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[转载]李侠：科学主义——阅读当代中国的一把钥匙: fqng1008 2019-1-22 17:37; —— 评华世平的《科学主义与人文主义：后毛时代中国的两种文化（ 1978-1989 ）》自上个世纪八十年代以来，有关科学主义的争论逐渐引起了国内学界的普遍关注，这可以被看作是第二次启蒙运动深入发展的结果。然而近二十余年来的理论发展，汉语学界关于科学主义的发展态势以及所持立场已呈明朗化的趋势，现在是到了系统地总结这种思潮的时候了。为了更好地清理科学主义思潮的深远影响，有必要跳出特定的语境，反思站在局外的第三视角的观点，只有经过这种对比分析，我们对科学主义的理解才不至于片面。恰好华世平博士1995年在纽约州立大学出版社出版的著作《科学主义与人文主义：后毛时代中国的两种文化（1978-1989）》为我们的对比研究提供了一个很好的参照系。对此，本文将以华世平的文本为大纲，结合中国近期的科学主义思潮的发展进行一些粗线条的分析，基于这种考虑，本文将有重点地分析以下问题：近期以来存在于中国社会中的科学主义的各种表现形式、它们出现的时代背景，以及未来中国科学主义可能采取的主要表现形式。一、近期以来中国科学主义的主要表现形式及特点在阐述这个问题之前，首先需要明确这里所指的“近期”的内涵：本文所指的“近期”是指：中国自1976年粉碎“四人帮”以来，尤其是党的十一界三中全会（1978年）以来，直至上个世纪末。其次，为了保持论证的概念的前后一致性，我们还得界定一下科学主义的概念内涵（取最近意见比较一致的看法），按照索雷的经典定义，科学主义是指：“一种关于科学（特别是关于自然科学）的信念，它认为科学是人类知识中最有价值的部分，之所以最有价值是因为它最权威、最严肃和对人类最有益。” 索雷把西方的科学主义分为两类：一类是科学的经验主义（scientific empiricism）；另一类是自然主义（naturalism），它企图把哲学同化进自然科学中。这也是目前西方学界对科学主义认识的一种共识。旅美学者华世平的分析也是以此为基础的。华世平博士（Shiping Hua，1956-）是美国路易维尔大学的政治学教授，同时兼任全美中国政治学会的主席。他的研究也多围绕中国当代的政治文化问题，近几年常回国内举行讲座以及参加国内的学术会议。按他的说法，“我把这三本书叫做‘中国政治文化三部曲’。第一本书是《科学主义与人文主义：毛时代后的两种文化1978—1989》，是1995年美国纽约州立大学出版社出版的。第二本书叫《中国政治文化，1989年—2000年》，是2001年由美国M．E．夏普出版社出版的。第三本书是《中国政治文化中的乌托邦思想》。”（华世平，2004年5月28日在天则经济研究所的演讲）这三本书都是用英文写的。通过上面的介绍，不难发现华博士的研究涵盖了中国改革开放后近三十年的政治文化进程。因此，对华世平的观点的分析，对于我们理解国内的争论具有很好的局外人的意味。本文的比较分析主要是针对他的第一本著作。回到科学主义的主题，华博士认为：“科学主义通常被看作同其它学科的分支或文化相比较而言的，科学被赋予了太多的价值。它指涉了（1）科学是统一的；（2）科学没有界限；（3）科学在预测、解释和控制等方面取得了巨大的成功；（4）科学的方法授予了科学结果的客观性；（5）科学已经给人类带来了益处。” 在这个基础上，他认为在1978-1989年之间，中国出现了三种形式的科学主义即：唯物主义的科学主义（materialistic scientism）、技术决定论（technological determinism）、经验主义的科学主义（empirical scientism）。这是与西方分类有些不同的，西方的许多学者几乎都没有提到或很少关注唯物主义的科学主义，究其原因，无外乎大凡社会主义国家的科技发展水平相对于西方是落后的，因而他们认为在社会主义国家很难形成科学主义的思潮。其实，这是他们的误解，众所周知，马克思主义的经典作家都是非常重视科学和技术的发展的，他们的思想直接借鉴和吸收了当时的最新科技成果。因此，唯物主义的科学主义的存在应该是它的题中之意。在这点上，经济学家哈耶克（F.A.Hayek,1899-1992）是深刻的，他早就指出：“传统的社会主义以不同的方式和科学联系在一起。其次，还有一种由自然科学训练出来的无可否认的精神嗜好，就像工程师的嗜好一样，它更喜欢精心创造出来的那种井然有序的安排，而不是自发形成的结果。这是一种很有影响的普遍态度，经常把知识分子引向传统的社会主义方案。这是一种广泛而重要的现象，对政治思想的发展产生了深刻的影响。” 从这个意义上说，在社会主义的语境下，产生唯物主义的科学主义应该是一种必然，因为全面计划的实施，在客观上也需要科学主义的支持（比如国内前段时间关于“新左派”与“自由主义”之争的实质，也在一个侧面上指涉了支持科学主义与反对科学主义的分野，因为自由主义者认为，任何国家干预与计划的实施都是对自由理念的侵蚀，因而他们反对科学主义也就成了贯彻一种理念的必然）。不过这种形式的科学主义在当今已经泛化或出现了某种断裂，部分已经融入社会的主流意识形态中，很难被区分了，它大多体现在执政党的政策制定之中，进而渗透到社会生活的方方面面，成为我们当前文化的一部分。但是要看到这种泛化的科学主义日益失去它最初的作用力，因为越是普遍的意识形态它的作用力越小，而越是具体的意识形态它的作用力越大。因此，粉碎“四人帮”后，一种具有中国特色的科学主义也日益从边缘走向思想舞台的中心，这就是技术决定论的科学主义和传统的经验主义的科学主义日益获得了新的生命力，这也与当时的社会背景直接相关：经过十年文革的巨大破坏，整个国民经济陷于崩溃的边缘，随着极左政策的转向与废除，社会的各项事业处于百废待兴的状态，这时思想界的任务就是寻找一种新的促进发展的理论工具，顺应这种时代趋势。科学主义终于名正言顺地走上近期中国思想舞台的前台。华世平把这个过程分为三个阶段，分别为1984年前的唯物主义的科学主义阶段；1984-1989年之间的技术决定论阶段和经验主义的科学主义阶段。华世平认为：“很明显，科学主义的出现不能被简单地看作知识分子追求的扭曲，而应被看作是社会经济和政治环境的投射。” 他认为在七十年代末和八十年代初出现的科学主义类型应该是唯物主义的科学主义，它在中国的起源可以追溯到五四时期的陈独秀在“科玄论战”时的观点，但又有很大的不同。而经验主义的科学主义在近期的代表是以系统论为武器的金观涛，这种类型的科学主义同样可以追溯到五四时期的胡适；而最有中国特色的科学主义就是以苏绍智为代表的技术决定论。对于这种分类，华世平认为这是由于：“经验主义的科学主义的起点不象唯物主义的科学主义那样是一元的，它不关心最终的实在是物质的还是精神的，这样的后果使它充满了灵活性，这也表现在民主和多元化上面；同时，唯物主义的科学主义是基于演绎的，而经验的科学主义更关注于严格的检验，对于经验的科学主义来说归纳是更为重要的。” 由于上述的原因，各种类型的科学主义无论从内容上还是从形式上的表现都是不同的。大体说来：胡乔木的唯物主义的科学主义的提出是为了反击当时意识形态领域内的人道主义。这主要体现在他1984年写的长文“人道主义和异化”中，胡乔木的理论的科学特征即历史唯物主义，它有两个基本的维度：（1）客观世界的存在不依赖于人的意志；（2）客观世界有自己的发展规律，它不以人类的意志为转移。第一个维度涉及到在哲学上用唯物主义的本体论反对唯心主义；第二个维度涉及到用辩证法去反对形而上学。根据胡的观点，真科学和伪科学的试金石是指它是否是唯物主义的或唯心主义的。第二个试金石就是是否坚持辩证法的方法，他指出异化作为一种分类方法属于年轻和不成熟时期的马克思，而辩证法的方法属于成熟的马克思（法国结构主义马克思主义者阿尔都塞曾有过类似的划分）。通过分析，不难看出胡乔木的唯物主义的科学主义其实与实际的科学和技术是有相当的距离的，它更多地指涉了政治和意识形态领域的科学主义，而非我们通常意义上的西方的科学主义。