前言

　　查尔斯·桑德斯·皮尔斯（Charles Sanders Perice，1839-1914）学识渊博 ，他是注重知识理论的经济报偿作用的第一位美国理论家。他在许多论稿中都避开了“探索经济 ”（economy of research）的提法，如果这项工作能在他手中完成，其思想本会得到精妙的阐述，并给人以启迪。但是，命运不逮，他只留下了简短的意见和尝试性的叙述。本书虽非完美无缺，但至少表明我尽了绵薄之力，接过了他的火炬，并让它继续燃烧。

　　本书分为三部分。第一部分仅有一章，阐述了怎样从经济角度看待认识活动。第二部分包括第二章和第三章，讨论了探索过程涉及到的社团问题与合作问题，这一问题与成本效应的报偿问题关系甚紧。第三部分最长，包括剩余的四章，论述了与科学事业有关的经济问题。 总 之，本书是要从经济角度讨论如何理解认识活动的方式和方法。

　　本书的理论性很强，许多论述都很抽象。最后两章才让读者感到本书并非只有理论价值而无 实用价值。

　　我曾就理性探索活动的经济因素做过零星的讨论，本书是对以前的讨论的综合和进一步思考。第一章取材于《怀疑论》（牛津，1980），第五章源于《归纳法》（牛津，1980），第六章得益于皮尔斯的《科学哲学》（巴黎圣母与伦敦，1978），第七章出自《科学的进展》（牛津，1978）。在我早年的作品中，这些思想只起了偶然的、 从属的作用。本书与我近期的其它著作 一样，也是对早期思想的发挥和总结。

　　本书起稿于1986年秋天，当时我在皮兹堡大学从事学术研究，1987年多雨的夏天，我在牛津对草稿做了修订，1987～1988年，我又在皮兹堡大学做了润色。大卫·卡雷发表过一些评 论， 我从中受益匪浅。林达·巴特拉夫人和克莉丝蒂安娜·马苏斯夫人通读了原稿，并反复校对了全书，我对她们深表感谢。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　于宾西法尼亚匹兹堡

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 1988年5月

　　“在人类历史上从没有任何一个世纪像即将结束的20世纪一样发生了如此重要和迅速的社会 转型变化。”（Peter F.Drucker，1992）在这个重大的转型变化中，出现了许多以前人们 从来没有遇到过的需要重新认识的重大问题。 人类对知识在经济发展中的作用的认识就是其中之一。

　　一、知识在经济增长过程中的作用

　　在1929～1933年大萧条的年代中，许多专家学者开始思考经济危机产生的原因和保持经 济持续增长的条件。 第二次世界大战以后，世界经济出现快速增长。但是，各国政府为如何避免经典经济理论预言的周期性经济危机忧心忡忡。然而，预言中的周期性经济危机非但没有发 生， 相反，以西方发达国家为代表的世界经济出人预料的持续增长，美国1950～1960年增 长 率平均达到3%～4%，1948～1984年劳动生产率年均增长2.5%。在东南亚金融危机频频发生，欧洲经济增长缓慢，日本经济困难重重的时候，美国经济在近几年来却一直健康和持续地发展。在过去的3年中， 美国的高技术产业占国内生产总值的27%。1996年，美国信息业占国内生产总值的33%。 1997年上升到40%。1997年5月，美国经济学家艾里克·普利在《时代周刊》发表 的文章《好得令人难以置信》（Too good to believe）一文中认为，美国经济和社会状况 达到了25年来的最好状况。经济持续7年增长，失业率低于5%，通货膨胀率稳定在3%左右。消费者的信心恢复到8年来的最高水平。

　　实际上，早在90年代初，人们都在议论世界经济走向衰退，特别是1991年，美国经济出现了负增长。这使得更多的人认为，世界经济在衰退的说法是事实。甚至有些经济学家在议论，美国人要做好应付大萧条的准备。但是，到了1994年底，美国的经济增长出人意料地达到4%。不仅如此，还出现了“一高两低”，即一方面高增长，一方面低通胀，批发价格指数仅上升1.7%，消费品价格也只上升2.7%；另外还有低失业率，低于6%，是14年来的最低水平。然而，更值得注意的是，1996年，美国经济扣除通货膨胀后增长了4%。1997年第一季度经济增 长率达到5.6%，成为9年来的最佳季度。

　　在第二次世界大战以后，人们普遍担心的经济衰退和萧条不仅没有出现，反而出现了“神奇的持续增长”。1948～1984年美国劳动生产率持续增长，年平均增长率达到2.5%。 1981～19 94年工业化国家仍然在继续增长，仅仅出现增长的波动。这种情况使人感到，似乎经济危机的周期被抹平了，危机的周期变成了高低的波动，变成了经济发展的节奏。人们不禁要问，这 是为什么?

　　经济学家们百思不得其解。他们将1948～1984年劳动力和资本的投入代入公式进行计算，发现美国实际经济增长大大高于理论计算出来的增长，也就是说，实际的增长比资本和劳动力投入所应该带来的增长大出66%！ 日本对1952～1961年的经济增长进行了类似的计算，同样 发现，增长中多出来的66%无法解释。经过他们的研究和分析，结论是，那些额外的增长来自技术和教育。所以，在经济增长因素中又增加了一项测算指标：技术进步指数。

　　早在80年代，在加利福尼亚大学伯克利分校任教的保罗·罗莫教授就提出了经济增长四要素理论，其核心思想就是将知识作为经济增长的更重要的要素。他认为，第一，知识能够提高投资收益；第二，知识需要投资；第三，知识与投资存在良性循环的关系，投资促进知识，知识促进投资。他的四要素理论把知识分解为两个可量度的要素，即：1，人力资本（以受教育年限衡量）；2，新思想（用专利衡量）；3，资本；4，非技术劳动力。这四个要素构成了新的经济增长的四要素。其中，知识最为重要，是推动经济增长的主要动力。他认为，在传统的物质经济形态中，人类利用的资源是自然资源，比如铁矿等。但是，这种资源的特点是越用越少。“而在知识经济形态中，人类创造财富的资源是知识，而这种资源的特点是越用越多。前者处于递减的状态，而后者处于递增的状态。物质世界的特点是效益递减。递减的效益是客观物质短缺的结果。在我前面谈到的客观物质和思想之间的各种差别中，最重要差别就是思想是不会短缺的， 发现思想的过程不会出现收益递减效应。 ”（Paul Romer，1994）

　　90年代初， 世界级管理大师彼得·德鲁克在他的新作 《后资本主义社会》（Post-capitalis t society）中指出，知识社会是一个以知识为核心的社会，自立资本已经成为企业最重要的资源，受到过良好教育的人成为社会的主流。他深刻地指出：“世界上没有贫穷的国家，只有无知的国家”，“知识的生产率将日益成为一个国家、一个行业、一家公司竞争的决定 因素”。

　　二、人类对知识的重新认识

　　1997年初，OECD（世界经济合作与发展组织）在关于“1996年科学技术和产业展望”的报告中提出了“以知识为基础的经济”的概念。该报告指出，“以知识为基础的经济”。即简称为“知识经济”体现于人力资本和技术中的知识是经济的发展核心。 椐估计，OECD的成员国 的知识经济在这些国家的国内生产总值中已经占据50%以上。

　　当前有关知识经济范畴的概念提法有许多，如：“知识经济”、“以知识为基础的经济”、“知识经济时代”、“知识时代”和“知识社会”等等，此外相近的还有“信息时代” 、 “信息经济”、“网络经济”等，最近国际上还出现了有关“新经济和新经济学” 的争论 。这都是从不同的角度在看待人类21世纪即将面临的一种暂新的经济和社会形态。同时也反映了知识经济在理论上尚未形成成熟的体系。事实上问题的讨论和研究可以追述到50年代，涉及的学者有经济学家、社会学家和未来学家等。 根据知识经济对知识结构的研究，人们把 知识分为两大类，一类是“可编撰的”知识（codified knowledge），一类是“意会的”知 识（tacitknowledge） 。我理解，可编撰的知识指的是能够用语言和图形进行系统化处理的传统的和现代知识。而意会的知识指的是不可编撰的人类对过去积累的经验、教训和隐藏在人的大脑内部的、很难用语言来表达的知识。这种对知识的划分突破了过去人们对知识的 认识。 将人们还未经过系统化处理的经验类的知识用学术上的分类概念给予了承认。现代软件技术能够把几乎所有的“可编撰的”知识用计算机进行处理。 有人预言2100年就知识的生产而言，计算机将占98%，人类只占2%。人生产的2%主要是观念（idea） 即“意会的” 知识， 而计算机生产的那98%则全部是“可编撰的”知识。

　　知识经济中的“知识”的概念比传统的概念扩大了。也可以说是人类经过多年的思考对知识的重新认识。这种经过人类重新认识的知识包括了4个方面：

　　1，事实知识（know-what）。指的是人类对某些事物的基本认识和所掌握的基本情况。比如华盛顿的面积和北京市的人口；

　　2，原理和规律知识（know-why）。即产生某些事情和发生的事件的原因和规律性的认识； 比如宇宙的起源、生物进化和价值规律等；

　　3，技能知识（know-how）。也就是说，知道实现某项计划和制造某个产品的方法、技能和诀窍等；

　　4，知道产生的源头的知识（know-who）。即知道是谁创造的知识。

　　经合组织的报告将第1和第2类知识称为“可编撰的知识”，第3和第4类知识归结为“可以意会的”或“不可编撰的”知识。

　　这种对知识的概念的扩展使得人类对知识的认识提高到了一个崭新的阶段。这种知识的划分不仅使人类对于知识在经济发展过程中的作用和功能有了更深层次的认识，而且影响了人类对教育观念的重新认识。毫无疑问，正规教育和专业性很强的教育对于知识经济中所需要的人才仍然是十分重要的，“但是，这并不一定说明学校将变得更为重要。在知识社会中，知识，特别是高级知识，将可以在正规学校教育之外获得，这一趋势越来越明显。这个趋势越来越强烈地向我们显示，接受教育的过程并不再以传统的学校教育为中心。比如，在工作的岗位也会提供系统的继续教育。但是，与此同时，学校教育和基本价值观将越来越以整个社会的需要为基准， 而不是以教育者所认为的专业课程为基准。”“我们还可以预测，将来有 极大的可能对‘有教养的人’ （educatedpeople）进行重新定义。过去，特别在过去的200 年的时间内，在西方（也在同样时间的日本），人们认为，有教养的人指的是接受过正规知识教育的人。 德国人指的是接受过普通教育 （AllgemeineBildung） 的人， 而英国人（以及其后19世纪的美国人） 则将其称为受过文理科（the liberal arts）教育的人。但是，今后，人们将逐渐认为，一个有教养的人指的是，懂得如何学习，特别是懂得不仅通过学校，而且在正规教育以外继续实现终身学习的人。”“我一直在谈论知识。但是，准确反映我意思的词应该是复数的知识（knowledges）。因为知识社会中的知识与以前社会中所认为的知识（与事实上目前仍然广泛认为的知识）具有根本的区别。德语中的普通教育（Allgemeine Bildung） 和英语中的文理教育（liberal）与人们实际生活中的工作基本上没有什么关系。这种普通教育并不考虑知识的应用性，其重点关注的主要是人和人的发展。19世纪德国的普通教育和英国的文理教育以其没有实用性而自豪。但是在知识社会，知识只有在应用中才能 生存。 ”（彼得·德鲁克，1992）这位知识经济理论的创始人告诉我们一个重要道理： 不仅 我们的教育观念落后于知识经济发展形态，而且我们的教育体系也需要进行调整和改革。

　　即使在教育体系内部，人类的教育，包括美国这样发达的国家教育也仍然大有改革的余地。我们的学校教育是一种基本封闭的脱离经济发展现实的教育。其实是一种为了教育而进行的教育。保罗·罗莫认为：“我们的大学体系没有培养私有企业所需要的科学家和工程师。我们现在培养科学家和工程师的模式仍然是学术模式，科学家和工程师仅仅是他们的教授的复制品。这种培养人才的结果是，一方面我们培养出了许多科学家，但是，另一方面，我们的 私有企业所需要的科学家和工程师却十分缺乏。 ”（PaulRomer，1994）知识经济对于知识 的重新认识将要不可避免地推动教育体制的改革。而人类对于教育的思考都是源自知识经济 中劳动力的需求的策动。

　　三、知识经济中的劳动者

　　德鲁克在他的文章中对人类劳动力的演变进行了这样的描述：从本世纪的第一个10年到第一次世界大战，在所有的发达国家，甚至大多数类似英国或比利时这样的工业化程度最高的国家，其社会结构与5000年前第一批人类转变成农业生产者和定居者以来基本没有发生太大的 变化。 那时，即使是在英国和比利时，农业生产者也是总人口中最大的群体，在英国这样的大多数发达国家中，从事农业的人口也几乎占据了绝对的多数。仅次于农业群体的人口是文明化国家中历史最悠久的群体，即生活在雇佣场所从事服务业的人。其次，其数量与服务群体不相上下的是小商贩和小手工艺者以及他们的徒弟和雇员。从1870年到1914年间，从事工业、开矿业和运输业的蓝领工人是在19世纪迅速崛起的劳动力群体。但是，在1914年，他们也仍然仅是劳动者群体中很小的一部分， 最多占一个国家劳动力总数的1/6。他们为某一个组织工作（尽管“组织”这个术语在第二次世界大战之前并不存在）。大约占人口4/5的劳动力中的每个人或者为他们自己工作或者靠出卖劳动力为他人工作。（事实上，那时基本上没有人，即使有，也是很少的一部分人，可以称作雇员。）

　　而现在，在美国这样的发达国家，将农业生产作为一种职业的人只有不值得一提的3%的人口，在其他发达国家，数量也相差不多。在雇佣场所从事服务性工作的人口已经不存在。小商贩和小手工劳动者虽然有所增长，但是，按照人口增长或劳动力总量增长的比例来看，还是比较小的。他们与他们的雇员的数量比80年前减少了一半。本世纪上半叶，蓝领工人的数量惊人地增长，到50年代中期，在工厂、矿山和运输业中工作的劳动力人口，在英国、西德和日本已经占整个劳动力人口的多数，在美国已经占劳动力总数的2/5。

　　在最近40年内，他们作为整个劳动力的一个组成部分，其人数第一次出现急剧下降的现象。从80年代早期开始，从绝对数量上都出现了下降的现象。现在，美国的这部分劳动力数量已经减少到第一次世界大战之前和本世纪末的水平，其数量仅为1/8。但是，各国的工业生产实际上增长的速度比以前的和平时期加快了，在美国，这种现象尤其明显。“这样，在人类历史上，前所未有的发展深刻地影响了社会结构、社会团体、政府、经济和政治。

　　更令人感到惊奇和没有预料到的，是这个集团的兴起用飞快的速度取代了历史上传统的劳动力群体和工业社会。这个集团很快就变成了劳动力人口的引力中心。这个集团随即地变成了劳动力中和工业社会中，以及每个发展中国家中的最大的独立的群体（尽管还没有形成大多数）：知识劳动者（knowledge worker）。”（Peter F.Drucker，1992）美国经济学家杰里米·里夫金说，第一次技术大变革机械力代替 了人力和兽力。现在，信息和自动化却要代替人的思想（部分脑力劳动）。“智能”将在各个领域代替人劳动或工作。在发达国家，75%的就业人口从事的工作或多或少都是重复性劳动。例如，在美国，在今后的若干年内，1.24亿个工作岗位（75%）将被取消，由自动化系统去负责完成有关的工作任务。（《劳动：走向革命》，法国《费加罗报》，1997年1月23日）

　　30年来，美国的企业生产一直保持着第一大工业国的地位，而工人人数却由占劳动力的33%减少到17%。再过10年，将只有12%，再2020年， 将只会占不到2%。英语中Worker的词义将要发生重要的变化。

　　四、知识经济社会的管理

　　彼得·德鲁克认为：知识社会中的知识呈高度专业化并具备高度生产力的趋势意味着两种新要求：1，知识工作者要以团队（team）形式进行工作；2，知识工作者必须加入一个组织，在大多数情况下，这意味着知识工作者必须成为一个组织的雇员。

　　其实，人类在最早期的生产活动中就形成了自己的组织形式。一个男人要找一个女人，一个女人要找一个男人。男人负责生产，女人负责销售和日常生活。这样，就形成了组织形式。即使在农业社会，传统的男耕女织也是一种团队形式的、具有分工合作的生产行为。但是在知识经济社会中，教育方式的改变，知识传授方式的社会化和科技含量很高的有组织的生产活动使得过去个体必须依附于一个拥有资本和生产资料的资本家（雇主）的雇佣关系发生了重大的变化。知识可以在社会上随处获得，知识工作者可以根据自己的喜好选择组织（企业或研究所）。在他所提供服务的组织内，他的地位与传统的被雇佣的地位完全不同。他以一个组织成员的身份（Membership）参加工作和各种组织活动。他们与任何人一样，拥有随时被提升的机会，拥有随时离开这个组织，而到另一个组织去工作的权利。“随着知识社会的出现，社会就变成了组织的社会。我们大多数人在一个组织内或为一个组织工作。由于我们自己有工作的效力和作为一个组织雇员在进入一个组织方面或作为一个为一个组织提供服务方面（比如作为律师或货物运输人员）具有相同的机会，因此，我们是独立的人。 越来越多 的为组织所提供的支持性服务本身被组织成组织。”（Peter F.Drucker，1992）对于个体 知识 工作者而言，他们在工作上是独立的。他们通过工作而获得工资或薪水。他们可以被雇佣，也可以被解雇。从合法性来说，每个人都是雇员，但是，作为集体来说，他们仅仅是资本持有者（capitalist）。每个雇员都可以通过养老基金和其它积蓄（比如在美国可以通过互助基金），拥有生产资料。在传统经济学中，将全部工资用于消费和资本基金之间作出了严格的区分。大多数工业社会的社会理论是建立在这两者之间的关系之上的。这两者的关系是，要么冲突，要么处于必要的和有益的合作和平衡之中。在知识社会中，这两者都出现了。养老基金是延期工资积累而成的，工资基金也是同样方法积累起来的。对知识社会来说，这如果不是资本的唯一来源，起码也是资本的主要来源。因此，“知识工作者将拥有双重身份，他们既是拥有老板的雇员，同时也是拥有雇员的老板。”

　　同样重要的，可能更重要的是：在知识社会中，雇员，即知识工作者，同样拥有生产工具。马克思伟大的洞察力在于他意识到，工厂工人没有，也不可能拥有生产工具，因此，他们必定与财产所有权无缘。马克思指出，工人不可能拥有蒸汽机，也不可能将蒸汽机随身携带到另一个工作地点。资本家必定会拥有蒸汽机并拥有其所有权。知识社会中真正的投资不是机器和工具。而是知识工作者的知识。没有知识，无论多么先进和精密的机器，都不会生产出任何东西。从这个意义上讲，知识工作者获得尊严和个人的独立自由的唯一资本就是他所拥 有的知识。

　　但是，在知识经济社会中，越是拥有专业知识的人越需要依靠组织（企业或研究所）。一个生物学博士如果没有价格昂贵的实验室和复杂的设备，他的知识几乎没有任何用处。因此，从知识工作者和组织两个方面来说，双方都处于被挑选和挑选的地位。任何一方对另一方都不构成强制和被强制的关系。从这个角度上来说，管理是知识经济中最重要的学问，也是需 要适应社会发展的学问。

　　可以说，自从有了人类的有组织的生产活动以来，管理就出现了。但是，在过去相当长的时间内，管理仅仅是作为一种实践活动来看待的。随着大工业的发展，管理的科学性和其本质上所具有的人主义和人权因素使得管理成了一门科学和学问。管理科学的系统性和不断深化的对人和劳动力的认识，尤其是在知识经济社会中对知识的认识，使得管理者走上了按管理科学理论从事管理的道路。德鲁克说：“管理的核心是使知识产生生产力。 换句话说，管理 具有社会功能。从其实践意义来看，管理确实是一门基础学科。”

　　五、中国面临着挑战

　　如果我说中国的经济正在面临着世界知识经济的挑战，恐怕持赞同的意见会占大多数。我国正式承认市场经济并且开始探索市场经济的机制、摸索着走向市场经济的时间已经比资本主义国家晚了几百年。我国的整体综合国力远远地低于世界平均水平。现在，我们又面临着体制和机制的挑战和世界经济转型的挑战。当我们还没有搞懂市场经济的真谛的时候，我们偏偏又遇到世界从工业经济向知识经济的转变的挑战。我们真是有点应接不暇。问题出在什 么地方呢？

　　知识经济传入我国后，我国知识阶层的反响应该说是很大的。这种反响主要集中在科技界。在经济界的反响似乎并不像科技界反响那样大。但是，单纯谈知识经济仅仅是我们的一厢情愿。知识经济是在经济、社会、文化、管理、概念、政治、价值观等各方面条件发展到某种程度的产物，在这种发展尚不成熟的条件下想在我国实现知识经济显然是不现实的。

　　由瑞士国际管理开发学院和世界经济论坛所做的世界各国年度国际竞争力评价报告，已经为世界各国所广泛承认。国际领域的专家们认为，国际竞争力是可以测度的。专家们一致认为，国际竞争力是在一定的经济体制下的国民经济在国际竞争中表现出来的综合国力的强弱程度。评估指标包括：国际竞争实力、国际化程度、政府作用、金融环境、基础设施、企业管理、科研开发和国民素质。1996年中国在参评的46个国家和地区中，世界排名第26位，比19 94年的第34位和1995年的第31位分别提高了8位和5位。 中国的国际竞争力总水平在不断提高 ，但总体上仍处于中间水平。

　　在评估体系的8个主要指标中， 我国基础设施、金融体系和国民素质的国际竞争力世界的排名分别为40位、第37位和第35位，是我国国际竞争力排名最靠后的三项。我国的这三项 劣质因素已经成为制约我国国际竞争力提高的瓶颈。

　　1996年，我国科学技术国际竞争力排名第28位，而1994、1995年的排名分别是23和27位，这是中国国际竞争力八大领域中唯一排名下降的指标。在这方面暴露出几个问题：

　　1，我国义务教育中科技教育不够充分，调查得分仅为3.58分，而亚洲新兴工业化国家和地区得分则为6分以上（10分为满分）。

　　2，我国技术开发严重不足，与发达国家相比，国内公司的技术资金供应、技术资源供应、科技开发、制造业技术的世界排名都靠后， 专家评分仅得2分，而日本、德国和美国在此方面的评分高达6分。

　　3，中国仍在高投入、低产出、低转换效率阶段徘徊，国际竞争潜力不足。 我国的全员劳动生产力仅为瑞士的1.37%。差距惊人。即使到2020年，美国、日本的人均GDP也分别为中国的3.4倍和5.4倍。

　　4，由于流通环节不畅，公民科学素养低下，科技产品进入市场时间长，技术市场形成慢，在这方面，我国排名世界第44位。

　　5，企业领导科技水平低，创新意识差，评价得分与世界第一的智利相差4.3分。

　　6，我国国民的科学素养低下，对科学技术产品的认同速度慢，接受能力差，影响了科学技术市场的形成。

　　7，由于公众科学素养的低下，造成公众参与科技政策的讨论和决策的能力低下，影响了政府和领导人决策过程的民主化和公开化，科学素养低下的领导人在缺乏监督的机制内经常造成决策失误，给经济发展带来巨大的损失。

　　实现知识经济的首要条件是要有一个有效的、具有竞争力的、能够满足这种经济形式的教育体制。我们暂且不谈我国的教育概念、概念和思想，也不谈什么应试教育和素质教育的问题，只要看一下我们的教育投入就知道我们的教育是否能够适应我们所热衷的那个所谓知识经济需要了。 我国公共教育经费GNP的比例自从80年代以来一直在2%上下徘徊。1990年为3.04% ; 1992年为2.73%;1993年为2.54%;1994年为2.52%;1995年为2.46%;1996年为2.46;1997年为2.5%。发达国家的投入大约在5%左右， 即使是发展中国家，平均水平也在4%左右。《中国教育改革和发展纲要》规定到2000年要达到4%。但是，至今，我国也没有一个切实可行的、严肃的操作方案。 没有有效的教育投入，何来教育质量？我国目前的义务教育仅达到65%的现状如何解决和提高？拖欠教育工资的现象至今也没有得到彻底解决。难道我们真的认为 每年仅靠一个教师节中的一台晚会或选出一些“优秀教师”就能解决问题？

　　英国在1988年出台了《英国1988教育改革法》。法案规定，英格兰和威尔士的国立中小学都要开设三类课程：1，核心课程：英语、数学和科学；2，基础课程：现代外语、技术、历史、地理、美术、音乐和体育；3，附加课程：古典文学、家政、经营学、保健知识、信息技术应用、生物、第二外语、生涯指导等。由于这个法案将科学列为核心课程，将技术列为基础课程中仅次于现代外语的第二位而引起世界各国的广泛关注。无独有偶，1985年，美国科学促进协会的科学家向美国教育部提出了《面向全体美国人的科学》（S cience for all Americans）的全面改革科学技术教育的建议，很快就得到国会的批准。这 就是著名的“2061计划” 。这个由美国科学家、教育家、行政学家、政治家、社会学家、心理学家以及管理学家等专家组成的学者，计划从1985年哈雷慧星飞临地球到下一次于2061年飞临地球之间的76年（正好是美国人现在的期望寿命）时间内，全面地提高全体美国人的科学技术素质。

　　与这些发达国家的教育计划相比，我们应该出汗。一个国家的教育尚处于极其落后的情况，谈何知识经济？一个民族知识水平低下怎么可能有发达的科技水平？没有发达的科技水平，怎么能够进入知识经济？面对着世界发展格局的挑战，我们就像在田径场上参加国际长跑的选手，望着跑在我们前面的壮硕的外国人，我们心急如火，但腿软如泥。如果说我们以前是由于各种原因错过了历史上许多重大的发展机会而使得我国目前处于落后的境地，那么，我们今天即使意识到自己的境地也确实想追赶上去，但恐怕也是心有余而力不足了。

　　但是，这并不妨碍我们了解人家的思想和提前进行研究。“世界上没有贫穷的国家，而 只有无知的国家”。“产生混乱时最大的危险不是混乱本身，而是人们按照过去的逻辑行 事” （Peter F. Drucker，1992）。我们应该认真地研究知识经济的理论。但是，说到底，我们 所谈论的知识经济问题，其根源是管理，政府肩负有重大的责任。“有效的管理可能是发达国家的主要资源，也是发展中国家最需要的资源”（Peter F.Drucker，1992）。

　　我个人认为，我国现在许多部门、机构和学者都很关心知识经济是否能够在中国得到发展以及发展的模式，甚至有些政府部门竟然开始动手大干知识经济了。但是，知识经济的理论到底是什么？知识经济发展的基础是什么？发展知识经济所需要的机制是什么？我国是否具备了发展知识经济的条件？我国发展知识经济应该从什么地方开始？如果这些问题还没有搞清楚就贸然动手，难免还会吃亏和走弯路。江西教育出版社现在推出的这套知识经济译丛主要译自国际著名的从事知识经济研究的学者和组织的著作。这些著作在世界上具有重大的影响 。这套书对于我国对知识经济感兴趣的组织和个人来说具有重要的意义。在这方面，江西教育出版社应该说是做了一件好事。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　李大光1998年9月14日

　　参考文献：

　　〔1〕 Peter F.Drucker, Knowledge Work and Knowledge Society:SocialTrans formations of this Century， 1992.

