大数据时代的还原论与整体论及其融合

还原论与整体论在历史上是两种对立的科学方法论,但随着大数据时代的来临,它们逐渐从对立走向融合。在大数据时代,还原论更多地从物理还原走向了数据还原,万事万物最终将由可被计算机处理的0和1两个最基本的数据比特所表征。而整体论则表现为海量数据的综合集成,它把数据碎片集成为整体,并从中发现科学规律。大数据将还原论与整体论融会贯通,数据化的过程就是碎片化的还原过程,而数据挖掘的过程就是数据集成的整合过程。数据还原与数据整合通过数据这一中介桥梁贯通在一起,它们相反相成而共同构成大数据时代的科学方法论体系,实现"致广大而尽精微"的人类理想。     

试论复杂性科学方法论对还原论的超越

复杂性科学方法论不是对还原论的简单否定,而是在还原论及其应用成果的基础上对还原论的超越和提升,不仅将还原论与整体论相统一,而且坚持整体与部分、多样性与统一性、开放性与封闭性、有序性与无序性、研究主体与研究客体的辩证统一;在科学研究中以复杂性科学方法论为指导,应遵循整体性原则、人本原则、两重性逻辑原则和综合性原则。     

系统科学研究新范式引领哲学走向

二十世纪中叶起,系统科学异军突起,以系统科学为主的科学研究范式发生了根本性的转换,之前经典物理学确定因果性为主的线性研究线路,逐渐被非线性的统计、混沌、分形、测不准所代替,在哲学层次上,原子论、还原论、构成论、确定论,也逐渐被有机论、信息论、生成论、非确定论所替代,在此变革中,经典哲学本体解构,认识提升,时空观改变,方法论更新,即,系统科学的研究范式转换所形成的科学研究方法与内容,深刻影响哲学走向,促进构建哲学全新宏观图景。     

复杂性科学的主要方法及其基本特征

复杂性科学的兴起不仅拓展了科学研究的疆域,而且为我们增添了理解自然和理解社会的新理念,究其根本在于方法论的变革。本文通过考察隐喻类比、仿真模拟和综合集成三种主要方法,以感受这次思维方式变革的历史和成就,进而归纳总结出复杂性科学的方法论具有"实践优位的立场、融会贯通的思路、文理交融的优势和形式演算的内核"四大特征。     

复杂性研究与辩证唯物主义的运用和发展

复杂性研究用还原论与整体论统一的方法即系统方法探索复杂性，以辩证唯物主义为哲学基础。世界范围的复杂性研究的兴起和高涨，是辩证唯物主义运用和发展的大好时机。辩证唯物主义对复杂性研究的指导作用，有两种形式：一是间接的指导作用；二是直接的指导作用。复杂性科学对辩证唯物主义的推进是多方面的。如有，复杂性科学进一步论证了辩证唯物主义的世界观；复杂性科学进一步充实了辩证唯物主义运动观。     

复杂性范式：一种新的科学世界观

复杂性范式是随着复杂性科学的兴起而形成的一种科学新范式,它具有丰富的内涵,在本体论、认识论和方法论诸多方面都与传统科学范式相区别,并在许多领域逐渐取代传统科学范式。科学范式的复杂性转向正在掀起一场新的科学革命,并引起了科学世界观的变革。     

群落生态学争论的系统学诠释

从20世纪70年代起,群落生态学中存在着两种不同的研究纲领:一个由戴蒙德引领,具有整体论特征;另一个由森博洛夫引领,具有还原论特征。两派犬牙交错、互不相让,一直争论至今。通过对"聚集规则"和"零假设"的系统考察,发现争论双方在本体论、认识论和方法论方面存在严重分歧,进而运用系统科学的思维方法进行哲学分析,认为生态实体的有机程度与对象尺度密切相关;生态过程本质上是随机性与确定性的对立统一;生态系统演进是自组织与自然选择联姻的结果。从群落生态学发展的趋势看,实施"融贯思维"则可能是未来生态学研究的路径选择。     

复杂性科学及其演变

复杂性科学是研究复杂系统行为与性质的科学，具有统一的方法论——整体论或非还原论。复杂性科学诞生的标志是一般系统论的创立。依据研究对象的变化，我们可把复杂性科学的发展历史大致划分为3个阶段，它们分别是：第一阶段，研究存在；第二阶段，研究演化；第三阶段，综合研究阶段。在国内，钱学森学派为发展复杂性科学做了很大贡献。     

钱学森指导我们进行复杂性哲学探索

本文系统地回顾了几十年来在钱学森关心与指导下,如何从系统论、信息论、控制论、耗散结构理论、协同学、超循环理论等九门系统理论中提炼出一种新的方法论形态———系统科学方法论,系统观以及系统科学哲学———系统论,作为系统科学沟通马克思主义哲学的桥梁的历史进程。阐述了这种系统复杂性理论与方法对北京、哈尔滨等十个省、市、地区的科学、技术与社会协调发展规划的指导。     

复杂性科学视野中的还原论问题

还原论问题是哲学界及科学界激烈争论的问题,本文尝试沿着科学进路在特定视角下分析该问题.在把“不可还原“理解为“有新特性且此特性不可预知“的意义上,于复杂性科学视野中存在着一个考察还原论问题的标度阶梯:线性、非线性、不可计算性,每一个视角下都有其相应的可还原性和不可还原性.可见,复杂性科学进路中可还原与否是依赖于考察问题的视角的.     

