吉尔与弗里嘉的模型虚构观及其认识论探究

科学中的大多数模型并非物质形态。模型虚构观重视想象在科学建模中的作用,试图通过类比文学虚构来理解非物质模型的本质。然而,科学表征的客观性要求向虚构主义者提出了一个严峻挑战:如何通过模型的虚构内容导出关于目标系统的表征内容?作为典型的虚构主义者,罗纳德·吉尔和罗曼·弗里嘉在借鉴地图表征方式的基础上提出了各自的解决方案。文章剖析了两人方案的优劣,并讨论了虚构主义进路的最新发展趋向。     

科学中的例证与假装

科学样例和模型都是科学家们在表征外部世界过程中所取得的重要成就。然而,在追求正确刻画科学实践真实面貌的科学哲学事业中,样例很少被纳入哲学思考的视野。基于古德曼关于艺术表征的符号理论,埃尔金完善了例证学说并将其运用于科学领域。她对科学样例的符号分析,丰富了科学实践哲学。由于表征的语言学范式不能很好地处理虚构建模问题,埃尔金试图借助于"贴切的非真"概念来加以解决。然而,进一步的分析表明,她的论证策略存在一系列难以克服的困难。在如何理解虚构与表征问题上,假装理论提供了一个更好的概念框架,可以用于对模型的分析。     

范·弗拉森科学表征观的语用等价策略

抽象结构如何表征具体目标对象,是当今科学表征哲学研究的重要议题.范·弗拉森把该问题表述为理论模型如何与现象相联系,并引入数据模型来协调二者的关系,提出理论模型由于与数据模型结构同构而表征了现象.但范·弗拉森否认结构的实在性,反对现象本身存在结构,从而导致数据模型与现象之间无法同构,产生"实在性丢失"问题.对此范·弗拉森...     

数学能否在科学解释中扮演解释角色？

在科学解释中,一旦数学完全被用于表征物理世界,它便不能同时扮演解释角色,因为扮演解释角色的将是它表征的物理事实。这种排斥关系挑战了数学扮演解释角色的可能性,因为哲学家指出,在很多数学在其中被认为发挥了解释作用的科学解释中,数学扮演的完全是表征角色,因此不可能同时发挥解释作用。本文对数学的解释角色进行了辩护,指出至少在北美蝉案例中,数学并未完全被用于表征,扮演表征角色的仅是其中的一部分数学,另一部分则没有表征物理世界中的任何事物,因此是可能扮演解释角色的。更进一步,按照有关数学解释的反事实解释理论,本文认为没有起到表征作用的那一部分数学极可能发挥了解释作用。     

第三届中山大学哲学与认知科学国际研讨会综述

第三届中山大学哲学与认知科学国际研讨会于2011年5月26日~27日在中国广州中山大学南校园召开。本次会议主题是科学中的理论与模型,主要议题和内容包括:从认知观点考察科学理论的结构、模型的实质与功能、科学表征问题、科学中的数学表征、科学中基于模型的推理、溯因认知、跨文化认知研究的学术建模问题。本次会议由中山大学哲学系、意大利帕维亚大学哲学系合作主办;意大利特伦托大学认知科学学院、复旦大学哲     

软计算中的意义建构探析

软计算引发了计算科学领域的革命性变革。我们如何理解或解释软计算理论?各种理论模型或算法模型如何适当地表征了复杂问题,并且如何能够成功处理现实中的复杂状况?这一系列的问题,都要源于对软计算意义建构问题的探讨,而意义建构的语境论分析是当代科学哲学的最新方法论成果,从某种意义上说,对于软计算理论理解与解释的过程,就是在相应的计算语境中进行意义建构的过程。     

科学图像的实践表征路径

科学表征从图像的角度看有两种不同的类型,一种是语言表征,另一种是视觉化表征。前者存在脱离实践情景的问题,而后者存在缺失主体性的问题,这两个问题反映在成像技术中,就构成了科学图像的表征问题。因此可以从实践优位的角度对两者进行整合,提出科学图像的实践表征路径,即要把表征理解为实践。通过第一人称优先性、具身的想象力来反思语言化的表征,尝试用价值移情和具身实在论的方式,把表征主体重新带入实践情景中。     

人工智能如何应对“空表征问题”

“空表征问题”是关于概念或命题表达的对象是否真实存在于实现世界的问题。这个问题不仅普遍存在于我们日常生活的现实世界,也存在于科学探询的自然世界、可能世界或虚拟世界,在哲学上成为实在论和反实在论争论的焦点。在人工智能的语境下,空表征转化成了虚拟表征,人工智能如何应对空表征,实质上就是如何应对虚拟表征,具体说可通过生成性人工智能、虚拟数字化和图像构造来应对。这些应对方法事实上是人工智能对设想对象或虚拟对象的适应性表征,因为空表征的目的也是为了实现主体的意图或目标。     

公众理解科学的修辞学分析

随着现代社会实践的发展,公众理解科学的理论发展中遭遇了自身的困境和问题。科学修辞学作为一种独立的理论资源能够在公众理解科学领域发挥其功能,为讨论缺失模型、语境模型等理论问题,科学传播、技术的社会责任等实践问题提供了一种新的进路和视角。     

论数据模型的特征及其认知功能

科学研究以多种方式生成和使用数据,数据集经过降噪、拟合等过程构建起数据模型。传统观点认为数据是经验内容,模型则属理论内容,而数据模型处于两者之间的模糊地带。但苏亚斯等哲学家强调模型的代理推理这一认知功能,数据模型通过数据操作与数据处理过程发挥认知功能。因此一种自然主义的数据、数据模型区分方式应当被抛弃。数据模型以基于推理的表征观为认知力来源。     