　　〔2〕Paul Romer,An Interview With Paul Romer,1994.

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第一章　从经济角度看知识和怀疑论

　　　　　　　　　　　　　　　　 提 要

　　（1）知识经济学是认识论的一个重要分枝，但未得到充分的发展。显 然易见至少应当显而易见知识具有成本和收益的经济属性。

　　（2）不论在理论上还是 实践上，信息可以带来收益。

　　（3）此外，信息的管理也是有成本的。

　　（4）推理本身也有经济属性，它永远要在支出和收益之间达到适当的平衡。

　　（5）人们对认识风险（cognitive risk）的 态度千差万别。接受信息的认识活动即，解答问题的活动有一个怎样平衡风险的问题：即，用知识的收益抵销错误和无知引发的风险，用可能取得的成功抵销可能失去的收益 。

　　（6） 怀疑主义的根源是对认识风险的过分厌恶（甚至可以说达到神经过敏的地步）。为了有所得就得冒风险为了获得潜在的收益而冒犯错误的风险这是人类无法回避的。

　　（7） 总的说来，在处理认识风险时要合理地平衡成本与收益，这对怀疑主义当然不利。我们强调认识活动的经济属性，但是，顽固的怀疑主义者肯定会无动于衷，然而，我们却能阻止尚无 成见的人站到怀疑主义的立场上。

　　　　　　　　　　　　　　　　经济属性

　　本书的主题是论述经济报偿在认识活动中的重要性。 知识具有重要 的经济属性，因为它与成本和收益有实在的关系。只有从经济角度考虑问题，我们才能对人们获取、保存和使用知识的各种方法做出合理的解释。注意获取信息和管理信息的成本和收益、以及经济报偿问题，既有助于解释人们是怎样从事认识活动的，也有助于为认识活动提供一种标准的指南。任何知识理论，只要忽视了经济属性，都是不充分的。

　　近些年来，人们越来越清楚地认识到知识是一种认识资本（cognit ivecapital），它的发展涉及到如何创造智力资产（intellectual assets）的问题，不论这 种资产的生产者还是使用者都对它感兴趣。 简单地说，知识是一种商品人们可以给它打上价签，像其它商品那样买卖只是获得知识的价格不仅包括金钱，还包括其它资源，如：时间、精力、创造性。人类是一种有限的生物，时间和精力都有限。开拓知识虽然重要，但它的价值也是有限的不值得我们把所能支配的每一天，每一分钟都耗费在上面。

　　查尔斯·桑德斯·皮尔斯主张用我们现在称之为成本收益分析的资产负债表来注解开拓知识的“探索经济”。

　　在科学应当得到的收益一栏里，他准备记入形形色色的项目：恰当的数据、解释价值、新奇、简化、细节的准确、精确、节约、与现成理论的协调性、甚至包括可能出现的事件和直觉感受。而在负债一栏里，他则记入“忧郁的科学”所需要的条件：时间、精力、消耗的能量、必需的金钱。我们有付出，所以有权得到收益。

　　当然，引入这样的经济观点并不意味着要人们放弃纯粹的“为艺术而艺术”的态度，背离对知识内在价值的探索。我们必须承认任何人类事业包括探索都不可避免地具有经济 属性， 正像皮尔斯着重指出的：就科学的目的而言，一方面知识的价值是绝对的， 人们可以用金钱来谈 论它，但无法用金钱来量度它，另一方面，知识是真实的。能够通达另一种知识的知识价值更高，因为它可以省去许多麻烦，节省获取另一种知识的开销。只要有了精力、时间、金钱构成的基金这些都是可以花费在探索上的商品需要解决的问题就是应当为每项研究 分配多少基金。 对我们来说，一项研究的价值就是基金为它支付的金钱的数量。因此，在相对的意义上，知识，甚至纯粹科学知识，都有金钱价值。（《论文集》，vol.［Cambridge，MA，1931］，sec.1.122.［c.1896］。）

　　遗憾的是， 皮尔斯去世后，认识论哲学家们几乎没有再注意这个问题。

　　他们仍然认为信息是没有成本的，甚至认为信息是一种不言而喻的免费商品。理性的探索者无需开销，也无需费力就可以得到信息，他要做的仅是思考而已。但是， 只要稍微想一下就会发现，这是完 全错误的，不切实际的。我们只有付出代价后才能得到知识。

　　　　　　　　　　　　　　　 知识的收益

　　知识可以带来收益。在自然生态中，人类演化成一种智慧生物。于是，要求理解和“认识自 己的生存方式”成了人类最基本的需求之一。人类是Homo quaerens（拉丁文，意为“探询者 ”）。对人类来说，需要信息，认识生存环境，就像需要食物一样迫切。我们是理性的动物 ，精神和肉体都需要营养。

　　知识需求是我们天性的一个组成部分，我们迫切需要信息，需要理解，这种需求只能得到满足，别无选择。球一旦旋转起来，就在动量的作用下滚动大大超过实际需要的严格限度 。挪威伟大的极地探险家佛里德约夫·纳森（Fridtjof Nanson）说得好：驱使人们前往极地 的是：

　　人类探索未知事物的精神力量。 人们的思想随着时代的流转而改变，精 神力量也越来越强，它驱使人们执着向前，驱使我们探索大自然的隐蔽力量和奥秘，从无法测量的微观世界到无人踏进的浩瀚宇宙要想心灵平静，就必需理解我们赖以生存的星球，从深邃的海底到地球上的高山峻岭。这种力量就像一根绳索，贯穿了极地探险的全部历史。虽然有人说极地探险会给我们带来如此这般的利润，虽然我们历尽挫折与磨难，但是，驱 使我们重返极地的永远是深居心中的那种力量。

　　人类若不能认识外界心里就不踏实，不踏实的感觉是人类感知力中的天然成分。不知道四周发生的事情，我们的肉体会感到痛苦从演化的角度看，无知肯定是非常危险的。正如威 廉·詹姆斯（William James）所说：“期待安全的情绪效应十分明显， 事实上，‘自然选择 ’肯定会使它或迟或早地出现。对动物来说，预见周边事物的特征具有实践上的重要意义。”

　　对我们人类来说，了解外界的信息是绝对重要的。我们心中有惑，需要解答。Homosapiens（拉丁文，意为“智能人”）的本能要求他首先认识世界，而后才能心态平静。认识行为的最大收益之一就是从无知、困惑和认知混乱中解脱出来。这种收益既有主动的一面（理解的快感），也有被动的一面（排除了无知，降低了精神上的不适感，减少了认识混乱）。赋予事物以意义是人类的基本需要，也是我们的内在结构特征之一我们不能心安理得地生存在一个一无所知的环境里。对我们来说，认知意念具有实践意义，认知意念混乱则令人沮丧，痛苦。

　　知识可以带来双重收益：理论（纯粹认识的）收益和实践（或实用）收益。知识的理论/认识收益与自我满足有关， 因为理解本身就是目的，它是重要的、实质性收益的载体，这种收益是纯认识收益，只与知识的获取有关。另一方面，知识的实践收益与满足自身（非认识的）需求的过程有关，它在过程中起着主导作用。满足吃住需求，免遭风雨的侵袭，免受自然或他人的威胁，所有这一切都需要信息。人们的desiderata（拉丁文，意为：迫切需要之物）都应得到满足。我们能够、并且确实有必要把知识付诸实践，以便达到我们在世界上的目的，指导我们的各种行为和活动，得到结果和回报。只有如此，知识才会有实际报偿。

　　于是，在严格的经济意义上，探索考察、研究和获取信息的原动力得到了证明，它与潜在的理论收益和实际收益都有关系。人类在智力上和肉体上都得与外界协调，扩大知识之所以有价值就是因为它具有成本效应。我们获取的补偿收益超过了为目的而耗费的资源 。

　　　　　　　　　　　　　　　 知识的成本

　　人类的所有活动都不是免费的。我们做的每一件事都有成本时间、精力、力气、和物质等的成本。我们要为在世界上做的一切付出有限的资源，知识也不例外。与人类的其它活动一样，知识的获取、加工、储存、恢复和使用也有成本。在实用层次之上，纯粹认识也有出 错的时候，并有副作用它得为无知、错误和混淆付出代价。

　　知识的获取问题当然不会没有经济上的派生物。人们所处的条件和环境不同，获取知识的成本和收益也不一样。时间是一很重要的条件。18世纪的病人无论花多少钱都得不到20世纪的医学知识；事后才知道赛马、选举或战争的结果也没有什么用，因为获取利益的机会已经过去。追求信息就像寻找食物一样，我们只能得到当时所能得到的最好的东西。我们有许多问题需要答案但最好的答案是此时此地所能得到的最好的答案，既使它并不完满。我们等不到一切都有清楚的结论，必要与需求迫使我们只能利用此时此地得到的最佳答案来解决问题。我们最需要的不是理想的知识， 或信息完整、毫无瑕疵的知识，而是此时此地所能使用 的、能对事物做出最佳判断的知识。

　　需要强调的是，对我们来说，关键问题不在于有知识，而在于随时能够利用它。我认识一个人，他的电话号码肯定记在我的电话号码本上，但是，如果我忘记了他的名字，电话本对我就没有什么用处。如果我储存的信息大大超出了需要，寻找一条信息就像大海捞针一样困难 ，会消耗大量的时间和精力。

　　有时信息是可以得到的，但是它们太分散，配置得没有联系，那么，它们也不会有用。一般说来，在现代世界里，一个很重要的认识问题是怎样把已经获得的信息组织得井然有序，使人们能够随时使用组织信息的过程相当困难，相当昂贵。在处理信息时，左手常常不知 道右手在做什么。获取与信息有关的信息也是一个重要的经济问题。

　　　　　　　　　　　　推理的显著特点 成本效应

　　古人认为人类是理性的动物，他与其它动物的区别在于能说话，会思考。西方哲学家们一般都秉承希腊哲学，认为用思想指导行为既是智慧人类的光荣，也是其天职。

　　理智的行动意味着用智力推算出如何在特定条件下获得最佳结果。理性在于使用推理，以切实可行的最佳方式做出选择。总之，理性要求人们理智地追求合理的、恰当的目标，有效地、切合实际地追求合理的高收益。推理要求人们用一切可能的手段，在力所能及的范围内，调动全部智慧，追求可能达到的最佳效果。在信仰、行动或判断等问题上， 推理的使命就是 有意识地追求用较少的成本获得最大的效益。

　　故而，推理具有不可否认的经济属性。为没有必要的目标耗费高昂的资源是非理性的。

　　合理地利用资源是理性的重要特征之一。为不值当的目标，耗费过多的资源，用复杂、低效、不切实际的方法处理事务与理性相悖。不肯为有价值的目标花费必要的资源也与理性相悖，除非这些资源能在别处得到更好的效益。成本效应为达到既定目标，成本与收益的匹 配对推理来说是不可或缺的条件。

　　就认识事物而言，上述情况具有特殊效力。任何信息资源或获取信息的方法，都会引起两个显明的问题：

　　1实用性：它的用途有多大？我们能否经常利用它，利用的机会有多少？依赖于其效力的问题有多大？

　　2成本： 使用成本有多高？使用费用是否昂贵（复杂、困难、对资源要求很高）？

　　有一种自然倾向在各种各样的人类事务中（比如，理智的商人在做交易时）都起作用，使上面 两种因素相辅相成即，使成本和收益相匹配。尤其是：

　　1如果只用相对便宜的资源就可以完成一项必要的任务， 我们就乐意较多地使用这种资源。

　　2如果经常需要达到某种目的， 我们就会想办法，想出适于这一目的的相对便宜的方法。

　　这种经济推理的原则不仅可以解释为什么人们宁愿使用钉书钉而不愿使用纸夹子，而且还可以解释一些非常重要的认识问题例如，为什么在任何一种语言中使用频率最高的词都是最短的词（例如：no，if，and，but等）。

　　从经济角度看，值得注意的是，在某些场合和条件下，获得信息（即便仅仅是为了认识艺术这一主要目的而言）的成本比信息的价值还高。有时候（肯定会有这种时候）获取信息的成本会超过它所带来的收益或回报。在这种情况下，同其它商品一样，信息的价格有时高得让人付不起，或高于它可能带来的收益。（为什么人们不愿数自己的眉毛就是因为这个原因。）

　　推理与经济具有无法解脱的联系。理性探索是一个认识优化（epistemicopti-mization）的问题，是认识收益与认识成本达到最佳平衡的问题。成本－收益的计算是节约精力的关键。节约精力原则它是建立在充分的思维方式上的必然是认识推理的显著特征。

　　在整个认识推理的范围内，奥卡姆的剃刀，complicationes onmultiplicandaesunt praeter necessitatem（拉丁文，大意是：如无必要，切勿复杂），都是有效的。

　　节约精力是重要的推理原则，它有助于解释许多认识活动的行为特征。为什么百科全书按字母排列而不按题材排列？因为可以简化查寻过程。为什么民族或国家的事迹按时间顺序排列，传记和历史按编年顺序排列？因为按因果顺序排列便于理解。为什么图书馆按题材和语种排列，而不按作者姓名的字母排列？因为可以降低检索和查找的难度。只要从经济角度看问题，我们就能较清楚地理解人们的无数认识活动的行为特点。在整个认识活动领域，成本效应一直按照标准的经济程序运行。 经济的原动力就是以最小付出获得最大成果，理性探索 总要受到它的强有力的制约。 认识推理在经济方面最重要的特点就是尽力讲求成本效应，这就 是对问题的最简洁的回答。

　　　　　　　　　　　　　　 对待风险的态度

　　或许，所有认识活动要冒上当和错觉的风险。科研人员，从事研究的哲学家和普通人，都希望得到关于“真实”世界的信息。怀疑论者认为他们的活动全是徒劳的，他们的希望从一开始就没有意义，只能以失望告终。在怀疑论者看来，一般情况下，所有与事实有关的、充分可信的信息都是不可能得到的。我们不妨以冒险为例，把这种极端怀疑论置于理性的视野，分析一下认识推理问题，唯有这样才能把问题说清。对待风险有三种不同的态度，以及与 之相应的三种人：

　　类型1：风险回避者

　　类型2：风险计算者

　　21：谨慎型

　　22：大胆型

　　类型3：风险追求者

　　类型1， 风险回避，这是厌恶风险和躲避风险的态度。持这种态度的人几乎无法容忍冒险和赌博。他们对风险抱全然否定的态度。他们的信条是：放弃机会，永远做最坏的准备，力求 安全。

　　类型2， 风险计算，这是一种较现实的态度，一种谨慎的、中庸的态度，以小心和计算为基础。

　　类型21，精心计算，持这种态度的人认为只有判明于己不利时才可冒险，风险才可能被相应的收益所抵消。这种思路是：避免冒险，除非情况比较明朗，可能得到较大收益。这是了一种小心谨慎的方法。

　　类型22，大胆计算型，持这种态度的人认为只有判明于己有利时才可冒险，但是，风险可能会被相当大的副作用所抵销。这种思路是：除非情况比较明朗，可能遭到重大损失，否则就不必冒险。这是一条乐观的、抱有希望的态度。

　　类型3， 追求风险，这是欢迎风险，追求风险的态度。其信徒无视危险，戴着玫瑰色的眼镜看待风险。风险追求者欢天喜地的等待着于己有利的事件出现：他的鼻孔已嗅到成功的香气。风险追求者是机会的捕捉者，敢于押上身家性命的赌徒。他们能像听到枪响的战马一样对风险做出反应：充满了焦切的期盼，就像立即能饱享佳肴一样。他们的信条是：事情总会见分晓。

　　在处理事情时，风险回避者处处谨小慎微，他们不喜欢没有把握的事，凡事要求绝对安全。一遇不利局面，风险回避者就浮想联篇，总往错处想。风险追求者则先干起来再思考，期望着好运临头；他们生活在“什么事都可能发生”的兴奋中。风险计算者奉行中庸之道，他们小心处世，采取预防措施，但当局势有利时也会冒险。如此看来，人们对风险的态度大相径庭。

　　关于风险就谈到此，下面详细地谈一下风险的认识问题。

　　　　　　　　　　　　　　怀疑论与风险厌恶

　　认识风险（cognitive risks） 可以被视作上述策略的一种特例。风险回避论显然可以与怀疑论和谐相处。怀疑论的想法是：不冒任何犯错的风险，不捕捉任何机会，没有铁板一样确凿的保证就什么都不接受。这种想法学究气十足，既然世上没有多少事能得到铁板一样确凿的保证，故而，也就没有什么东西能被当作有趣的知识来接受。与此相反，喜欢冒险的调和论者，例如，像P·K·费亚拉班德那样的波普尔的激进信徒（Popperians） ，认为什么都可以接 受，他的认识态度相当宽容，包容四海。他好像什么都肯相信，什么都能欣然赞同，凡事都往好处想。实证论者则又有一种恣态，他在认识问题时谨慎计算，他认为各种意见都可全盘接受，但必需得到证实。

　　怀疑论者什么都不接受，实证论者只接受少数经过选择的事物，调和论者则什么都接受。事实上，在认识论的范围内，怀疑论，调和论与实证论的立场基本上涵盖了人们对风险的不同态度。但是我们必须认识到人们在冒险和捕捉机会时可能遭逢两种截然不同的厄运：

　　1我们拒绝了一些本来应当接受的东西。 我们拒不捕捉机会，回避冒险。但事物的 发展正 好相反，结果成了一场赌博的输家。

　　2我们接受了一些本来应当拒绝的东西。我们捕捉 机会，冒了风险，结果却犯了错误，成了一场赌博的输家。

　　如果我们是风险追求者，就很少碰到第一类厄运，但会多次碰到第二类厄运。反之，如果我们是风险回避者，就很少碰到第二类厄运，但会不可避免地反复碰到第一种厄运。这种情况 可以用图1来表示。合理的办法是采取一种策略，从总体上使厄运最小化。显而易见，类型1与类型3的态度都不合理，无法令人满意。两种态度都可能招来厄运，不会令人满意。谨慎、合理的办法是中庸之道，权衡风险，尽量在主动冒遭逢损失的风险和被动地错失良机之间找到一个均衡点。理性以反证的方式说明类型1和类型3的态度都不足取。通盘考虑，人们应当既不回避、也不追求风险，而应慎重地对待风险，寻找一种能从总体上将厄运最小化的方法。理性原则要求人们对风险做出合理的处置和慎重的估计；它告诫我们应当采取亚里士多德的中庸之道，既不 要走回避风险的极端，也不要走追求风险的极端。

　　图1 承受风险与厄运

　　回过头来再看一下认识问题，人们注意到怀疑论者出色地、成功地避开了第二类厄运。他不会犯错，既然什么都不接受，也就不会接受错误的东西。当然，他会失去良机，得不到任何信息。就像调和论者因为轻信而犯错一样，怀疑论者为求安全而犯错。显然，只有对风险做 谨慎估算才是合理的。

　　犯错无疑具有消极性。我们接受了错误的观念，就无法认清事物，也无法对问题做出正确的解答。此外，错误还会衍生出别的错误，牵扯到许多相关问题。假如，我（正确地）感到P在 逻辑上不可缺Q，但却错误地相信非Q，那么我就不得不接受非P， 于是就会出错。错误可以衍生出更多错误。错误会受到现实的惩罚（出了错误就得承担痛苦的后果），也会受到纯粹认识的惩罚对事物产生错误的看法。这些都是理所当然的，必需予以考虑。但实际情况是，错误不是仅有的不幸。

　　无知、信息不足、认识不到世间事物的联系简而言之，缺 省错误（errorsofomission）具有实在的消极性。这些也都是我们必需考虑的。

　　怀疑论者说他的观点取得了胜利，因为他犯的错误最少。但是，他采用的记分制是虚幻的，因为他犯的某类错误虽然最少，其代价是犯的另一类错误更多。我们一旦用现实主义的眼光看待这种错误，怀疑论者鼓吹的优势就荡然无存。怀疑论者只不过是风险回避者，他不准备承担风险，固执地要将第二类错误最小化，却不顾随时都可能犯第一种错误。

　　怀疑论者忽视了一种情况：我们的探索需要信息这就是全部问题的raisond'étre（法文， 意为：存在理由）。我们要在问题的答案、无知和错误信息之间找到一个最佳的平衡点。现在，我们换个角度看问题。我们是否为具有更高理解价值的潜在收益做了冒更大风险的准备？聪明的认识论者是风险计算者，他懂得理解的价值，准备 为潜在收益下赌注。H·H·普赖斯说得好：

　　“安全第一” 不是好信条，不论它对某些哲学家有多大诱惑。我们的目 的是在尽可能多的问题上获得正确的信念。如果一个人只相信第一手经验证据，满足于已知的、或有理由相信的事物，拒不承认被别人证明的事物，他就无法达到这一目的。有人接受了别人的证据，后来又有足够的道理表示怀疑，因为其结果与他当初的愿望不完全一致，其中有些信念根本就不对，有些信念只有一部分是对的。不可否认，这种情况是存在的。在这种意义上，这一策略是有风险的……但是冒这种风险是合情理的，不冒这种险是不合情理的。我们要是拒不冒险，就不可能得到答案，连尝试性的答案都得不到，虽然我们对许多问题都有兴趣。

　　在这里，普赖斯所谓的别人的证据也适用于我们自己的证据并且普遍适用于我们的探索 方法。

　　最后，我们还得从另一面来看待价值问题。我们是否为理解范围的扩大带来的潜在收益做好了冒更大风险的准备？说到底，就是优先考虑什么的问题安全还是信息？本体论经济还是认识论利益？认识论风险厌恶还是理解的动力？最根本的问题还是价值问题，优先考虑什么的问题，无知、不理解的副作用和错误、信息误导的风险孰轻孰重的问题。

　　　　　　　　　　　　 为什么认识风险值得一冒

　　怀疑论阻碍了认识论的行动方向，不仅在理论上带来重大弊端，在实践上也给我们造成困难。怀疑论引起的麻烦是，它把避免犯错当成最大的好处，不惜付出无知和不懂的代价。激进的怀疑论者貌似高明，坚持真理应确凿有据，这与只要有合理的根据就可接受的观点（这当然是做不到的，只有讽刺悲剧才能按其行事）形成鲜明对照，但怀疑论的激进观点根本不会产生结果。它从一开始就阻碍了人们了解世界上各种信息的合理要求。如果无需付费或只要支付很低的费用就能避免犯错，则另当别论。但是，如果我们避免犯错就得做出重大牺牲，得不到满意的解释或什么都不懂，那么，代价就太高了。要是能把一般错误和缺省错误分开，或发明一种不出错的方法， 那固然很好。但是现实中没有这种事。现实生活中任何可行的 探索方法都不能摆脱图表1所描绘的窠臼。

　　从这一角度看，怀疑论者为避免犯错付出的代价是不可接受的。在并不完美的世界上，我们能够驾驭的任何探索方法、认识过程或认识程序都无法避免失败或不出各种各样的错误。不论用什么办法筛选都可能使少数山羊混到绵羊群里。所有的机器都不会尽善尽美， 我们的认 识机制也不可能尽善尽美；不论付出多高的代价都可能出故障。我们只能附加一些较精确的预防性装置。（我们可以给轿车增加各种安全装置，但轿车会变得又大又贵，像公共汽车一样笨重。）但这会使目标的均衡遭到破坏。不断的检查和斟酌能使探索过程延长一星期（或十年），进而避免某种错误。但是每少犯一个错误我们都会失去大量信息。探索活动的安全问题与生活中的安全问题一样，成本和收益之间肯定要达成某种均衡。如果把不出事故看得过重，我们的认 识技术和机器技术就只能返回到石器时代。

