机器发现与研究程序的复活

[吴天准]

作者 熊卫民


　 在不久前举行的北京卡尔·波普尔百年学术研讨会上，北京大学科学与社会研究中心任定成教授的大会发言《卡尔·波普尔与机器发现》受到了与会者的关
注。机器是不是能思维？它们已经做出哪些发现？这类事情能给我们带来哪些启示？带着这些问题，记者采访了任教授。


　　归纳主义者的梦想

　　科学是迄今为止最为成功的一类事业。它为什么会这样成功？

　　持归纳主义观点的许多人都认为，这是因为它严格地以观察和实验为基础，是用一种程序性的方法，摈弃掉任何臆测，完全从经验事实中归纳出来的。别的类
型的知识（或意见），譬如说神话和哲学，要么脱离现实虚浮于空中，要么虽然有一定的经验基础，但搀杂了过多的臆测，所以虽然它们都企图解决一切问题，但
事实上却不那么容易，它们都难以真正增进人们的经验认识。

　　在他们看来，理想的科学研究大致是这样的：首先，观察和记录所有事实；对于它们的相对重要性，不加任何选择或先验的猜测。然后，用可以程序化的归纳
方法对这些事实进行分析、比较和归类；这个过程无需任何公设或假设。用合适的归纳法处理过后，将自然而然得出经验定律。以这些经验定律为基础，继续运用
上述方法，将得出更高层次的普遍性结论，也即自然规律。

　　所以，关键的问题在于找到具有主体间性、可以言传的程序性方法。在这方面，哲学家培根 Ｆ． Ｂａｃｏｎ　 和米尔 Ｊ． Ｓ． Ｍｉｌｌ，旧
译穆勒）先后做出了重大贡献：前者提出了三表（本质和具有表、差异表、程度表）法、排斥法；后者提出了穆勒五法（契合法、差异法、剩余法、共变法，契合
差异并用法）。


　　对发现程序的质疑

　　虽然培根和米尔提出的程序确实有一定的实效，而且有一些科学大家（譬如波义耳）非常推崇这类程序，但这类程序仍然受到了强烈质疑。事实无穷多，如何
对它们加以收集、记录？或者说哪些事实是相关事实？这又带来一个新的问题：如何来判定事实是否相关？

　　只凭要考察的问题是不能确定事实的相关性的。咱们可以想象这样一个场景：一个富于探索精神的原始人身体突然感觉不舒服，他想找原因。他该如何着手收
集 “相关事实”？是去考察燕子飞行的姿势，还是去考察昨天的梦境，还是检讨是否吃错了什么东西，还是别的什么？没有理论或假说的指引，世界上所有的事
情似乎都可能与所考察的问题相关。

　　于是，科学哲学家惠威尔 Ｗ． Ｗｈｅｗｅｌｌ　 、波普尔 Ｋ． Ｐｏｐｐｅｒ　等人特别强调假说的作用，认为先有假说或期望的存在，然后才
能发现事实。在他们看来，科学假说的发现和辩护是两个不同的过程。假说的辩护有方法（前者提出了假说 － 演绎法，后者提出了猜想 － 反驳法）。假说
的提出根本就没有一定的程式，根本就没有逻辑通道可言，纯粹只是一种心理过程。

　　费伊阿本德（ Ｐ． Ｆｅｙｅｒａｂｅｎｄ）更是“反对方法”，把以往关于科学发现方法的论述一个个批得体无完肤。在他看来，任何规范性的科学方法
论都是多余甚至有害的，不管是凭直觉、做梦还是发臆症，科学家在实际研究中使用的方法就是科学方法。他是那样雄辩，以致不少人认为，在他之后，科学方法
论的时代已经彻底终结，科学方法论和科学哲学一样，仅仅成了“一门有着伟大过去的学科”。

　　纯粹客观的发现程序就这样被判处了死刑，取而代之的是纯粹主观的“什么都行”。


　　机器发现的兴起

　　但科学发现程序并没有随着费伊阿本德等人的著作的出版而死亡。二十世纪八十年代以后，随着人工智能和机器发现领域的兴起，它又开始重新为人们所广泛
关注。

　　任定成教授近年来一直关注机器发现方面的问题，他告诉记者，计算机不但能在形式科学上做出发现——例如吴文俊院士就是因为在机器证明方面做出了贡献
而获得了第一届国家最高科学技术成就奖——而且还可以在经验科学上做出发现。前者被称为机器证明，后者被称为机器发现。计算机在经验科学中的发现可分为
三类。

　　第一类是重新发现或者再发现，就是把历史上已有的实验数据输入计算机，借用培根等人的科学方法论思想编制计算机程序——有趣的是，归纳法和科学发现
程序的否定者波普尔所提出的猜想 － 反驳法在机器发现中也成为一种重要的哲学资源——重新发现已有的科学定律。譬如朗利（ Ｐａｔ Ｌａｎｇｌｅｙ）
等人把波义耳、开普勒等人有较大误差的实验数据输入自己编制的 ＢＡＣＯＮ系统，重新发现了波义耳定律、开普勒行星运动第三定律等定量规律。他们编制
的 ＳＴＡＨＬ 系统还重新提出了燃素概念，重新发现了燃素说等定性理论。

　　第二类是真正意义上的发现，把实验数据输入计算机，得出以前从没有过的猜想，做出一个真正的科学发现，解决今天科学没有解决的问题。譬如瓦尔德斯
－ 佩雷兹（ Ｒａｕｌ Ｅ． Ｖａｌｄｅｓ－Ｐｅｒｅｚ ）用自己编制的 ＭＥＣＨＥＭ系统，发现了乙烷氢化裂解反应的一个新机理。该成果已被一种影
响因子相当高的纯化学期刊所发表，也就是说，科学家确实认为这是一个科学工作。

　　第三类是让计算机比较不同的理论，判断它们哪个更具有竞争力，从一个理论到另一个理论是不是发生了革命。譬如萨伽德（ Ｐａｕｌ Ｔｈａｇａｒｄ）
编制的 ＥＣＨＯ系统就能判断出氧化说要强过燃素说，高速领域相对论要胜过牛顿理论。它还提出了科学革命的一种新的判据，得出结论说，分子生物学不是一
场革命——它是了不起的科学进步，但不是一场革命。


　　机器发现与科学方法论研究

　　机器发现是不是完全靠机器做出的发现呢？任定成教授指出，迄今为止机器发现的结果都是在人机相互作用下产生的。那么，为什么我们不把借助望远镜、显
微镜做出的发现叫做“望远镜发现”或者“显微镜发现”呢？任教授解释说，只有计算机在发现过程中代替了人的部分思维过程，“扩展”了人的思维器官，而其
他一切仪器在科学研究中都只是“延长”了人的感官。正是在这个意义上，我们才有“机器发现”这个概念。

　　机器发现的目标，是做出经验科学领域认可的有价值的发现。这是这个领域对于认识自然而言最直接的意义。除此之外，机器发现还有其他方面的重要意义，
比如说，它提供了检验和发展科学方法论的新场所，复活了部分科学发现程序的研究。这是一个很有时代特征的前沿领域。国际上一些科学哲学家关注这个领域，
是有道理的。

　　“虽然机器本身并不知道它所‘思考’的东西的真正意义，但它却能推理、证伪、解决问题、创造新的精神产品”。其实，人也不完全自觉自己的思想过程，
也不完全理解自己的思想产物。机器发现对于我们重新认识波普尔所说的三个世界，也是非常有意义的。