这种类型的科学主义更多的体现了一种乌托邦情结。对于具有中国特色的科学主义——技术决定论，华世平给出了一个代表：苏绍智（1923-），他认为苏的理论的核心就是发展生产力。华世平认为：“这种方法不仅仅与中国传统的不为知识而知识的思维方式相一致，而是为了解决生活的问题，它对技术的信念和对它的使用是为了政治的目的。” 苏绍智提出了社会主义的“阶段理论”，在这个理论中他把从资本主义到共产主义的全过程分为如下几个阶段：第一个阶段是从资本主义到社会主义，这一阶段还可以细分为两个次级阶段，即（1）从无产阶级革命的成功、政权的掌握，到生产方式的公有制的完成；（2）不发达或不完善的社会主义；第二个阶段是发达的或完善的社会主义；第三个阶段是共产主义。依据这种理论构想，他认为：“这种划分可以推断出从1949年至1956年，中国处于初级阶段的次级阶段（sub-stage），即中华人民共和国的建立到公有制的完成；从1956年至1980年，中国进入了初级阶段的第二个次级阶段，即不发达的或不完善的社会主义。” 对此，华世平认为：“假如一个人过分强调生产力而忽视生产关系，那么他就变成了一个技术决定主义者，而不是历史唯物主义者。” 综上，可以看出，以苏绍智为代表的科学主义：技术决定论，纵然还有许多理论问题没有得到澄清，以及与正统的马克思主义和标准意义上的科学没有必然的联系，但是，这种科学主义与中国的传统文化是紧密相连的，尤其是与中国传统文化中的实用主义思维取向有着千丝万缕的联系的，众所周知：中国历史上一直存在着有技术没有科学的实际境遇；再者，技术对中国人来说历来是解决生活问题的手段，同时也是政治的需要，这已成为不争的事实。另外，这种类型的科学主义的出现也是以当时改革开放之初，中西两种社会发展程度对比的巨大差别为时代背景的，如何发展社会主义，成为那个时期知识分子必须思考的问题，因此，这种类型的科学主义在当时迅速成为主流的科学主义模式也就不难理解了。时至今日这种技术至上、专家治国的社会心理仍然占有主流意识的地位。对于中国近期的经验主义的科学主义，华世平也给出了一个代表：金观涛（1947-），其实这种类型的科学主义在中国可以说也有比较长的历史，因为五四时期的胡适、吴稚晖、丁文江等人都倡导过经验的科学主义，这种类型的科学主义都有一个共同的信念即实证主义的信念。在这种传统的基础上，近期的经验的科学主义又有什么新的特点呢？对此，华世平介绍了金的观点：他认为社会科学和自然科学是一个整体，考虑到科学和哲学的关系，金认为哲学的起点和科学的起点是一样的，它们应该来自于最普通的概念，即作为基础或后果的物质或实体应该是能被证实的。“金认为科学可以作为一种解放哲学的工具，他感觉到假如一个人不能理解自然科学的方法——尤其是以二十世纪复杂数学为特征的方法，他就没有资格被称为一个哲学家。” 从这个描述中可以清晰地发现：这种类型的科学主义继承了西方传统的经验主义的科学主义的特征，那么，西方的科学的经验主义的特征是什么呢？索雷认为主要有以下几个主题：“（1）科学是统一的；（2）科学没有边界；（3）科学已经在预测、解释和控制等方面取得了巨大的成功；（4）科学的方法使科学的结果具有客观性；（5）科学对人类是有益的。” 尽管各种类型的科学的经验主义并不一定都满足这五条，但也多是围绕其中的几点展开论述的。对照金观涛的上述观点，不难看出，他是典型的经验的科学主义。那么，他的科学主义与五四时期和西方的科学的经验主义又有什么不同呢？金观涛的科学主义建基于系统论、控制论和信息论。他认为，在系统的功能方面有四种模型：停滞、用新的替换旧的、灭亡、超稳定性。金观涛根据这种假定，认为欧洲社会的转变属于第二种类型，这种类型的社会转变机制是逐渐变迁的，它的结果是新的系统逐渐地从旧的系统中被创造出来。相对而言，中国社会属于第四种类型，这种类型的社会变迁机制的特征是突然性和整体性。任何次一级系统从平衡点的偏差，都将导致整个结构的崩溃，同时所有的新系统的萌芽特征也将被摧毁。之所以做这样的分析，是因为他认为，中国的封建社会是一个相对封闭的系统，而系统论非常适合于这种封闭的系统。对他的观点正确与否我们先暂不予评论，但是金的理论（以系统论为代表）没能充分考虑到中国社会的复杂性，而且从本质上讲，系统论要求的边界条件并不能完全符合中国社会的实际状况。二、近期中国三种科学主义的缺失与局限通过上述对华世平列举的中国近期三种科学主义的分析，我们可以梳理一下它们各自存在的问题与局限。粉碎“四人帮”后出现的胡乔木的唯物主义的科学主义，可以看作是对十年文革过后的反思，当时人们的思想处于一种混乱的状态，如何理解马克思主义？如何发展社会的生产力？都是摆在人们面前亟待解决的问题。正是在这种情况下，胡乔木提出了他的唯物主义的科学主义，他通过分析马克思的异化和人道主义的理论，认为在成熟的马克思著作里，科学是哲学的起点，用以反对王若水的唯心主义的观点，后者认为，马克思主义的起点是人。现在看来，这种形式的科学主义虽然起源很早，但并没取得十分突出的理论贡献，它只是又一次提出对本真的马克思主义的关注，以及对异化问题和人道主义的重新思考，只能算中国在过渡时期对如何认识马克思主义的一次严肃思考，正如胡乔木在理论层面上所坚持的那样，观察的客观性原则承诺了共产主义必然成功，因为在他看来，科学承诺了解决所有问题，不仅仅是社会与经济问题，而且还包括政治问题。这可以看作是胡试图保卫和重新回到马克思主义的一种尝试。当年之所以引起轰动，是因为经过十年的思想禁锢，人们迫切地想理解自身和所处的社会的真实状况。胡的观点很少涉及到当时的最新科学技术与社会的问题，对于社会经济的发展也没能提出建设性的意见，但是它对于统一当时人们的思想是起到了一定的作用，加深了人们对辩证唯物主义与历史唯物主义的理解。同时，他的科学扩张主义也为后来科学主义思潮在中国的发展起到了巨大的推动作用。近期中国的三种科学主义类型中，技术决定论有着巨大的影响。它与中国传统文化的结合也是最紧密的，但是客观地讲，对于如何发展社会的生产力，苏绍智并没有提出什么特别有新意的创见，依旧使用经济基础和上层建筑的矛盾运动来为生产力的解放寻找一种有效的出路。但是，他提出的社会主义的“阶段理论”还是一项很重大的理论成就，它使人们能够很客观地认清中国目前的发展阶段，对于克服我们意识中根深蒂固的急躁与冒进，以及对于今后选择发展的路径是有很大的帮助的。很明显，这种类型的科学主义具有很强的实用主义倾向，与西方传统的科学主义有很大的不同，这也反映出这种中国式的科学主义在学理和理论渊源上存在着先天的不足。当八十年代中期，邓小平同志提出科学技术是第一生产力的时候，可以看作是这种科学主义的新发展，它的重要性在于，给出了如何发展生产力的一种全新的阐释。时至今日，这种类型的科学主义仍是中国的主流科学主义模式。至于第三种类型的科学主义：经验主义的科学主义，与西方的经验的科学主义也有很大的不同。在西方这种类型的科学主义主要偏向于实证主义。在当代，这种实证主义主要是指在逻辑经验主义传统中发展出来的英美分析哲学传统。当前这种理论进路遭到了严重的挑战，面临着许多危机，尤其是六十年代以来，法国的结构主义和八十年代以来美国新实用主义的复活，都导致了这种类型的科学主义的衰落。在中国近期兴起的经验的科学主义虽然历史的渊源比较久远，但与五四时期的同种类型的科学主义相比，它有了明显的变化，那时的科学主义建基于泛科学的概念，主要是指西方新科学思想及方法，这在“科玄论战”中有比较清晰的显示；而八十年代的经验主义的科学主义主要是利用“老三论”（系统论、控制论、信息论）的思想方法为理论的基础。可以明显地看出，它是利用当时最新的科学知识来阐释中国的问题，这种形式有它比较明显的优点：观点新颖，给当时沉闷的思想界注入了一掬活水，对于人们解放思想，开拓进取提供了一种理论的尝试。但是，由于中国的问题的复杂性，这些理论并不能完全适合中国的实际国情，因而它无法包治百病，很快就暴露出它的局限性。由于社会系统具有多重维度：政治的、经济的、文化的等，而且这些系统都是开放的系统，它的演化变迁所需要的条件的不确定性，这些都导致老三论无法充分解决中国的现实问题，最多只能是局部适合。