　　怀疑论者不惜代价保安全的观点很不现实。以经济为基础，做到成本和收益的适当均衡才是现实的。犯错的风险值得一冒，因为在理性探索的认识活动中，犯错是不可避免的。在任何地方情况都一样：不冒险就没有收获。自古希腊以来，各派哲学家都已回答了我们的问题。为什么要接受别人的意见？因为人类是理性动物。既然是动物，他就必须行动，因为他的生存倚仗着行动。但作为理性动物，他的行动不能没有效用，只有在信念的指导下，或按照他接受的观念的引导，他才能行动。一些具有实用主义倾向的近代哲学家， 从大卫·休谟到威 廉·詹姆斯，恢复了这种观点的活力。

　　与其相反的推理是，如果你想有效地行动的话，就什么都不要接受。其思路是，如果你要进入认识领域，也就是说，如果你想站在一个能获取有关世界的信息的立场上，并确定一种认识取向，就必需做好接受某种观念的准备。这两种立场不是范畴论的、无条件的，而是有前提的、有条件的。但是，经典实用主义注重的是有效行动的必要条件，而我们现在的认识取向注重的是理性探索的必要条件。一种态度是纯实用的，另一种态度是纯理论的。就眼前的问题而言，我们最基本的认识目标不会自动遭到破坏（虽然怀疑论者宁愿回转过头，对这些避而不视），在许多理性的人看来，这一点正是怀疑主义理论的明显障碍。

　　历代怀疑论都面临着一种相同的反对意见：按照他们的原则，人们无法用知识来指导行动我们意识到火生着了，吃饭可以减轻饥饿感，但却不能把行动建立在这种认识上。大卫·休谟说：“皮浪怀疑论的信徒……必需承认，要是他还想承认什么的话，假如他的原则渐渐的、全面的成立了，全体人类的生活也就随之告终了。所有的高谈阔论，所有的行动都会立刻停止，人们全都进入昏睡状态，直到连大自然都感到不满，不得不终止他们悲惨的生存状态。”

　　古代怀疑论者对这种指责总是回答说，行动根本不必以知识为基础。他们认为行动没有认识做向导也可进行，依靠实用动机选择这种或那种行动方式就足够了。主宰和引导生活的不是知识，而是表象：“我们既不肯定，也不否定……我们屈从于令我们动情的东西 ，这些东西迫使我们赞同。”

　　正如赛克图斯·安皮里克斯反复强调的那样，欲望和反感寻求与回避是行动的源泉，它们的作用无需任何证明，无需附会任何学说，也无需赞同任何观点。没有知识、理性、或信仰的生活原则上不是不可能。例如，动物就生活得挺好。还有一种不太激进的观点，有人同意（或相信）这种观点，但他们的依据全然是非理性的（例如，本能，迫于表象，等等）。怀疑论者按信念行事他们的信念与人们的普通信念一样， 唯一的差别是：他认为信念只 反映表象，否认信念可以用理性证明。

　　休谟反驳道： 怀疑论没必要使行动停滞。 但是， 怀疑论确实摧毁了理性的〖HT4” SS〗行动。路德维格·维特根施坦写道：“松鼠无法凭借归纳法推断出应为冬天储存食物。 我们也不需要什么归纳法证明（rechtfertigen）自己的行动或预见 。”

　　这句话全然错了。如果维特根施坦用实行（carry out）代替证明（justify），他的意思才正确。 但是，只要用了〖HT4”H〗证明（rechfertigung），归纳法或其功能性等价物就是不可或缺的。说某人很有理性就等于说此人的言谈与行动都很理性他能证明，也能表明其观念合乎情理。理性地应用某种技术肯定需要知识我们认为有用的知识给予大量、实际的支持，这些知识阐述了世间的事物怎样运作。理性的人要求为行动提供有说服力的理由， 只有抛弃僵 固的、彻头彻尾的怀疑论，才可能得到理由。

　　还有一些怀疑论者说我们没有必要为知识正名，只要有合乎情理的信念就足够了。但这只是一种托辞。不论给玫瑰起什么名字，它都是玫瑰。有人声称找到了有关世界问题的合适答案，但是，不论用什么言辞来说明，它也只能是一种增进知识的解说。增进知识和风险两者同 时并存。

　　问题重大，且意义深远。对各种生物来说，它们的行动无需认识作向导，其行动基础可以是本能，无需信念。于是，通往行动的认识途径被绕过去了。但对有智慧的人来说，这是不可能的，虽然人与动物的生理结构相差不多。但人类的结构中包含了对世界的认识取向， 我们 的全部意图和目的都与之相关，它是我们天性中的一种生理需求。

　　承担认识风险的问题还有其它较重要的认识论衍生物。发现科学的探询（探索）过程是一种 无定型的探索过程，因为我们无法准确地预知能发现什么。总的说来，我们无法预言最终能发现什么东西。可以肯定，作为整体的人类有可能取得重大成果，但是，从事某一具体研究的个人却面临着完全失败的风险。单个研究者的工作面临着不确定性，他们花费的精力有得不到充分回报的风险。他可能一无所获，即便他在某一方面有所发现，还可能被另一个人打败。科研工作固有的风险说明为什么全体公众给予成功以重大、公开的褒奖（可以鼓励每个人努力），但却没在金钱上给予相应的高额回报（可以使全社会得到维持）。与默默无闻的工人相比，诺贝尔奖获得者的知名度高几千倍，并受到广泛的尊敬，但收入却只有工人的两三 倍。（幸运的是，科学家的价值结构就是如此，他们的收入已经足够了。）

　　即使有高额物质剌激，科学创造力仍然要求很高的创业精神和承担风险的能力。日本对科学创造的奉献与它的人口和物质资源不相配，这可能就是原因之一。今天（1987），日本的人口和国民生产总量已达到美国的一半，但日本人在科学方面只得了五个诺贝尔奖， 而美国人却得了将近150个。日本社会哺育的伦理观中，遵奉强于个性，合作胜于竞争，安全取向高于风险取向（不愿失败和丢脸）。日本政策的制定者注重全面检查学校体制，不让学生们读死书，引导、鼓励他们从事创造性活动。 但是日本文化厌恶失败，缺乏个人创业精神和由个人承 担风险的精神，所以，即便给予重奖，问题仍然根深蒂固。

　　　　　　　　　　　　　　　　驳怀疑论

　　再回到怀疑论问题上。在许多真实生活情境中，我们对自己的信念并不总是信心十足，以至于宁愿“拿整个家庭农场当赌注”押在信念上。这些非绝对信念当然也是信念，我们承认它们的真实性，不认为它们仅仅具有可能性。但是，我们的承认犹豫不定。（请注意二者的本质区别：一种是实实在在地承认它们的真实性，虽然有些犹豫，另一种是则认为它们可能具表1 在贯彻信念和不采取行动之间做出选择的问题可能出现的情况报偿

　　如果我按信念行动 如果我只求安全

　　如果情况与我的信念一样 X O（可能性P）

　　如果情况与我的信念不一样 x O

　　（可能性1-P）

　　有真实性。）现在有两种情况，一种情况是信念受到保护和贯彻，另一种情况是信念被淡然接受，只要我们做错了什么，就得付出实实在在的代价。此时，我们当然会在两面都下赌注。请看一下表1的描述。

　　在这种情况下，按规范思路做的价值计算会导至如下结果：

　　EV（行动）=PX＋（1-P）X=P（X－X）＋X

　　EV（求安全）=O

　　由此可以得出：

　　EV（行动）＞EV（求安全）iff P＞X X-X

　　于是， 根据决断理论（decisiontheoretic）推理的规范原则，我们得出这样的结论： 与潜在的成本和收益均衡相关的是，如果P足够大，按照信念采取行动就是恰当的，明智的。但行动不会按照（非绝对）信念自动发生，只会在关键时刻视具体情况而定。如果怀疑论者只是不要我们动不动就把行动建立在信念上，而要我们想到可能遇到的危险 即： 不要把我们的信念当作神圣的固化之物那么他们的责难还算合情合理。但是，怀疑论哲学家太激进，不屑于提出这种警示，而是要我们抛弃信念， 什么都不接受。在这一点 上，怀疑论忘记了谨慎，堕落成不合时宜、什么都不相信的妄想狂。

　　当然，我们基本上只在实用意义上驳斥了怀疑论。这并不能说明怀疑论的观点前后矛盾，或在理论上站不住脚，只能说明我们若接受了怀疑论的观点就得付出高昂的代价，大大超过可能获得的实际收益。我们感受到信息需求和理解需求的压力。我们必须从实用的观点看 也有理由满足这种需求。

　　怀疑论的根本错误在于不按成本效应满足我们的认识需求。而剥夺了认识力就像剥夺了食物一样，我们会变得软弱无力。这种观念当然不会使铁杆怀疑论者回心转意。这怎么可能呢？什么论点对怀疑论者都不起作用，因为他们永远都不承认任何论点的先决条件（这倒是与其立场相符）。前面的全部论证都是为了挫败怀疑论，说明怀疑论与人们理性地接受的合理观念不协调。以成本和收益的均衡为基础，从经济立场上反驳怀疑论，不会使对怀疑论深信不移的人回心转意，但可以防止尚未接受那种观念的人误入歧途。

　　关键问题是探索活动与人类的所有其它活动一样，不会没有成本。人们总会想方设法解答我们的问题，这一过程蕴含着成本和风险。成本和风险是否值得取决于我们对潜在收益的评价。同顽固的怀疑论者不同，我们中的大多数人认为，获取与赖以生存的世界相关的信息有极 高的收益价值这样的风险值得一冒。

　　认识论哲学家往往从纯理论的角度看待知识的获取，把知识从费气力，耗资源，冒风险的粗糙活动中抽象出来。但这很不现实。因为最纯粹、最具理论意义的探索活动也具有实践的和 务实的经济属性。

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第二章　信任与合作经济学

　　　　　　　　　　　　　　　　 提 要

　　（1）知识就是力量。囤藏知识垄断，保密，不合作通常都不利于生产的发展。

　　（2）在一般情况下，在开发和处理信息时相互支援也会产生很高的成本效应 。

　　（3）人们在认识活动中建立认知信誉（epistemic credibility），在经济活动中建立金融信 誉，二者在结构上相同。

　　（4）从成本效应考虑问题或者，简单地说，按经济推理考虑问 题理性的探索者们最终会形成各自的社会团体，他们以信任与合作的方式结合在一起。

　　　　　　　在获取信息和管理信息方面共享与合作的成本效应

　　在许多方面，知识就是力量。占有知识能够增进公共事业的效果和影响，也能够使掌握“内幕”信息的人给市场以损害，能够打开通往市政权力走廊的大门，也能使专家们保持本世纪 以来形成的习惯， 还可以使美国政府支持多生产坦克少生产航空器。

　　信息也是力量，所以总有人想垄断信息。然而，信息垄断虽然会使少数幸运者得到好处，却使整个社会付出高昂的代价。16世纪和17世纪的科学给我们以警示和教训。当时的研究者们伊萨克·牛顿最富盛名对数学和天文学的研究成果保密，结果自然科学的发展相当缓慢和艰难。当时的专家们用保密和神秘化的方法保护自己的权力，大大延阻了知识的发展和传播。

　　只是在共享信息的新方法出现后，在学术研究院和社团以聚会和发表研究成果的方式促进知识的传播后，现代科学才得以稳步发展。科学家们靠革新和勤奋创造了“知识财富”，科学文献的公开发表可以被视为对其财富的有效证明和保护。13

　　但是总有例外，在日常生活中，尤其是在自然科学方面，信息共享给每个与之有关的人以报偿。从经济角度看，我们面对的是一个让大家都参与合作的典型格局，结果它产生了一种额外利益，每人都可分享自己的收益。创造这种体制的科研团体和成员显然得到了好处。它使人们迅速传播研究成果。与此同时，又以强有力的制度防止欺诈、伪造和粗制滥造，对事物的发展方向产生重大影响，公开交流科学信息， 使社团的工作受益。只有当保密能带来经济 好处，并能激励人们从事创造性活动时，才会有例外。

　　保密现象至今仍在科学事业的边角地带存在，有时还有很好的理由。例如，科学期刊的编辑们不让提交文稿的作者知道谁为其作品做了鉴定，也不公开被退文稿的作者的姓名。这种做法显然有益于刊物的利益和效应，有助于维护一群撰稿人和鉴定人的利益。

　　但是，两种情况奉行同样的基本原则。在成本和收益问题上，共享科学信息的策略，在特定情况下与其相反的规范作法，都有各自完整的、说得通的理由。总的说来，从成本和收益的经济角度考虑问题一直在起决定性作用。

　　　　　　　　　　　　　　　 合作的优点

　　应当劝那些不愿合作的人为自己的利益克制自己。 表2列示的情况足以说明问题。假定，每个当事人都优先选择别人相信他，而他却不相信别人。每个人都认为最糟糕的莫过于他相信别人而不被别人所相信。为了避免不被别人相信，每人都愿意相信别人。根据这些假定，我们得出一个包含各种情况的、相互关联的矩阵图，表3。（举例说一下，在这一表中，2/2项表示在这个特定位置上，对我来说排在第2位的结果，对你来说也排在第2位。）在这种情况下，相互信任是最佳选择，也是避免不愉快交往（3/3）的唯一可行的办法。

　　此时，合作显然是最佳策略。（由于事物的对称性，我们终归要采取同样的行动。在很多情况 下，对你充分的行动理由，对我来说也是充分的。）显而易见，怀疑论的假设它排斥信任， 对别人的任何观点都抱不信任的态 度使我们在人际交往时碰到了一个极为复杂（极难行得通） 的任务。 假如我们与他人交往时，用“〖HT 4” H〗除非另有证明否则不可信任”的原则取代“除非另有证明否则必然无辜”交往基础，这一过程显然太不经济。为了找到独立的证据，我们不得不做大量、细致的调查。问题变得非常严重，以至于我们在与人交往时，几乎无法从他人处得到什么信息收益。故而，当一个人需要对另一个人的合作与不合作做出反应时，即使他认为对方合作的机会很小，也应劝他合作。为了未来的收益，人际间才有合作，合作行为 最终会有远期收益。

　　表2 信任选择视观图

　　我相信你 你相信我 我的选 择排位 你的选择排位

　　＋ ＋ 2 2

　　＋ － 4 1

　　－ ＋ 1 4

　　－ － 3 3

　　表3 信任的相互作用矩阵图

　　你信任我 你不信任我

　　我信任你 2/2 4/1

　　我不信任你 1/4 3/3

　　　　　　　　　　　　建立信任：一种经济的方法

　　人们在开发和管理信息方面建立起相互信任的关系，其过程只能根据信誉的双重意义，用经济类比法来解释。因为我们处理认识问题的方式与银行处理金融问题的方式一样。我们给人提供信贷时，最初只限于相对较小的额度。只有当他的行为表明这笔信贷是值得的，有保证的，我们才会增加信贷，放宽信贷限度。同金融活动一样，在认识活动中，一个人若以负责的方式对信任做出反应，就可以增加自己的信誉等级。同一机制在两种情况下都起作用：良好的声誉能博得好名声，好名声是扩大信誉的基础。信誉就像银行里的钱，为保有这笔钱，就得采取必要的措施。为了不使名声受到损害，也得采取必要的措施。

　　这种情况不仅在自然科学信息处理方面得到公认，在其它方面，包括日常生活信息处理方面，也得到公认。例如，患有多血症时，我们总要找医务专家。我们总是信赖医生、律师、建筑师和其他专业人员；专业人员也要靠工作建立信誉，不仅为个人建立信誉，而且为整个职 业建立信誉。

　　其他信息源也是如此。我们的感官就是一个例证。我们对亲眼所见的东西与梦中所见的东西都会做出反应。不妨比较一下二者的差别。梦也会留下印象和有意义的表象，但是为什么我们认为可靠的认识来源于亲眼所见，而非梦？人们一开始不就是这样认为的吗？当然不是因为亲眼所见的东西更生动、更有表现力、更易记忆。梦在神话和文学中作用突出，我们对梦境的先天兴趣在神话和文学中得到了明确的证明。我们相信亲眼所见不是因为它在两者之中具有内在的可取性，而是因为它成功地建立我们前面谈到过的那种极高的信誉之上。 我们不 把行动建立在梦境上，因为它不能给予回报。

　　信息导至技术的产生望远镜、显微镜、计算机等等这方面的情况也大同小异。我们最初相信它们是因为非相信不可。因为它们是我们仔细观察月亮、微生物等的唯一工具。先 迷后悟的智慧（wisdom of hindsight）使我们终于明白当初的做法是恰当的，于是我们提高了相信度（当初只是盲信）。随着情况的进展，我们的经验以反省方式证明当初相信它们是值 得的、正确的。

　　可以肯定，虚妄和犯错的风险一直存在于我们的探索过程中。与其它工具一样，我们的认识工具也会出错。然而，理性信任的总体策略具有极高的成本效应。在探索中，我们不能事无巨细全面调研；我们找到一个出发点，相信某种东西。我们不能盲信。信任最初是建立在预感或倾向上的，它终究要受到检验，被先迷后悟的智慧所证明。 到了一定时候，检验过程会 使事物得到溯本归源的证实，那时我们才感到宽心自慰。我们知道，创造知识的形形色色的方便原则是完全错误的：

　　情况好像如此，故而正确。

　　大家都这么说，故而正确。

　　能套用在众多数据上的最简单的模式是正确的。

　　当前最充分、最流行的理论会失效。

　　我们清楚地知道，这些判断是靠不住的，即使它们曾经有效。但我们仍然把这些命题当作假定原则来接受。我们奉行这个元法则（metarule）：没有与之相反的具体例证，就认定它们是正确的，并推导下去。在没有与之相反的具体例证的条件下，我们的标准认识实践过程收进 了许多以“信”为基础的假定：

　　　　　　　　　　　　　　 相信你的感觉

　　相信人们证言的表面价值（在没有与之相反的例证，和没有个别证据从总体上动摇它们的可信性的条件下）。

　　在没有与之相反的例证的条件下，相信现成的认识工具和辅助工具（望远镜、计算机、参考书、对数表等）的可靠性。

　　在专业范围内（还是在没有与之相反的例证的条件下），相信公认的专家与权威的证言。

　　对这些假说的证明不是对其真实性的证明。你在推导过程中获得的每一个信息都是正确的，不会出错。不过，这只是方法论的证明。在推导过程中，你很快就会对认识活动产生兴趣；总的说来，收获与收益会超过损失和成本。

　　理性人的认识活动就是按照假定原则进行的。然而，我们采用这种方法不是为了证明它们的有效性，而是因为，采用它们可以在成本收益上得到实实在在的好处。我们信任自己的感觉、信任探索同伴、信任认识机制，对这种信任的证明最终取决于我们对经济推理的思考。这种情况也适用于其它场合，例如，在雇用人员，检验阅读能力时，人们对应试者的能力和可靠性的考查也取决于对这类资源的成本效应的考虑。

　　显而易见，所有这种认识活动都应有一个最基本的经济解释。我们按照大千世界给我们排定的位置承担着探索任务，在探索活动的框架内，一切认识行为都有成本效应。我们选用最便宜（最便利）的方法获取必需的资料，以便解决认识问题解答我们对赖以生存的世界提出的问题。因而，我们以经济为基础，为信息开发和处理确定了许多规则，并赋予它们以意义。总的说来，这些规则起主要作用，因为与其他可选用的方法相比，它们的成本效应最高。

　　可以肯定，只要我们信任别人，就可能出现误信。但只要采取信任态度，我们就有机会（一开始当然以谨慎为好）。但是，我们还得看到问题的另一面。奉行安全至上策略的人什么都不接受，什么都不信任，那么只能两手空空，一无所获。追求绝对安全会付出错过机会、失去预期收益、丧失良机的可怕代价。扩大信誉范围、一开始就信任别人的策略必有风险。但是，这种策略不是要我们下没有风险的赌注，而是要我们慎重选择，斟酌一下怎样在潜在收 益和潜在成本之间做出妥善的权衡。只有这种在认识实践上最经济的推理才能提供最大的担保和保证。

　　　　　　　　　　　　　　　 探索者团体

　　只有以相互信任为基础进行合作，我们才能提出问题，有效地解决任何人都无法独立解决的问题。在开发和处理信息时，人们往往被迫形成一种合作的社会实践体制一种可行的奖励和处罚制度，以便巩固和支持团结与互助。在劳动分工中，信任来源于被习惯加固的契约 ， 人们为了完成共同的意愿与目标，约定以友好的方式合作共事。

　　如果认识需求与意愿非常强烈，任何一群相互交往的、理性的、敬业的探索者最终都会结成团体，在追求知识的经济利益的压力下，以相互信任与合作的方式组合在一起。

　　然而，合作不是出于道德奉献，不是出于对别人的幸福和利益的关心，而是出于对自我利益的慎重考虑，因为与之相关的互助行为模式共享、坦诚、信任全都是为了各自的利益，使全体成员得到与各自目的相应的收益代理机构的利益也包含在内。在这一事例中，合作不是出于道德的考虑，而出于对个人的经济利益的考虑。在科学中， 认识价值（epist emic values）同坦诚、可靠、准确等一样，也能带来利益，信守它们对每个人都有好处。追求科学知识与在商业活动中追求财富很相像。如果“我的话就是契约”这一原则被废除，股票、商品期货等金融市场就会毁于一旦，因为谁都不知道一笔交易是否实际成交。同理，如果人们都是不可信的，信息市场也会遭到破坏。因此，在以上两种情况中，不可信赖的人都得从团体中清除掉。在认识活动和经济活动中，团体使用激励和惩罚手段（强制的成本与收益）建立一种体制，使人们以普遍相互信任的方式相处。这一体制是建立在给每个人以实际 利益的互惠基础上的。

　　最近，有些研究成果论述了我们的信念在多大程度上依赖于他人。

　　所罗门·阿 什（Solomom Asch） 的实验生动地叙述了人们的从众倾向。为了避免犯错，人们会顺从公众的错误判断。

　　他的实验对象只被要求确认三条线中的哪一条与另一条线的长度最接近。大家的判断都没有错，但是当他们被告知其他人的回答与他们的回答不同时，错误判断就出现了。

　　萨毕尼（Sabini）和西尔维（Silver）报告说：“（几乎）所有实验对象都很紧张与困惑。 实验对象的判断大约有1/3是错的。将近80％的人至少在一次实验中做出一次明显的错误回答。还有几个人对明白、清晰的物体做出了荒唐的判断，知觉的困惑足以引发疑虑，迫使人们顺从。”

　　这类实验（用特殊的、不诚实的方式）真实地揭示了人们在多大程度上容易相信别人。最近一份关于美国陪审团的调察报告谈到了类似的情况。

　　调查者分析了250份陪审团的评议后发现， 没有一个案例因为只有一个人提出异议而使之搁置，除非某位意见不同者找到至少两位支持者，否则就会放弃保留意见，顺从多数人的意见。这种情况的基本理由可以从经济角度加以证实。信任关系可以降低相互影响的成本，这对以前为确立信任关系而做的调查是一种回报。了解什么人可以信任是值得花费功夫的。外来人进入一个既定社会结构时首先得知道什么人值得信任，然后才能有所收益，他得先为此付出一般他会发现，为了了解这种信息，有所付出也是值得的。

　　对大家都有好处的办法就像宙斯的盾牌，在它的辟护下，人们信任合作团体中的同事。用来维护科学尊严的严厉手段谁破坏事业就驱逐谁由此得到理性的证明。以高昂的代价铲除欺骗是值得的，因为容忍欺骗会危及和动摇信任的整个结构，相互信任、合作探索的全部事业都无法实现。建立和维护探索者团体，用奖励和惩罚使他们团结在一起，这是具有很高成本效应的操作方法。诚实、互助是一种美德，培育美德等于向探索者团体发放巨额红利。在这里，个人的铁掌，团体的利益全都隐藏在天鹅绒手套般的规矩和伦理之下。劳动分工源自亚当·史密斯所说的“世所公认的、人类天生的、对货车、黄油和交易的嗜好”。信息商品不是否认了劳动分工，而是使它大放异彩。知识市场在本质和动机上与其它各种市场一样是对利益的整体排列。 合作能够发展是因为在多数情况下，符合多数人利益的事物 也符合每个人的利益。以上分析说明，关于信任的认识和假设在经济上得到了强有力的支持和根本证明。全部问题的关键在于建立一种程序系统，以便保证每个参与者看到以最小代价获取最大收益的前景。我们的标准认识策略和程序在经济推理的基础上得到了论证。

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第三章　交流经济面面观

　　　　　　　　　　　　　　　　 提 要

　　（1）交流是以承认和维护信誉为基础的。就此而言，它的部分基本原 则和前提可以用经济报偿加以证明。

　　（2）以互惠和信任为基础的信息交换是相互受益的过程。

　　（3）许多有 关科学信息的重要问题都可以根据经济回报来解释。

　　（4）科学中和日常生活中交流活动的差 异也可以用同样的方法解释。

　　　　　　　　　　　　 交流要求承认和维护信誉

　　在认识活动中，交流是人与人之间传递或力图传递信息的过程。其方法和手段都受经济报偿的制约，这一问题尚未得到普遍的重视。信息交流显然是一个相互受益的过程。以 共享方式获取信息比亲自denovo（法文，意思是：从头干起），不辞劳苦地探询、查找、开发必需的信息要容易、便宜、方便得多。

　　要想从他人的陈述得到收益，我们必须：

　　（1）认真听他们讲话；

　　（2）解释他们的话（解码）；

　　（3 ）给他们以认识信誉（cognitive credit）。

　　这些步骤当然不会没有成本。每一步都要我们付 出 资源，如时间、气力、注意力和冒犯错误的风险。获取信息的全过程听、看、读、等等都需要某种支出（学生们都不会忘记学习是很费力的） 。支出能否得到保证取决于关联利益 尤其包括所得信息的认识收益。

