何为科学

说游泳健将游得太快了，泳衣都追不上（本体）了…… 这本书告诉我们，人类感知和直接经验是科学的根本源泉，而现代科学技术在飞速发展的同时正在使自己离这个本源渐行渐远。 非常适合对现代科学为何产生在西方一书（一问）有兴趣的书友继续阅读… 非常适合慢读、慢慢读… 等等游衣啊

要深入理解《何为科学》的核心思想与内容，需重点关注以下关键概念及其内在关联： ​​1. 科学的“盲点”：经验与抽象的割裂​​ ​​核心矛盾​​：现代科学以数学抽象和实验验证为基础，却逐渐脱离人类感官经验（如时间、空间、生命意义）。这种“盲点”导致科学在解释量子现象、意识本质等问题时陷入困境。 ​​具体表现​​： ​​时间的多重性​​：牛顿的绝对时间与热力学的“时间之矢”存在矛盾，爱因斯坦的相对论进一步局域化时间概念（如同时性相对性）。 ​​量子力学的诠释争议​​：哥本哈根诠释（随机性）、多世界诠释（平行宇宙）等均无法调和抽象数学与经验观察的矛盾。 ​​生命与意识的特殊性​​：科学将生命简化为机械过程，忽视其自主性与能动性（如“有机体非机器”）。 ​​2. 科学史中的抽象化螺旋​​ ​​起源与演变​​： ​​古希腊自然观​​：以直观观察为主，缺乏数学抽象。 ​​经典物理学​​：通过力学与微积分建立确定性体系，抽象化成为科学成功的基石（如“相空间”概念）。 ​​量子革命​​：数学抽象进一步脱离经验（如波函数、叠加态），导致“不可观测的物体是否真实存在”的哲学争议。 ​​代价与反思​​：抽象化推动了技术进步，但也造成生态危机、数字监控等社会问题（如“人类世”的环境破坏）。 ​​3. 时间、宇宙与生命的非直观本质​​ ​​时间的哲学困境​​： ​​牛顿的绝对时间​​：与人类感知的“生活时间”（柏格森的“绵延”）割裂。 ​​热力学第二定律​​：定义单向时间箭头，但宇宙学中“时间是否全局存在”仍存争议。 ​​宇宙学的悖论​​： ​​块宇宙假说​​：永恒存在与“时间之矢”的矛盾。 ​​宇宙起源的模糊性​​：大爆炸理论无法解释初始条件，暗物质与暗能量仍属未知。 ​​生命的独特性​​： ​​开放式进化​​：生命通过随机性与环境互动创造意义，区别于机械系统的封闭性。 ​​盖亚假说​​：地球作为生命共同体，挑战传统“自然两分”（自然 vs 人工）。 ​​4. 意识与认知的科学困境​​ ​​意识的本质争议​​： ​​整合信息理论（IIT）​​：试图量化意识，但“体验的主观性”难以量化。 ​​泛心论 vs 物理主义​​：意识是否源于物质，或本身是基本存在？ ​​认知科学的盲点​​： ​​计算主义局限​​：将思维简化为信息处理，忽视身体经验与情境互动。 ​​相关性识别问题​​：人类如何从混沌中提取意义（如游戏规则与现实世界的映射）。 ​​5. 科学的社会责任与未来方向​​ ​​科学的文化政治性​​： ​​盲点与权力结构​​：科学话语如何影响社会价值观（如气候变化中的技术乐观主义）。 ​​公众科学传播​​：需超越“绝对真理”叙事，强调科学的创造性与局限性。 ​​超越盲点的路径​​： ​​重新联结经验​​：在人工智能、基因编辑等领域平衡技术工具与人类价值。 ​​跨学科对话​​：融合哲学、社会学与自然科学，构建更包容的“行星科学”框架。

中信选书的能力和白左意识形态入脑的写书水平是真的都不行。 诚如我常说的预测：99.9 的谈到非线性系统的书都是烂书，现在非线性系统已经成一个垃圾桶了，只要有解释不通的地方全都丢到非线性系统里。 科学的范式是很简单的，重复实验检验理论预测，如果发现理论错误就发展理论。 意识、时间起源难道是因为缺理论？ 是缺重复实验方法和测量手段，类器官没解决之前怎么可能解决意识呢；反之，科学在气候变化中缺失的预警难道是因为盲点？工业革命的时候连气象科学都没出现，用前朝的剑斩本朝的官这不是纯诡辩么。

走马观花翻完，果然科学的主题对我而言还是有负担，权当获取资讯了，不会二刷！

无论是作品本身还是中文翻译，此书堪与当年《GEB》一书媲美。有意思的是，GEB一书也是在燕园翻译的，此书翻译亦是。

很新的一本書（2024）。作者從哲學、社會學等方面反思科學的本質，認為科學本源應是人類的“覺知體驗”，挑戰了“科學是絕對真理”和“科學至上”的觀念，很具有獨特之處。作者並不反對科學，而且充分肯定了幾世紀以來的人類取得的卓越的科學成就。本書內容廣博，橫跨多個學科和歷史時段，有很強的可讀性，但也非可輕鬆閱讀的。