因此，顺着这个思路到九十年代初，许多学者利用“新三论”去解决中国的实际问题，这可以看作是这种思路发展的一种必然的延续。时至今日，这种类型的科学主义在中国仍有广泛的市场，它促使这些新观念立刻成为大众的公共话语，对于这些理论的普及来说，功不可没，更为重要的是它也引导人们用多个视角去审视中国的现实问题，打破了任何单一的理论的局限，这对于冲破传统的政治话语霸权有重要意义，同时也为文化多元性的形成提供了一种具体的实践模式。从一定意义上说，通过这些新知识的引进与介绍，我们获得了“一个空间的开拓，在其中，思考重新成为可能。” 三近期中国科学主义的发展趋势改革开放以后中国出现的三种类型的科学主义，在今天经历了严重的分化与整合，换言之，随着我国开放步伐的加快和经济体制改革的深化、政治民主化进程的深入发展，以及文化多元性的逐渐形成，有些类型的科学主义逐渐失去了主导话语地位，完成了它的历史使命，渐渐地淡出思想界的舞台。唯物主义的科学主义的发展就是这种情况，它的出现完全是由于文革过后，人们急于从学理上厘清马克思主义的本质，重新认识马克思主义和中国社会发展的关系，以及极权政治出现的思想根源。这就是以马克思的异化理论和人道主义理论为突破口，所展开的重新认识马克思及其理论的过程。这场理论争论起到了对当时中国人的思想解放的作用，同时也间接说明文革期间的政治理论是对马克思主义理论的歪曲和篡改。这种类型的科学主义与科学和技术并没有太多的直接关系，因而，它的出现只是过渡时期人们思想的反思需要，中国当时的许多实际问题尚未充分暴露出来，但它从理论上完成了对马克思主义重新认识的启蒙作用，对于我国后来的改革提供了理论上的支持。因此，近二十年来中国有影响和持续时间较长的科学主义主要是以下两种：技术决定论和经验主义的科学主义。经验主义的科学主义，可谓历史悠久，自从培根、笛卡儿以降，经验主义一直是西方大力推崇的。正是由于经验主义的充分发展，为实证主义的出现准备了坚实的思想基础。近期中国的经验的科学主义的理论基础是在西方原有的理论基础上，吸收最新的科技成果如“老三论”以及比较晚近的“新三论”。不难发现，这种类型的科学主义主要是基于一种新的科学成果或新的科学思想来丰富或替代原有的意识形态的方法，它的进步意义在于推动了新的科学知识在中国的传播，丰富了人们认识世界的视野，打破思想的僵化，同时也开拓了一种新的文化形式，对于文化多元性的形成有积极的促进作用。但是，我们要看到这种类型的科学主义缺乏自己的生存土壤（缺乏对受众群体的文化背景的整合与新观念的创造性转化，洪谦先生在四十年代对逻辑实证主义引进的失败就是一个明显的例子），因而它很容易沦落为一种贩卖新理论的形式主义的东西。这也导致了这种类型的科学主义更新换代的速率比较快，不容易与本土文化进行深入的结合，这样一来，它的功能和影响力也就无形中减弱了，如果没有最新的理论补充，这种类型的科学主义很快就被遗忘了。技术决定论的科学主义之所以能在中国迅速传播开来，并且成为最有影响力的思潮，是因为它直接指涉了当时中国的现实，即经济接近崩溃边缘的紧迫处境、与西方发达国家的差距逐渐加大到令人无法接受的程度，随着改革开放步伐的加快，这种差距由隐性的遮蔽状态转变为显性的公认的事实。在痛定之后，人们急于想找到解决的办法，而这时技术决定论就顺理成章地成为国人的首选策略，同时它的出现也指涉了经过十年文革，人们已经厌倦了多年的极左政治说教，而技术决定论恰好在这两方面满足了人们的内心渴望，疏离政治。正是在这种历史背景下，技术决定论的科学主义迅速成为具有强大生命力的准意识形态。顺应这种思想趋向，党的各项政策也逐渐转向经济主战场，因此技术决定论又获得了政治意识形态的支持。致使“科学技术是第一生产力”迅速成为中国最具影响力的口号，它也反映了这种类型的科学主义已经取得了主流话语地位。中国改革开放二十年取得了举世瞩目的成就，不能说没有这种技术决定论思想的贡献，它对于中国经济迅速走出困境、人民生活水平迅速得到改善、与世界先进水平的差距的缩小、综合国力的加强是功不可没的。但是，我们要看到这种类型的科学主义也有它不可避免的局限性，即加快社会的单向度的发展进程，片面追求速度和效率，而无视整个社会的精神层面的发展，致使中国经济的快速发展留有许多弊端，使我们刚刚萌生的市场经济处于一种畸形发展的境遇。从这种紧张中，可以发现两种文化之间已经出现断裂，如果这种情况得不到扭转，将造成社会出现大范围失范现象，最后造成人们对现代性认同的危机，正如里查德·沃林指出：“面对这些固定而全能的存在的命运，人类自由的可能性就变成了纯粹伴生的和难以把握的东西。” 虽然技术决定论在近期中国的实践中取得了巨大的成就，但是，我们要看到它的哲学基础是实用主义的，这就注定了它的发展是有局限性的，因为实用主义对功利性的追求，不可避免地回避对永恒和绝对性的探索，因而在真理观方面就倡导效用论的主张：即有用就是真理，进而导致人们认识的庸俗化。然而，我们也要看到从本质上讲实用主义是一种行动哲学，它的特点就是强调行动、注重效用、提倡开拓进取，正如杜威指出的，哲学不是关于知识的学问，而是关于智慧的学问，“智慧与知识不同，智慧是运用已知的去明智地指导人生事物之能力。” 从这个意义上说，技术决定论的科学主义更多地关注了现实社会中的人，因而也是它获得广泛赞同的深层原因。同时，技术决定论还加强了工具理性的主导地位，使生活世界殖民化（colonization of the life-world）。对此学者阮新邦认为：“现代人所面临的存在困境是对自己的存在缺乏了归属感和意义，这一种感觉随着科学技术的发达及由此衍生的科技理性对人的控制而加深了。” 其实，在哈贝马斯那里，生活世界包括文化、社会和人格三种结构，仔细地分析一下，就会发现这三种结构均已受到技术决定论这种类型的科学主义的强有力的影响，出现了科学文化对其它文化的主导地位、科学的普及化以及社会的科学化的趋势，人格要努力经受科学的型塑。由此可以看出，技术决定论的科学主义在造就社会的科层架构方面功不可没。在韦伯看来，科层架构是现代社会理性化表现的高度成就，但也正是这种科层架构，成了扼杀人类自由的主要根源。因此，阮新邦认为：“任何人处身于此架构中，都只能够依从组织的规则活动。在很大程度上，个人的行为是受着一个非人化（impersonal）的规则支配的。” 尽管如此，面对世界范围内竞争的加剧，从这种紧迫的国情出发，可以断言，我们目前还无法完全替代这种类型的科学主义，尽管它有许多弊端。不过，需要提请注意的是，在技术决定论中隐含着内在逻辑上的矛盾，即它的理论基础是实用主义的，而实用主义的一个基本要求就是否定决定论，它认为世界是变化的，不存在绝对的、永恒不变的真理，因而它的更多的价值取向是相对主义的，而决定论恰恰代表了一种绝对主义，这种矛盾是技术决定论本身无法解决的。那么，决定论本身是否值得怀疑呢？答案是肯定的，一方面世界上不仅仅存在必然性，世界上还存在偶然性，而正是这种偶然性的存在导致决定论的破产；再者，人们为什么要把社会的变迁的主要原因归结为这种技术决定论呢？技术决定论把技术当作一种独立的驱使我们行动的力量，为什么这种存在许多可疑之处的技术决定论流传的如此广泛呢？正如巴里·巴恩斯教授指出的那样：“一种原因可能是：有如此之多的人体验到了技术变革及时而直接的影响，但却没有意识到导致这些变革的不同决策和战略。另一方面，也有这样一些人，他们决定引入技术并运用技术导致这里所说的变迁，这也许是因为这些变迁对损益帐有好处，或者因为他们有助于某些政治目的或目标。” 这样一来，在技术决定论的名下，许多政策和决策就获得了存在的合法性，那么，很多失误也就名正言顺地有了替罪羊。因此，从完善市场经济的角度考虑，对技术决定论的科学主义保持一种警惕是必要的。另外，相对于西方意义上的科学主义，华世平并没有对科学与技术的复杂关系进行必要的梳理，技术决定论充其量只能算一种技术主义的表现，然而技术主义与科学主义还是有区别的。由于华世平的分析只延伸到八十年代末，因而这里有必要对九十年代以来在中国思想舞台上的科学主义的新变化做些简要的分析与展望。