　　假如我告诉你：猫在席子上。你究竟得到了什么信息？

　　（1）猫在席子上？或者（2）莱斯切尔〖HT4”H〗认为（相信）猫在席子上？或者仅仅是（3）莱斯切尔说〖HT4”SS〗猫在席子上？在本例的前提下，只有最后一项全然没有问题。显然你不能从（3）推导到（2），除非补充这样一句话：（4）莱斯切尔（语调严肃地） 讲话时， 他一般相信自己的话。此外，你当然也不会从（2）推导到（1），除非你认为我说话精确、可信，对真实性有特殊的嗜好也就是说，除非你接受（5）当莱斯切尔相信某物（如猫、席子之类的东西）就是某物时 ，他一般都是对的。

　　整个交流过程从他人的陈述中得到真实信息涉及到信任。但是，什么能够证明它的真实性呢？最好从经济角度回答这个问题。

　　有交流的团体就是市场，其中有信息发出者，也有信息接受者，有出售者，也有购买者。只有相信别人，我们才能按照信息的表面价值接受他们的陈述。交流需要根据这些原则：

　　（i） 承认这一前提：别人的言论（话语）是精确的，直到时间证明他们不值得信任。

　　（ii）在交流活动中，除非另有证明，承认别人是坦率的、讲真话的、准确的，等等。这种认识程序原则的逻辑基础基本上、或全部是经济的。因为同在别处一样，我们仍然以成本效应报偿为基础来 确定应在多大程度上相信别人。

　　我们为什么相信人们有交流能力有提供信息的力量？请注意这样一种解释：当他发出“猫在席子上”的声音时，他在断定猫在席子上。这种解释代表了我们的理解，至少代表了我们的推测。我们不管还有什么别的意思都会这么推测，因为这是从别人话语的内容中得到收益的唯一可能的方式。但是，我们最终会收集到证据，证明这种推 测是明智的（正当的）。

　　从别人的话语中得到信息需要依靠一些未经证实但却有效的假定：

　　（1）人们说话没有言外之意（我们的理解与他们的意思一致）。

　　（2）人们相信自己讲的话。

　　（3）人们有相信的根据（有根据，并且他们知道这些根据）。

　　同样的理由必需贯彻始终：除非我们接受交流的种种前提，不然就没有机会从别人的话语中得到信息。以此为依据（举个例子），除非另有证据，我们就应当认为他们的话语具有认识论的真实性， 这才是明智之举。因为这才是最有成本-效应的做法。交流程序的动机和理由在于追求利润，从信息的相互传递中获取最大收益。

　　故而，交流的基础是承认和维护信誉。交流也是一个商品系统。信誉可以给予，授予， 或扩 大。交流信誉与金融信誉很相似，除非别人首先给予一定的信誉，一个人无法自己建立信誉（证明自己有信誉价值）。要得到信誉，就得有一个先决条件：某人有信誉价值。显然，“除非证明无辜否则必然有罪”的前提（例如，除非另有证明否则必曾犯错）是站不住脚的；一个人当然可以证明自己没有信誉价值或不值得相信。但开始时人们 必须授予他信誉。

　　这里的核心原则是成本效益的估价原则。交流活动背后的标准前提决不可〖HT4”SS〗当作事实来证明（例如，人们的话语当然不可能与本意完全相符，除了数字概念）。但是作为实践活动，它们有明确的经济理由，代表了最有效、最经 济的办事方法。如果我们对别人的话一点儿都不相信，那么，我们就会失去从他们那儿获得信息利益的机会，进而，也就无法得到可能很有用途的资源收益。经验使我们很快明白，在一般情况下，即便是对家庭之外的陌生人，信任他们、给他们以信誉所带来的好处也胜于潜在的风险。总之，我们奉行的策略是，只要没有相反的证据，就相信别人。因为这样做符合我们的利益，就获取信息的目的或目标而言，有很高的成本效应。如果过于看重安全，我们就会无限期地推迟决断。但是，这不符合我们的利益，因为安全并不至上。我们一开始就采用信任策略，因为它是达到目的的、前景光明的通衢大道。我们这样做时就会发现，它虽非总是成功，永不失败，却具有最高的成本效应。

　　　　　　　　　　　　 作为共同获益活动的交流

　　以合作原则为基础的信息交换是一个互利过程。在建立大家都可以利用的信息库时，每人都 采用一种对自己最有利的操作系统，以便维持成本和收益的最佳平衡。

　　假定有两个由交流者组成的虚构的社团，一群是撒谎者，一群是欺骗者。撒谎者总是想的与说的不一样。明明天气晴朗，他们却说：“今天的天气真坏。”天气不好时他们则说好。欺骗者的行为总是不可靠：他们随随便便，把公认的正确与错误混淆在一起。撒谎者可以与我们和其他人顺利的交流。一旦有人上当，这个人可以知道事物的真相，并同撒谎者们辨论。但是，欺骗者的情况则不同。人们永远也搞不清楚怎么同他们打交道。更糟糕的是，连欺骗者们都搞不清相互之间怎么打交道，他们之间根本无法交流。即便第一代欺骗者来到世上时有现成的语言（也就是说，当初传授他们那种语言的人也是正常的交流者，后来全体一起变 成了欺骗者），他们也无法把语言传授给后代。一天，父母们指着一只狗对孩子说，“那是一只狮子”；下一次则说，“那是一只猫”；再下一次则说，“那是一头大象”。于是可怜的孩子完全懵了 。

　　再比较两个社团：信任者社团和不信任者社团。信任者社团的行动原则是：自己要坦诚，相信别人的话是真诚的任何场合都不会有相反的意思。不信任者的行动原则是：凡事都要当心，他们以同样的态度对待别人的言谈以防上当受骗：即使人们显得很真诚，他们也不过是在诱你上当，让你产生虚假的安全感。不信任者们的策略显然会破坏交流。如果信息交流的目的是增进知识，不信任的扩散会起巨大的破坏作用。 不论偶尔越规有什么好处，最 有用的策略仍然是真诚、正确地使用语言、不破坏一般操作规程。

　　在交流中把维护信誉当作一种资产，在某种程度上，它是交流活动能否成功的必要条件。交流活动的基本格言是：维护你的信誉，对规则不要掉以轻心，保护你在交流团体 中的地位。

　　从信息发出者的角度看，发出信息要花费时间、气力、精力等。明智的商人承担花费是因为预见到收益一种报偿（哪怕只是尊敬或感激） ， 一种互惠，或一种quidproquo（拉丁文，意为：补偿）。这个问题很简单，但却有深远的意义。我们需要信息，以便确定我们在世界上的位置（在纯粹意义和实践意义上），组成交流者的团体具有极高的价值。 交流渠道对所有 的人开放是明智的，为实现这一目的做些花费也是值得的。

　　从接受者角度看，情况也同样如此。他们在接收、加工和储存信息时也要消耗资源。显然，只要能有合理的收益预期，不论是信息回报还是金钱回报，明智的听者都会承担这笔开销 一般说来，这种预期是有充分理由的。

　　格莱斯（H.P.Grice） 曾就交流实践问题做过颇有影响的解释，23回顾一下他的意见很有益处。格莱斯主要分析了说话人的意向。说话人的目的是诱使听话人接受（相信）他的观点，使他认识到说话人想要做什么。就此而言，这是正确的。但是听话人在交流过程中也要承受同样的负担，而格莱斯对此只做了轻描淡写。可以说，除非听话人相信会有预期收益，否则他就不会做交流接触。如果他认为说话人不会传递有用的信息比如，他把说话人嘴唇的动作看作是睡着的狗的腿在抽动他就不会注意聆听。此外，听话人得根据说话人的口气、姿态尽量揣测他的（真实）意思。 不论说话人的意愿如何，唯一被真正传 递的信息是听话人接受的信息。总的说来，听话人与说话人之间存在一种结构关系，不论说话人用无声的动作还是有声的话语，听话人只取其所需，这种结构关系才有最 简单和最高的成本－效应。

　　就信息传递的影响而言，只有当听话人现在或未来按说话人期望的方向行动时，说话人才能在交流活动中受益。传递受阻对信息发出者的损害不亚于对接受者的损害。在信息交流中，听者他是自愿参与交易的一方想从说话人的言语中得到最大收益（如果能解答他的问题）他会尽力保护说话人的信誉。这是当事双方都感兴趣的问题，因为（听话人认为）说话人一旦丧失可信性，作为信息的来源，他的用途就被毁掉了。所以，说话人与听话人在 维护说话人的信誉方面具有共同的利益。

　　举一个例子。假如你我（以传递信息的方式）进行交流。首先，由于前述的经济理由，我相信你，按表面价值理解你说的各种话。我按照已经形成的世界观进行讨论，按照你的话来推想和联想。你说：“猫在席子上”，于是我就调整心中的世界意象， 让猫在席子上。你提供的 信息补充了我已有的信息，使我心中的世界意象更精细。

　　但是，你若给我一个扭曲的信息，情况就大不相同。例如，你说：“森林里有一只独角兽”。我心中的世界意象没有改变，改变的是与你和你的心理状态的关系。我会这样认为：“ 他有一个（错误的）印象，森林里有一只独角兽。”也就是说，你说的话进入我的世界意象时产生了不协调的结果（我要同意你话就得付出很高的认识成本，因为我必须放弃很多东西才能融合你的意思），你说的P没有为我头脑中已形的命题补充什么， 我只会认为：“他的理解（误解）是P。”因此，当你说“现在法国有一个秃头国王” ， 我就不会按照字面意思理解你的话，而会认为：“他有一个错误的观念，以为法国有一个秃头国王。”这里并没有引入什么本体论的新概念，也无需为不存在的东西制定专门的本体论规则。就本体论而言，我们完全可以用存在物，即真人的信念、印象（错误印象）、先决条件、假设等，对待所谓的非实体。从经济学角度看，没有必要多出一个关于不存在的实体的本体论新范畴。人们只同真人打交道，只关心他们知道、想到和假定的东西。唯名论哲学家注重本体论经济学， 谈论不存在的可能性， 这种方法也可以从准经济 （quasi-economic）的成本收益角度来理解。一般情况下，当一个人向另一个传递信息时，会出现各种不愉快的反应见表4。

　　表4 交流的负面影响及其原因

　　负面影响 原因

　　他不可信任 他常常说谎（起因于掉以轻心或 欺骗）

　　他受到误解 他粗心大意，使用不充分的公式

　　人们不听他讲 他讲话文不对题（离题），或大冗长（即使切题）

　　有效的交流从头到尾都要保持成本收益的协调。它受下述原则的制约：

　　说话要慎重，保护自己的信誉，但不要说得太少，不然人们会把你看作一个没有用的信息源。

　　认真斟酌字句，避免被人误解，但不要参杂过多的细节，过于讲究精确，不然听众会厌倦，不再听你讲。

　　你的信息既不要太长（但要清楚详实），也不要太短，要把观点说清，不要浪费大家的时间、精力，不要让人不耐烦。

　　内容要充实，即使不太专心的听者也能得知要点，但不要充实得过头，以免使听者厌烦或气恼，更不要污辱听者。

　　紧扣中心，但不要过于枯燥、乏味。

　　所有这些原则都是重要的经济均衡原则，旨在使未来的收益大于获取信息时耗费的成本。

　　　　　　　　　　　　　　 科学交流面面观

　　信任与合作能带来成本效益的好处，前面的严格论述在科学方面也能得到清楚的说明。每个科学家都要依赖别人，不仅依赖别人受过的训练，也依赖别人提供的信息，否则他就无法探索。在检验和证明科学论断，为区辨真正的科学和离奇的推测确立和制定标准时，合作至 关重要。

　　但是，成本效益回报在其它诸多方面也可以解释科学的信息处理。为了提高人们相互交往的效率，规模经济产生了，它使人们汇集在城镇里，也使学者和科学家们汇集在大学、研究中心、科研院所和专业协会里。即使我们没有从前人那里继承这类团体，现在也会发明出来 。专业会议、期刊、印前交流网等方面的情况也同样如此。

　　随着桌上电脑或文字处理器的问世， 古登堡（Gutenberg）发起的信息革命达到了鼎盛。正如印刷书刊在信息交流方面是实现规模经济的极有效率的工具一样，文字处理器是加工信息的极好工具。书籍与电脑相互搭配和补充得相当完美，一个为消费者定位，一个为生产者定位。

　　科学文献的自由交换是互助社团的特点。要使自己的文稿在专业领域里得到承认，一个人的信誉很重要，虽然信誉来之不易，但是，要想进入专家之列就追求知识的动机而言 人们就得为信誉做出努力，这有助于创造良好的工作条件。

　　除了奖励和激励外，成本效益的经济报偿也不利于匿名发表科学或学术出版物。知道作者是谁是有好处的，它能使读者立即区辩出无足轻重的材料和可能确凿有据的作品，后者的作者以出色的著述赢得了名声，总是言之有物。无资料来源的出版物的根本缺点是缺少有用的信息。（试想，一份没有出版者标识的科学期刊会产生什么结果！ ） 在科学出版物中标出来 源， 做出索引即承认版权，给作者以信誉（荣誉） 是协调个人目的与公众利益的最有效 的方法，就像科学团体签订了理想的社会契约一样。24

　　只有从这一角度看待科学的报偿体制，人们才能茅塞顿开。为什么科学家赋予优先权以最高价值？不论怎样，只要采用相同的方法独立完成工作，人们就取得了同样了不起的成就。但是，为什么科学发现的荣誉只授与第一人，他像选举中的胜利者一样把全部荣誉拿走？部分原因是，它能给创造性工作以最大的激励。此外，团体的整体利益不需要重复性工作。独创性第一的原则一经确立，就是一条绝对的规则， 它确保人们不在开垦过的地方工作。总的说 来，科学的报偿体制只会以最有效的方式达到事业的目标或目的。

　　这是演变过程的产物，它的成本效应在于，以满足社团成员个人的短期利益的方式满足团体 的长期和整体利益。

　　科学的出版体制还有一种有趣的经济特点。例如，科学文献出版物的长度似乎有一种指数关 系：

　　便条、信件或摘要（1页）：1。

　　短文（4－15页）：5。

　　长文（20－40页）：25。

　　专题论述（50－100页）：125。

　　书（200－800页）：625。

　　多卷系列丛书（2，000－10，000页）：3，1125。

　　科学文献的长度与所述问题的重要性之间有一种对应关系，问题的种类和大小不同，出版的 形式也不同：

　　对于一个问题：一篇（观察或试验）报告或便条。

　　对于一组问题：一篇论文或短文。

　　对于一个局域问题：一篇评述或长篇文章。

　　对于一个子科目：一个长篇评述或专题论述。

　　对于一个科目：一篇论文或书。

　　对于一个学科：一本百科全书、手册或多卷本丛书。

　　于是，长度的增加随所论及问题的大小而变化。在出版科学文献时，问题的大小与文本的长短受制于成本效应，物质空间（阅读时间，生产开销，获取知识的花费） 与问题的实质意义 是成比例的。这就是根据问题的重要性分配空间的经济原则。

　　　　　　　　　　　　 科学交流与日常生活交流

　　应当切记，在不同的条件下，人们优先考虑不同的问题。在日常生活交流中，我们最关心的是保护自己的信誉，我们认为安全的价值高于获取信息。所以，不严格、不精确的消息也能为人接受。反之，在科学中，我们认为通用和精确的价值高于安全。 自然科学毕竟不会满足 于这样的表述：总的说来，较大的物体比较重；或者， 多数用铅做成的东西会在摄氏330度溶化。在科学中我们讲求准确和精确：我们想知道这种或那种物质是如何运动的，注重的是通用、精确和细节。在科学讨论中，我们优 先关注科学理论尚未涵盖的因素……

　　处于探索前沿的自然科学有一个特点，它总是高度概括地、精细入微地、准确地描述自然过程，描述它们在任何时间和空间上的运作方式。技术科学拒不承认含混不清的概括、类比或近似。诸如“通常”、“往往”、“代表”之类的修饰词没有意义。它的试金石是通用和准确。因而，科学描述的不是在某种情况下会经常出现的这种或那种现象，而是在准确的条件下准确出现的现象。在科学中我们追求最高的通用性、精确性和准确性。科学法则容不得非此即彼、棱模两可、不完整和例外：它讲求严格、准确、明白、无例外、不遮掩。“铅的熔点是摄氏3277度”。在做这句科学表述时，我们的意思是一切（纯）铅在这一准确的温度下都会熔化。我们的意思当然不是 大多数（纯）铅可能会在这一温度左右〖HT4”SS〗熔化（这里有一个潜在的问题， 例如，假定在这个熔点上铅没 有熔化，那么问题就可能出在数据上）。科学论断若不能通用、不够精确，就会受到苛责。我们知道，今天，处于前沿的自然科学有许多绝对论断，在时间的走廊里，所有的绝对论断 都不绝对。在科学中，我们为通用和精确付出的代价是易遭苛责的。

　　人们对精确性的要求越低， 对正确判断的信心就越强。我们判断树 的高度是25英尺。 我们有把握树的高度是25±5英尺。我们〖HT4”H〗确信树的高度是25±10英尺。我们可以绝对地说树的 高度在1英寸到100码之间。我们完全相信最后一个判断，因为我们有绝对把握，一点疑虑都没有，就像相信世界上必有东西存在一样， 把握大到可以拿生命打赌的地步，等等。不论什 么判断，证据的可靠性（以或然性或可接受的程度为基础的决断）与内容的明确性（准确、精细、精确）之间永远存在着一种相互替代关系。

　　可靠性和明确性之间的关系可以用双曲线恒等式来表示： s×d=c （c=常数）（见图2）。

　　在追求明确性时，可靠性越低，失准度就越高，它们就像钱币的两面一样不可拆分。科学在 附图的右下部位运作。在科学中，追求信息（信息的准确性）要冒出错的风险。它的论断可能是不可靠的。毫无疑问，科学的进步有可能降低c的价值，但是这种互补关系不会从根本上改变。信息理论的不确定原理使我们得不到理想的信息。

　　技术科学要求论断准确，虽然我们殚思极虑地验证论断的真实性，但它们仍有可能受到苛责。

　　图2 可靠性与明确性的关系

　　就信息而言， 科学与日常生活的处理方法完全不同。多数人吃桃子时 ，会有一种愉快的体验。通常，我们说桃子的味道好，这种说法同我们的体验没有什么差别。 诸如或多或少、一般情况下、总的说来、通常、如果大家都平等 之类的话，都是安全可靠的。它们与科学法则完全不同，只用手指做量度标准，只需经验，无需科学、严格的标准。这反而使人们得到了可靠性，因为模糊之中有安全：符合事实的话总是因为不准确才可靠。比如这样的话：世界上有石头，狗会叫。要说日常生活中诸如此类的话有错误，那就未免过于荒唐。它们之所以可靠就是因为不明确、含混。要是认为生活中的话行不通，那就太不现实、太有悖常识了。它们的准确性很低，但是要把这类话全都推翻，那也太不可思议。这样的话符合具体环境的需要，因为日常生活中的交流是一种实践行为，以社会环境为背景。它注重的信条是：即使牺牲明确性，也要具有可靠性；保护你的信誉 ；避免误导别人。

　　当人们把维护信誉看得至高无尚时比如在日常生活中就会尽力把话讲得安全、可靠，于是，他们求助于模糊和含混。反之，创造性和与众不同在科学中至高无尚，人们以雄辩的、使人惊奇的方式讲话，承担通用要求和精确要求等招至的风险。其道理似乎是，认识策 略恰当与否取决于人们需要什么（信誉或创造性）。

　　日常生活谈话以实用为目的，主要与人际关系和人们为公益事业所从事的活动有关。在这种情况下，我们的首要目的是信誉和被人接受：建立和维护可靠、可信的良好名声。在日常生活对话中，我们的出发点与科学的出发点不同。两种领域里的行为定位很不一样。在日常生活中，我们采取满足现时需要的态度：我们不用艰深、复杂的语言也能满足现时需要。而在科学中，我们以理论探讨为目的，受制于客观探索的目标。故而我们认为知识的通用性、准确性和精确性是至高无尚的。在科学中，我们愿意承担较大的风险，因为我们要做较深的探索。我们故意追求风险，以便获得最大的明确性，进而获取最多的知识，并尽可能对它们加以检验。亚里士多德认为，地貌学研究的是地壳的正常变化，以及长期以来海浪运动留下的痕迹。现代自然科学理论对普遍发生的情况关心甚少，他们企图找到在任何时间，任何地点，任何情况都起作用的、严格通用的规律来做解释工作。结果，我们别无选择， 只能承认 我们的科学论断有问题，在可靠性明确性的交替互补规律面前不能两全。

　　在日常生活中， 人们在图2的左上曲线部位活动，其状态与科学形成鲜明的对照。科学主要以理论为目标，只能以无限的通用性和极端的精确性为基础，严格理解游戏的名称。

　　最近，一位研究科学过程的学生说：“它（科学的方法）不是研究自然世界时自动生成的结果，而是领袖人物行为模式的构成成分……它的出现是无法得到保证的……而是取决于历史上的偶然事件，取决于和人们活动相适应的社会和文化环境。”

　　但是，这种观点所描述的情况（除了性别歧视主义外）很有问题。人们是否致力于（不论在多大程度上）某项工作（医学、科学、下棋）确实是一个社会问题。但是，他们一旦这样做， 一旦严肃地献身于这　　一工作及其内在的目的论（inherentteleology） 任务的内在机制就会迫使他们采取与目 标相适应的成本效益手段。于是，他们的行为模式就没有什么偶然性，只要他们用理智和奉献精神承担风险，理性选择最终会毫不手软地改变他们的行动方式，进入到可用经济报偿解释的行为模式中。

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第四章　重要与经济推理

　　　　　　　　　　　　　　　　 提 要

　　（1）重要importance，译者注：在本章中作者把“重要”作 为一个哲学概念单独讨论，他把“重要”划分为“实践重要”和“认识重要”两大类，前者指一般事物的轻重缓急，后者则是一个纯粹的认识论问题。在认识经济学中是个大问题。重要的问题比不重要的问题更值得关注和花费气力。重要与否只是比较而言，在事物的总 体规划中，重要是指不同的事物按其分量分享不同的资源。

　　（2）就理解力而言的重要认 识重要是重要的一种特殊形式。

　　（3）事物的认识重要不是人为的，而是客观的。兴趣因 人而异，而重要与人的看法无关。

　　（4）对资源支出的经济偿报作推理时，确定认识重要是一 个关键问题。

　　　　　　　　　　　　　　　对重要的确定

　　经济学要求对成本和收益做出评估和均衡。在这里重要是个关键问题，要想理性地处理好事务，就得按照事务的重要程度在不同方向上分配力量（和其它资源）。

　　重要问题比不重要的问题更值得关注和花费气力。事物的重要性反映在它所得到的资源是否值得，而不反映在它所得到的资源是否必要。空气对人类来说至关重要，它是维系我们生命的必需品，尽管我们通常不费气力就可以得到它（有时我们必须花很大气力才得到它，比如，当我们 准备在高空或深海中旅行时）。

　　重要不奉行平均原则；在许多情况下，或在多数情况下，少数主导事项凌驾于其它事项之上。甚至当多项因素都起重要作用时，也只有少数因素起至关重要的作用。 在世界上， 意义的 分布同频率的分布一样， 其形态像半个钟（halfbellconfigutation），少数事项像狮子一 样霸道，占有很大份额。（其原因可能是，各种因素都有一定的重要性，但是，如果所有的因素对某一事项同等重要，那么达尔文描述的那种情况就会影响它们的出现和生存。）

　　一本词典会给重要下了这样的定义：“具有重大意义、重量、结果或价值。”词典还可能列出诸如此类的同义词：重大、主要、必要，以及类似的反义词：无足轻重、微不足道、无关紧要 。重要的事物是有关宏旨的事物，不重要的事物是无关宏旨的事物。但是怎样为事物的重要性打分呢？

　　重要或是有条件的（工具式的），或是绝对的（内在的）。有条件的重要与相关目标有关。这些目标是人们可以选择的例如医生选择人类生理学，网球运动员选择身体的敏捷性。反之，绝对重要与强制目标有关，这些目标是人们应当有的目标（例如：自尊、诚实、关心被瞻养者的福利）。不同人的目标相差甚远。但有些目标人人都应具有（例如，自尊），无视它们就会受到谴责（愚蠢、乖张、丧失理智），除非情况迫使人们暂时背离常规。故而，寻找食物的重要是绝对的（因为生存是普遍的目标） ，但是懂得为打网球记分的重要是有条件的，因为 它取决于一个人是否酷爱这项运动，爱打或爱看网球。

　　取消或减小既定事项会使原定目标、价值和功能无以实现，甚至受到损害，于是，重要的程度也随之发生改变。事物的重要性受到怀疑，或因被忽视而受到损害，那么，与之相关的目的能否实现也将受到影响。衡量事物重要与否取决于影响的程度。于是，重要与否随着观念的变化而变化，随着人们对问题的重视程度而变化。最关键的问题是：失去或忽视可能有重要意义的事项会招来多大惩罚？多少资源时间、金钱、和对事物的理解会被浪费？事物随条件变化而变化。显而易见，从前重要的交流技能（懂得拉丁语）或重要的军事力量（ 瑞典）现在已不再重要了。