整合认知科学成果的科学可视化认识论

科学可视化在科学史上为科学研究提供了认知优势，并启发了大量的科学成果，但其如何形成这一认知优势可分解为三个认识论问题。本研究基于所有认知行为都是基于大脑内部的认知机制这一前提，认为科学可视化是通过外部视觉刺激影响内部认知，并在这个研究思路上，通过大量的文献研究与建模，构建了三个模型分别回答三个认识论问题：解释视知觉创造力的“意象-图式-表征”模型、解释外部视觉刺激带来认知优势的三要素解释框架、解释注意力与先验知识参与的双向模型。     

科学建模的两种观点

关于科学建模有两种典型的观点,一是"系统派生观",二是"零碎借贷观"。前者认为,科学表征模型可以在原理模型(即科学原理)的基础上系统派生出来;后者强调科学家的科学建模活动实际上是从各种理论中选取所需要的部分进行创造性构造的过程。从以往的争论来看,这两种观点似乎各有侧重,不分胜负。但本文试图结合科学建模的案例论证,后者完全可以替代前者,不仅因为它比前者更符合科学家实际的建模活动,解释前者无法解释的现象,而且可以容纳理论派生模型的案例。     

结构同构与科学表征

科学模型究竟如何表征它们的目标系统,哲学界目前尚未达成共识。理论的语义观曾长期支配着人们对科学理论和模型的理解。一些哲学家认为,其中的结构主义或许能为我们提供一种科学表征理论。不过,仔细研究会发现科学表征不能根据模型和目标系统之间的同构关系获得解释,结构同构观并不是一种可行方案。模型包含结构,但科学表征不能还原为结构表征。科学表征依赖于对目标系统具体的信息描述,并且与实际的推理功能紧密关联。     

人工智能框架问题的情境表征

经典人工智能中的一个主要难题是"框架问题",即智能体如何在行动中有效和恰当地表征一个变化的、复杂的世界.本研究以科学实践哲学的理论与框架为视角,认为智能体与环境之间的互动表征生成于情境化的实践过程,人工智能应对复杂情境的举一反三、随机应变是情境化选择的结果,是一种动态维度的地方性产物,人工智能框架问题表征的规范性,正是...     

知识论证和Frank Jackson的表征主义回应策略

Jackson对知识论证的表征主义回应策略,认为表征主义能满足回应知识论证所要求的约束问题.但是由于Jackson没有阐明如何对表征特征(感觉)进行物理主义说明,导致其表征主义论证对学习命题的否定,其对玛丽走出房间之后状态的正面说明缺乏牢靠的论证基础,故尔达不到辩护物理主义的目的.     

表征、介入与实在——科学革命的结构化进程

基于弗洛里斯·科恩的编史学研究,指出17世纪科学革命是由数学化表征、介入性实验和本体论承诺这三个主题互动交织而成的结构化进程.这个三元互动结构一经形成,便具有自我修正、自我发展的内在动力.后续的科学革命,正是为了解决表征、介入和实在这三者之间的内在紧张关系.对科学革命的结构化进程的认识,有助于理解库恩范式理论的局限.     

社会科学中因果关系的模型表征

可操控性理论和机制论是社会科学哲学中关于因果关系问题讨论的两个主要理论,而这两个理论之间的争论需要考虑一个问题,即社会科学中的因果关系是通过模型来表征的。因此,近年来兴起的语义模型研究及其所遭遇的问题和提出的解决方案对推进社会科学哲学中的因果关系问题研究是有启发性的,同时可操控性理论对机制论的批判也对克服语义模型研究所遇到的困难有启发性。     

虚构和科学表征

本文首先梳理了科学表征概念的历史发展,介绍了模型的出现与语义观的兴盛,再到语用观的兴起及代表理论。卡林德和科恩基于广义格莱斯主义认为,所有形式的表征都可以还原为一般的表征,表征是一种规定。图恩批评了这个观点,进而基于沃尔顿的佯装理论,提出科学表征是一个通过使用和理解科学模型实现"想象指令"的过程。本文批评和改进图恩的理论,将其模型中理论描述和运动方程进一步分析,提出理论预备描述、运动方程,以及想象的虚构陈述之间的关系类似于"美发转灯"。并通过将干预和想象参与的观点引入理论中,在想象虚构的表征理论中构建了从想象虚构陈述到被表征对象的知识这一路径,给出了解决虚构表征的认识论问题的尝试。     

框架问题的机制化实现与具身化进路——表征主义和反表征主义的困境与出路

心灵表征理论较易机制化,但在处理框架问题方面却遇到了困难。针对心灵表征理论的这个问题,德雷福斯等人提出了反表征主义的海德格尔式的具身理论。具身理论虽然可以解决框架问题,但它还处于隐喻阶段,如何使它实现机制化仍然面临诸多困境。     

科学争议治理的三种模型

科学争议治理的主要挑战在于如何克服或缓解专家和公众之间的意见分歧。专家的角色依据在于其拥有特定领域的专长,公众作为争议主题的利益相关者具有声张权益的权利。我们首先讨论科学争议带来的理论挑战,然后分析三种科学争议治理的模型,即柯林斯等基于专长研究提出的知识论模型,基切尔建立在认知分工概念基础上的公共协商模型和安德森提出的公众评估专长的证词模型,最后是对这些模型规范性的几点评论。