兩者的一個推理方式,其推理過程是假設性的,其結論是概率性的,只有經過經驗檢驗才能確定其真假。這意味著,在科學探索中,從觀察結果和假設的規則猜測該結果的原因,是要冒風險的,只有假定規則和結果都是真的,溯因推理才有意義。然而,以三段論形式處理溯因的方式並不能完全保證推理的有效性,因為三段論的推理能力是有限的,其結論不是必然從前提得到的(14)。

然而,正是由於溯因的猜測性和試探性特徵,才被廣泛使用於科學探索中,因為科學認知中常常遇到偶然性和不確定性。正如亨普爾所說的:「科學知識不是通過把某種歸納推理程序用於先前收集的資料而得到的,相反,它們是通過通常所謂的『假說方法』即通過發明假說作為對所研究問題的試探性解答,然後將這些假說付諸經驗而得到的。」而且「在判定一個被提出的假說是否有經驗含義時,我們必須自問,在給定的語境中,有哪些輔助假說已被明確地或暗含地預設了,而給定的假說是否與後者相結合時產生檢驗蘊涵(而不是單單從輔助假定中導出這個檢驗蘊涵)。」(15)因此,溯因中的猜測性假設不是任意的,它們必須具有經驗意義,也就是必須得到經驗檢驗才能成為合格的假設。

三、溯因推理的邏輯結構

可以看出,溯因作為一種假設性推理,直觀地看是逆向運行的(由結果推出原因),而不是標準因果推理的前向運行(由原因推出結果)。出於適應性的目的,它顯示出非標準的非單調性特徵,即溯因的結論必須根據進一步的證據回溯得到,而數學推理和經典邏輯推理是確定性(certainty)和單調性(monotonicity)的。確定性是指從前提推出的結論是必然的,如演繹。單調性是說從演繹得出的結論其有效性是不容置疑的。按照皮爾士的看法,「演繹證明必定為真;歸納說明是可操作的;溯因僅表明那可能是什麼樣的」(16)。這就是說,演繹是完全確定的,歸納和溯因則不是必然性的,而是可被證據推翻的。例如歸納推理必須經過實驗或經驗檢驗才能證明其有效性,而溯因推理僅僅主觀地提供了一些假設,而且這些假設能夠由於新的附加信息而遭到反駁。

在皮爾士看來,一個假設是否可能,它必須滿足解釋性、可檢測性和經濟性三個條件。也就是說,一個假設,如果說明事實就是一種解釋,直到被證實,也就滿足了可檢測性的要求。皮爾士給出溯因推理的邏輯結構為(17):

觀測到驚奇的事實C,

如果A是真的,C就是必然的結果,

因此,有理由猜測A是真的。

在這個推理中,C是描述事實的陳述或陳述集,A是假設地說明那些事實的另一個陳述(一個假設命題)。其形式表達為:

A→C

其中A→C是邏輯的蘊含規則,即「如果A是真的,C必然為真」。這個推理在邏輯上稱為假言命題,包含了演繹的必然性,歸納的或然性和溯因的預測性。這是科學實踐中常常遇到的情形。這是為什麼呢?

這個形式結構可看作是邏輯中的肯定前件式(modus ponens)的逆推理:

如果A是真的,C就是必然的結果,

A是真的,

因此,有理由猜測觀測到驚奇的事實C是真的。

其形式表達為:

A→C

這種逆推理是一種探究式推理,在人工智慧的邏輯編程、知識獲得、目標搜索、決策和自然語言程序中得到廣泛應用。比如邏輯程序語言Prolog的應用,這種程序語言由一階邏輯激發並由邏輯程序、問題和一個作為適應性的「修理機制」構成。阿麗色達(A.Aliseda)以下雨—草坪溼的例子說明Prolog的溯因推理過程(18):

程序P:

草坪—溼←下雨

草坪—溼←灑水器工作

問題q:草坪—溼

已知程序P,問題q(草坪為什麼溼?)並不隨後發生,因為它不是從該程序中導出的。為了使q隨後發生,「下雨」「灑水器工作」「草坪—溼」這些事實會被添加到程序中。這意味著溯因發生在追問的過程中,通過此過程這些添加的事實產生了。這一過程的完成經過一個解決機制的適應和延伸,當原路返回機制失效時,該機制開始起作用。在這個例子中,當兩種事實在程序中找不到時,不是宣稱它們失效,而是被標示為「假設」,也就是溯因解釋,並被當作形式規則,如果添加到程序中,形式規則將使問題隨後發生。

上述的參數一旦設定,就會產生多種可能的溯因過程:

程序P:

草坪—溼←下雨(?)