　　在确定重要时，人们应当切记，问题的关键不在于某种因素对某一价值目标有多重要，而在于其重要性有多大分量。这种分量只是比较而言。一种因素对一个目标的贡献不可能超过百分之百。任何因素的重要性上升都会使其它因素的重要性下降（不论我们把果酱派分成多少份，只有一只果酱派）。随着其它因素所占份额不断增长，原先在果酱派上占有较大份额的因素会变得无足轻重，但其内在结构不会发生什么变化。（比较一下：虽然美国的广播电台和广播节目越来越多，但电视作为一种误乐方式，其重要性已大大超过了广播电台。）

　　　　　　　　　　　　　 认识重要的典型例证

　　一般说来，如果某一事项使功能或目标的实现发生重大改变，那么这一事项就很重要。 同理 ，如果某一事项对实现认识目的（cognitive purposes）知道、理解做出了重大贡献 ， 那么，它就具有认识论上的重要性，它与以生存和达到既定目标为目的的、实践上的重要性截然不同。实践重要与认识重要的区别并非水火分明，因为获取知识对生活来说也很必要（例如，懂得怎样获取食物）。

　　认识重要是我们赖以确定知识价值的标准。它与人们对轻重缓急的理解有关，与扩大和改进我们掌握的全部信息有关。或许，这就是重要的最大特点和模式。此外，它还有许多特点和 巨大的覆盖面。因为它不仅与认识事项（cognitive items）观念、书籍、理论、事实、实验有关，还幅射到一些具体事物或事件，它们的重要间接地取决于理解事件进程和历 史进程的认识重要。

　　故而，某个认识问题的重要性，甚至整个认识领域的重要性可以用为之花费的资源量来衡量。某个科目应在学生的课程表中占10%还是20%？在科研工作中，一个具体项目值得占用5%还是10%的资源？ 在类似的过程中，我们看到一个完整的果酱派被切割成大小不等的小片；我们面临的问题是：一项研究工作是否值得投入6%或16%的预算，花费相应的时间、精力和金 钱资源。

　　最近，一位作者说，知识的价值完全在于它解决人类生活中的实际问题的作用，在解决实际需求问题时，一切知识只有工具意义上的重要性。

　　但是，这种想法很有问题。因为知识可以自我满足，人们在追求知识时能够获得理解的快乐。上述作者指斥这种理论上的满足感为“理性主义的精神病”。

　　但这只是一种名称。探索的结果同艺术创作相仿，对探索结果的冥想也可以给人以极大的满足。因此，在科学进程中，承认和褒奖能使做出重大发现的人得到充分的补偿。仅就科学事业的本质而言，这种补偿才是恰当的、合适的。自古以来，西方文化传统狂热地追求知识， 注重知识带来的收益，这种狂 热恐怕不仅仅是自欺欺人的幻觉。 在为知识而追求知识的过程中，homo sapiens（拉丁文，意 为：有智慧的人）的本性起了至关重要的作用。要是这也算精神病的话，我们倒应尽量利用它。

　　如上所说，认识重要可以是工具性的（有条件的），也可以是内在的（无条件的）。无条件认识重要与我们对事物的总体把握密不可分旨在理解范围极广的事物。反之，有条件认识重要与相对较窄的学科、话题或专门技术问题有关。两者涉及的问题不同。例如，饲养和照护几内亚隼的最重要知识，对于理解事物的宏观状态微不足道。这就是普遍性与专门性的差异 。

　　认识重要非常复杂。从社会学角度看，城镇很重要，因为人口稠密；荒漠不重要，因为人口稀少。凡是极端的条件都有很突出的的特点，故而有特殊的重要性。重要具有两极分化的特点相反的两极具有同样强大的力量。就认识价值而言，普通与珍稀、大与小、典型与变型都可以成为认识重要的基础。因此，决定认识重要的因素形形色色、无以计数。

　　只有以其它探索为参照背景，才能确定某种探索是否重要。例如，有一项重要工作，要在40 00个点上寻找一个很小的物体。100个探索者每人分配40个点。那么每人做的工作都很重要。尽管每一个点的重要性很小，但是，劳动分工使每人加工的产品都能成为一只较大镶嵌工 艺品上的组成部分。

　　如果其它因素的作用相等， 认识重要便依赖于这些 （固有的） 特点： 意义（significance） 、 核心 （centrality） 、 通用 （generality） 和才思（fertility）。认识意义的作用是对我们赖以生存的世界有一个满意的认识定位，它取决于为知识而获取知识的价值，即，获得一种理解的满足。核心指一个事项与另一个事项之间的联系：一个事项越处于核心位置，与其它事项的联系就越广泛。通用的作用是，一个事项涵盖的范围越宽，我们所能把握的认识范围就越大。才思的作用在于洞察和理解迄今无人探索过的新问题。

　　认识领域的结构就像一幅地图，图上标示出了一个国家里的城镇的大小，以及城镇之间的交通联系。意义反映某一单位的大小。核心由网络结构来确定由单位与单位之间有多少线 路来确定。 通用和才思则被反映在线路上川流不息的交通流量上。

　　重要在认识活动中的作用很大吗？在开发、储存和恢复信息时，我们是否把全部认识能量都集中在我们认为的最重要的事物上了？ 这一理智的想法面临着极大的困难。问题是，表面的重要和实际重要之间有一条鸿沟。大量经验说明许多现在好像不重要的事项最终会变得重要（例如，爱因斯坦对水星近日点的测算，巴克莱尔发明的照像感光板）。信息的开发、储存和恢复需要大范围、多方位的方法。在勘探石油时，我们必须作打多口井的准备，因为谁都无法预言石油会在什么地方喷出。探索也是如此。认识重要往往事后才能辨别出，那时它的意味和派生物都较清楚。只有在相对论问世后，水星近日点的不规则变化才成为重要问题，只有在计算机问世后，二进位制数码才成为重要的数学资源。重要与背景有关。古罗马时代与现代不同， 记忆数字的能力用途很小，因为数字信息对 那个时代的认识活动影响甚微。

　　从认识论角度看，引入重要（不论多么必要）概念可能会碰到困难。因为理论上我们面对着两种截然不同的、甚至无法协调的认识方法或策略，一种方法在解决一般问题时较有效，另一种方法在解决特殊重要的问题时较有效。在这种窘境下，我们不得不根据效益的二元标准作出不够惬意的选择（在自然科学中，我们有时确实会碰到这种情况，尤其是放弃处理老问题的现成方法，改用新方法处理新问题，却没有产生相同的效益时）。在认识活动中确定成本 效益并不比在其它方面容易。

　　　　　　　　　　　　　　重要是客观的吗？

　　重要是纯主观的吗？或者仅仅是一个纯粹个人问题，完全取决于旁观者的眼光？答案当然是否定的。事物并非因为人们认为它重要才重要。对人类生命产生重大影响的东西例如，药品或营养品很重要，不会因某人对它们的看法而改变。不论个人的癖好如何，它们〖HT4”H〗值得人们关注，因为它们关系到人们的生存。物理学和微积分的重要性是不以人们的愿望或信念为转移的（尽管一代又一代学生希图变革）。事物并不会因为人们认为它重要就重要，就像有些东西不会因为人们认为它危险就危险一样。30

　　此外，还有一点值得注意，即认识重要与人们对问题感兴趣的程度没有固定的关系。

　　兴趣的产生是因为人们受到诱引，它取决人们的眼光。但是重要是事物本身固有的，与我们的看法无关。一个极有趣的东西在更大的背景下可能不具有相对的重要性（人类娱乐史例如，下棋或桥牌合约等游戏表明，我们非常感兴趣的事物并不一定重要）。与人们的活动有密切联系的事，大家都知道的名人，能够引起人们的兴趣（与显赫人物有关的 丑闻往往能引起人们的兴趣） 。重要与这类事情没有什么关系。

　　因而，起码从以下两点看，我们必须承认，认识重要是客观的：

　　（1）无条件重要 是客观的，因为它有规范的内在属性：它不取决于我们关心什么，而取决于我们应当关心什么取决于我们作为存在者的目的是什么，而非我们实际达到了什么目的。

　　（2） 有条件重要也是客观的，尽管是有前提的，而非绝对的。举一个有条件重要的例子。假如有人（你、我或任何其他人）想学习物理，那么先学微积分就很重要。显然，这是一个非常客观的实际情况。你究竟学没学物理学是你的事，但是，对于物理学来说，高等数学的重要性与个人没有关系，是一个客观事实，就像外科医生必须有一双稳健的手。有条件重要取决于完全客观的事物，如果我们不能充分注意这一问题，某些事项就可 能偏离其功能和目的。

　　有人认为你不知道的事情不会给你带来损害，有人认为你觉得不重要的事情就不重要，这两种见解都很愚蠢。人们之所以犯错，就是因为把一些本不重要的事看得很重要，或把一些本 来重要的事看得不重要。

　　重要在经济推理中的作用在认识活动和实践活动中， 理性要求 人们合情合理地分配精力。根据事物的轻重缓急付出不同的精力是经济推理中最重要的一环。我们对任何问题、任何活动都能够问，并且应该问：需要花费多少时间、金钱、精力和心思？在安排一天的活动计划、学习课程表、百科全书涵盖的题材、预算分配时，我们都面临着何者重要的问题。理性的人在处理这类事时会对它们的轻重缓急和资源支出给予合理的考虑。理性要求我们根据事物的重要程度分配适当的精力和资源， 为一项活动花费的资源（时 间、精力、能量、金钱等）不应超出其目标的价值。

　　生活条件在各方面都限制了我们的资源。我们必须根据每项活动的目的合理地切分果酱派：一份切得太大，意味着另一份切得很小。对投资回报做理性推算时，就得慎重考虑什么是重要的。重要与分配严重失衡不仅不合情，而且不合理（关注周围发生的事件固然很重要，但是如果一个人每天把百分之九十的精力都花费在这一工作上， 那就太没理性了）。同其它活 动一样，在认识活动中，有时人们也不能理性地追求合理的目标。

　　由此，重要是经济推理的一个主要反映。就总体而言，合理地分配精力与资源是推理的关键因素。还有一个同源原则，如果把有限的资源花费在别处价值更高，却不这么做， 这也不 够理性（重要生动地说明，经济推理对一般推理而言也是不可或缺的）。

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第五章　归纳、简化与认识经济论

　　　　　　　　　　　　　　　　 提 要

　　（1）很多问题不能依据我们掌握的实据加以解决，在处理这类问题时 ，归纳法能够使我们做出最好的解答。

　　（2）经济与简化是归纳推理的主导原则，其程序受制于 这一基本规定：充分利用掌握的信息，以最简化、最经济的方式解决认识问题。

　　（3）我们在 归纳时奉行简化优先，其理性根据在于归纳的应用与程序是否符合经济原则，而不在于我们对世界本质的认定与假设是否与实际相符。在归纳中，经济报偿的内在作用对于任何归纳的理性证明都至关重要。就本质而言，归纳法为我们完成认识任务提供了最有成本效应 即在经济上最令人满意的方法。

　　（4）我们诉诸归纳简化，从方法论（或程序）角度看，这 是一个便利问题，但是，我们对简化的依赖不能全然不考虑世界本质的本体论问题。因为我们先迷后悟的经验在使用归纳法时也会通过反馈得到全面的验证，它不决定我们是否使用归纳法，而决定我们如何使用归纳法。

　　　　　　　　　　　　　　归纳与认识系统化

　　辞典有时会给归纳下这样的定义：“从具体事例概括出一般结论的推导。”但是，这种推导例如，长毛狗吃肉，斯诺泽狗吃肉，考吉斯狗吃肉，于是，我们推导出所有的狗都吃肉只是一种特殊的归纳推理。这种推理并不适用于其它情况，比如根据因果关系的推导，从冒烟推导出着火，从汪汪的叫声推导出狗。甚至因果推理的应用范围也很有限。从样品推导出整体，从部分推导出全部（从颚部推导出整个鳄鱼），从文体风格推导出作者，从线索推导出罪犯，从症状推导出疾病，等等，所有这些也是归纳推理的诸种形式。 归纳推理最重要 的特点是，根据已掌握的证据得出不充分的资料无法证明的结论。

　　现在看一个形式逻辑问题：所有的F（Fs）都是G（Gs）吗？（狮子都是食肉动物吗?）我们好像 参加一场选择答案考试，必须在以下各项中做出选择：

　　1是，全部都是。

　　2不是，一个都不是。

　　3不，一些是，一些不是。

　　4无法确定。

　　可供选择的主要答案都已包含在这里。如果人们（在相当大的范围里）见过的全部F（Fs） 确实都是G（Gs），那么答案似乎清楚了。选项4不是答案，而是一种回避，只有其它的所有回答都不对时才可以选用。选项2已被假定所排除。正确的答案必然在1和3之间。在本例中，我们自然会选择前一项，主要是考虑到它的可能性最大， 而且符合同一性（uniformity）。唯有选项1能以最自然、最直接的方式使我们掌握的材料得到扩展，这种选择最符合我们根据现有信息解答问题的一般常规。只有这种经济的、符合同一性的回答才能为上面提出的问题 做出归纳的、合理的解答。

　　我们在日常生活和科学探索中使用标准的归纳法，使经验系统化，以便解决问题我们对能够接触到的、世界上的（自然的，或在实验中人为设计的）各种现象进行观察，找出实据或假定的实据根据这些实据，以我们能够想到的最直接、最全面的方式解答问题。因此，归纳法是一种最基本的、规范化的、程序化的探索方法它以贯彻指令的方式进行推导，在最大限度内使人们的认识范围全面、系统。如果没有这种原则，或没有功能上对等的原则，人们就无法依靠经验资料进行理性探索。但是，归纳法与其说是一种推导过程不如说是一种推断过程；归纳法得出的结论与其说是从资料中抽象出来的不如说是根据资料联想出来的。我们显然希望自己的解释最有道理、 最稳妥、风险最低、问题最少，差距最小。归纳法 不是通过抽象过程从前提推导出结论， 而是跳跃〖HT4”SS〗到结论上。很久以前，威廉·维卫尔（WilliamWhewell）就对这一点做过很好的总结。他说：“演绎法按照方法论的步骤，从上向下、一步一步稳当推进：归纳法跳跃而上，蹦出了方法的框架（至少超出了常规机制）。它一步就跳到了楼梯的顶端。”

　　这种悖离证据的大跳跃会招来远期风险（就此而论，科学革命就像市场崩盘，一切东西轰然坍塌）。任何归纳过程都有内在的不确定性。归纳永远是一种推测，随着资料的充实和完善，其结论可能出问题。不过归纳毕竟是负责任的推测，而非不着边际的推测理性的推想，而非胡猜乱想。根据论据的前提，经过严格的推导或认识评估， 归纳出结论我们肯定不会因为这是nonsequitur（拉丁文，意为：没有前提的）演绎就否认它。归纳法得出的结论（就其本质而言）必然超出前提里包含的信息。

　　显然， 标准、规范的推导〖HT4”SS〗方式它根据前提给定的信息得出结论是一种实实在在的演绎法34。

　　它与归纳法不能吻合。一位哲学家说得好，归纳法的“结论，不是根据实据推导出来的，而是发明出来的，以便对实据加以解释。”

　　从具体推导出一般常被比作从一系列的小点推导出一条曲线。一个世纪以前，古尔诺 （Courn ot） 说： “En général， une théoriescientifiquequelconque…pe ut etre assimilée a la courbe qu'on trace d’

　　aprèsune définit ion mathématique， ens'imposant la condition de lafairepasser par un cert ain nombre de points données d'avance.”36（法文，大意是：如果座标上有若干预先设定的点，我们就可以根据这些点推导出一条曲线来。）因为我们寻找的曲线穿过所有的点，所以，怎样做出这条曲线只能根据归纳原理，以最系统的（统一的、简化的、平滑延续的）方式来完成。

　　只有采用最佳模式才能以最佳方法完成这一过程，统一和简明等是系统化的典型特点，它们在这一过程中起决定性作用。这才是运用归纳 法的典范。

　　在信息不完整时，归纳法是解决问题的工具。它是情报有限时采用的方法，其结果不一定是可能最佳的（在这种表述的罕见的意义上）答案，但一定是〖HT4”H〗可以得到的最佳答案，是我们的认识力在困境中竭尽所能得到的最佳答案。归纳法的应用必定受制于我们的认识范围：它显然无法解决我们认识范围以外的问题（例如，量子电动力学超出了牛顿时代物理学的范围）。可以得到的答案只能局限于我们的知识范围。归纳法这一工具不适于神奇的炼金术，炼金术颇为神秘地把无知转化成知识。归纳法是一种世俗的、现实的工具，我们可以利用它在认识领域里得到尽可能好的答案做出合理 的努力，找到自我的位置。

　　因此，归纳法可以被看成是一个过程，或者是由各种方法组成的家族，当我们掌握的实据不 能解决问题时， 它能使我们对答案做出最佳判断。如果必须对超验信息的真实性做出确认，我们就不能不承认归纳过程无法保证其结果的真实性。的确，如果科学史能给我们什么教训的话，那就是，在认识游戏的任何阶段，先迷后悟的智慧对归纳结果的真实性的最佳判断可能是不着边际的。归纳总是采用简化法，它的典型缺陷就是太简化。但不论怎么说，归纳法是我们根据现有材料解决认识问题的最好方式。 在这个意义上，用 归纳法得出的答案是对问题真实性做出的最佳判断。

　　　　　　　　 归纳法和认识经济论：简化优先的经济原理

　　归纳法在公认的归纳系统原则简化、协调、同一等等的庇护下规范我们的认识活动，使认识尽可能贴近现成材料，只在必要时才超越材料，以便对问题做出解答。经济和简化是归纳推理的指导原则，其过程是命令过程：充分利用掌握的信息，以最简单、最经济的方法解决认识问题。归纳法构筑了最经济的结构，包容了全部可以得到的材料。它力图发现一种充分包容全部信息材料的、最简单、最全面的模式，以便在各种可能的结论中找到解决问题的最佳办法。归纳是实行认识经济的总体思想的过程，确立了解决认识问题的最简单的结构。

　　科学的理论化是最基本的归纳，旨在寻找、构建最简单、最直接的理论结构，充分包容已经得到的全部资料。为了实现认识目的，最重要的原则是方法经济的原则，最高的命令是认识经济的命令，即：以最简单的方法获得最有效用的答案。复杂虽不能完全被排除，但它们必 须有助于系统化的提高。

　　长期以来，人们都承认，简化在科学方法论中起着至关重要的作用，它在归纳推理中有很高的认识价值，是最重要的因素。人们普遍同意，应当首先使推理的前提简单化，这是一个基本原则。但是，人们一旦提出怎样证明简化优先的问题时，就会遇到无法协调的、众说不一的问题。不过，假如人们从方法论角度而非真实角度对待这个问题，它就不那么严重。亨利 ·彭加利（Henri Poincare）说：

　　有些人不相信自然法则必须简化， 但往往不得不按简化的法则行事，就 好像他们也相信似的。因为如果不对事物加以概括，他们就无法行事，进而，所有的科学都不可能存在。显然，任何事情都可以用无数方法来概括，这是一个选择问题。选择只能按简化方法进行……总之，在多数情况下，除非另有证明，每种法则都应被视为简化的法则。

　　这段话很有道理。在寻找理论的探索过程中，随着被认识事物的不断扩大，选择原则不可或缺。在这里，经济及其等价物简化、同一、等自然要成为指导原则。至于这类原则确定的方向正确与否，则有待观察。但是，显而易见，它们起码提供了最自然、最有希望的出发点。我们必须暂时容忍最简单可行的解决方案，除非随着时间的推移，出现了较复杂的情况，并证明这种解决方案站不住脚。只要简单的解决方案尚能包容现有的资料，就没有理由另寻其它方案。这就是基本的理性程序原则，它不仅在认识范围起作用，在其它范围也起作用。在各式各样的、同样合格的可选方案中，我们应当选择最简单、最经济的方案不 论其形式如何。

　　在归纳过程中，我们利用手头的信息以最简捷（经济）的方法解答问题。例如，有人要我们在1，2，3，4的数字序列后填补上一个数字，我们会认为这是一个整数序列，直接回答5。 然而，这个序列可能是1，2，3，4，11，12，13，14，101，102，103，104，……结果，正确的答案是11，而不是5。我们虽然不能排除这种可能性，但是，它不能阻碍我们的归纳进程。合理的归纳进程要求我们对刚才那个问题做出简单回答：在数字序列后加上1。在归纳中，我们总是选择能够满足问题的条件的最简单的答案。我们这样做不是因为事先知道最简单的答案将被证明是正确的（我们对此一无所知！）。我们这样做，完全因为它是最简单、最经济的解答方法，能够满足情况的需要，至少暂时如此。我们不选择其它可能的解答，完全是因为在当前的情况下没有选择它们的充足理由，至少暂时没有。

　　我们利用归纳法解答现成信息不足以解答的问题，我们不得不超越资料的局限。这样做时，我们沿着阻力最小的思路推导，尽量使我们的认识活动最经济。我们用简单、易行的办法达到目的，就是因为其它办法很难使用。只要有可能，我们就会用类比法来推导，把一种方法套用在类似的情况上，因为引进新模式只会使我们的认识技能复杂化。我们使用最简易可行的公式，因为它们容易记忆，容易使用。只要可能，我们就尽量减轻记忆力的负担（对储存信息和恢复信息而言），减轻智力的负担（就加工信息和评估信息而言）。我们喜欢同一、类比、简化及其类似物，因为它们能减轻认识活动的负担。如果出现了其它相同情况，简化的理论肯定较经济，优点较多。只要可能，我们就会避免无谓的复杂化，因为这是一种节省精力的方法。归纳法的道理就在这里。就本质而言，归纳法为我们完成重要认识任务提供了最有成本效应的经济上最令人满意的手段。获取收益和外在压力迫使人们寻找最简明的解决办法，使用认识工具与使用物理工具一样，杂乱、多变、怪异等与简明的解决办法背道而驰，都会使人们付出代价。故而，归纳法的基本原理就是经济原理。

　　伽利略写道：“当我看见一块静止的石头从高处落下，速度越来越快，我为什么不能认为速度是以最简单、最合理的方式在加快？”39为什么不能这样认为呢？后来，人们发现，这种最简单的观点是站得住脚的。但是，承认这种观点并不意味着承认简化是真理的 必不可少的标志（simplex sigillum veri），只意味着它是一种方法论的探索工具一种 程序的指路牌。 如果某种简化的方法既适用于现有的认识任务，也适用于较复杂的问题，于是就认为它什么地方都适用，那就未免太愚蠢了。在认识事物时，我们希望事物是有系统的，但是我们毕竟不能为了证明这一点就假定世界具有系统性（简单、同一、等等）。我们以各种各样的形式追求认识的系统化，甚至面对复杂问题时也坚持这么做：尽管世界是复杂的，零乱的，但是从方法论角度看，我们在解释世界时仍然得求助于简化。在科学理论建设中，这种作法很普遍，如果事物大体相仿，人们会优先选择：

　　单向描述法，而不是多向描述法。

　　量的特征，而不是质的特征。

　　低层次多项式，而不是高层次多项式。

　　线性微分方程，而不是非线性微分方程。

　　在每种情况下，前者都比后者简化。如果公式Ｘ与公式Ｙ之间存在某种可以描述的关系，在回答为什么公式Ｘ比公式Ｙ更简化时，可以肯定虽然有人会竭力反对任何理论家或 哲学家都无法充分地描述简化有什么真实的特征。 但是，描述其方法论的特征或过程的特征却容易得多。所谓相对简化是指容易操作，即在应用和相互作用方面操作起来比较经济。从这个角度看，简化是个有关应用顺序的概念，完全取决于什么使用 起来比较经济，即对资源的要求较低。

　　经济和简化是归纳推理的指导原则，简化程序是规定性的程序，充分利用所掌握的信息，以最简化、最经济的方法解决认识问题。以经济为基础来证明人们对简化的偏好比较容易。假如有人说，某种现象不仅取决于距离、重量、大小、还取决于温度、磁力等因素，那么人们就必须设计一个复杂的仪器来收集数据，并从这一测试范围很广的仪器上读取物理参数。举例来说，有一个直线函数，还有一个半直线半曲线的函数， 给直线函数编写数学公式显然比 给半直线半曲线的函数编写数学公式容易得多。

　　在归纳推理时，我们往往利用组合原理处理信息：根据逻辑前提进行配置，根据相关法则进行分类，根据类比关系进行排列。所有这些都是把个别例证纳入到总体模式的手段。所有储存信息、恢复信息、加工信息和应用信息的工具只有一个目的，就是按照成本效应处理信息，以便为解决问题服务。在整个过程中，按成本效应操作与充分归纳联袂共进。宜于操作简而言之，经济是归纳法的试金石，其主导思想是利用标准的经济手段，充分服 务于我们的认识目的。

　　简化还有另一个重要的派生物。在生活中，我们不仅解决问题，还要学习。我们必需先学会走路然后才能跑，先解决简单问题然后才能解决复杂问题。我们对问题加以简化，甚至过分简化，就等于采用了一个良好的学习策略，在我们的认识活动中，归纳总是站在成本效应 经济学一方。

　　　　　　　　　　　　 归纳经济的方法论问题

　　从方法论角度看，归纳有序化（inducti ve systematicity）不涉及现实，甚至不涉及这一概念本身。准确地说，它只涉及我们界定这一概念所使用的方法和手段。就目的而论，简化优先是从实用角度考虑的，严格建立在方法论之上的。故而，我们无需求助于简化自身的真实性（或可以描述的结构性）的先决条件，只需求助于所用方法是否经济的调节性（实用性）规则。认识有序化的要求在本体论上是中性的。它不依赖于问题的真实，仅反映以最经济的方式解决问题的指导性程序。节省精力的原则在探索工作和其他工作方面同样起主导作用。理性责成我们以最经济的手段达到选择的目标。这种方法在理论上保护了归纳有序化，归纳有序化实际上也需要考虑实用。

