強推理（一）

引言

快速進步的領域是“一種特定的科學研究方法被系統地使用和教授的領域。任何想要改變我們的分析方法的批評或挑戰，當然打擊我們所有的自我防禦。但在這種情況下，分析方法提供了這種巨大的提高效果的可能性。所以不幸的是，面對這個挑戰，我們更多的是去與之鬥爭，而不是去學習它。——約翰·R·普拉特

偉大不止在事業上驚天動地，他時常不聲不響的深思熟慮。——克雷洛夫

說明

本文是芝加哥大學的生物物理學家John R. Platt於1964年在Science雜誌發表的一篇經典文章。作者認為，“強推理”能夠使科學得以快速的發展，並且為我們提供了一個思考科學方法有效性的標準。作者指出，類似於邏輯樹，我們應該系統學習和思考替代性假設，然後逐步排除，但證明或者反證才是其目的，即“問題導向”。

John R. Platt. Biophysicist at the University of Chicago.

約翰·R·普拉特 芝加哥大學生物物理學家

如今的科學家們傾向於保持一種客氣的幻想，即所有的科學都是平等的。除了那個被誤導的對手的工作，他的論點正好在那個時候被駁倒，我們“說得好像每個科學家的領域和研究方法都和其他科學家的一樣好，甚至可能更好一點。”這讓我們在互相推薦政府撥款時都很熱情。

但Platt認為，任何仔細研究這個問題的人都會同意，如果可以用數字來進行這樣的估計，那麼某些科學領域的發展速度可能會比其他領域快一個數量級。這些發現從頭條新聞一躍而出——它們是複雜和困難學科的真正進步，如分子生物學和高能物理學。正如阿爾文·溫伯格(Alvin Weinberg)所說，“幾乎每個月都有分子生物學方面的驚人成就發表在《美國國家科學院院刊》上。” 為什麼在某些領域會有如此迅速的進步，而在其他領域卻沒有?

Platt認為我們傾向於認為的通常的解釋——比如學科的易駕馭性，或者被吸引到其中的人的素質或教育程度，或者研究合同的規模——是重要的，但不夠充分。他開始相信科學進步的主要因素是智力上的。這些快速進步的領域是“一種特定的科學研究方法被系統地使用和教授的領域，這種歸納推理的累積方法是如此有效，Platt認為它應該被命名為“強推理”。他認為有必要研究一下這種方法，它的用途、歷史和原理，看看其他團體和個人是否可以在他們自己的科學和智力工作中學會有益地採用這種方法。

在其各自的元素中，強推理只是一種簡單而過時的歸納推理方法，這種方法可以追溯到弗朗西斯·培根。這些步驟是每個大學生都熟悉的，也是每個科學家都斷斷續續練習過的。區別在於它們的系統應用。強有力的推論包括對科學中的每一個問題，正式地、明確地、有規律地應用以下步驟:

1)設計替代假設;

2)設計一個關鍵的實驗(或幾個實驗)，可能有不同的結果，每一個結果都儘可能地排除一個或多個假設;

3)進行實驗，以獲得乾淨的結果;

4)循環使用過程，進行次假設或序貫假設，以提煉剩下的可能性;等等。

這就像爬樹。在第一個分叉處，我們選擇（在這種情況下，“自然”或實驗結果選擇）向右分支或向左分支;在下一個岔路口，向左或向右走;等等。在“條件式計算機程序”中也有類似的分支點，下一步取決於最後一次計算的結果。在許多一年級的化學課本中，有一種“條件歸納樹”或“邏輯樹”，在對未知樣本進行定性分析的步驟表中有詳細的描述，學生被教導一個真實的連續推理問題：添加試劑A，如果你得到一個紅色的沉澱，它是subgroup alpha,然後你過濾並加入試劑B，如果沒有紅色的沉澱，你加入另一種試劑B等等。當然，對於任何新問題，歸納推理都不像演繹那麼簡單和確定，因為它涉及到探索未知。步驟1和步驟2需要智力上的發明，這些發明必須經過巧妙的選擇，以便使假設、實驗、結果和排除在嚴格的三段論中相互關聯，如何產生這些發明的問題在其他地方已經被廣泛討論(2,3)。