从大的环境来说，九十年代以来，人们的政治感日益淡化，社会也日益世俗化，再加上对外开放的深入，与国际的交流日益增多，在这种背景下，中国的科学主义开始了由形式向内容分类的转化，出现了科学主义从方法论层面到价值层面的转向。因为方法论层面的科学主义是最低级的形式，很容易遭到各方面的攻击，而科学主义向价值论的转向，为科学主义提供了一种很难反驳的屏障。但是这种形式的科学主义把科学的价值极端化，否认其他学科的价值，进而想同化其他学科的企图在现实中也是面临很紧张的关系。因而，在九十年代中后期又无形中开始了向认识论的转向，试图通过自然科学（心理学、认知科学等）改造传统认识论，以此倡导一种完全自然化的局面，进而实现科学主义的扩张。可以说这种变化反映了国际科学主义发展的新趋势，由于市场经济的确立与完善，这种新的变化也日益渗透到中国的科学主义的表现形式中。具体来说，未来中国的科学主义将在两个层面影响我们的生活：首先，在理论层面上，对人文社会科学进行自然化是一种普遍的趋势；其次，在实践层面上，改造技术决定论的内涵就是一种必然的趋势。总之，由于在市场经济的导引下，中国日益的世俗化，三种形式的科学主义中，只有技术决定论这种类型的科学主义在实践层面还有广泛的生长空间，但是这种技术决定论也不是先前的那种了，而是更多的吸收了价值论、认识论内涵的新的技术决定论的科学主义了。在理论上，统一科学运动将采取更为精致的方式，这种结果是很必然的，因为它符合多方的利益需要。更为重要的是以它作为一种普遍理念，将导致社会改革阻力和成本都最小，从这个意义说，它的积极的建设功能是不可否认的。四结语基于上述分析，技术决定论的科学主义在近期中国的思想舞台上将成为当前主流的思潮。如何评价中国科学主义的二十年发展史，正如华世平指出的那样，科学主义在中国的出现指涉了：“中国的知识分子努力填补由于文化大革命的失败所造成的智力空白。当唯意志论得到修正后，胡的历史唯物主义在七十年代末八十年代初得到了普遍的接受；苏的技术决定论自八十年代中期以来由于它的去政治化的本性（ depoliticized）已经取得了更多的应用；金的经验的科学主义正在变得很流行，因为人们的渴望是多元化，特别是八十年代中期以来这种趋势得到了很大的加强。” 在华世平看来，这三种类型的科学主义在三种层面上对重塑中国的政治文化起了重要的工具作用，即共产主义的最终目标是令人满意的（意识形态层面）、当前政体的实用主义政治取向是正当的（操作层面）、人们对多元化的强烈需要也已出现（容忍的层面）。从这个意义上说考察中国近期的科学主义的表现形式，并预测它的未来发展趋势，对于理解当下中国的政治、经济、文化内涵的演变是有重要的现实意义的。参考文献 Tom Sorell Scientism: Philosophy and the infatuation with science . First published by Routledge. 1991.1、 4. Shiping Hua. Scientism and Humanism: Two Cultures in Post-Mao China (1978-1989) .Published by State University of New York Press, 1995.15、 19、18、64、73、74、82、155. F.A.哈耶克 . 社会主义与科学转引自哈耶克，经济、科学与政治 .冯克利译.南京：江苏人民出版社，2000.253. 里查德 .沃林.文化批评的观念 .张国清译.北京：商务印书馆，2000.264、210. 杜威 .人的问题 .上海：上海人民出版社，1987.转引王元明.行动与效果：美国实用主义研究 .北京：中国社会科学出版社，1998.27. 阮新邦 .批判诠释与知识重建——哈贝马斯视野下的社会研究 .北京：社会科学文献出版社，1999.23、72. 巴里 .巴恩斯.局外人看科学 .鲁旭东译.北京：东方出版社，2001.168.; 个人分类: 思考中医|669 次阅读|0 个评论

NLP主流反思的扛鼎之作：立委译《Church：钟摆摆得太远》（全）: liwei999 2016-7-5 05:32; Kenneth Church 谈人工智能和自然语言的历史、发展与未来选自中国计算机学会通讯译者按：肯尼斯·丘吉(Kenneth Church) 是自然语言领域的泰斗，语料库语言学和机器学习的开拓者之一。丘吉的这篇长文《钟摆摆得太远》(A Pendulum Swung Too Far) 是一篇主流反思的扛鼎之作。作者在文章中回顾了人工智能发展中，理性主义和经验主义各领风骚此消彼长的历史规律，并预测了今后20 年自然语言领域的发展趋势。文章的主旨是，我们这一代学者赶上了经验主义的黄金时代（1990 年迄今），把唾手可得的低枝果实采用统计学方法采摘下来，留给下一代的都是“难啃的硬骨头”。20 多年来，向统计学一边倒的趋势使得我们的教育失之偏颇。现在应该思考如何矫正，使下一代学者做好创新的准备，结合理性主义，把研究推向深入。丘吉的忧思溢于言表。丘吉预测，深度网络的热潮为主流经验主义添了一把火，将会继续主导自然语言领域十多年，从而延宕理性主义回归的日程表。但是他认为理性主义复兴的历史步伐不会改变。他对主流漠视理性主义的现状颇为忧虑，担心下一代学者会淹没在一波又一波的经验主义热潮中。实用主义动机 20 世纪90 年代，经验主义的复兴是一个激动人心的时刻。我们从来没有想到，我们的努力会如此成功。当时，我们想要的只不过是一席之地而已。在当时流行的各项研究之外，我们所想的只是为不同于当时其他研究的工作争取一点空间。我们成立了SIGDAT为这类工作提供一个论坛。在1993 年成立之初，SIGDAT只是一个相对较小的关于大语料库的会议论坛，后来演变成规模较大的EMNLP 会议。起初，SIGDAT 会议在很多方面（规模、主题和地理范围）都与主流ACL大会非常不同。然而若干年后，这些区别已经很大程度上消失了。两个会议靠拢，这让人感到高兴。但我们可能是太成功了，我们不仅成功地让我们感兴趣的工作登堂入室，没给其他工作留下多少空间。图1 展示了从理性主义到经验主义的这一戏剧性转变。这种转变还在继续，似乎看不到尽头。根据霍尔(Hall) 等人的文章，这种转变始于1988 年布朗 (Brown)和丘吉的工作。霍尔等人的依据是对ACL 文集的分析，文献包括自20 世纪70年代至今在计算语言学领域发表的总计16500 篇论文。但是，如果我们考虑一个更长的时间段，追溯ACL 文集以前的文献，我们看到的是一幅非常不同的画面，如图2 所示。更加显著的趋势是经验主义与理性主义之间的振荡，像钟摆一样，每隔二十多年来回振荡一次： 20世纪50 年代：经验主义（香农(Shannon)、斯金纳(Skinner)、弗斯(Firth)、哈里斯(Harris)）； 20世纪70 年代：理性主义（乔姆斯基(Chomsky)、明斯基(Minsky)）； 20世纪90 年代：经验主义（IBM 语音团队(IBM Speech Group)、AT ＆ T 贝尔实验室(ATT Bell Labs)）； 2010年代：回归到理性主义了吗？本文将回顾一些我们这一代人曾经“反叛”的理性主义观点。遗憾的是，我们这一代是如此成功，以至于这些理性主义观点被人们忘却了（如果我们接受图2给出的预测，那么现在正是理性主义应该复苏的时期）。有些重要的理性主义代表人物如皮尔斯(Pierce) 在当今流行的教科书里甚至没有提及。如此下去，下一代人可能没有机会听到理性主义一方辩论的声音。特别是，如果理性主义立场在今后几十年逐渐流行，理性主义者可以提供很多值得重视的见解。图1　理性主义到经验主义的转变令人惊讶（而且毫无争议）。该图是基于鲍勃·摩尔(Bob Moore)和弗雷德·贾里尼克(Fred Jelinek)对ACL会议的独立调查（私人通信）是什么促使20 世纪90 年代经验主义的复兴？我们当时在反抗什么？经验主义复兴实际上是受到了实用主义考量的推动。学术界当时正埋头研究自然语言中面临的巨大挑战，例如完备人工智能(AI-complete) 的难题和远距离的依存关系。