　　答案越简单（越系统）越容易编篡、传授、学习、使用、查验等等，简而言之，运用起来比较经济。进而，在学习和探索中，便利和经济的调节原则足以为有序化优先提供一个合理的基础。我们凡事渴求简化、同一、有序，这不是一个有关世界本质的真实性的理论问题，而是一个探索策略问题一个认识方法论问题。总之，我们在探索中喜欢简化（有序化）的方法，因为就目的论而言，它是有效的，能以较大的成本－效应实现目标，因为归纳有序化的各种参量简化、同一、规范、正规、连贯等等全都代表了认识经济的实用原则。

　　在我们努力实现认识目标的进程中，它们是避免复杂、节约劳力的手段。简化优先的基本原理简洁明快，归结为一个词，就是经济。最简单可行的解决办法就是最容易、最直接、最不昂贵的办法。最大的愚蠢就是为了实现目标耗费不必要的资源。就本质而言，归纳法为我们实现重要的认识任务提供了最有成本效应的最经济的方法。

　　在各种的条件下，包括认识条件，理性的人选用最简单可行的解决办法。我们这样做不是因为事先知道简单的答案必定正确，在没有被人告诉之前（即，在它们被证明行不通之前），我们之所以采用最简单易行的解决办法，完全是因为它们是最简单的，因为根据事先假定，我们没有充分的理由诉诸更复杂的手段。我们在归纳时奉行简化优先，其理性根据在于实用与 程序是否符合经济原则，而不在于对对世界本质的认定是否与实际相符。

　　经济与便利决定了我们一般总是倾向于简化和有序化，我们最根本的动机是，在采取解决问题的方案时把复杂降到最低限度，以便能够：

　　（1） 沿用现有的解决办法，除非认识条件迫使我们做出新的变动（即改变同一性）；

　　（2）尽量使用相同的办法处理不同的科学任务（通用）；

　　（3）用最简单的办法处理事物（简化）。

　　这种观点与常识规则结合在一起， 从简单的事做起， 奉 行负担证明原则（principle of burden of proof） ，除非有足够的道理，决不改变认识方向 。

　　它最明显的意义是：除非万不得已只有在万不得已时就采用现成的、最简单的（最不复杂的）办法，循序渐进，直到采用复杂的办法。

　　从这一角度看，简化优先是一个简化劳动的问题，一个在认识过程中节约智力的问题。如果简化的办法足以解决问题，为什么要用复杂的办法呢？为什么要背离同一性呢？现有的办法足以应对时为什么要采用另一种新办法呢？能工巧匠选择工具时会考虑：（1）工具的〖HT4”H〗通用性（力量大，效用广，适用范围宽，等等），（2）便利〖HT4”SS〗（容易使用），以及有助于完成手头工作的其它类似因素。

　　在智力活动范围，简化优先是在操作中贯彻经济规则的手段。它的首要益处不在真实/本体论方面，而在方法论/实用主义方面。关健问题在于，简化优先从成本效应考虑所采用的认识策略； 在以 认识为目的背景下，它提供了一种具有最大优点的探索机制。

　　知识的信息收益关系到拥有信息或使用信息的内在价值。除了知识的成本和收益之外，信息还隐含有某些结构性成本和收益即（所谓的）整体知识的经济特点，它们与信息所提供的服务正好相反。信息的结构价值包括的因素有：通用、广泛、完整、同一、简化、连贯、典雅其反面则是支离、有限、不完整、不统一（怪异）、复杂、 不和谐。在这儿，收益高与 内在的经济与典雅相关，成本高与内在的复杂与笨拙相关（见表5）。

　　表5 信息的结构优点与缺点

　　积极方面 消极方面

　　广泛 狭窄

　　完整 不完整

　　可能 无可能

　　通用 个别

　　连贯（合适、内在统一）不连贯（不和谐）

　　简化 复杂

　　同一 不同一

　　相关 不相关

　　典雅 笨拙

　　强健 脆弱

　　人们对归纳有序化的渴望被反映在信息的结构中，这是一个在探索活动中追求经济的问题。它受制于与奥卡姆的剃刀相似的原则吝惜原则，尽力避免不必要的复杂。从实用和方法论的角度看，归纳法旨在以最有效益、最有成效的手段解决问题，因而，归纳规则自然而然地要我们使用最系统、最经济的工具完成现有的实际任务。我们的有序化程序依赖于这一命令：只要能满足需求，就采用最经济的（简化、通用、 直接）解决办法。归纳有序化的基本原 则可以归结为这样一句认识经济的格言：complicationesnon multiplicandae sunt praet er necessitatem（拉丁文，意思是：如无必要，切勿复杂）。在相同情况下选择较简单的解决办法，而非复杂的办法，其道理已很明确：它们便于储存，便于取 舍，便于使用。

　　　　　　　　　　　　从简化派生出的本体论问题

　　探索的目的是把握事物的本真面目，我们是否有理由认为简化的理论能够较好地解释事物的真理？这里显然有许多困难。难道自然也渴望简化吗？当然不是。我们不能仅仅根据某种一 般原则说世界真实的世界必然是简单的。 也没有什么必要这样做。

　　汉斯·雷申巴赫写道：“在归纳简化的实例中，决定我们选择的不是经济……我们假设最简化的理论能够提供最佳的预言。这种假设在或然理论（the theory of proba-bility）和归纳 理论中无法用便利来证明。”

　　这种观点会使人产生绝大的误会。怎样才能证明“最简化的理论能够提供最佳的预言”的假设呢？这种信念肯定有欠斟酌。只要对科学史里面充斥着因过分简化而造成的错误做一下归纳，自然以简化的方式运行的信念立刻就会动摇。情况恰好相反，科学史反反复复讲述的故事是：简化的理论总是让位于复杂的、高级的理论。古希腊人只知道四种元素，19世纪门捷列夫发现了80种元素，我们现在则发现了大量结构稳定的分子。亚里士多德认为宇宙只由大气层构成，托勒密则为宇宙增加了许多本轮（epicycles） ，我们这个时代发现了无数复杂的轨迹，只有超级计算机才能算清究竟有多少。把古希腊科学写成书只需一个书架就全放下了，牛顿时代的科学文献则可装满一屋子，我们则需要数幢大厦，不仅要装书和期刊，还要装照片、磁带、软盘等等。今天，人们知道的多种物理学基本衡量中只有一种出自牛顿物理学，第二种阿瓦加德罗衡量出自19世纪，其余的六种衡量全都出自20世纪物理学，光速（在自由空间中电磁幅射的速度）、自然电荷、电子静质量、质子静质量、普兰克衡量、波兹曼衡量。

　　如果认为科学进步的历程 就是简化升级的历程， 那就未免太天真了而且完全错了。

　　以方法论为基础理性地看待归纳有序化不必事先假定简化与（可能的）真理之间有某种本体论关系。首先，无论怎么说，自然是一个系统的观点只能被当作一种调节原则，一种程序准则。简化优先的基础是方法论的或认识论的，而不是真实的或本体论的。

　　初看上去，科学指派给认识功效简化、连贯、有序、坚实、对称、通用等如此重要的作用似乎很有问题，令人生疑。只有当我们从程序经济的方法论角度看时，每种功效才自然而然 地各归其位。

　　不过，把手段的经济与产品的经济方法论的经济与物质的经济区分开，是非常重要的。简单的工具或方法，只要使用得当，就会产生复杂的结果。一种简单的认识方法，例如试验与犯错，可能对难题做出复杂的解答。反之，复杂的方法有时会产生简单的结果。一种复杂的探索方法或解决问题的方法可能会产生简易、不复杂的解决办法。 我们在科学探索中 诉诸简化，但它终究不会妨碍我们发现复杂的事物。

　　毫无疑义，有关方法论和程序的故事不止于此。归纳证明问题毕竟还有真实性的一面。我们的智力口味（要求简化、典雅等等，按照我们对这些概念的理解）与生物的口味（味觉）很相仿，也是演化压力的产物，它迫使我们优先选择能够发挥作用的事物那些被证明有效，并 能优胜劣汰的事物。

　　认识机制的演化特点保证了认识价值的作用，我们把认识价值的作用当作信息真实性的充足有效的条件。信息的正面价值增大了信息的用途，不是因为大自然仁慈，也不是因为有一种前定和谐在起作用，而是因为演化生物演化和文化演化的运行保证了事物的和谐。无效会受到自然的惩罚。演化也有成本效应，这是一种压力，它保证了（事物的）充足功能和和暂存状态的固有联系。在知识理论方面，不断演化的现实保证了经济报偿的重要作用。 智 力活动的认识经济与物种活动的生物经济之间有一种紧密的联系。

　　以记忆为例。一般情况下，我们急需的信息都是最常用的信息。信息只要被多次使用就会深深留在我们的记忆里。（记忆中）方便的数据资料联动链保证了从需要到应用，从了解到熟知，它是我们的记忆方法的反映。即时经验对短期记忆有意义，反复出现的经验对长期记忆有意义，演化就是这样排列事物的。这一例子说明，通过优胜劣汰，成本效应与演化过程的 自身逻辑完全协调一致，它意味着高效地利用有限的资源。

　　此外，我们的认识方法通过理性选择得到发展，它在这一环节也起着关键作用。认识演化过程的进展保证了便利与效应的协调，这种演化的论点与生物学的生存问题无关。在朴素的简化论者与拜占庭式的复杂论者的竞争中，前者不会最终在生物学的意义上取代后 者， 如果双方都坚持己见，前者会以成本效应较高的运作方式最终〖HT4”H〗在认识论上超过后者。在学者群体中，除了生物学的选择外，文化优势在认 识工具的开发中也会发挥重要作用。

　　因此，我们对归纳法的依赖不完全是方法论的，还有本体论和现实的一面，我们通过经验学习如何使用归纳法也就是说，学会如何在归纳过程中节省精力。尝试与犯错即经验的过程迫使我们在认识活动中把方法论的/程序的经济与真实的/本体论的经济调和在一起。最简化的解释机制（在解释观察不到的本质时）能使概念具体化，这就提供了一种颇为有力的启发法。这一过程（在经验主义的范围内）的效用对现实的方法做出了最终的证明。我们接受了不可见的实质，不是因为它们的存在可以通过观察得到确认，而是因为以简化假设为 基础的方法论能够最有效、最充分的利用资源。

　　我们的认识活动依赖简化，对简化的证明一开始就是以纯工具论为基础的。我们一开始就倾向于使用系统的（简化的、同一的）方法，因为这是最经济、最便利的方法。我们坚持这样做，因为经验表明使用这种经济的方法在完成认识任务时是有效的，在成本效应上（与其它 可以选用的方法相比）是令人满意的。

　　在我们的认识活动中，规律性原则和程序是正统的，因为它通过示范作用把探索纳入到成功的轨道，这一点可以从实用的角度得到的回溯式的证明（retrovalidate）。故而，在认识领域，归纳问题是一个追求系统经济的问题。归纳的简化和有序化是探索规律性的理想本身所固有的，它与程序的指令性有关。所以人们应当把知识组织好，尽可能赋予它以有序的结构！探索活动的基础在于追求简化和有序化，起初它只是一种希望，而后由经验加以回溯式的证明，它使我们能够运用比其它方法更有效的方法实现认识活动的基本目标。其基本问题是以便利的方式做必须做的事，以便服务于我们的目标。关于有序化的本质的全部本体论问题完全可以留给归纳过程的实际运用结果来解决。就此而论，任何前定假设都没有必要。

　　这种过程不妨叫做回溯性证明(retrojustification），它只赞同expostfacto（拉丁文，意为：事后的）真实性结论这种结论认为，与有序化优先相适应的探索方法论是有效率的它以适当的经济手段完成认识活动的目标。关键问题并不是（如雷申巴赫所说）“最简化的理论能够做出最佳的预言”而是，人们的希望预先表明了，并且实际经验回溯性地证明了，以此为基础的探索过程在完成认识目标时有相对较高的效益。这并不意味着最简化的方法能够用可论证的（或有可能论证的）方式预言自然和干涉自然，而是意味着简化优先的探索策略在方法论上是一种相对高效的策略。总之，在解答我们的问题时，简化优先和有序化的归纳方法能够为评价真理提供一种有效的探索策略。它是一种富有成效的探索策略，而不是真理的标志。

　　问题的关键是我们最终会凭经验（进而， 通过归纳推理）学会如何高 效地完成归纳工作。我们诉诸归纳法即，用归纳的手段在工具的意义上是有道理的。因为归纳是一个自我证明的过程。 经验本身可以教会我们怎样解释基本的归纳的程序（简化、同一、通用、等等），使我们在归纳中改进方法。通过反复试验与改进，我们可以学会高效的归纳。在以程序和方法论为基础的归纳有序化的证明中，经济〖HT4” SS 〗和便利起了至关重要的先导作用。但是，在expostfacto（事后的）回顾再证明阶段，效应与成功却非常显著。从理论上讲，效应与便利是两种截然不同的因素，但它们好像有一种前定的和谐关系，这一问题也能够以演化为基础，根据理性选择的顺序得到解决。

　　所以，我们诉诸归纳简化法，从方法论角度看，这是一个便利问题，一个理性程序的经济问题。不过，对简化的依赖毕竟不能全然不考虑世界本质的本体论的问题。 因为我们先迷后悟 的经验在使用归纳法时也会得到全面的验证，它不决定我们是否使用归纳法，而决定我们怎样使用归纳法。

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第六章　经济学与探索方法论

　　　　　　　　　　　　　　　　　提要

　　（1） 我们的认识方法有许多令人困惑的地方，本章举了一些有趣的例 子 说明经济报偿可以解释其它方法无法解释清楚的问题。

　　（2）具体地说，它们解释了（以翰普尔 的乌鸦悖谬为例）在科学中，逻辑上等价的陈述作用可能不一样。

　　（3）当人们从经济角度看问 题时，纳尔逊·古德曼著名的归纳之谜就不再令人困惑。

　　（4）波普尔提出了通用性在科学中 的作用问题，这一问题也可以从经济角度加以解释。

　　（5）和（6）科学推理中的奇异向性（novel ty tropism）和对称的作用也可以从经济上加以解释。

　　（7） 凯尼斯（J.M.Keynes）提出的难题：在信息不完整时就决定，还是等到获得更多的信息后再做决定?这个有争议的问题也可以用经济方法加以解决。

　　（8）经过认真的分析，只有依赖经济基础才能透彻的理解和解释科学实 践的方法和程序原则。

　　　　　　　　　　　　　　　　 引 言

　　本章举了一些例子，说明从经济角度看问题有助于解释探索理论，还对一些例子做了分析，说明认识论问题可以根据经济报偿论来解释。

　　　　　　　　　　　　　　翰普尔的乌鸦悖谬

　　自从卡尔·G·翰普尔于1946年首次提出所谓乌鸦悖谬的归纳逻辑难题以来，人们已经发表 了相当多的评论。

　　这个问题起源于对演绎逻辑的思考。 有一个形式逻辑陈述： 所有的X都是Y，（根据对比原则）其逻辑上的对应陈述是：所有的非Y都是非X，例如，所有的乌鸦（R）都是黑的（B），从逻辑上讲，可与之相互推导的陈述是：所有不是黑色的物体（non-B）都不是乌鸦（non-R）。但是，逻辑法则中的前项，即乌鸦，与后项，比如一只网球鞋，可能完全不同，所以，任何人都不会认为它能说明“所有的乌鸦都是黑的” 这 一陈述。问题是，为什么在演绎逻辑中等价的陈述，在归纳逻辑中却不等价？ 为什么人们只接受黑乌鸦，却不接受网球鞋？逻辑上等 价的概括为什么会有这种差异？

　　这种情况可以用图3来表示。空框（2）是既可以由Rs=〔（2）+（3）〕所决定，也可以由non-Bs=〔（1）+（2）〕所决定的，因为只有空框（3）满足Rs=〔（2）+（3）〕的条件，只有空框（1）满足non-Bs的条件。无论用哪种方式，我们都可以简单地确定空框（2） 。但理论上，我们没有什么充足的理由说哪种方式比另一种方式优越。那么，从归纳法的角度看，为什么两种方法差距如此之大？

　　答案并不难找。问题在于两种方法在经济上有很大差异。我们用一种自然的方法（通过Rs）审视Rs=〔（2）+（3）〕，检查它们的颜色。然后，用一种不太正规的方法（通过non-B）审视non-B=〔（1）+（2）〕检查它们的类别。我们设想它们有这样一种数量结构：

　　1Rs的数量大约是108

　　2non-Bs的数量大约是1040

　　3寻找一个R的平均成本大约是1美元

　　4找到一个non-B的平均成本大约是1美分（0.01美元）

　　5确定某一个R是不是黑色的成本大约是1美分（001美元）

　　6确定某一个non-B是不是乌鸦的成本大约是1美分（001美元）图3 乌鸦悖谬示意图

　　（译者注： 我怀疑原著中有印刷错误或疏露。图中的（1），（2），（3），（4）和两个园框分别代表什么？原著丝毫未提。于是，我们无法读懂图3及上面的文字。）

　　这些数字准确与否并不重要， 尤其是第2项的数字准确与否并不重要。像埃丁顿那样估算宇宙有多少分子没有什么用处。就现在的目的而言，我们只要知道需要确定的数字相当大即可 。

　　我们进一步假设有足够多的乌鸦X， 并从中抽取VX个样本（其结果精确与否并不重要，不必为此而争议）。于是，我们面临着两种行为方法，第一种方法是找到一定数量的乌鸦，查 验它们是不是黑色的。

　　成本：104×＄1.00＝＄10，000。

　　第二种方法是找到足够数量的不是黑色的物体，然后查验它们是不是乌鸦。

　　成本：1020×＄0.01＝＄1×1017。

　　成本差异十分巨大。 只要我们把查验过程考虑进来，再考虑一下经 济问题，就会发现，两种方法的经济差异极大。这种差异把黑色乌鸦和白色球鞋放在完全不同的层次上。毫无疑问，在一定程度上黑色乌鸦与白色球鞋都与陈述的整体条件相符。但是，它们的意义与价值却大不一样。假如有人给我们一只经过确认的乌鸦，在全部需要检验的证据中，他的贡献可占百分之一的百分之一。如果他给我们一只经过确认的白色球鞋，由于（既不是黑色的也不是乌鸦的）物体数量巨大，他的贡献就微乎其微。第一种自然的方法要便宜得多，用这种方法，费用会大大缩减，验证或不验证一定数量的黑乌鸦，会产生大量的利润。作为一种归纳策略，依靠第一种自然的方法能够获得较高的成本效应。 充分考虑经济问 题会产生良好的作用。我们再假定要考察物体x是否具有F属性，但又不能直接解决这一问题，x等于F吗？也就是说，我们必须参照其它属性，比如G或H，才能确定x的身份，因为我们知道G和H与F有 关系。再假定我们已经知道物体的属性是按下述情况分布的：（表略）

　　那么，只要我们知道了x具有G 的身份，就知 道了十分有用的情况：如果某物体缺少G， 它就可能是F；如果它不缺少，就不是F。但是，如果我们知道了x的H身份，情况就没有多少变化，因为不论知道什么，具有H属性的的物体不一定就是F。在这种情况下，我们最好通过G而非H来了解x的身份。

　　正如“二十个问题的游戏”所表明的那样，调查是由一系列问题构成的，而组成问题系列的方法则分为有效与无效两种。通过理性探索解决问题的过程是一个资源耗费过程，在组成问题系列（在调查过程中）时，肯定要出现成本效应问题，调查方案只有通过问题系列才能进行。总的说来，只有通过对经济报偿的理智思考，而非根据一般的抽象原则，才能制定出有效 的探索方案。

　　　　　　　　　　　　　　古德曼的色彩悖谬

　　我们再从经济角度从新考察一下纳尔逊·古德曼（Nelson Goodman）设计的著名的归纳法迷团。1953年，纳尔逊·古德曼提出了一个有关归纳推导的难题，在随后几年，这一难题引发了大量评论。古德曼的难题起源于他为两种非正统的色彩概念所下的定义。

　　亚绿色（Grue） ＝一种颜色，在瞬间参考时点t之前被检验时呈绿色，在瞬间参考时点t之前不被检验时呈蓝色。（这里的瞬间参考时点t是一个人为指定的、但不发生在过去的时 点。 ）亚蓝色（Bleen）＝一种颜色，在瞬间参考时点t之前被检验时呈蓝色，在瞬间参考时 点t之前不被检验时呈绿色。

　　假如我们以这种色彩分类为基础进行归纳推理，那么我们的归纳推理就能对下面这种假设提供最好的支持所有的祖母绿石最终都会（在t点之后） 呈现我们所谓的标准的蓝色，因为所有的祖母绿石经过检验后都呈蓝色。但是，如果以此为基础，我们对未来所做的常规归纳期待就会遭受全面的挫折。因为只要我们还用归纳法推论， 就将始于一个非休谟式的出发点 ，却达到了一个休谟式的怀疑论的结果虽然是非标准的结果就这种结果而言，我们对未来的态度非常像对过去的态度，于是，我们建立在归纳法基础上的期待全都乱了套，我们对世界的印象成了一片混沌。

　　这个难题引发的思考比人们当初料想的要艰深得多。例如，没有任何经验（可看见的）证据能帮助我们在怪异的亚绿/亚蓝色彩分类与正常的绿色/蓝色色彩分类之间做出选择。就事物的本质而言，经验证据必然与过去或现在有关，并且与标准的色彩没有什么区别，因为 根据假设，时间必须先于时点t。

　　然而， 谁都没有理由反对说亚绿色与亚蓝色明显地与时间（t）相关，因为只有从我们的角度看，情况才似乎如此。但是在亚绿色与亚蓝色的信徒们他们确实使用这样的色彩术语 看来，只有我们的色彩分类才有赖于时间：绿色＝在t点之前被检验呈亚绿色，或在t点之前不被检验呈亚蓝色。蓝色＝在t点之前被检验呈亚蓝色，或在t点之前不被检验呈亚绿色。

　　在他们看来，情况完全是对称的。有人根据通用原则从理论上提出了反对意见：酱汁对母鹅是酱汁，对公鹅也是酱汁。总的说来，我们谈论的色彩与亚绿亚蓝的信奉者所谈论的色彩 应当是完全平等的， 没有任何理论能裁决他们与我们之间谁是谁非。

　　最后，古德曼本人也放弃了寻找一种以通用理论原则为基础的优选依据。他转而求助于“既定成规”即，流行的习俗与习惯使我们乐意用现成语言描述色彩。但几乎没有哪位评论 家同意这种解决办法。

　　但是，当我们从经济报偿的方向看待全部问题时，它就显示出完全不同的一面。如果采用亚绿色/亚蓝色的色彩分类法，那么，在现象学的意义上，最终的（即在t点之后）结果是，人们 无法回想它们的本来模样是这样的还是那样的〖HT4”SS〗，不知道我们是在t点之前还是在t点之后见过它。人们也没法像彩色照片一样逼真地再现它们；如果我们忘记了照片是什么时候照的，连它们本来的颜色都说不出来。从长远的观点看（即从t点之后看） 仅有表象是不够的，时间也很重要。于是，色彩问题就不再是一个纯粹的现象学问题。

　　如果采用正规的绿色/蓝色分类法， 那么，所有问题不仅包括当时的感觉，也包括图像记录、记忆、甚至预知（precognition）就严格地限制在有关事物表象的可以感知的现象问题上。于是，经验本身就足以告诉人们颜色的概念。标准的色彩分类法与亚绿色/亚蓝色分类法全然不同， 采用标准分类法，外观就是一个充分的工具，足以让人们知道或告诉别人颜色是什么样的，因为现象和表象成为唯一的问题。

　　于是， 绿色/蓝色之分单纯凭借表象就可以处理好（就色彩而言，就像一片绿叶或一片蓝天一样） 。而采用亚绿色/亚蓝色的分类法，问题就复杂了，涉及到与分界点t有关的观察时间。 关于事物的表象，正规的分类法只涉及可以观察到的外表现象；不正规的分类法则必需求助于时间数据。故而，这是一个经济问题。（不是机会问题！）“正常的”的分类法之所以正常是因为它的用途更直接、更简单、更经济。采用标准的色彩，表象足以说明问题，采用古德曼的非标准色彩，表象不足以说明问题。

　　必须强调的是，这种解决办法并不依赖令人生厌的色彩分类法，人们不是出于不公平竞争的需要才构想出两种不同的方法。这是一个在色彩与时间关系上采用哪种方法更好的问题。两种色彩分类法截然不同，人们并非事先就对某种分类法情有独钟，每种方法都可以完成各自的任务，使用不同的资源和机制。现在我们不必（像古德曼那样）求助于既定成规即认为，与非正统分类法相比，正统的分类法是约定俗成的、 已被认可的、大家都熟悉的。我们 使用那些基本原则就是要搞清楚为什么其中一种方法能成为既定成规。因为它应用起来不复杂，较便利（较经济！）。既定成规不是历史偶然形成的， 它有较强 的的可操作性，因为在经济上它有充分完整的逻辑理由。

　　所以，在归纳法中我们为什么使用正统的色彩分类法而不用古德曼的分类法的问题可以解决了，它是个原则问题，而不是像休谟的“习俗”或古德曼的“既定成规”那样的偶然性问题。毫无疑义，这些操作原则具有实用性非常经济但不具有理论上的重要意义。 要想 解开这一难题，就必须考虑效率与便利等经济因素。通用优先和证伪主义