很明顯，這有助於取得迅速而有力的進展。沒有比這更快的探索未知的方法，這是步驟的最小順序。任何未被排除的結論都是不安全的，必須重新檢查。強推理和它所產生的邏輯樹之於歸納推理，就像三段論之於演繹推理一樣，因為它提供一種有規律的方法，以便儘可能快地得出一個又一個站得住腳的歸納結論。

“但這有什麼新奇的呢?”有人會說。這就是科學的方法，一直都是，為什麼要給它起個特別的名字呢?原因是我們中的許多人幾乎已經忘記了它。科學現在是一項日常工作。設備、計算、講座本身就是目的。我們中有多少人每天寫下我們的選擇和重要的實驗，專注於排除一個假設? 我們在寫科學論文的時候，可能會把步驟1、2、3放在心裡。但在這些步驟之間，我們忙著工作。我們變得“以方法為導向”，而不是“以問題為導向”。我們說我們更喜歡用摸索著找到一般性結論。我們沒有教我們的學生如何提高他們的歸納推理。我們也沒有意識到，

分子生物學

新分子生物學是一個在作者看來這種系統推理方法已經變得廣泛和有效的領域。這是一個複雜的領域。然而，在過去的十年裡，一系列重要的實驗讓我們對遺傳機制以及酶的形成和蛋白質合成的控制有了驚人的詳細瞭解。每個實驗都展示了邏輯結構。1953年，詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克提出，DNA分子——細胞中的“遺傳物質”是一種長鏈的雙鏈螺旋分子。當一個細胞分裂時，這兩條螺旋線是保持在一起的，還是分開的?馬修·梅爾森和富蘭克林·斯塔爾使用了一種巧妙的同位素密度標記技術，表明他們分離了。DNA螺旋總是有兩條鏈嗎?還是像原子模型顯示的那樣有三條?亞歷山大·裡奇證明了兩者都有可能，這取決於離子濃度。

當然，在每一個領域都可以找到這種關鍵的實驗。分子生物學的真正區別在於正式的歸納推理是如此係統地練習和教授的。在英國劍橋的分子生物學實驗室，任何一個早晨，弗朗西斯·克里克(Francis Crick)或西德尼·布倫納(Sidney Brenner)的黑板上都會出現邏輯樹。最上面的一行是剛從實驗室出來的熱門新結果，或者是剛剛收到的信件或傳言。下一行是兩三個不同的解釋，或者是一張“他做錯了什麼”的小單子。下面是一系列可以減少可能性的數量的關於實驗或控制的建議等等。當一個人或另一個人進來爭論為什麼一個實驗不可行，或者它應該如何改變的時候，這棵樹就會在白天生長。從論文的寫作風格和語言中可以也明顯看出這種強推理的態度。例如，在分析抗體形成的理論時，Joshua Lederberg列出了9個“容易被否定”的命題，討論哪些是“最容易被實驗驗證的”。

法國領導人弗朗索瓦•雅各布(Francois Jacob)和雅克•莫諾(Jacques Monod)的論文也因其高度的“邏輯密度”而聞名，他們的論文一段接一段地採用了相互關聯的“歸納三段論”。但這種風格很普遍。從1964年Journal of Molecular Biology上發表的第一篇論文開始，你馬上就會發現:“我們的結論……如果(i)……(2) ……或(iii)………則可能無效，我們將描述排除這些選擇的實驗。” 對於習慣於不那麼嚴密的推理文章和不那麼清晰的推理的物理學家、化學家或任何領域的科學家來說，他們會發現翻閱那本雜誌是一種有益的經驗。

對分析方法的抗拒

這種對生物學的分析方法有時幾乎成了一場聖戰，因為它激起了許多科學家的強烈抵制，而這些科學家是在一個更寬鬆、更廣泛的傳統環境中長大的。1958年在博爾德召開的生物物理學會議上，這兩種觀點發生了激烈的衝突。利奧·西拉德說:“酶是如何產生的，蛋白質是如何合成的，抗體是如何形成的，這些問題比通常認為的更接近解決。如果你做一些愚蠢的實驗，一年完成一個，可能需要50年。但是，如果你停止做實驗一段時間，並考慮如何可能合成蛋白質，只有5種不同的方法，而不是50種!只需要幾個實驗就能區分它們。”

其中一名年輕人補充道:“本質上這是一個老問題:一個實驗能做得多小、多優雅?”