而我们所提倡的是从务实的角度来先针对一些较简单的、较有可能求解的任务，例如词性标注。当时数据的获得变得前所未有的方便。我们能用这些语料数据做些什么呢？我们认为，做成一些简单的事情比根本不做强。让我们去摘取一些低枝的果实，让我们利用近距离依存关系做我们能做的事情。虽然那不能解决整个问题，但还是让我们专注于我们能做什么，而不是我们不能做什么。玻璃杯有一半是满的（而不是已经空了一半）。图2：对文献不寻常的解读，其中图1所示的趋势（此处以红点表示）是每隔20多年更大振荡的一部分。注意红点所示的是实际数据，而振荡曲线所示意的趋势只是为了说明一个观点我们当时是这样记述这段历史的： “20 世纪90 年代重现了具有20 世纪50 年代风格的语言分析的经验主义及其统计方法。50 年代是经验主义的高峰期，主导了从心理学（行为主义）到电子工程（信息论）一系列广泛的领域。当时语言学的通行做法是，不仅仅依据词义，还要基于它与其他词共同出现的情形来划分词类。50 年代英国语言学领域的领袖人物费思(Firth)用一段令人难忘的话总结此方法：‘通过一个词周围的词来了解这个词的意义。’遗憾的是，受一系列重大事件的影响，50年代后期和60年代早期，经验主义式微。这些重大事件包括乔姆斯基(Chomsky) 在《句法结构》(Syntactic Structures ) 中对N 元文法 (n-grams) 的批判，明斯基与帕佩特(Papert) 对神经网络的批判。经验主义复兴最直接的原因也许是大量数据可用：文本从来没有这么丰富过。10 年前，搜集了100 万词的布朗(Brown) 语料库就被弗朗西斯(Francis) 和库塞拉(Kucera) 认为是大数据，但即使在那时，也有更大的语料库，如伯明翰(Birmingham) 语料库。如今，许多地方的文本样本已经达到上亿甚至几十亿词量……。通常称为文本分析的数据密集型语言研究方法采取的是实用主义手段，非常适合近来被强调的数值评估和具体的任务。文本分析强调对非受限文本(unrestricted text) 的广泛覆盖（尽管可能肤浅），而不是对于（人为）限定领域的深度分析。” 寒冬 20世纪90年代早期，研究界发现应该注重务实方法，原因之一是该领域当时正处于严重的资金寒冬，史称第二季人工智能寒冬(AI winter of1987~1993)。在又一次资金萧条到来之际，研究共同体比较容易接受一种更加现实的、结果更可靠的新方法。根据维基百科资料： “在人工智能的发展历史中，所谓人工智能寒冬是指社会对人工智能研究的资助和兴趣消减的时期。许多新兴技术都经历了从狂热、失望到资金削减的过程（例如历史上的铁路大开发以及网络泡沫），但是人工智能的问题更加突出。这种模式已经发生过许多次了： 1966 年：机器翻译的失败； 1970 年：放弃人工智能联接主义(connectionism) ； 1971~1975 年：美国国防部高级研究计划局(DARPA) 对卡耐基梅隆大学语音理解研究项目的失望； 1973 年：莱特希尔(Lighthill)人工智能评估报告(Lighthill Report)发表之后，英国对人工智能研究资助的大幅削减； 1973~1974 年：DARPA 削减对人工智能学术研究的资助； 1987 年：Lisp 机市场崩溃； 1988 年：战略计算规划(the Strategic Computing Initiative) 取消了进一步资助人工智能的计划； 1993 年：专家系统慢慢跌入低谷； 1990 年代：第五代计算机项目的原始目标黯然淡出视野，以及被牵累迄今的人工智能的坏名声。人工智能经历的最糟糕的时间段是1974~1980 年和1987~1993 年。有时人工智能寒冬指的就是两者之一（或两者的某个时间段）。” 寒冬常常紧跟着过度的乐观主义，例如西蒙(Simon)在文献中提到的： “在不久的未来——不会超过25年——我们将会有技术能力用机器来代替机构中的任何人类功能。而且，我们将充分掌握人类认知过程及其与人类情感、态度和价值观的交互过程的理论，这些理论将会被实验所证实。” 如今，比起第二季人工智能寒冬，我们变得更有信心。15 年低枝果实的采摘已经取得了相对稳定的成果，也获得了相对稳定的资助，至少比人工智能寒冬的形势乐观很多。皮尔斯、乔姆斯基和明斯基毋庸讳言，我们所反抗过的伟大的理性主义者如皮尔斯、乔姆斯基和明斯基(Pierce, Chomsky and Minsky, 以下简称PCM)，对人工智能领域的现状不会感到满意。当然，另一方面，今天此领域的领军人物大多也不乐意看到PCM 理性主义的复兴。一位领域的带头人听说我在写这篇文章，讥讽道：“皮尔斯对我们现在有什么意义？”PCM 的观点在当年就饱受争议，现在依然如此，因为它们导致一些领域包括语音、机器翻译和机器学习多次进入了严重的资金寒冬。本文主要感兴趣的是PCM三位大师理性主义的共同主线。不过也必须指出，这三位大师的声音并不完全一致。在信息论方面他们有很大分歧。皮尔斯对香农和乔姆斯基二位均大加赞佩，尽管乔姆斯基对香农在信息论方面的许多工作持反对意见。很显然，这些观点并不能清楚地划分成不同学派（例如理性主义和经验主义），学派之内并非完全一致，学派之间也不是处处相异。关于智能亦有很多不同意见。明斯基是人工智能的创始人之一，而皮尔斯一直是直言不讳的批评者之一。他说：所谓人工智能真乃愚蠢之极7。皮尔斯反对任何试图接近人类智能的东西，当然包括人工智能，也包括机器翻译和语音识别。皮尔斯主持了著名（或者说是臭名昭著）的语言自动处理咨询委员会(Automatic Language ProcessingAdvisory Committee, ALPAC) 报告。这一报告直接导致了机器翻译的资金寒冬。皮尔斯也曾为《美国声学学会会刊》(JASA ) 撰写富有争议的通讯“语音识别往哪里去”(Whither Speech Recognition?)，给语音识别研究的资金造成令人寒心的困境。本文重在回顾他们的共同主线，而不是他们的分歧。PCM 对当年流行现今复兴的一系列经验主义方法，均提出过挑战。他们的反对意见对于许多当今流行的方法都有影响，包括模式匹配、机器学习（线性分离机）、信息检索（向量空间模型）、语言模型（N 元文法模型）和语音识别（隐式马尔可夫模型(hidden Markov models, HMMs) 以及条件随机场(conditional random fields, CRFs)）。学生们需要学会如何有效地使用流行的近似方法。大多数近似方法基于简化的假设，这些假设在多数情况下有用，但并非万能。例如，N 元文法能捕捉许多依存关系，但当依存范围超过n个词距离的时候，N 元文法则无能为力。同理，线性分离机在很多情况下可以区分正例和反例，但对无法线性区分的样例自然无效。许多这类限制显而易见（由其本性所决定），但即便如此，相关的优劣争论有时仍然很激烈。有时候，争论的某一方不再被写进教科书，逐渐被遗忘，只能期待下一代学者去重新发现或复兴。乔姆斯基论述了N 元文法的局限，明斯基论证了线性分离机的局限。也有学者对于其他近似方法的种种局限提出看法。例如，图基(Tukey) 教导学生如何有效使用回归算法。他鼓励学生测试各种正态假设的偏离现象。离群点(outliers) 是回归算法常见的麻烦来源，正如偏离直线的弯曲残差(bowed residuals)。很多人提出了种种绕行的补救方案。一个常见的手段是对数据做非线性变换，如对数变换。这些技巧把问题转化为另一个问题，使其偏离假定的麻烦有所减少。乔姆斯基的反对意见如前所述，乔姆斯基指出N 元文法不能捕捉远距离依存关系。虽然现在回想起来似乎是显然易见的，然而在当时，香农-麦克米兰- 布雷曼熵定理(Shan-non-McMillan-Breiman theorem)令人非常兴奋，对这条定理的解释是：在极限条件下，只要稍加制约，N 元文法模型足以捕捉字符串的所有信息（譬如英语的句子）。乔姆斯基认为，在极限条件下这条定理也许是正确的，但是N 元文法模型远远不是能概括许多语言事实最简洁的模型。在实际系统中，我们往往必须将N 元文法严格限制在某个（小的）固定的值k 上（例如三元或许五元）。