　　我们再从经济角度考察另一个十分重要的归纳探索的方法论问题：通用的意义。卡尔·波普 尔（Karl Popper）提出了一个影响颇广的观点，我们不妨把它当成一个很便利的出发点。他说：“我对假说是否可验证很有兴趣……所以，我要求，把具有很高普遍性的所有陈述都挑出来详加审查和验证。”

　　在波普尔看来，证伪非常重要。科学推理要求人们在考察问题时优先考虑最通用的最大胆的，故而也最容易受到挑剔的假说。这种方法有意义吗？的确，从波普尔的证伪主义角度看，最通用的理论不太复杂、限定较少的理论最容易被证伪，因此（在同等条件下）付诸实践的可能性较小。但是，对于科学探索的方法论来说，易被挑剔能成为一个决定性因素吗？ 举例而言，假定我们有110个可供选择的、假设的解决方案，如表6所示，它们被分成两组。再假定我们有120个资源单位可用于分析问题。我们把A组假说放在X中加以验证，把B组假说放在Y中加以验证。如果我们是波普尔的信徒，就会直接选择B组，因为B组显然容易受到挑剔。但是，这样做合乎情理吗？

　　表6 在可能性与通用性方面，

　　两种不同的解决问题的假说示意表

　　条件 A组 B组

　　数量 10 100

　　每种假说的可能性（在对所掌握的证据做出最 佳评估的基础上）05 005P

　　每种假说的通用性* 20 80

　　验证每种假说的单位资源成本 10 1

　　〖HT5K〗* 为了简明，我们假定通用性的排列范围在0－100之间。

　　请注意，我们在通用性方面将得到的期望值是由数量给出的：

　　05X（20）＋005Y（80）＝X＋4Y所以，我们似乎有理由使这个数量最大化， 但其前提是X＜10；Y＜100；10X＋Y＜120。结果，出现了一个图4所示的小小的线性规划问题。根据这幅图，X＋.4Y在（2，100）交叉点的最大值为42。也就是说，我们将通过B组的全部100个假说和2个A组的假说（随意选择的？）来推导。通用性高 的假说沿着图示的位置明确地向上运行。

　　图4 示意图

　　当然，如果条件变了，结果也会改变。事实上，经济的方法显然切合实际，就通用优先而言，它不受任何教条的限制。波普尔从纯粹逻辑角度考虑通用问题，我们则从经济/方法论的角度和成本的角度考虑问题， 我们的方法完全可以代替波普尔的方法。只要我们采用经济的方法，根据合乎情理的规则，在规定的范围内，使通用性最大化，那么，我们所要考虑的最重要的问题就是成本效应的估价问题即，耗费最少的资源，寻求最大的回报。

　　从这一（切合实际的）角度看，依据通用性的高低做出选择的问题成了第二位的问题。只要人们把注意力放在经济问题上就会发现，在观念上固执地依恋高度通用（或高度专用） 的 一般原则就得付出代价，这对我们来说是一种用不起的奢侈品。

　　任何探索理论只要考虑了成本效应，通用无疑会在一定范围内起核心作用。采用正统的方法，科学关心的是怎样详细研究通用理论，因为通用理论包含了最全面的信息。采用波普尔的方法，科学注重通用是因为它们随时都可以被查验，因为这些理论较易受到挑剔，较易证伪。采用经济的方法，情况则大不相同，科学注重通用是因为通用理论的成本效应最高。

　　请看下面的问题序列：

　　1动物园里的所有（10只）狮子都有尾巴。

　　2全美国的（1，000只）狮子都有尾巴。

　　3所有活着的（100，000只）狮子都有尾巴。

　　4所有曾经活过的（100，000，000只）狮子都有尾巴。

　　我们比较一下上面的陈述，并把它们做为研究的重点。我们可以从两个角度考虑问题。 第一，为了掌握总数为N的狮子是否都有尾巴，我们必须从中抽取（随机选择）VN个样本来加以查验。第二，对该种群数量为X的个体进行处理时，由于规模生产效应在起作用， 查验的平均成本随着X的增大而减少（根据生产经济学的即定原则， 平均每单位的成本为1/logX， 第N单位的成本为1/N）。那么，只要增加500倍的支出，应用范围就可以扩大到一千万倍。这个例子说明，在成本效应方面，通用具有显而易见的优点。总的说来，波普尔的方法还有许多可以谈论的地方不是因为它采用了通用原则，而是因为它具有经济上的优势。

　　上面的论述说明， 从正统方法看，通用假说涵盖的信息最多（用波普 尔的话说，这种方法最有可验证性）。当我们采取经济的方法时，情况就不同了。它们的优势在于把各种必要的因素结合在一起，在验证时，每投入一单位精力都会得到最多的信息内容。现在看来， 通用优先不是一个教条主义的违规问题，在经济回报的基础上，它有简明易懂的充足理由。

　　不过，现在所要考虑的不是选择某种具有经济优势的假说问题，而是（C·S·皮尔斯所谓的）典型的诱拐问题，即选择一种经得起推敲的尤其是经得起验证的假说。必需把具有研究价值的假说和具有接受价值的、可信的理论严格区分开。证明是一回事，调查价值是另一回事。在波普尔的思维轨道上，我们主要关心的是研究方案的设计，而不是理论能否被人们接受。

　　　　　　　　　　　　　　　　新奇向性

　　经济视点有助于解释科学方法论的另一个令人困惑的问题：从事研究工作的科学家们喜欢新奇和无人试用过的理论。在科学领域，一种新理论一旦被人接受，就会以令人惊异的速度取代旧理论，甚至超出了确凿证据所能证明的范围。人们对新奇的渴望是无法用证据来解释的 。那么应当怎样解释这一问题呢？

　　问题的关健在于，新理论孕育着更大的潜在硕果。新理论虽然根基不稳，但前景广阔，旧理论的回报期已经过去，人们已经明白它的对问题的解释，和它所要做的试验。以新理论为基础开展工作则有较高的成本效应。此外，由于新理论前景广阔，科学的报偿系统也会偏向于它，它的应用会动摇人们已经接受的观念和既定成规，而不是从旧理论中再挤出一点有用的 残汁。

　　在这里，我们又找到一个例证，科学研究的规划问题可以在成本效应的经济报偿的基础上 得到简单明了的解释。

　　　　　　　　　　　　　　 决定与推迟决定

　　长期以来，方法论专家一直困惑不解：如果一个问题必需解决，但是资料却不完整，那么我们应当尽量根据现有的证据做出最佳决定呢，还是推迟决定直到获得了更充分的信息？

　　我们很容易理解为什么一些根据通用原则办事的理论家们不肯提出这一问题，因为从纯理论角度看，证据不完整就做决定是没有道理的实际上人们一直这样做。如果对推迟的惩罚是零，信息的增加也无需成本，根据情况的发展推迟决定就没有什么损失。只有抛开纯理论，采取实用的态度，并把成本也纳入考虑之中，我们才能现实地看待问题。

　　再举一个例子。 假定各种参数如表7所示，再假设做出正确决定的收益与做出错误决定受到的惩罚在一定时间内是衡定的（这当然有点儿不现实）。如果我们采用大家都很熟悉的价值比 较法，按照标准的决定理论（decision theory）进行推导，那么：

　　表7 决定与推迟决定

　　情况 成本（附加） 做出正确决定的可能性 做出错误决定的可能性 因错误决定而遭受的损失

　　现在做决定 0 p ＋B －L

　　以后做决定做进一步探索 C p+d ＋B －L EV（现在）＝p（B）＋（1－p）（－L）EV（以后）＝（p+d）（B）＋（1－p-d）（－L）－C

　　EV（以后）＞EV（现在）iffd（B＋L）＞C

　　1如果C＝0（即，如果增加的信息是无成本的），那么，推迟 决定显然永远〖HTK〗要付出代价。

　　2如果错误的决定不受惩罚， （即－L＝B）那么推迟决定显然决不会付出代价。

　　3如果我们全面衡量单位成本，以至于达到C＝x（B＋L），那么，如果d＞x，即如果正确决定的可能性按比例超过成本的增加，就应推迟决定。

　　这些关系表明，在决定的第二个层次上，为了进一步探索，现在决定还是推迟决定的问题成了预期成本和预期收益的权衡问题，与标准决定理论的方法完全一致。每当人们得到了必要的信息，可对预期做出评估，就有可能根据成本效应经济学的方法迅速做出决定。一般情况都可用这一例子来说明。现在决定还是以后决定的问题不是一个抽象的理论问题，而是一个细致的经济问题。只有从经济角度权衡利大于弊，等有更充分的信息后再做决定才是值得 的。

　　　　　　　　　　　　　　　　对称论

　　公元前6世纪，古希腊哲学家，米勒图斯的阿那希曼德（Anaximander）教导人们说：“地球在空间自由转动，什么都不依托。它停留的地方离所有天体的距离都一样。”

　　阿那希曼德的意思是，地球位于完全对称的宇宙的正中央。有了这种对称定位后，任何想要把地球定位推向一端的企图都会受到另一种相反意见的反对，或抵销。于是，地球就只能留在中间。世界的对称问题和物理学上的均衡问题，使人们认为地球悬挂在宇宙的正中央。

　　在物理科学中，对称被当作一种推理原则为人们广泛接受。根据这个原则，在某些方面相似的事物其行动也会相似。X的特点体现在R方面，Y的特点也与R方面有关，于是，X和Y在与R有关的问题上采取的行动必然也很相似。这种想法的主旨是：不同的行为必然有不同 的条件。

　　在对称中，等价的倾向和对立的倾向可以相互抵销。

　　把对称/同一的论点作为一种物理原则加以证明显然是一个可怕的问题。 人们怎么可能相信偶然能够破坏物理的同一性，破坏对称呢？现在，排除偶然的难题比任何时候都迫切，因为人们一旦踏上现代物理学的小径，接受真正的随机现象例如，不稳定的重原子的离散放射就不得不承认，老派的形而上学家们的因果原则已经成了机会物理学（physics of ch ance）的牺牲品。

　　但是，我们一旦离开物理实验的真实视点，改从认识论的角度看问题，它就显示出了另一面。这儿的问题不是为自然立法的问题（如果自然对X和Y采取不同的行动，必有造成这种不同的物理原因），而是一个认识程序的问题（如果我们要保持与X和Y有关的事物的差异，就必需有足够充分的理由）。用康德的话说，不是一个结构原则， 而是一个调节原则。它不是 对自然进行物理观察的真实原则，而是理性程序的经济原则。只有在不同条件下，我们才耗费心机，构想出不同的方法，这种意见就 是一个简单明了的理性经济的问题或认识程序的简化问题。

　　从经济认识论的角度重新审视一下阿那希德曼的观点很有用处。争议之点是，阿那德希曼所谓的对称并不意味着一种物体不能破坏物理的对称，而是说，只要我们没有理由断言地球在宇宙中的位置破坏了对称，（因为对称存在于所有相互关联的事物之间），却要 进一步对对称的形态加以解释，那就显然太傻了。让外表的对称自已提供必要的解释， 这才是解释经济（explanatory economy）所关心的问题。所以，这里所争议的不是 对称的物理原则，而是认识经济的程序原则。

　　当然，对称在认识经济中所起的作用只是一种设想。争议之点不在于要人们接受一个颇有问题的观念：即自然决不能破坏对称，而是要人们接受一种经济原则：只要事物运转正常，我们就不必进一步解释只要不出现需要解释的异常现象，我们就让事物自己运转，不去管 它，而把认识精力转到其他更有前途的方向上。

　　　　　　　　　　　　　　　　 结 论

　　科学的方法论者有一种倾向，喜欢根据意识形态处理抽象的理论因素，如通用、简化、可检测性、解释能力、健全、连贯和新奇。本章说明还有一种更自然的、实用的/经济的方法。 只要注意成本和收益的合理平衡，运用普通的、理性的决定方法，我们就无需在独立、真实的基础上，为怎样解释种种具有认识效用的参量而争议不休。我们随时都可以根据符合认识程序的理性经济的标准原则对我们这种探索方法论中的这类因素的作用加以证明。因为起决定作用的因素是，它们完全具有成本效应，能使科学借助描述、解释和控制自然，较容易地实现目标。在这一大框架之下， 标准认识价值和认识程序的合理性就可以根据我们采用的一 般理性程序的成本效应得到判定。

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第七章　经验探索的成本升级

　　　　　　　　　　　　　　　　 提 要

　　（1） 只有从探察类比的角度，不是地理探察，而是温度、压力、场强度等物理因素构成的参数空间的探察人们才能最清楚地理解自然科学的探索和发展 。

　　（2） 演化使我们熟悉了现有环境，探索离我们的家园越远，也就越困难（越昂贵）。

　　（3）随着 数据库的扩大，科学理论化需要的是一种最不复杂的、能够包容所有现成数据的理论结构。

　　（4） 只有通过连续不断地建立均衡、破坏均衡和辩证的转换，理论与实验才能得到发展。

　　（5） 成本升级制约了科学技术的发展，它从根本上为自然科学的发展确定了经济极限。

　　（6）总之 ，经验探索的经济问题是一个内在结构特点的问题，知识理论家们只有付出代价才能看到概 貌。

　　　　　　　　　　　　　 科学探索的探察模式

　　在研究自然科学时，我们人类以自己的处所为基点探察世界不仅仅探察空间邻域（neigh borhood） ，还在温度、压力、电荷等各种物理变量的空间中探察参数邻域。

　　在我们熟悉的自然环境中，在人类“家园”附近的各种事物上由于千万年的演化，我们继承了一套感觉和认识工具我们的行动相对轻松与自由，用自己独有的感官探寻与行动模式有关的种种数据。在一定范围内，我们可以凭借这些直接手段处理每一件事。要想了解得更多，我们就必须更深入地探索自然，使技术日趋复杂、成熟，使探索能力达到更高的水平。我们不得不离开万年演化形成的自然家园，不断开拓遥远的探索疆域。从以自我为中心的参数空间出发，我们跨越时间和广阔的空间，像勘探家一样探索大自然四方八极的种种参数，寻找具有认识意义的现象。这幅图像不是地理勘察的图像，而是对分布在我们四周的物理参数空间上的现象进行物理探索的图像。这种探索方法提供了一种科研概念，为了在科学上有重大的新发现，就需要勘察新现象。随着望远镜、粒子能量加速器、低温工具的效应、密封设备的效力、真空设备的能力、检测工具的精度不断增加也就是说，随着我们在物理世界参数空间的活动能力的提高种种新现象进入到我们的视野。由于我们了解自然进程的知识和经验不断扩大，越来越成熟的科学技术使我们能够大步前进，当代物理学才取得了巨大的进步。

　　就分布在参数空间范围内的形形色色的过程而论，自然本身无疑具有统一性。它不会按照我们习惯的参数系统把这些过程串接在一起。在我们狭小的邻域之外，有意义的现象层出不穷。但是，具有认识意义的重大现象越来越稀少，因为早期的科学天才有能力做得又多又好。我们的理论三角测量能力（power of theoreticaltriangulation）非常之大，以至于我们能 够高效地利用位于我们的参数邻域中的种种现象。但是，科学创新却越来越难随着我们的探索疆域不断向远方推进，离万年演化形成的家园越来越远科学创新也越来越昂贵。

　　人们在现有资料和技术水平上取得了重大发现后，要想有更重大的发现，就得使资料和相关 技术进入到更成熟的水平。

　　　　　　　　　　　　　　　　技术升级

　　自然科学基本上是一种经验科学。它的前进不完全取决于人类的智慧，还取决于监视与观察，只有通过人与自然的相互影响我们才能进行监视与观察。不依赖工具、仅凭感官就能获得有关自然一般历程的有用数据的时代已经一去不复返。要想获取和处理有用的科学数据，技术是不可或缺的。现在，科学发现所依赖的数据分类只能通过技术手段来进行。

　　在当今的实验科学中，人们不是为了追求巨大的能量、高敏感性、复杂的手段自身而追求它们，而是因为研究的疆域已经推进到没有它们就无法前进的地步。科学就像战争，用过去的 装备已经无法有效地打赢现代战争。

　　若是没有不断发展的技术，现代科学就会嘎然而止。今天的发现无法用昨日的装备和技术取得。为了进行新的实验，为了获得新的观察数据，为了发现新现象，就需要更强有力的分析技术。科学的进步决定性地、不可避免地取决于我们的技术能力，为了勘察和解释更遥远的现象，我们必须不断地深入地研究更遥远、更广泛的物理参数，难度也会越来越大。我们耗费无限的气力，扩大有效实验的范围，因为只有在新的难得的实验和观察条件下获取极端的温度、压力、粒子速度、场强度等等我们才能得到把假说和理论付诸试验的条件。 正如一位敏锐的观察者所说：“今天的多数重大物理 实验，如果在十年前的技术条件下做，恐怕会受到严重的损害。”

　　在整个自然 科学中， 技术进步是认识进步的最重要的条件。勘察参数空间的思想为成熟的自然科学领域里的科学创新机制提供了一种基本模式。新技术扩大了物理过程所能达到的参数空间。范围的扩大使人们认识到全新的现象，发现、研究这些现象并把它们理论化，是科学地理解自然的基础。这些考虑意味着，在数据的生成和处理方面，技术水平应当与探索技术的连续发展阶段相适应，每个发展阶段都会使考查工具和方法出现连续性的变化。不同的技术层次常常因为（量值－秩序）的实际改进而相互分离引起变化的信息参数包括测量的精确性、数据的处理数量、探查的敏锐度、电压的升高、或温度的升降等。这种情况有一个突出的特点，人们一旦在特定的数据技术水平上有了重大发现，为了解决更深刻的问题，就必需有更重大进步，进而要求在技术再上台阶，达到更高的水平。研究成果在每个数据技术层次上都会达到饱和，但勘察却不会在任何一个层次上停下来。一旦某一特定数据技术层次上的潜力被挖掘殆尽，我们的所有虔诚和智慧都无法在这一层次上再有什么创新和发现。 只有 登上另一个复杂的数据技术水平之上后，才可能有进一步的重大发现。

　　于是， 我们看到一种技术升级现象。对新数据的需求迫使我们离开 人类熟悉的家园，在自然的参数空间中越走越远。一方面，科学进步原则上永远是可能的有意义的科研成果永远不会穷尽另一方面，永无休止的勘察要求不断提高数据的提取技术和探查技艺。

　　技术升级具有许多经济衍生物。科学探索经济学呈现出一幅成本不断升级的景象，它使人想起了军备竞赛。科学研究中固有的技术升级与军备竞赛很相仿，由于敌方的技术不断提升，现有的技术不可避免地因过时而遭废弃。这两种情况的经济结构是一样的，因为新技术会使成本以指数的形态增加。（不妨回顾一下B系列轰炸机， 二战时期的B－17轰炸机，在冷战时期发展到B－47和B－52轰炸机，现在则发展到超音速B－1轰炸机。）由于科学要在最大范围内掌握自然，它与自然展开了一场技术上的军备竞赛。技术能力的升级以及与之相 关的成本升级都是这一现象的表现。

　　在任何成熟的自然科学分枝，为了进一步取得实质性结果，人们对技术能力提出了更高的要求。于是，重要的科研新成果的购买价格便不断地上升。某一特定的技术工艺层次上的重要研究成果一旦被完成，人们就不间断地向另一个更新、更复杂（当然也更昂贵）的层次迈进：人们要求得到更精确的测量，更极端的温度，更高的电压，更复杂的结合，等等。为了保持稳步前进，对人力和物力的要求也与日俱增。成本升级现象可以从两个角度来解释，一是在特定技术水平上能够实现的实质性成果是有限的， 二是从一个技术层次向另一个层次推进 时，资源成本会持续快速地增长。

　　升级过程提供了一种视点，透过它可以看到，自然科学的进步最初并不急迫，因为我们只在自己周围的参数邻域探索自然。

　　在这一阶段，经济要求非常低，因为所需要的技术相对粗简。但是，随着时间的推移，有意义的科研成果的资源成本不断升级，因为实现其目标的技术难度不断增加。这些困难是经验探索的基本也是不可消除的组成部分， 因为我们必需在更“广阔”的范围内与自然发生关系，在参数空间中更困难的部分进行工作。

　　　　　　　　　　　　　　　归纳与理论化

　　在科学探索活动中，我们对自然进行扫描，寻找有趣的现象，寻找有用的、可以解释的规律。科学理论化，作为一种根本的归纳过程，就是构想出一种能够包容全部现有数据的最不复杂的结构。在每一阶段，我们都尽量把现象及其规律性纳入到这一最简单（在认识论上最有效的）解释结构中，以便解答我们对世界的问题，并指导我们在世界中的行动。

　　不过，这里必需强调一个问题。有人认为，把解决问题的猜想与经验数据纳入到一个协调系统中是一个很保守的过程。这种印象是错误的。系统化工作体现了一种拓宽经验范围扩大、扩展基本数据（理论上的三角测量根据这些数据才得以进行）的迫切性。其重要意义不亚于假设它们很典雅（elegance）。简明/和谐与全面/包容是一个整体的两个组成部分。这就是为什么拓宽探索自然的参数空间是这一过程的不可分割的组成部分的原因。

　　随着科学技术的提高，数据库也会越来越大，越来越复杂，在数量和种类上也会不断扩大。技术进步还会不断扩大我们窥视参数空间的窗口。在自然科学的发展进程中，我们通过这一窗口研究参数空间，不断地扩大我们的数据库，根据我们的所见进行概括与总结。在这里，我们看到的不是单色月景，只要看到一面，就等于看到了全部，根据较少数据得出的理论也较适用于一般情况。历史经验表明，随着我们对参数空间的探索越来越深，我们的自然观念随时都可能发生巨大改变。新技术进入参数空间的新领域后，往往会破坏数据与理论之间已 经达成的平衡。

　　我们对物理参数空间的探索往往是不完整的。我们对温度、压力、粒子速度等参数范围的研究绝不会穷尽，因为研究得越深，物理阻抗越大。我们不可避免地碰到这样的（真实）问题：尚未探明的事物的规则结构与已经探明的事物的结构并不吻合。总的说来，新数据与旧理论不能吻合。（例如，牛顿的理论可以令人惊异地预测出太阳系的现象日（月） 蚀，天体汇 合点，等等但这并不意味着古典物理学不需要根本的修正。）

　　一般情况下，科学理论是这样形成的：在参数空间的有限区域内发现某种现象的局部规律，然后把它推广到全局。科学理论的论断是不受时空限制的，也不受参数范围的限制。理论科学规定了事物在时间和空间的形态。它并不要求用复杂的统计学知识鉴别出我们在科学中运 用的归纳法是否必有风险。 它并不要求复杂的科学史知识鉴别出我们最担心的事情是否会发生。在我们的理论扩展到参数空间的各个部分时， 很少有哪种理论能历经扩张而依然完整。对 于可观测的自然规律和不可观测的自然结构来说，不同的观测层次会有不同的结果。在每一个复杂的研究阶段，我们好像都会碰到事物的不同秩序和特点。我们在研究自然时发现的东西必然在一定程度上反映了观测技术的特征。我们在自然中发现或找到的东西总是依赖于探索机制。于是，科学史记录了一系列从一个错误跳到另一个错误的事件，但人们犯错时的态度极为认真，对使用的数据极为负责。

　　甚至在目前已经掌握的全部领域内，极端精确并不预示着实际正确，只表明它在有限范围内是充分的。不论怎样拓展目前已经掌握的有限范围，我们依然不能肯定（甚至不能认为可能）与目前所掌握的全部问题相吻合的理论主体适用于更大的范围。谁都不能断言未来不会发生 变化即，需要改进。

　　　　　　　　　　　　 实验和理论的辩证关系

　　我们只有与自然交往才能了解自然，牛顿的第三定律，作用力和反作用力已成为认识论的基本原则。一切都取决于我们如何观察和探察自然，并为之付出了多少心血。正如培根（Bacon）所说，我们费尽气力，用尽各种手段从自然中挤出了多少，自然就告诉我们多少。我们通过连续、深入的探索所得到的东西肯定会不断变化，因为我们是在新条件下工作，不能期望旧条件能起什么作用。新奇现象大概永远都会出现：我们永远不能认为已经达到了事物的尽头。自然永远保有自己的秘密。在探索自然的每一个技术阶段，我们都可以从不同角度窥视自然中的事物和它们的规律。

　　自然科学的进步就像理论家与实验家之间的对话和辩论。实验家探察自然是要看它的反应，发现各种现象。理论家则付予数据以理论结构。他们找到一种可以理解的、理性的框架，建成种种解释模式，以便把实验家们交给他们的发现物容纳进去。

　　但是，理论家们一旦发言完毕，球就被传到实验家们的法庭。实验家们使用更新、更有力的工具探察自然，找到新数据，新现象来验证理论。由于这些数据是新的，本身是不可预测的，它们往往无法与旧理论吻合。根据旧数据得出的理论推断无法包容它们，旧理论也无法容 纳它们。于是，现有理论与新数据之间的均衡被破坏了。

　　到了这一阶段，球又被传回理论家的法庭。人们必需设计出新理论来容纳新数据和与旧理论不一致的数据。于是，理论家们又开始编织新的理论结构去容纳新数据。 他们想使理论与数 据重新达到均衡。接着球又被传回实验家的法庭，整个过程又从新开始了。

　　但是，科学进步要求技术不断升级，每一次往复都更复杂、更昂贵。随着科学的进步，驾驭自然的难度越来越大。我们面临的问题是，要想在认识上取得收益，就得越来越使劲地压挤自然。