草坪—溼←灑水器工作(?)

草坪—溼←(?)

問題q:草坪—溼

法因(K.T.Faan)認為,皮爾士的溯因推理可被還原為一個相應的演繹有效推理,演繹因此成為歸納和溯因要遵循的基本原理(19)。溯因不僅與「肯定前件式」對應,也與「否定後件式」(modus tollens)對應:

如果A蘊含C成立

C為假

則A為假

形式表達為:

A→C

同樣,從肯定的視角看也會給我們以啟發推理:

如果A蘊含C成立

C為真

則A更可信

形式表達為(20):

A→C

A更可信

這意味著,C的真實性強化了人們對A的信任度,儘管肯定後件在邏輯上無效。為什麼邏輯上無效的推理卻在科學實踐中有用呢?我認為這不僅僅是理論與實踐之間存在解釋鴻溝的問題,而是適應性表徵的問題。一種推理,只要能適應性地表徵目標客體,而且是經得起檢驗的,它就是合理的,正如肯定後件帶來的信任度的增加。

在科學哲學中,漢斯(N.R.Hanson)是最早使用皮爾士溯因推理的人。他把溯因推理表達為如下形式(21):

前提1:某些驚奇的現象P被觀察到。

前提2:P被解釋為必然的結果,如果假設H為真的話。

結論:因此,有理由認為H為真。其形式表達為:

H→P

這是從可觀察現象出發,通過給出假設再檢驗假設的方法來理解已知現象的推理。漢斯將這個過程稱為「反證法」(retroduction),一種回溯推理。在漢斯看來,達爾文的自然選擇假設、牛頓的萬有引力假設和克卜勒的行星橢圓軌道假設,都是採用這種方法給出的。顯然,漢斯的這種從觀察開始再返回對所觀察現象的解釋,將溯因與解釋聯繫起來,將解釋與理解聯繫起來,某種程度上超越了皮爾士的溯因邏輯。

當然,也有人懷疑發現的邏輯的存在,比如科學哲學家波普就嚴格區分了「構想新觀點的過程」與「邏輯地檢驗它的方法和結果」(22),認為兩者是完全不同的過程,前者屬於心理過程,後者屬於邏輯和實驗過程。由於哲學家對溯因推理普遍持懷疑態度,漢斯的工作並未受到太多的關注。正如尼克勒斯(Nickles)總結的那樣:一方面,人們對皮爾士—漢斯的溯因推理概念與用於分析科學說明的亨普爾假設—演繹推理模型之間的區別不明確;另一方面,溯因推理的邏輯形式的皮爾士—漢斯模型不能說明許多涉及給定觀察的語境因素,諸如「先前的理論結果、理性期望、啟示法、目標和一起指引探究的標準」(23)。在我看來,尼克勒斯的確點中了溯因推理不足的要害:一方面,假設在推理中的作用在兩個模式中並沒有嚴格的區別;另一方面,忽視語境因素的確是溯因推理的缺陷,事實上,溯因更依賴於語境,因為提出假設是語境敏感的。

其實,皮爾士—漢斯模型中的假設更依賴於心理學的「格式塔感知隱喻」,使得人們認為發現就是心理學的研究範圍,遠離理性的邏輯學。人工智慧的發展讓溯因推理有了用武之地,彌補了其缺乏邏輯規則的不足。約瑟夫森(J.R.Josephson.& S.G.Josephson)給出了溯因推理的如下更新的形式(24):