这种限长的N 元文法模型系统可以捕捉到很多语法关系一致性方面的现象，但并非全部。我们应该将这场论辩教给下一代学者，因为他们可能将不得不比我们更加认真地对待乔姆斯基的反对意见。我们这代人很幸运，可以摘取到大量的低枝果实（也就是那些可以用较短N 元文法捕捉到的语言现象）。但是，下一代学者将没有这么幸运，因为在他们退休之前，那些捕捉得到的语言事实大多将被捕捉已尽，因此，他们很可能将不得不面对那些简单N 元近似方法无法处理的语言现象。中心嵌套论(Center-Embedding) 乔姆斯基不仅反对N 元文法模型，也反对有限状态(finite state) 方法，其中包括很多目前流行的方法，如隐式马尔可夫模型和条件随机场。有限状态方法超越了N 元文法，它不仅可以捕捉一切N元文法可以捕捉到的语言现象，而且可以捕捉超越N 词距离的语法依存关系。例如，下列文法表现了主谓在数上一致的关系，名词和动词应该一致，二者同为单数(sg) 或者同为复数(pl)。这样的文法可以捕捉超过N 词距离的依存关系。 S → Ssg S →Spl Ssg → NPsg VPsg Spl → NPpl VPpl NPsg → … Nsg … NPpl → … Npl … VPsg → … Vsg … VPpl → … Vpl … 最大的问题是，此文法是否需要无限的内存。为了使这场辩论严谨，乔姆斯基引入中心嵌套的概念，并创建了现今被称作乔姆斯基层级体系(Chomsky hierarchy)的理论。乔姆斯基层级体系不仅在语言学，在其他许多领域，例如计算机科学9，也具有非凡的影响力。克努特(Knuth) 坦承他在1961 年的蜜月期间读到乔姆斯基的文章，发现它是如此“奇妙的事情：在这个语言的数学理论中，我可以感受到一个计算机程序员的直觉”。乔姆斯基指出，乔姆斯基层级体系与相应的生成能力之间具有一种简单的对应关系：类型0 类型1 类型2 类型3 递归可枚举文法上下文有关文法上下文无关文法正则文法特别是上下文无关文法可以涵盖并超越正则文法；有一些需要无限内存（栈）所做的事情，有限内存就做不到。乔姆斯基的论证是，中心嵌套是上下文无关与有限状态之间的关键区别。也就是说，当（且仅当）一个文法具备中心嵌套能力，它才需要无限内存（栈）。否则就可以用有限内存（有限状态机）处理。更正式地讲，如果一个文法中具有一个可以生成形如xAy的非终结节点A，其中x 和 y 均为非空，那么这个文法就是中心嵌套。如果x 或 y 为空，则可以得到较简单的左杈或右杈的嵌套。左杈嵌套和右杈嵌套均可在有限内存（有限状态机）中处理，而不像中心嵌套那样需要无限内存（栈）。中心嵌套的一个简单例子是一个括号嵌套的文法： expr → ( expr ) 括号嵌套文法是中心嵌套的一个特殊案例，其中 x 是左括号，y 是右括号。一个栈结构可以很容易地记录左括号与右括号之间的远距离依存关系，但这需要无限的内存。最大的问题是有限内存是否可以处理括号嵌套文法。乔姆斯基证明这是不可能的。更一般的表述是，有限状态方法无法捕捉中心嵌套。乔姆斯基用下列样例论证英语为中心嵌套语言，因此超越了有限状态方法（如隐式马尔可夫模型）的捕捉能力。乔姆斯基假定英语具有一个非终结节点 S（代表句子或从句），其自生成的时候在它的左右两侧可以添加非空内容，如下所示： S → If S, then S. S → Either S, or S. S → The man who said that S, is arriving today. 关于中心嵌套的语言事实一直存在争论。本文审阅者之一反驳中心嵌套所用的几点论证，我当年在我的硕士论文中也提过类似的质疑。语料库中很难找到超过两层或三层的中心嵌套11。不过，乔姆斯基的说法并非没有道理。想要描述上述语言事实，采用允许任意中心嵌套的文法较之采用仅有一两层中心嵌套的文法可能更容易和简洁。到目前为止，N 元文法和有限状态方法等近似模型足够我们使用。虽然这些近似模型都有其明显局限性，但迄今难以找到更有效的替代方法。尝试捕捉不常见的远距离关系也许可以处理一些不常见的边缘案例，但它们带来的问题往往比解决的问题要多。工程师们发现，处理好常见的短距离依存关系比处理不太常见的远距离依存关系更为重要。至少，这是我们这一代人的体验。尽管如此，我们还是应该为下一代学者做好准备，使他们有可能比我们做得更好。我们应该教给下一代认识目前比较流行的各种方法的长处和短处。他们需要了解我们所知道的最成功的近似方法，但他们也需要了解其局限性。下一代学者很可能会找到改进N 元文法的办法，甚至可能发现超越有限状态的方法。明斯基的反对意见明斯基和帕佩特表明，感知机（更广泛地说是线性分离机）无法学会那些不可线性分离的功能，如异或(XOR) 和连通性(connectedness)。在二维空间里，如果一条直线可以将标记为正和负的点分离开，则该散点图即线性可分。推广到n 维空间，当有n -1 维超平面能将标记为正和负的点分离开时，这些点便是线性可分的。判别类任务对感知机的反对涉及许多流行的机器学习方法，包括线性回归(linear regression)、logistic 回归(logistic regression)、支持向量机(SVMs) 和朴素贝叶斯(Naive Bayes)。这种反对意见对信息检索的流行技术，例如向量空间模型 (vector space model) 和概率检索(probabilistic retrieval) 以及用于模式匹配任务的其他类似方法也都适用，这些任务包括：词义消歧(WSD)：区分作为“河流”的bank 与作为“银行”的bank。作者鉴定：区分《联邦党人文集》哪些是汉密尔顿(Hamilton)写的，哪些是麦迪逊(Madison)写的。信息检索(IR) ：区分与查询词相关和不相关的文档。情感分析：区分评论是正面的还是负面的。机器学习方法，比如朴素贝叶斯，经常被用来解决这些问题。例如，莫斯特勒(Mosteller) 和华莱士(Wallace) 的鉴定工作始于《联邦党人文集》，共计85篇文章，其作者是麦迪逊、汉密尔顿和杰伊(Jay)。其中多数文章的作者是明确的，但有十几篇仍具争议。于是可以把多数文章作为训练集建立一个模型，用来对有争议的文件做判别。在训练时，莫斯特勒和华莱士估算词汇表中的每个词的似然比：Pr(word|Madison)/Pr(word|Hamilton)。对有争议的文章通过文中每个词的似然比的乘积打分。其他任务也使用几乎相同的数学公式，如表2 所示。近来，诸如logistic 回归等判别式学习方法正逐步取代如朴素贝叶斯等生成式学习方法。但对感知机的反对意见同样适用于这两类学习方法的多种变体。停用词表、词权重和学习排名虽然表2 中4 个任务的数学公式类似，但在停用词表(stoplist)上仍有重要的区别。信息检索最感兴趣的是实词，因此，常见的做法是使用一个停用词表去忽略功能词，如“the”。与此相对照，作者鉴定则把实词置于停用词表中，因为此任务更感兴趣是风格而不是内容。文献中有很多关于词权重的讨论。词权重可以看作是停用词表的延伸。现今的网络搜索引擎普遍使用现代的机器学习方法去学习最优权重。学习网页排名的算法可以利用许多特征。除了利用文档特征对作者写什么进行建模外，还可以利用基于用户浏览记录的特征，来对用户在读什么建模。用户浏览记录（尤其是点击记录）往往比分析文档本身信息量更大，因为网络中读者比作者多得多。搜索引擎可以通过帮助用户发现群体智能来提升价值。用户想知道哪些网页很热门（其他和你类似的用户在点击什么）。学习排名是一种实用的方法，采用了相对简单的机器学习和模式匹配技术来巧妙地应对可能需要完备人工智能理解(AIcomplete understanding) 的问题。最近有博客这样讨论网页排名的机器学习： “与其试图让计算机理解内容并判别文档是否有用，我们不如观察阅读文档的人，来看他们是否觉得文章有用。人类在阅读网页，并找出哪些文章对自己有用这方面是很擅长的。计算机在这方面则不行。但是，人们没有时间去汇总他们觉得有用的所有网页，并与亿万人分享。