這些評論使在場的一些人感到不安。電子顯微鏡學家說：“先生們,這太離譜了。這就是科學哲學。”

西拉德反駁說:“我不是在和三流的科學家吵架，我是在和一流的科學家吵架。”

一位物理化學家急忙問:“我們是在午飯前還是午飯後拍官方照片?”

但這並沒有轉移爭端。一位傑出的細胞生物學家站起來說:“沒有兩個細胞具有相同的特性。生物學是一門研究異質系統的科學。” 他私下補充道，“你知道有些人是科學家;有些人只是在研究這些過於簡化的模型系統——DNA鏈和體外系統——他們根本不從事科學研究。我們需要他們的輔助工作:他們製造儀器，他們進行小型研究，但他們不是科學家。”

對此，塞·萊文索爾回答道:“有兩種生物學家，一種是想知道是否有一件事是可以理解的，另一種是不停地說這件事非常複雜，什麼都不可以理解……你必須研究你認為具有你感興趣的最簡單的系統。”

當他們離開會場的時候，可以聽到一個人在喃喃自語:“西拉德想讓我做什麼——開槍自殺?”

任何想要改變我們的分析方法的批評或挑戰，當然打擊我們所有的自我防禦。但在這種情況下，分析方法提供了這種巨大的提高效果的可能性。所以不幸的是，面對這個挑戰，我們更多的是去與之鬥爭，而不是去學習它。事實上，分子生物學最近取得的許多成就都是在這種“過於簡化的模型系統”上取得的，這與1958年的討論中提出的分析思路非常相似。

高能物理學

這種分析思維是罕見的，但絕不僅限於新生物學。高能物理學是另一個明顯存在排除邏輯的領域，甚至在報紙報道中也是如此。例如，在楊振寧(C. N. Yang)和李政道(T. D. Lee)的著名發現中，提出的問題是:在某些反應中，基本粒子是保持鏡像對稱還是宇稱? 他們提出了關鍵的實驗，在幾個月之內，他們完成了，並且發現宇稱被排除在外。Richard Garwin, Leon Lederman和Marcel Weinrich做了一個重要的實驗。這是一天晚上吃晚飯的時候想到的。到半夜的時候，他們已經為它重新安排了設備，到了凌晨4點，他們已經收到了顯示奇偶性不守恆的預測脈衝信號。這些現象一直在等著，等著另一種假說的明確提出。

這一領域的理論家以試圖明確地預測新特性或新粒子而自豪，因此如果他們沒有被發現，理論就會失敗。正如生物學家W. A. H. Rushton所說:“一種理論如果不能受到致命的威脅，就不可能是有活力的。” 默裡·蓋爾曼(Murray Gell-Mann)和尤瓦爾·涅曼(Yuval Ne 'eman)最近使用他們稱之為“八重法”的粒子分組方法來預測一個缺失的粒子——omega ，然後尋找並發現了它，但是，該理論的另一個分支預測的粒子電荷是通常的三分之一，而實驗中沒有發現，所以這個分支理論必須被拒絕。

Platt強調的兩個領域的強推理部分是個人領導力的結果，如經典的遺傳學家在分子生物學所做的努力、或1948 – 1950年間西拉德在芝加哥創辦的“中西部雜燴和細菌學會”和馬克思·德爾布里克在冷泉港開設地噬菌體遺傳學的夏季課程。但也有一部分是由於科學領域本身的性質。生物學具有大量的信息細節和複雜性，是一個“高信息”的領域，如果一個人不事先仔細考慮什麼是最重要和最具結論性的實驗，那麼幾年甚至幾十年的時間就很容易浪費在通常類型的“低信息”觀察或實驗上。在高能物理學中，來自新型加速器的粒子的“信息通量”和上百萬美元的運行成本迫使人們採用類似的分析方法。每一次實驗前都要進行一次一流的小組辯論，這是值得的，並且這種習慣在整個領域傳播開來。

下期預告

下一期，我們將從歸納與多重假設、強推理的系統應用、評價有效性的系統標準和關於強推裡的一些指導等方面繼續為您介紹platt的思想。敬請期待！下一期，我們將從歸納與多重假設、強推理的系統應用、評價有效性的系統標準和關於強推裡的一些指導等方面繼續為您介紹platt的思想。敬請期待！

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