D是一個數據集。

假設H解釋D。

除H外沒有其他假設能夠解釋D。

因此,H可能為真。

可以看出,這一模式通過構想假設解釋已知數據,對皮爾士的溯因邏輯做了進一步拓展。根據化石推測生物的形狀以及考古中根據骨骼復原人體是這種溯因的典型領域。比如我國考古工作者根據「婦好」的骨骼再結合歷史記載復原她的面容,就是根據已有事實和資料推測歷史真相的過程。

接下來的問題是,如何評估這種溯因推理的可能性呢?在約瑟夫森看來,這涉及6個因素:(1)如何決定H超越了其他選項;(2)不考慮其他選項,H本身有多好;(3)數據可靠性的判斷;(4)對於所有似真解釋被考慮有多大信心;(5)效用考慮,包括犯錯誤的代價和選擇正確的優點;(6)得出結論需求有多強烈,特別是考慮在決定前尋找進一步證據的可能性。

我發現,約瑟夫森的模式似乎蘊含了一個最佳說明,即只有假設H能夠解釋D,排除了其他假設的可能性。這與科學認知的實踐不太符合。在科學認知中,一種或一組數據或事實可能由兩種或兩種以上的假設來解釋,有時很難選擇哪個最佳,比如光的粒子假設和波動假設,生命的自然發生說、酶學說和化學說。馬格納尼(L.Magnani)認為,「溯因」這個詞有兩個意義(25):一是創造性,二是最優性(選擇性),這必然會產生兩種溯因發生——創造性溯因和選擇性溯因。在創造性溯因中,認知任務是產生似真的假設;在選擇性溯因中,認知任務是評價假設。在我看來,馬格納尼對溯因的分類實際上是對溯因階段的劃分,因為提出假設是創造性階段,檢驗就是評價檢驗階段。這兩個含義或階段在溯因推理中是統一的,不能截然分開,而且創造性和選擇性在溯因中都是適應性的。波普爾指出:「科學理論並不是觀察的匯總,而是我們的發明——大膽提出來準備加以試探的猜想,如果和觀察不合就消除掉;而觀察很少是隨便的觀察,觀察通常按一定目的進行,旨在儘可能獲得明確的反駁證據以檢驗理論」(26)。猜想—反駁的過程體現了科學認知的證偽性和逼真性。如果把觀察到的現象或數據轉換為問題(為什麼出現那些現象),給出的假設與檢驗就是猜想與反駁。因此,溯因的過程本質上就是試探性和適應性過程,通過試探和適應達到目標獲得知識。顯然,皮爾士的溯因推理與波普爾的從問題開始試探錯誤的猜想—反駁模式基本上是一致的。

四、溯因推理作為最佳說明模型

溯因推理通常被視為最佳說明的推理。哈曼(G.Harman)認為「最佳說明的推理近似對應於其他人稱之為的溯因」(27)。在哈曼看來,不同形式的推理可被看作是最佳說明推理的例示,比如科學家推斷原子和亞原子粒子存在的情形,醫生診斷病因的情形(28)。因此,「溯因法實質上是從有待解釋的事實開始,分析它們,然後發明並選擇最佳的假設,使之從這個被選定的最佳假設出發,再加上其他背景知識和前提條件,能夠演繹出有關待解釋事實的特稱命題來。」(29)如果是這樣的話,溯因就是某種程度上的假設演繹推理。在這個過程中,用於解釋事實所做的假設不止一個,這就存在如何選擇最佳或最合適假設的問題,也就是溯因如何成為最佳說明的問題,接下來我們分析這個過程。