而这对计算机来说轻而易举。我们应该让计算机和人各自发挥特长。人们在网络上搜寻智慧，而计算机把这些智慧突显出来。” 为什么当前技术忽略谓词信息检索和情感分析的权重系统趋向于专注刚性指示词(rigid designators)14（例如名词），而忽略谓词（动词、形容词和副词）、强调词（例如“非常”）和贬义词15（例如“米老鼠(Mickey mouse)”16 和“ 破烂儿(rinky dink)”）。其原因可能与明斯基和帕佩特对感知机的反对有关。多年前，我们有机会接触MIMS 数据集，这是由AT ＆ T 话务员收集的评论（建议与意见）文本。其中一些评论被标注者标记为正面、负面或中性。刚性指示词（通常是名词）往往与上述某一类标记（正面、负面或中性）紧密关联，但也有一些贬义词标记不是正面就是负面，很少中性。贬义词怎么会标记为正面的呢？原来，当贬义词与竞争对手相关联的时候，标注者就把文档标为对我方“正面”；当贬义词与我方关联的时候，就标注为对我方“负面”。换句话说，这是一种异或依存关系（贬义词XOR 我方），超出了线性分离机的能力。情感分析和信息检索目前的做法不考虑修饰成分（谓词与论元的关系，强调词和贬义词），因为除非你知道它们在修饰什么，否则很难理解修饰成分的意义。忽视贬义词和强调词似乎是个遗憾，尤其对情感分析，因为贬义词显然表达了强烈的意见。但对于一个特征，如果你不知道其正负，即使强度再大也没什么用。当最终对谓词- 论元关系建模时，由于上述异或问题，我们需要重新审视对线性可分的假设。皮尔斯的反对意见比起明斯基和乔姆斯基，皮尔斯在时下的教科书上更少提到，尽管皮尔斯作为ALPAC 委员会主席以及著名的“语音识别向何处去”一文的作者对本领域有深远影响。无论从终结资助还是从文章的引用率看，皮尔斯对该领域的冲击力是如此之大，真不明白现代教科书为何如此冷待皮尔斯。原因也许在于，比起明斯基和乔姆斯基，皮尔斯的批评“麻烦”更大。很多学者试图回应他的批评，但几乎没有任何回应能像他原来的批评那样有力和值得一读。皮尔斯一生硕果累累，他开发了脉冲编码调制(pulse code modulation, PCM)，一种与当今WAVE 文档格式紧密相关的语音编码方法，而WAVE 是一种在个人计算机上储存音频文件的流行格式。此外，皮尔斯在真空管领域的研究亦成就卓著，但他又带领团队发明了晶体管，使真空管很快消亡。皮尔斯的研究工作也涵盖卫星领域，后来他作为贝尔实验室的研究副总裁，在把卫星研究转化成商业应用上发挥了关键作用，成功开发了Telstar 1，这是卫星首次在电信领域的商业应用。总之，皮尔斯是一位具有非凡成就的顶级技术执行官。与他争辩的另一方根本无法与他相提并论，其中包括一些可能会被拒授终身教职的初级教职人员。这是一场不公平的论战。但即便如此，也没有理由忽视他对领域的贡献，哪怕这些贡献给我们带来诸多“麻烦”。 ALPAC 报告与“语音识别向何处去”都非常值得一读。网上很容易找到 ALPAC 报告的原文，但其篇幅较长。如果读者时间有限，建议先从阅读“语音识别向何处去”开始，因为这篇通讯言简意赅，观点明晰。短短两页的通讯基本上论及两条批评意见：系统评测：皮尔斯反对用演示来评测系统，也反对现今仍流行的各种系统评测方法。“即使给出了统计数据，语音识别的成功与否还是很难测量。总体而言……当……时对于……系统可以达到 95% 的准确率。在……情况下，性能会急遽下降。很难鉴定这种性能的语音识别系统能否成为实用的、经济合理的应用产品。” 模式匹配：皮尔斯反对现今仍流行的模式匹配技术（如机器学习和语音识别），斥之为巧妙的欺骗：“与科学相比由于更容易取巧而更快成功”。模式识别批判皮尔斯以魏岑鲍姆(Weizenbaum)开发的伊莉莎(ELIZA) 程序作为案例来解释“巧妙的欺骗”。虽然伊莉莎很明显并不“智能”，但它或许可以通过图灵测试。伊莉莎批判从此成为对那些看上去比实际能力要强的程序的标准批判。维基百科对“伊莉莎效应”的定义如下： “在计算机科学中，所谓的伊莉莎效应，指的是下意识地假设计算机与人类的行为相似的一种趋势。从特定形式上看，伊莉莎效应只是指‘人们阅读被计算机串起的符号序列（特别是单词），往往读出了这些符号并不具备的意义’。更一般地，伊莉莎效应描述的是这样一种情形，仅仅依据系统输出，用户就把计算机系统理解为具有‘其软件控制（输出）不可能实现的内在素质和能力’，或者，‘假设（输出）反映了比实际更大的因果关系’。无论是在特定还是一般形式上，甚至当系统的用户已经知道系统产生的输出是预定不变的，伊莉莎效应都会显著出现。从心理学观点来看，伊莉莎效应源于一种微妙的认知失调，一方面，用户意识到程序编制的局限性，另一方面，他们对程序的输出结果依然盲信。伊莉莎效应的发现是人工智能的一个重要进展，说明利用社交工程原理，而不是显式编程，也可以通过图灵测试。” 魏岑鲍姆在意识到他的伊莉莎程序让公众如此信服后，他自己反而成为人工智能的强烈反对者。以下是从他的著作《难以理解的程序》(Incomprehensible Programs ) 中的一个章节摘录的： “这两个程序(MACSYMA和DENDRAL) 与其他大多数人工智能程序完全不同，它们牢牢建立在深厚的理论之上……计算机当然还有其他许多重要的、成功的应用。例如，计算机可以操控整个石油精炼厂的流程，可以导航飞船以及监测并在很大程度上操控飞船内的环境，以便宇航员执行任务。这些程序依赖于数学控制理论和牢固确立的物理理论。这种以理论为基础的程序具有极其重要的优势，一旦程序走偏，监测人员就能发现它们的性能不符合理论的要求，从而可以用理论帮助诊断失败的原因。但是，大多数现有的程序……不是以理论为基础的……它们多是探索式的……采用的是在多数预见情况下显得‘可行’的策略……我自己的程序伊莉莎正是这种类型。伍诺格拉德(Winograd)的语言理解系统也是……纽厄尔(Newell) 和西蒙的GPS20 也是如此。” 魏岑鲍姆继续争辩道，程序理应易于理解，并建立在坚实的理论基础之上，这种观点皮尔斯想必也会同意。皮尔斯关于“巧妙的欺骗”的提法批评了包括人工智能、语音识别以及模式识别（也包括大部分现代机器学习）的很多领域用演示来验证系统的做法。 “前述讨论适用于模式识别的各个领域，其应用作为练习留给读者”。模式识别有其优缺点。优点是，模式识别可以巧妙应对许多科学难题，在实际应用中取得进步。但是这一优势同时也是其缺点。短期的取巧分散了领域的精力，无法顾及真正有意义的长远目标。很多工程任务与语音合成一样有两类研究：一类是实用的工程方法（例如衔接合成和磁带拼接），另一类是雄心勃勃的科学计划（如模拟人类发音的合成）。一般而言，实用的方法更有可能在短期内产生较好的结果，但学术界也激励更有前途的科学路线。对于尚未解决的重大科学问题，如果我们直接研究它们，而不是投机取巧，我们会有更好的机会取得进展。话虽这么说，如果你在工业界领导一个语音合成产品，为了在预算内按时按质交付产品，采用任何工程手段和技巧都是题中应有之义。回应针对“语音识别向何处去”曾有很多回应，但是多数回应都没能有效应对上面提到的两条主要批评意见：目前在论文发表时所要求的系统评测方法究竟有何意义？与科学相比，模式匹配的意义何在？罗(Roe)和威尔彭(Wilpon)争辩说，在“语音识别向何处去”提出后的25 年中，领域的发展已经把所谓“无用”的努力演变为商用现实。他们的文章开头介绍了隐式马尔可夫模型等流行方法，这些方法基于皮尔斯所反对的模式匹配技术。接着提到目前常用的评测方法。评测旨在展示模式匹配技术的有效性，然而评测带来的结论正如皮尔斯归纳描述的那样：“难以度量”。 “在实验室条件下，语言识别器对于声音的模式匹配相当准确。然而，在‘真实世界’的条件下，错误率会高出很多”。 ALPAC报告相当长的ALPAC 报告提出了很多反对意见，其中许多批评意见令人尴尬，也很难回应。报告的结论部分提到一些好消息： “如今仍有理论语言学家对实证研究或计算都不感兴趣，也有应用语言学家对十年来的理论进展无动于衷，对计算机也很木讷。