　　　　　　　　　　　　　　 科学的经济极限

　　我们满怀信心地预期科学技术会不断改进， 但 不能指望它尽善尽美。我们没有任何理由认为能够，或必会走到道路的尽头。技术能力的每一层次都有内在的局限，要克服这些局限就得上升到另一个更复杂的技术层次上。从原则上看，压力总会越来越大，温度总是越来越高，低温试验可以达到绝对零度，粒子加速可以接近光速，真空也接近极限，等等。可以做的工作越来越多，因为越来越大的阻力限制了极限的实现。经验告诉人们，为了增进我们对自然的了解，物理学每前进一步都会发现新现象，对验证假说的能力要求越来越高，对区辨不同新理论差异的能力要求也越来越高。

　　人们总要与自然交往，随着交往的扩大，对资源的要求也会不断增大。但是人类的物质资源是有限的，它无情地限制了我们对本真世界的体验。我们无法通达自然的某些部分，所以，就必须承认那些我们无法辩识的现象。如果自然允许我们了解的、具有科学意义的现象仅限于我们力所能及的范围我们以前的全部经验历程恰好证明了这一点那就太令人称奇 了。

　　既然对自然现象的认识是有限的，我们就必须现实地承认，在任何发展阶段，科学对自然的描述都是片面的、不完整的，因为人类要想在认识上控制自然，不仅需要思维工具（概念、观念、理论、知识），也需要物质资源（技术、能量），后者的重要性不亚于前者。由于我们掌握的物质资源是有限的，因此，我们的控制能力肯定是不完整的，不完美的，在一些能够做出成就的方面做不出成就。我们根本不能随心所欲。

　　现代自然科学的进步面临着挑战，必须不断从一个技术层次向另一个技术层次攀升。在自然科学方面，创造性才华不能超越技术发展的进程。丹麦科学史专家德拉什曼恩（A.G.Drachm ann）写了一本出色的专著《古希腊和古罗马的机械技术》。他在结尾处写道：“我不愿在社会条件中寻找创造发明失败的原因，除非我确信无法在时代的技术条件中找到原因。 ”

　　科学史和技术史的确受到“时代的技术条件”的制约。

　　自然科学是一种经验科学，在任何发展阶段，它的理论都会受到当时的技术和资料的制约。这么说并非贬低人类的智慧，而是正视科学生活的基本事实。在任何时代，科学进步都会受到一些看不见的障碍的制约，它是由当时获取资料和处理数据的技术水平所决定的。〖HT4”H〗技术水平决定了技术制约首先制约数据的获取，而后制约理论的建立 。 获取信息和处理信息的技术水平限制了人们的实际探索范围，决定了科学进步的限度。

　　科学史上最清楚的一课是，只要有了获取和处理数据的更强大的手段，我们的信息基础就会改变，随之，我们的世界观我们心中的自然图像也会改变。无穷尽的潜在技术层次序列必然会导至无穷尽的（潜在）理论序列，每个层次都会讲述一个不同的故事，为自然描绘出一幅不同的画面。当然，在许多学术和探索领域，很多发展并不依赖新数据。例如，纯数学表明，它所发现的东西并不依赖新的经验数据。但它不代表自然科学的可能前景。正是由于自然科学明显依赖于新增数据这是该学科注重经验的一面它才与形式科学（逻辑学和数学） 和解释（hermeneutic）科学（如人文科学） 区分开，这类科学总是从各种新奇的角 度对旧数据做没完没了的解释，解释，再解释。

　　古希腊人当然同我们一样聪明甚至有过之而无不及。但是，在当时的信息技术条件下， 让古希腊天文学家解释红色转换（red shift），或让古希腊物理学家从细菌学角度解释传染 病， 不仅不可能，甚至不可想像。在他们的认识范围里，根本就不可能有与这类现象相关的资料。使用当时的工具，古希腊人（不论他们的的头脑多么发达）根本不可能从物理学或概念上把握这类现象。他们无法在理论上前进，因为技术障碍使他们无法得到有关数据，这种技术障碍在当时是绝对的，因此，他们也就无法发明出内燃机和无线电发射台来。

　　还有一种居心不良的、蛊惑人心的观点，认为观察新现象的速度可以减慢，对资源限制的需求可以减缓，因为不论怎么说，技术能力的增强不过是在蛋糕上加点儿冰淇淋，增添一些无关紧要的装饰图案，做些小的修补。这种观点的隐含意思是，任何改变都是次要的改变，科学进步已经达到一个很高的水平，人们充其量只能在一幅基本完整的、描绘自然的图画上做 些无足轻重的小修小补而已。

　　这种非现实主义的乐观态度应当受到全面的批驳。我们没有道理认为自然中难以观察到的现象在认识论上不具有重要意义，更不能认为我们在认识领域已经接近了极限。现实地说，我们只能认为科学成果在任何发展阶段给都是片面的、不完整的，我们在认识领域和物理学上所理解的自然也是片面的和不完整的。我们与自然的交往就我们对自然的认识范围而论也是不全面，不完整的。在自然科学中，物理学对自然的研究不透彻，意味着人们在认识论上对世界的把握不完整。有限的物质能力和能量必然限制经验科学的认识能力。只要一些现象是无法发现的，认识就不会充分。在这个意义上，无论怎么说，经验论者都是完全正确的。只有最偏执的理性主义者才认为纯智力可以弥补资料的不足。由于存在着观察不到的现象，所以，我们的理论系统也很难完整。由于存在着尚未发现的现象，甚至根本就无法发现的现象（那怕仅从前述的经济理由的角度看），所以我们必需假定我们关于自然的理论知识是不完整的，人类探索世界的思维特点决定了我们的自然科学知识是不完整的。

　　最后，自然科学不仅面临着障碍（探索的极限），也面临着阻力（难点和阻抗）。科学进步对技术、经济都有要求，我们永远不能完全满足这些要求永远不能随心所欲，心想事成。由于资源有限是不能回避的现实，所以，科学在实践 上也不可能达到尽善尽美的程度。在一个资源有限的世界，科学当然会有尽头当科学发展到我们这种生灵所冒风险的极限时，它就走到了头它不会尽善尽美。在描述、解释、预测和控制方面，它永远不会完美无缺 。

　　继续进步的难度越来越大，不是因为我们已经接近了科学的大限用罄了自然储藏的新现象而是因为确实有更深的矿脉，只要我们能挖出，它们就对我们有用途。问题不是我们能否想方设法深究到底，而是我们是否支付得起这种消耗我们只能使用已经掌握的有限手段。我们最好这样说，科学的极限取决于经济限度，不是因为我们已经发现了自然的全部奇观，而是因为我们的经济绳索已经放到了头。开拓技术疆域越来越困难在资源有限的 世界上， 越来越昂贵拓展理论疆域也同样如此，成本越来越高昂。

　　科学确实有其极限，但不是因为人类智力低下或脑力不足，而是一种经济制约，它是我们探索自然现象时所依赖的技术特点决定的。过于乐观的想法，即认为科学可以无止境地解决所有问题的想法土崩瓦解了，因为现实令人尴尬，解决问题的价格在无情地上涨，最终会超过 人们的支付极限。

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注 释

　　1有关Pierce对科研经济学的论述， 见作者本人的“Pierce's Philos ophyofSci ence”（《皮尔斯的科学哲学》）（Notre Dame and London，1976），以及C.F.Delaney的“Pi erce on Simplicity and the Conditions of PossibilityofScience”（《皮尔斯论“简化”与科学的可能性与条件》），见L.J.Thor编辑的“History of Philosophy in the Maki ng”（《创造哲学史》）（St.Louis，1974），pp.177-194。

　　2Fritz Machlup在这方面做出了重要贡献， 见他的 “The ProductionandDistri bution of Knowledge in the United States” （《知识在美国的产生与分配》）（Princeton ，1962）。

　　3Roland Huntford引述Fridtjof Nansen， “The Last Place On Earth”（《地球上的最后一个地方》），（New York，1985），p.200。

　　4William James，“The Sentiment of Rationality”（《推理的情操》，见“Th e Will to Believe and Other Essays in Popular Philosophy” （《信任的信心和其它有 关通俗哲学的论文》），（New York and London，1897），pp.78-79。

　　5但是送一个超过实际需要的、价格昂贵的礼品确实没有理性吗？当然不是!它完全取决于一个人的目标和目的，有时很可能是想让收礼人惊奇和愉快，而不是仅仅按习俗办事 。

　　6有关这一问题，见Gorege K.Zipf的“Human Behavior and the Principleof Least Effort”（《人类行为和最小精力原则》），（Boston，1949）。Zipf举了很多有趣的例子，说明我们的许多认识行为都有使精力支出最小化的倾向。

　　7正如William James所说：“（有人）会说，宁可永远什么都不信，也不愿相信谎言! 这只说明他非常害怕被人欺骗……但是我相信一个人在世界上会碰上比受骗还糟糕的事 。”（“The Will to Believe”），pp.18-19。

　　8H.H.Price， “Belief” （《信念》）（London，1969），p.128。9David Hume，“Enquiry Concerning Human Understanding”（《论人类理解力》），sec.Ⅶ，pt.ii。比较John Lock所说的话：直到人们证明食品有营养才吃东西，直到确信必会成功才采取行动，这样的人就无事可做，只能一动不动地坐着等死。”（“Essey C oncerning Human Understanding”，bk，chap. ⅩⅣ，sec.1）。

　　10Sextus Empiricus，“Outlines of Pyrrhonism”（《皮浪主义概述》），bk.I，chap.20，sec.193；并比较secs.121-124。

　　11Ludwig Wittgenstein， “On Certainty” （《论确信》 ）（Oxford，1969），sec.287。

　　12关于优先权的冲突， 见R.K.Merton的 “Priorities inScientificDiscovery” （《关于优先权的冲突》），“American SociologicalReview”22（1957）：635-659。〖ZK〗

　　13钦命的伦敦皇家学会成立于1666年，它向开放迈出了很小一步，但意义重大。R .Ravetz在“Scientific Knowledge and Its Social Problems”（《科学知识及其社会问题》）（Oxford，1971）一书中对当时的历史状况做了有趣的分析。Ravezt说：“当时（从16世纪到17世纪）的许多重要科学家关心的是如何保护知识产权，而不是通过发表作品获得声 誉”（p.249）。

　　14游戏理论家把它叫作囚徒的两难选择。 参阅Morton D.David“GameTheory” （《游戏理论》 ） （New York， 1970） ， pp.92-103。 还可参阅A.Rapoport和A.M.Chammah的 “Pri soner's Dilemma： A Study in ConflictandCooperation” （《囚徒的两难选择： 冲突与 合作之研究》 ），（Ann Arbot，1965）；还可参阅Anatol Rapoport的“Escape from Paradox ”（《逃脱悖谬》），“American Scienticst”，217，（1967）：50-56。

　　15比较H.W.Vollmer和D.L.Mills编辑的“Professionalization” （《专业化》）（E nglewood Cliffs，1966）这种信誉，一旦赢得，通常会得到社会机构的保护与维护： 办理执 照，发放培训合格证，成立专业社团，建立专业规章，等等。

　　16关于这个问题参阅Thomas Sowell的“Knowledge and Decisions”（《知识与决 定》）（New York，1980），尤其是关于“不正规的关系”的讨论，见pp.23-30。

　　17要想透彻地研究这些问题或相似问题， 参阅John Sabini和Maury Silver的“Mo ralities of Everyday Life”（《生活道德面面观》）（Oxford，1982），尤其是chap.4。〖ZK〗

　　18Solomon Acsh发现，在判断相互影响的若干实验中，“在不应出错的受控条件下， 少数一方的三分之一屈从了多数一方的判断。 ” 见他的 “StudiesofIndependence an d Conformity： I.A Minority of One against aUnanimousMajority” （ 《独立与顺同： I .A一人的少数方与众人的多数方》

　　）“Psychological Monographs： General and Applied（普通心理学与应用心理学文集），no.70（1956）。

　　19同上， p.69。 20见Hohn Sabini和Maury Silver的“Moralitiesofeveryday Life”（《生活道德面面观》）pp.84-85。

　　21见Harry Kalven，Jr. 和Hans Zeisel的“The American Jury”（《美国陪审团》）（Chicago，1966）。

　　22在David Lewis的“Convention：A Philosophical Study”（《对习俗的哲学分析 》）（Cambridge，1969）中可以找到有用的论述。但请对照Angus Ross的“WhyDo We B li eve We Are Told？” （《我们为什么相信别人的话？》 ）“Ratio”28（1986）：69-88。23H·P·格莱斯，“Meaning”（《意义》），“APhilosophical Review” （《科 学评论》 ） （1957） ： 377-388. 比较JonathanNennett的“Linguistic Behavior” （《语言行为》 ） ，（Londen，1963），chaps.1和7。

　　24见Norman Storer的研究， “The Social system of Science”（《科学的社会 系统》 ）（New York，1966），他提出了科学团体的交流模式，用承认做褒奖，换取科学家的 创造性工作。

　　25我们在模糊的背景下游移于准确的知识（精确性）和可能正确（安全性）之间，科学倾向于前者，生活知识倾向于后者。CharlesS.Peirce曾对模糊逻辑做过简短的、引人入胜的论述，他对无人重视这一问题大为感慨。这种情况近些年来已有所改观。

　　26Jerome R.Raven，“Scientific Knowledge and its Social Problems”（《科学知识及其社会问题》）（Oxford，1971），p.244。

　　27看来有点奇怪，重要在哲学中是个被人忽略的问题。即使能在科学文献中找到有关论述，数量也极少。据我所知，没有任何一本辞典或百科全书将它列成单独词条。只有 Ferrater Mora编撰的“Diccionariode Filosofia of José” （《哲学辞典》 ）（Madrid，19 79-1980）承认这一概念，收入了“I mpotyancia:veas relevancia”词条，但与本书的内容完全两样。

　　28Nicholas Maxwell， “From Knowledge to Wisdom： A Revolution intheAim s and Methods of Science”（《从知识到智慧：科学目的与方法的革命》）（Oxford，1984）

　　29同上，P.111。

　　30莎士比亚对这个问题看得很明白；他对价值的一般见解也适用于认识价值和认知识重要：“但是，价值不依赖谁的意愿，它有自己的评判和尊严，它像奖品一样，本身就 很宝贵。”（“Troilus and Cressida”《特罗洛斯与克莉西达》，2幕，2场，第53-56行。）

　　31Larry Laudan是少数研究科学哲学的人之一，他们认为，科学的目的就是回答重要问题，解决重要问题。充分的科学理论必然涉及重要问题。不幸的是，他却大谈“换 言之， 有趣的问题……重要的难题。”见Larry Laudan，“Progressand ItsProblems”《进步及其难题》（Berkley，1977，p.13.）。这种说法很有问题。同其它领域一样，科学问题可能很有趣，但不一定重要例如，如何解释恐龙灭 绝的问题很有趣， 但不重要。 〖ZK〗 32William Whewell， “OrganonRenovatum”（London，1858），p.114。

　　33我们必须承认Dickinson Miller的原则：在根据前提推导和不根据前提推导之间没有中项， 没有只根据一半， 或只根据四分之一的说法。 Kickinson S.Miller，“Profes sor Donald Williams vs.Hume”（《唐纳德·威廉姆斯教授驳休谟》）TheJournal of Ph ilosiphy 44（1947）：673-84（见p.684）。

　　34这种观点与F.H.Bradley的观点一致， 他对J.S.Miller的归纳法提出了批评，Bradley的依据是，这种推导无力从特殊得出一般，因为只有当特殊中包含一般的特点时，从部分推论整体才是合理的。

　　35Carl G.Hempel，“Philosophy of Natural Science”（《自然科学哲学》）（ Englewood Cliffs， 1966） ， p，15。36A.A.Cournot，“Essaisurlesfondements de nos connnaisances”（《论认识活动的基础》），vol.1（Paris，1851） ， p.82。 37比较John G.Kemeny的 “The Use ofSimplicity inInduction” （《简化在归 纳中的应用》 ） “The PhilosophicalReview 62”（《哲学评论》）（1953），391-408。〖ZK〗

　　38Henri Poincare， “Science and Hypothesis” （《科学与假设》 ）（New York， 1914） ， pp.145-146。 39Galileo Galilei，“DialoguesConcerning Two New Sciences” （《关于两种新科学的对话》），译者为H.Crew和A.de Salvo（Evanston，1914），p.154。

　　40康德（Kant）是第一个清楚地认识到、并重视这一问题的哲学家。但是，这种（有序化） 原则并没有为物体规定任何法则……它仅仅是对我们所理 解的事物进行有序排列的主观法则。通过对比，它尽可能降低概念的数量；它不能因为统一有利于我们对事物的理解， 有利于理解范围的扩大，就证明我们 对事物有统一性的要求是正确的。因此，我们不能把任何客观的（或可以描述的结构性的）有效性归因于这一（方法论的或系统的）格言（使知识 有序化! ）。（CPuR. ，A306=B362） 比较：C·S·皮尔斯的论点：自然的有序化是科学态度的调 节问题，而非科学事实的结构问题。CharlesSanders Peirce，“Collected Papers”，vo l.7，sec.7.134。

　　41Daniel Gldstick在“Methodological Conservatism”（《方法论的保守主义》）American Philosophical Quarterly 8（1971）：186-191讨论了有关这一原则的各种问题。42毫无疑问，这两种因素会发生冲突，一旦有冲突，人们必须做出平衡。（见注45 ）。

　　43Hans Reichenbach，“Experience and Prediction”（《经验与预言》），（Chi cago and London，1938），p.376. 请比较：不妨想像一位物理学家……他想画一条曲线，这条曲线穿过（图上的小点，它们代表）被观察的日期。大家都知道，这位物理学家会选择最简单的曲线；不能把它看成是一个图便利的问题，因为（不同的）曲线与观察到的计量单位是相对应的，但是它们与未来的计量单位不同。因为它们意味着人们在同一种观察数据上会 产生不同的预期。 因此，选择最简单的曲线是由一个归纳假设决定的：我们相信最简单的曲线意味着最佳的预测……在这种情况下，简化问题在我们做决定时起了一定的作用。因为我们的假定是：简化理论可以做出最好的预测。（同上，pp.375-376）

　　44见B.W.Petky的 “The Foundamental Physical Constants andtheFrontiers of Measurement” （ 《物理学的基本衡量和量度的外沿》 ） ，（Bristol and Boston，1985）。

　　45这段文字的意思是，当认识系统的参数相互冲突时，当统一与连惯不能吻合时，我们 应当怎样做。我们只能根据经济的整体要求进行调节。

　　46有关这些问题的讨论可参阅作者的 “Methodological Pragmatism” （《方法论 的实用主义》 ） （Oxford，1977）和“Cognitive Systematization”（《认识系统化》），（Oxf ord，1979）。

　　47G.G.Hempel， “A Note on the Paradoxes of Confirmation”（《关于确认悖 谬的一点意见》 ），Mind 55（1946）：78-82。还可参阅Rudolf Carnarp的“Logical Foundatio ns of Probability”（《或然律的逻辑基础》），2d ed.（Chicago，1962），pp.223-224。

　　48人们对此发表的种种反对意见可参阅Henry E.Kyburg， Jr. 的 “RecentWorkon Inductive Logic” （《近期关于归纳逻辑的讨论》），载于“AmericanPhilosophical Quarterly 1（1964）：249-278。”Kyburg这样总结了他的论述：“在近期关于归纳逻辑讨论中，一个重要的问题是要找到一种方法，以便区分可以感知的谓项如‘蓝色 ’，‘绿色’和古德曼、巴克等提出的离奇古怪的谓项”（P.266）。

　　49把外表做为处理古德曼的悖谬的想法是Wesley C.Salmen提出来的。 见“OnVin dicating Induction”（《为归纳法辩护》），出自H.E.Kyburg，Jr.和E.Nagel编辑的“Indu ction：Some Current Issues”（《归纳法：一些当前面临的问题》）（Middletown，1963 ），pp.27-41。

　　50Israel Scheffler他是古德曼学说的最能干的解 释者和辨护者说 “人们对古德曼的新方法提出的最大的反对意见是，这种方法没有对即定成规本身加以解释。”见Scheffler的“Inductive Inference：A New Approach”（《归纳推理：一种新方法》），Science 27，（1958）：177-181。

　　51Karl R.Popper“The Logic of Scientific Discovery”（《科学发现的逻辑》）（New York，1959），p.273。

　　52不妨把理论当作（解释和论断的）思维工具，就像人们使用万能工具和专用工具 一样。有关这一问题参阅“The Law of Diminishing Returns in Tools”（《工具的报酬递 减律》 ） ， George Kingsley Zipf，“Human Behavior andthePrinciple of least Effor t”（《人类行为和最小付出原则》）（Boston，1949），pp.66ff.和p.128ff。

　　53J.M.Keynes在他的 “Treatise in Probability” （ 《论或然律》 ）（London，192 1）中写道：“很难说证据加大到什么程度论点才有足够强的分量。”因为“显然会有一个临界点，超过它之后……就没有必要花费功夫获取更多的信息，没有什么证据原则能确定人们应把证据的分量增加到多大。只要稍稍想一想，读者就会相信这是一个令人困惑的问题。 （p p.83-84）最近还有一位作者得出这样的结论：“何时停止收集信息的问题……到目前为止 ，还没有什么资料学家和哲学家考虑过。 ”（Henry E.Kyburg， “Probability and Inducti v e Logic”）（《或然律与归纳逻辑》 ） （London， 1920） p.169。 一些相关的论述可参阅Michael E.Brady的“J.M.Keynes'Theory of Evidential Weight”（《J.M. 凯恩斯的论据份量理论》），Synthese 71（1987）：37-59。

　　54Hippolytus，“Refutations”（《反驳》），I，6；引自G.S.Kirk和J.E.Raven 的“The Presocratic Philosophers” （《苏格拉底之前的哲学家们》 ）（Cambridge， 1957） ， pp.106-107。比较柏拉图的“Phaedo”（《菲德》），118E。

　　55关于自然科学中对称原理的作用， 参阅Hermann Weyl的“Symmetry” （《对称论 》 ） （Princeton， 1952） ； Eugene Wigner的 “SymmetriesandReflections” （《对称与反射 》 ） ；Anthony Zee的“Fearful Symmetry”（《可怕的对称》）（New York，1986）。

　　56本章取材于作者的“Peirc〖BF〗 e's〖BFQ〗 Philosophy of Science”（《皮尔斯的科学哲学》），（Notre Dame and London，1978）。

　　57Eddington的捕鱼的例子在这里很有用途。 他把经验主义者看成渔夫，用拖网在自然中寻找与观察。 （Eddington说）假定渔夫使用网眼为两寸的拖网在海中捕捞，比网眼小的鱼就会溜掉。于是，根据被捕获物进行分析的人就会对海洋生物产生不完整的、扭曲的看法。只有改进在自然中的捕捞手段，才能减小不完整的程度。 见A.S.Eddington的“Nature of the Physical World”（《物理世界的本质》）（NewYork，1928）。

　　58见D.A.Bromley编辑的 “Physics in Perspective， Student Edition”（《物理学的前景， 学生版》 ） （Washington D.C. ， 1973）还可参阅GeraldHolton的 “Models for Understanding the Growt hand ExcellenceofScientific Reseach” （《理解科学研究的生长与完善的模式》 ） ， 该文收在Stephen R.Graubard和Gerald Holton编辑的 “Excell ence andLeadershipinaDemocracy”（New York，1962），p.115。

　　59注意，我们必需假定与空间探索相关的物理参数是有限的，这一假定非常重要。如果它们的数量是无限的，人们用不着花费多少代价就可以开拓探索疆域。

　　60.A.G.Drachman， “The Mechanical Technology of Greek andRomanAntiquity”（《古希腊古罗马的机械技术》）（Copenhagen and Madison，1963），p.206。

　　61.本章取材于作者的“Scientific Progress”（《科学的进步》）（Oxford，1978） 和 “The Limits of Science” （《科学的极限》 ） （Berkeley，LosAngeles，London；198 4）。

　　·附录：英汉词汇对照表·

　　economic considerations 经济报偿 经济回报

　　economic dimension 经济属性

　　economic rationality 经济推理

　　eco nomics of cognition 认识经济学

　　economy 经济

　　etiology 原因论

　　communication 交流交往

　　community of inquirers 探索者团体

　　cognate principle 同源原则

　　cognitive economy 认识经济（论）

　　cognitive risk 认识风险

　　cognitive importance 认识重要

　　cost effectiveness 成本效应

　　cost-benefit effectiveness 成本-收益效应

　　conformity 同一 统一

　　conveniece 便利

　　credibility 信誉 声誉

　　egalitarian principle 平均原则

　　entity 本质

　　generality 通用

　　generality preference 通用优先

　　im portance 重要重要性

　　induction 归纳 归纳法

　　informativeness 知识 信息

　　inquirer 探索者

　　methodology 方法论

　　modus operandi 方法

　　nominalistic 唯名论（的）

　　ontological 本体论的

　　paradox 悖谬

　　parametre space 参数空间

　　phenomenological 现象学的 现象的

　　postulate 先决条件

　　rationale 基本原理

　　rationality 推理推导 理性

　　resources 资源

　　retrojustify 回溯性证明

　　retrovalidate 回溯式证明

　　revalidate 再证明

　　riskaversion 风险厌恶

　　scepticism 怀疑论

　　simplicity 简化简单

　　simplicity preference 简化优先

　　substansive 真实的实质的

　　teleology 目的论

　　trust 信任 相信

　　truth 真实 本真面目 真理 实质

　　wisdom of hindsight 先迷后悟的智慧