按照溯因的邏輯,在面對一種新事實或現象的情形下,我們首先猜想其各自可能的原因,比如發現自家的窗戶玻璃破碎了,我們腦海中會立刻浮現幾種可能性——人為?貓?颳風?地震?這些可能性如果表達為陳述性命題,就形成了各種不同的說明或解釋,而新事實就會形成問題,比如「窗戶玻璃為什麼破碎了?」這意味著由新事實產生的問題會引起一系列假設性陳述命題,對這些假設性命題一一進行評估(確定或否定)和驗證,以便檢驗所做的猜測的正確性。如果其中一個假設得到證實,那麼它就是新事實或現象發生的原因。這個過程就是誘因的過程,其中包含了試探性、猜測性、選擇性、可能性和適應性等特徵。就對假設的選擇性而言,其中包含了最優性,即哪個假設能給出那個新事實的最佳解釋,哪個假設就是最佳說明。這就是馬格納尼所說的「選擇性溯因」,它是溯因推理的起點,因為就醫療診斷過程而言,「選擇性溯因是做出初始猜測,引入一組可信的診斷假說,接下來通過演繹獲得它們的後承,並通過歸納用現有的病人的資料來檢驗它們,如果發現可以被某個假說解釋的證據,其他競爭假說卻不能解釋,那麼(1)增加了此假說的可能性;或者(2)反駁了其餘的假設。」(30)而選擇假設的過程是依賴語境的,也就是說,新事實或現象產生的問題是語境敏感的,比如上述例子,如果是剛刮過大風,我們就會推出大風最有可能是導致窗戶玻璃破碎的原因,排除了其他可能性。這是語境的聚焦或過濾作用。

我將這個語境敏感的溯因機制描述為:語境→新事實或現象→問題→假設集→檢驗→結論,結論就是所選擇的最佳說明。其中的「語境」並不是可有可無的因素,它是所發現新事實或現象的背景支撐物或基底,是事實、觀察、相關知識等的集合體,其功能相當於人工智慧中的資料庫。我們知道,沒有資料庫,人工智慧中的智能體是無法進行搜索的,也就不能解決問題。語境作為「資料庫」不是一成不變的,它隨著使用者的知識增長和認識的提升會不斷更新,因此語境也是變化的、擴充的。使用者能否給新事實或現象以最佳說明,其語境起著潛在的支撐作用。這可以回答為什麼是牛頓發現了萬有引力,愛因斯坦提出了相對論而不是別的什麼人的問題。原因在於,牛頓和愛因斯坦的語境(包括天賦)與他人截然不同。在實際行動中,我們往往將語境看作理所當然的東西,或者根本就忽視它的存在。這種最基本的、潛在的東西,恰恰就是最重要的。比如我們的意識,之所以產生意識,是因為有大量的潛意識的存在作為支撐物,這就是意識的「冰山之角」隱喻所要說明的現象。

從適應性表徵的角度看,在科學研究中,尋求最佳說明的過程,實質上是進行適應性表徵的過程。最佳說明事實上應該是適應性說明(沒有最好只有更好更適應)。為什麼這樣說呢?我們知道,表徵就是使用某個表徵工具(語言的、數學的、模型的)描述目標系統(自然的或社會的)的過程,溯因推理是其中的一個重要部分(還有歸納、演繹等),而且選擇假設的過程就是為了不斷與目標系統相適應、相符合的過程。不適應不符合的就會被拋棄。可以說,成熟的科學理論,如牛頓力學、愛因斯坦的相對論,都是最佳說明,也是適應性表徵,這是經過千錘百鍊驗證過的。需要指出的是,最佳說明不是最終真理,它只是一種更好的解釋而已。如果有新的信息補充,最佳說明是可更新的,是一個不斷逼近真理的適應性表徵過程。

五、溯因的適應性表徵特徵

鑑於溯因推理表現出的試探性和選擇性,其表徵必然是適應性的,理由如下:

第一,溯因作為科學發現的邏輯,是在不斷嘗試中逐漸實現所假設目標的過程。相比於歸納和演繹,溯因推理更適合於科學發現。原因在於,歸納更多的是側重於分析,演繹則是側重於綜合,而且這兩種推理是互逆的。當然,分析和綜合不是孤立的,沒有分析,就難有綜合,它們只有在結合中使用才能產生意義。溯因是從已知事實或結果推測所做假設的過程,即尋求結果發生原因的過程,從而為我們預測性理解我們所生活的世界建立了一種解釋模式。按照阿麗色達的看法,溯因是一種用於解釋困惑性觀察的推理過程(31)。例如早上醒來透過窗戶發現地面是溼的,你推測可能是下雨了,或者是有人灑水了。這是日常生活中我們不自覺地使用溯因推理的事例。前面已談及,醫療診斷是溯因推理最典型的情形。可以說,醫生看病的過程就是從結果(疾病)推斷病因的過程——醫生首先觀察病人的症狀,根據其所掌握的疾病和症狀之間的因果關聯知識對可能的病因做出假設,即給出可能的診斷結果,然後對症下藥。

第二,溯因假設的選擇是使用者的信念修正的結果,而信念修正過程就是適應性表徵得以展現的過程。在科學認知活動中,溯因作為一種從結果找原因的推理,是一種重要的科學方法論。比如克卜勒發現火星橢圓形軌道就採用了溯因推理,最終建立行星運行定律。事實上,在他猜測到最佳解釋應該是用橢圓軌道代替圓形軌道之前,還嘗試了多種假設來解釋。因此,溯因本質上是一種假設推理,是從證據到說明猜測的過程,一種以不完整信息為特徵的推理類型。顯然,在溯因推理中,除了背景知識外,猜想和信念發揮了重要作用。克卜勒的例子說明,他掌握了相當多的天文學知識,並發現其中的問題,也就是說克卜勒處於問題語境中才能做猜測和判斷。這是溯因推理的一個總特徵,即溯因中的假設通常是一種涉及當事者信念以及信念修正的解釋,需要在幾個假設中做選擇,以便適應解釋目標。這個過程顯然是適應性表徵過程。因為假設的形成與選擇過程就是使用者的信念形成與修正的過程,這是一個信息變化的動力學過程,一種動態行為。現代邏輯就是使用信念修正來說明溯因的這種動態過程的(32),因為說到底,假設的選擇過程必然涉及信念狀態的改變,這正是邏輯中的信念修正理論(33)要研究的問題——認知主體是如何理性地改變其信念狀態的。因此,信念狀態的改變是適應性表徵的心理根源,信念修正理論則成為適應性表徵說明的邏輯基礎。

第三,溯因作為假設推理是通過判斷、證據給出適應性說明的。既然溯因是通過假設尋找所發生事件的原因,它必然是一種解釋性論證,即建構解釋的過程。在上述克卜勒的例子中,克卜勒並沒有觀測到行星圍繞太陽的運動是圓周還是橢圓運動,而是發現用圓周運動做解釋與觀測數據不符,改用橢圓運動(兩個焦點)來解釋則與觀測數據基本符合。這也是對所觀察現象的確證,並不涉及如何做出這種發現的溯因過程。這意味著溯因過程是通過假設、判斷、驗證給出適當解釋的過程。解釋構成溯因推理的一部分,其結論是解釋過程的產物。而且在溯因過程中,既要建構意義又要做出選擇。給出不同假設就是建構意義,假設是以命題形式給出的,比如「行星運行軌跡是橢圓」;假設不止一個而是有多個,選擇其中最好的一個,也就是最符合事實的那個假設,就是最佳說明。所以,假設的選擇不是一個簡單的「是或否」的過程,它包含了複雜判斷和檢驗的環節。比如兒童發燒了,是什麼原因造成的,醫生診斷後會有一個初步判斷——或流感或受風寒或飲食不當,等等,有時通過觀察和詢問就可做出決定,如近期流感流行,當情形複雜時,醫生會通過血液化驗來確證。可以看出,溯因是從一個事實或結果推測原因的假設推理,而歸納是從不同事實概括結論的總結推理,「更準確地說,我們應將溯因理解為從單一觀察到其溯因性解釋的推理,將歸納理解為一種從個例到一般陳述的推理。歸納解釋的是一組觀察,溯因解釋的是一個觀察。歸納對進一步觀察做出了預測,溯因並不直接涉及進一步的觀察。歸納本身不需要背景理論,溯因則依賴背景理論建構,而且檢驗其溯因的解釋」(34)。