现象学利箭的脱靶：从现代科学逻辑与实践审视《何为科学》的论证误区由天体物理学家 Adam Frank、Marcelo Gleiser 与现象学哲学家 Evan Thompson 合著的《盲点：为什么科学不能忽视人类经验》（中译《何为科学》），是一部颇具雄心的跨学科著作。三位作者试图重新审视现代科学的认识论基础，提出一个贯穿全书的核心观点：现代科学在追求客观性的过程中，往往遗忘了人类经验本身，从而陷入了一个被他们称为“盲点”的困境。 重新讨论经验与科学的关系，在人工智能、意识研究风行的今天确实具有现实意义。然而，本书实际的批判对象并非真实的科学实践，而是一个经过简化和重构后的“科学主义”稻草人。 一、 对现代自然科学实践的严重误读：将方法论上的“克制”误判为本体论的“狂妄”本书花费了大量篇幅批评科学家误将实验室中的抽象模型视为现实本身，指责科学错误地用高度理想化的实验室模型替代了有血有肉的“生活世界”。这种指责对于任何接受过严格现代科学训练的研究者来说，都显得极不贴合实际。 科学家具备天然的边界意识： 现代科学训练中最基础的内容之一，恰恰是讨论理论模型的边界。仅以颇为年轻的现代生物学研究为例，实验从设计上就被严格区分为体内（in vivo）、体外（in vitro）以及基于计算机模拟的体内（in silico）。没有哪个实验生物学家会狂妄到认为试管里的蛋白质反应就等同于复杂生物体内的生命活动。科学共同体每天都在讨论模型失效的条件、外推范围以及实验有效度的问题。 科学的目的是跨观察者的一致性，而非复制体验： 书里将“温度还原为分子平均动能”、“颜色还原为特定波长”认定为“悄然替代”的罪证。但这根本不是“替代”，而是一种为了在极度复杂的系统中提炼出具有预测力和控制力的因果关系，而进行的跨层级逻辑映射（抽象研究对象→形成理论→预测并试验→再研究再抽象）。科学的任务不是复制人类“觉得冷”或“觉得热”的质感，而是试图在宇宙中（也许是任何智慧生物）的任何坐标系下构建一个恒定适用、可预测、可检验的规律。 低级的“地图与城市”比喻： 把科学为了实现跨观察者一致性而进行的必要降维，指责为“偷换了世界”，就像是指责一张高精度地图“悄悄替代了真实的城市，因为它上面没有堵车的噪音和真实的砖头”一样滑稽。地图不是城市，但地图也从来没有宣称自己是城市。 二、 认识论的循环论证与执念：并未证明“人类经验”为何拥有至高无上的本体论优先权本书在反思还原论时，陷入了一个奇特的逻辑怪圈：它不断强调人类经验的重要性，却较少解释经验如何成为科学理论构建中的有效约束条件。 混淆了认识先后与存在基础： 本书错误地将人类认识世界的先后顺序（人类先有感官经验，再有科学理论），等同于客观规律的存在顺序，进而暗暗主张宇宙的规律必须由人类的感官经验来指导并判断对错。这种要求科学必须对人类直接感官俯首称臣的观点，本质上是一种退步的人类中心主义。 哲学立场宣言代替了严密论证： 从科学哲学的角度来看，一个理论若要批评科学，就需要说明科学具体犯了什么错误，以及替代方案能够解释什么额外现象。然而本书的论证往往停留在态度表达层面：科学必须回应经验，但经验本身却无需接受科学意义上的检验。这使得许多论述看起来更像一种哲学立场宣言，而非严格的科学哲学分析。它试图用现象学哲学的评价标准审判科学，却没有首先证明这种标准为何应当被所有人（尤其是自然科学家）接受。 三、 对现代神经与认知科学的失焦批判：时代错位与各说各话本书在论述神经科学盲点时，将矛头对准了“预测加工”与“整合信息理论”，指责它们将丰富的主体经验压缩为数学模型。这种批评在学术层面明显失焦： 回答的问题完全不同： 这些理论的目标是解释感知、学习与决策过程中的信息处理与机制问题，而不是现象学（哲学）意义上的体验描述问题。它们从来没有宣称自己已经还原了全部意识经验。批评一个旨在预测行为和神经活动的数学模型“无法完整呈现主观体验”，就像批评显微镜无法打电话一样——两者关心的是不同的问题。 对现代认知科学前沿视而不见： 本书作者将认知科学矮化为脱离身体“丰富主观感受”的数学计算，这属于严重的时代错位。事实上，现代神经科学从未忽视身体、环境与情境的作用。从书里提到的具身认知、到主动推断、内感受，这些讨论早已进入认知神经科学的主流研究视野。 结论《何为科学》并非一本毫无价值的书，它提出了一个值得认真思考的问题：科学是否会因为过度抽象而遗忘自身的经验基础？ 但本书的问题同样明显：它不断要求科学重新回到经验，却始终没有充分说明、为什么经验应当拥有作者们所要求的那种本体论优先权。论述中，它成功地塑造了名为“科学主义”的稻草人，并试图用现象学利箭将其刺倒。 本书最终呈现出的，与其说是一部成功揭示科学盲点的著作，不如说是一场关于“谁有资格定义科学”的哲学争论。而在这场争论中，作者们提出了许多值得思考的现实问题，却未能给出足够有力的答案。

非常推荐。 三位作者都是在各自领域深耕的专家，本身的专业思考很深入。 其中盲点的概念让我很着迷，断断续续读书期间总是和自己的行为思想对照。 前一阶段读完《世界观》这本书，对于自己从未怀疑的思维框架开始有所思考。 读得有点散漫，过一个阶段重读。

非常不错，过阵子再来补个笔记。

人类的感知与经验是科学知识的原点，这点没错，科学在数学抽象过程中或许遗失了经验中的部分内容，这也对。但整体上我不喜欢书中的“盲点”理论以及对数学抽象的批评，而且作者也没能提出如何把人类的经验与数学模型相结合的任何可行途径。