论复杂性带来的方法论创新

21世纪是复杂性科学的世纪 ,复杂性与相对论、量子力学是并驾齐驱的 2 0世纪三大科学革命事件。通过对复杂性出现的必然性的探究 ,并在对其特征和与简单性区别的分析上 ,阐明复杂性对方法论产生的巨大影响 ,即带来了方法论的创新     

技术系统复杂性研究探析

应用系统哲学观点 ,从复杂性科学理论视角 ,分析了技术系统复杂性的来源以及技术系统所具有的整体性、层次性和高度的自组织等特征 ,指出了技术系统的演化是一个非线性的复杂过程 ,探讨了技术系统复杂性研究的渠道与方法以及所具有的研究意义。     

还原论传统的盛行与隐匿

本文从还原论思想的起源及文化背景切入,分析了其自然观基础,进而论述了还原论传统在近代科学中确立的前提及修正式的发展路线,揭示了还原论传统在近代科学中的危机及整体论的出场。最后表明,以整体性和整体论为根本特征的系统科学的出现,事实上预示并践行着又一场深刻的科学革命。     

当代整体论的一个新范式：复杂系统突现论——复杂性科学哲学对整体论的发展

整体论与还原论的问题既是科学和哲学中的一个长期争论不休的古老论题,也是当代复杂性科学和哲学试图回答的一个核心课题。复杂性科学哲学对整体论的发展主要体现在：对复杂系统突现机理的揭示;对突现性与依随性的反思;对系统整体所具有的下向因果关系的探讨。这些新观点和新理论使突现性与整体性、因果性与层次性、信息与控制、自组织与进化等系统整体论的核心概念更加清晰,特别是,借助于系统宏观层次具有的＂下向因果关系＂（Downward Causation）的探讨,整体性质与部分性质之间律则的依随关系,系统整体的不可还原性等问题得到了深入和细致的说明,使复杂系统突现论正在成为当代整体论的一个新范式。     

信息系统复杂性的哲学思考

复杂性理论引入信息系统开发是适应当今信息系统应用环境和软件工程环境发展的需要 ,也是信息系统开发理论和实践发展的必然趋势。以软件开发方法论的发展为主线 ,对软件开发方法的历史和现状进行了回顾 ;提出了信息系统复杂性的哲学思考 ,探讨了复杂信息系统不同于传统软件的主要特征     

复杂系统研究与本体论的复兴

讨论了复杂系统研究的若干本体论问题。指出，由于复杂性研究和系统科学在方法论上建立起从具体科学到哲学本体论的连接桥梁，所以它就推翻了上个世纪旷日持久的哲学上的拒斥形而上学运动，恢复了本体论在哲学中的地位。同时，系统科学和复杂性研究还为过程哲学、突创进化论哲学、过程机制研究和广义目的性与广义价值论的研究提供了有力的论点和论据，使本体论哲学发生了重大的变革。     

一种军事复杂系统的研究方法框架

对信息时代军事复杂系统的研究,传统的还原论方法已不再适用,其根本问题是不把复杂性当作复杂性采处理.而复杂性理论的基于Agent的建模与仿真方法又缺乏从军事复杂系统的顶层对问题的整体把握,并且复杂性理论还不成熟,正在演化之中.为应对这些挑战,提出了一种以复杂性概念的结构化描述符-"四个模态"为核心、"双向中和"法为途径、相互作用图和M&s为支撑工具的军事复杂系统研究方法框架.     

复杂性研究的现状与展望

对复杂性研究从五个方面进行了论述：历史回顾，现状概述，学派评介，几点认识，哲学回响。讨论了复杂性研究与系统科学的关系，重点强调复杂性研究要求的方法论变革，呼呈哲学界对这一科学化思潮作出必要的回位。     

隐喻在系统科学中的方法论意义

隐喻由最初的修辞手法逐渐演变为一种科学方法,被运用到许多学科的研究和解释中。并且,随着科学研究逐渐呈现复杂性、综合性、抽象性的特点与趋势,隐喻方法也被引入系统科学的研究中,成为其概念刻画和理论描述的重要工具。因此,从隐喻思想的发展和功能、隐喻在系统科学中的工作机制及其有效性方面探讨系统科学知识是怎样通过隐喻方法被表征的,就具有重要的方法论意义。     

英国突现主义的理论价值与局限——从复杂性科学的发展看

19世纪末20世纪初，以英国突现主义学派为代表，在哲学层面上构建了一个层次突现进化论的体系。这个重要的哲学学派力图在反活力论与反还原论之间寻求一条中间道路。他们提出的许多观点已触及了突现的主要问题，对复杂性科学的研究具有重要的启示。