第四,溯因通過誘導的、假定的、似真的適應性表徵而成為最佳說明。皮爾士將溯因看作這樣一個過程,「在那裡我們發現一些非常好奇的環境,這種環境將由作為某一普遍規則的猜想說明,然後採用這種猜想。」(35)這意味著,溯因是一類基於猜想的推理,由建構一個假設進行。那個假設是臨時性猜測,當有更多的實驗證據出現時,可能被放棄。所以,正如沃爾頓(D.Walton)認為的,溯因推理本質上是假定性的(presumptive),是從已知結論尋找該結論賴以依靠的前提的認知過程(36)。由於是假定性的,其結論可能是似真的(plausible),即表面看似乎是真實的,也是概率性的或或然性的(probable),也就是具有統計性特徵。因此,溯因就是誘出原因,是一種發現的邏輯和創造性過程,一種從結果推出可能的原因,常常用於科學發現。

溯因作為一種認知和邏輯分析方法,是從觀察數據到可能原因的推理模式。相比於歸納和演繹,其應用更為廣泛,涉及日常生活、醫療活動、法律事務和科學認知等。在醫療診斷中,溯因推理是一種主要的診斷方法。在刑偵活動中,尋找嫌疑人也主要採用溯因推理。在科學活動中,溯因推理也不可避免地使得科學哲學中的經驗進步與解釋理論相結合,促使了人工智慧中信念變化的計算理論的產生(37)。比如人工智慧中的專家系統,它是一種基於知識的系統,這種系統是信念變化的基礎。一句話,只要我們想對觀察到的事實或現象給出說明,就離不開溯因推理,探究和發現原因的過程突出了其適應性表徵,而其蘊含的認知功能還有待於進一步的研究。

注釋:

①哈曼似乎獨立地提出了與皮爾士的溯因極其相似的推理方法,那就是最佳說明推理。但哈曼並沒有提及皮爾士關於溯因的工作,參見Gilbert Harman,「The inference to the best explanation」,Philosophical Review,Vol.74,No.1,1965,pp.88-95.

②Peter Lipton,Inference to the Best Explanation,London:Routledge,1991.

③④Peter Lipton,「Induction」,in Martin Curd and J.A.Cover(eds.),Philosophy of Science:The Central Issues,New York/London:W.W.Norton &Company,1998,p.412,p.412.

⑤【英】羅素:《西方哲學史》,馬元德譯,商務印書館1981年版,第212頁。

⑥【英】羅素:《人類的知識》,張金言譯,商務印書館2001年版,第483-487頁。

⑦Karl Popper,「The Problem of Induction」,in Martin Curd and J.A.Cover(eds.),Philosophy of Science:The Central Issues,New York/London:W.W.Norton &Company,1998,p.426.

⑧【德】恩格斯:《自然辯證法》,人民出版社1971年版,第218頁。

⑨張留華:《皮爾士哲學的邏輯面向》,上海人民出版社2012年版,第294頁。

⑩Ernan McMullin,The Inference That Makes Science(Aquinas Lecture),Milwaukee WI:Marquette University Press,1992.

(11)(16)(17)Charles Sanders Peirce,Collected Papers of Charles Sanders Peirce 1931-1935,Vol.5,in Charles Hartshorne and Paul Weiss(eds.),Pragmatism and Pragmaticism,Cambridge,Mass.:Harvard University Press,1965,p.106,p.171,p.117.

(12)Martin V.Curd,「The logic of discovery:An analysis of three approaches」,In Thomas Nickles(ed.),Scientific Discovery:Logic and Rationality,Dordrecht:Reidel,1980,pp.201-219.

(13)(35)Charles Sanders Peirce,Collected Papers of Charles Sanders Peirce 1931-1935,Vol.2,in Charles Hartshorne and Paul Weiss(eds.),Cambridge,Mass.:Harvard University Press,1965,pp.372-375,p.375.

(14)李煜:《論皮爾士的溯因邏輯》,《邏輯學研究》2018年第4期。

(15)【美】卡爾·G.亨普爾:《自然科學的哲學》,張華夏譯,中國人民大學出版社2006年版,第26、48頁。

(18)(31)(34)Atocha Aliseda,Abductive Reasoning:Logical Investigations into Discovery and Explanation,Netherlands:Springer,2006,pp.41-42,p.28,p.35.這本書已由本文作者翻譯,由科學出版社2016年出版。

(19)K.T.Fann,Peirce’s Theory of Abdaction,The Hague:Martinus Nijhoff,1970,p.52.

(20)這種推理模式被稱為「肯定後件的謬誤」,在邏輯上是無效的。這就是說,即使它的前件是正確的,其結論也可能是錯誤的。然而,作為一種啟示法,還是可以提供可信度的。

(21)Norwood Russell Hanson,Patterns of Discovery:An Inquiry into the Conceptual Foundations of Science,Cambridge:Cambridge University Press,1958,p.86.

(22)Karl Popper,The Logic of Scientific Discovery,New York:Basic Books,1959,pp.31-32.

(23)Thomas Nickles,「Introductory Essey:Scientific Discovery and the Future of Philosophy of Science」,In Thomas Nickles(ed.),Scientific Discovery:Logic and Rationality,Dordrecht:Reidel,1980,p.23.

(24)John R.Josephson & Susan G.Josephson,Abductive Inference:Computation,Philosophy,Technology,New York:Cambridge University Press,1994,p.14.

(25)Lorenzo Magnani,Abduction,Reason and Science:Processes of Discovery and Explantation,New York:Kluwer Academic/Plenum Publishers,2001,p.19.該書已由李大超、任遠翻譯為中文,由廣東人民出版社2006年出版。

(26)【英】卡爾·波普爾:《猜想與反駁:科學知識的增長》,傅季重等譯,中國美術學院出版社2003年版,第59-60頁。

(27)Gilbert Harman,「The inference to the best explanation」,Philosophical Review,Vol.74,No.1,1965,pp.88-95.

(28)馬格納尼給出了治療推理的認識論模型——一個溯因—演繹—歸納循環模式。根據這個模式,醫療推理分為兩個階段:一是對患者的資料進行抽象並用於選擇假設,也就是對患者問題的試探性解決,這是選擇溯因的階段;二是根據假設來預測結果並與患者的資料進行對比,從而評估(確證或否認)那些假設,這是演繹—歸納循環階段。

(29)章士嶸:《科學發現的邏輯》,人民出版社1986年版,第240頁。

(30)【意】洛倫佐·馬格納尼:《發現和解釋的過程:溯因、理由與科學》,李大超、任遠譯,廣東人民出版社2006年版,第29頁。

(32)Craig Boutilier & Veronica Becher,「Abduction as belief revision」,Artificial Intelligence,Vol.77,1995,pp.43-94.

(33)這是邏輯學中近30年來發展而成的一種新的邏輯理論,它運用符號邏輯的方法和理論來研究信念狀態的理性改變和信念修正過程,給出了假設或理論更替背後的深層次心理狀態的邏輯刻畫,為科學地研究信念狀態與心理表徵的關係提供了邏輯表徵方法。參見Carlos E.Alchourrón & David Makinson,「On the logic of theory change:Partial Meet Contraction and Revision Functions」,Journal of Symbolic Logic,Vol.50,No.2,1985,pp.510-530.

(36)Douglas Walton,Abductive Reasoning,Tuscaloosa:The University of Alabama Press,2004,pp.34-35.

(37)該理論描述了如何使資料庫、科學理論或一組常識信念能接納新信息,這些信念變化的類型包括「擴展」「縮減」「修正」的操作。根據這種理論,一個理論可通過增加新準則而得以擴展,通過刪除現有的準則而得以縮減,或是先縮減再擴展最後實現修正。這樣做的目的是保證理論或信念系統能在接納新信息後保持一致或適度的封閉。參見Peter Grdenfors,Knowledge in Flux:Modeling the Dynamics of Epistemic States,MIT Press,1988,p.43.

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