但是，与以往任何时候相比，都有更多的语言学家尝试把微妙的语言理论与更丰富的数据相结合，他们中几乎所有人，无论在哪个国家，都渴望计算机的支持。前一代人需要一辈子做的工作（譬如建立对照语库、词汇表、浅层文法），如今借助计算机几个星期即可完成（下一年大概只需要几天）。在对于作为人类交流工具的自然语言的理解方面，人类迈出了万里长征的第一步。” 但好消息随后紧接着就是不那么好的消息： “ 但是，我们还没有简单易用并广为人知的计算机处理语言数据的好方法。” 作为回应，斯蒂德曼(Steedman)将我们的研究领域与物理学领域做了对比。他指出物理界并没有被类似于ALPAC 的报告所困扰：“没人去告诉周围的物理学家该做什么。”斯蒂德曼建议，如果我们更自律，并避免在公共场合过度渲染，我们的领域也许会处于更好的状态。我们其实没必要羡慕物理学领域的状态，以此排斥ALPAC报告。斯蒂德曼的回应不仅没有解决问题，而且事实上，物理学在学术界根本就不处于一个令人羡慕的位置。曾经有一段时间，物理学确实处于相对良好的状态，但那是很久以前的事情了。物理学的冬天已经持续太久，以至于许多人离开了物理学领域。曾经的物理学家们对许多领域做出了贡献，包括我们领域的几个方向，例如机器翻译和机器学习等。至于过度渲染，物理学不比我们少。甚至连ALPAC 报告也指出，计算语言学比物理学有许多优势： “我们看到计算机为语言学家带来了一系列的挑战、视角和机会。我们相信，这些可与粒子物理面临的挑战、问题和视界相当。毫无疑问，语言的重要性不亚于任何其他现象。而且计算语言学所需要的工具成本，比起需要数十亿伏加速器的粒子物理学少得多了。” 哈钦斯(Hutchins)在ALPAC报告30 周年纪念时在《机器翻译国际新闻》(MT News International) 中题目为《ALPAC ：著名（抑或臭名昭著）的报告》的文章中，总结道： “ALPAC 对机器翻译持怀疑态度是有一定道理的：当时机器翻译的质量无疑非常糟糕，似乎确实没有正当理由获得那么多的资助。报告中也正确地指出需要研制计算机辅助翻译，并强调计算语言学需要更多的基础研究。然而，需要指责的是……” 哈钦斯继而批评ALPAC 报告的观点太过以美国为中心，机器翻译问题本应在更广阔的全球语境中来考虑。既然基调如此严肃，他对以美国为中心的批评就显得相对单薄。如果从美国角度看机器翻译技术质量不好，费用昂贵，难道换一个角度就会对他国合适？事实上，ALPAC 报告之所以被认为臭名昭著，是因为它的怀疑论直接导致了机器翻译的资金寒冬，尤其是在美国方面。然而，报告（第34 页）实际上建议在两个不同方向上增加经费开支：对于语言学和计算语言学的长期的基础学术研究，以及对于实用的、可以短期奏效的提高翻译质量的工作。第一类基础研究应该以其科学价值为基础，经过同行评议，而评估第二类应用程序应该着重于实用的指标：速度、成本和质量。皮尔斯的这两个建议凸显出他的两个不同侧面，正由于这种两面性使得皮尔斯能够同时认同乔姆斯基和香农那样两种不同的立场。一方面，皮尔斯是基础科学的坚定支持者。皮尔斯反对任何将科学扭曲成其他东西（例如应用程序）的企图，以及试图以误导性演示和盲目的指标（如今天所例行的各种评估办法）歪曲科学的发展。另一方面，皮尔斯也有实用的一面，他在语音编码、真空管、晶体管和通信卫星等领域所取得的非凡成就就是证明。他是应用型工作强有力的支持者，但所用的规则与基础研究完全不同，比如强调从商业案例出发。应用型工作要按应用型工作来评估（基于商业标准），而科学必须按科学的标准来评估（基于同行评审）。如果皮尔斯今天还活着，他会被学术界的现状深深困扰。太多的资金投入到了模式匹配技术和数值评估上，干扰了他认定的作为核心科学问题的学术发展。从更积极的方面看，皮尔斯的应用一面应该会对谷歌的商业成功留下深刻印象，尤其是在搜索方面。尽管如此，谷歌的边缘业务如语音识别和机器翻译是否可以称作成功，从他的角度应该还有疑问。虽然我们有理由对这些领域抱有希望，像皮尔斯这样的怀疑论者会觉得，比起过去的几十年研发的巨额投资，机器翻译和语音识别的应用成就并不相称。作为一个合理的投资回报，现在的语音识别和机器翻译应该产生一个杀手锏级的应用，使得几乎每个人每天都离不开它，就像当年AT ＆ T 发明的电话，或者像微软Windows 系统或谷歌搜索一样。谷歌在搜索方面的核心业务已经实现了这个理想，也许有一天他们的语音和翻译等边缘业务也能最终达到这一目标。皮尔斯能给今天的我们提供什么？迄今为止，该领域已经做得很好，采摘了不少低枝果实。在有很多果实容易采摘的好时光里，我们自然应该充分利用这些机会。但是，如果这些机会逐渐枯竭，我们最好还是遵循皮尔斯的教诲，认真面对核心科学的挑战，而不是继续寻找不复存在的容易采摘的果实。无视历史注定要重蹈覆辙在大多数情况下，机器学习、信息检索和语音识别方面的实证复兴派简单地无视PCM 的论辩，虽然在神经网络领域，感知机附加的隐藏层可以看作是对明斯基和帕佩特批评的让步。尽管如此，明斯基和帕佩特对他们所著的《感知机》出版20 年以来领域进展之缓慢深表失望。 “在准备这一版时，我们本来准备‘把这些理论更新’。但是，当我们发现自本书1969 年第一次出版以来，没有什么有意义的进展，我们认为保留原文更有意义……只需加一个后记即可……这个领域进展如此缓慢的原因之一是，不熟悉领域历史的研究人员继续犯别人以前已经犯过的错误。有些读者听说该领域没有什么进步，可能会感到震惊。难道感知机类的神经网络（新名称叫联接主义）没有成为热烈讨论的主题吗？……当然不是，该领域存在很多令人感兴趣的问题和讨论。可能确实也有些现在的发现也会随着时间逐渐显出重要性。但可以肯定的是，领域的基础概念并没有明显改变。今天令人兴奋的问题似乎与前几轮大同小异……我们的立场依然是当年我们写这本书时的立场：我们相信这个领域的工作是极为重要和丰富的，但我们预计其发展需要一定程度的批判性分析，可那些更富浪漫精神的倡导者却一直不愿意去做这种分析，也许因为连通主义的精神似乎变得与严谨分析南辕北辙。多层网络并不比感知机更有能力识别连通性。” 计算语言学课程的缺陷正如上面明斯基和帕佩特指出的，我们不断犯同样错误的部分原因与我们的教学有关。辩论的一方在当代计算语言学教科书中已被遗忘，不再提及，只能靠下一代人重新认识和复原。当代的计算语言学教科书很少介绍PCM 三位前辈。在汝拉夫斯基(Jurafsky) 和马丁(Martin) 编著的教科书以及曼宁(Manning) 等编著的两套教科书中根本没有提及皮尔斯。三本教科书中只有一本简要提起明斯基对感知机的批评。刚刚进入此领域的学生也许意识不到所谓“相关学习算法”包含了很多当今非常流行的方法，如线性回归和logistic回归。 “一些其他的梯度下降算法(gradient descent algorithms) 有类似的收敛定理，但是在大多数情况下，收敛只能达到局部最优。……感知机收敛能达到全局最优是因为它们从线性分离机这样一类比较简单的模型中选择分类器。很多重要的问题是线性不可分的，其中最著名的是异或问题。……决策树算法可以学习解决这类问题，而感知机则不能。研究人员在对感知机最初的热情消褪以后，开始意识到这些局限性。其结果是，对感知机及相关学习算法的兴趣很快消褪，此后几十年一直一蹶不振。明斯基和帕佩特的论文《感知机》通常被看作是这类学习算法开始消褪的起点。” 曼宁等人的2008 版教科书中有简短的文献指向明斯基和帕佩特1988 年的论文，称其对感知机有不错的描述，但并未提及他们的尖锐批评： “对文中提到但本章未进行细述的算法，感兴趣的读者可以参阅以下文献：神经网络方面的毕夏普(Bishop) 、线性和logistic回归方面的黑斯蒂(Hastie) 等人以及感知机算法方面的明斯基和帕佩特等的论文。” 基于这样的描述，学生可能会得出错误印象，以为明斯基和帕佩特是感知机算法（以及当今流行的线性和logistic 回归相关方法）的支持者。毕夏普明确指出，明斯基和帕佩特绝不是感知机和神经网络的赞许者，而且把它们认作“不正确的构想”予以排斥。毕夏普把神经网络在实际应用中的普及看作是对明斯基和帕佩特上述批评意见的反击证明，认为并非如他们所说的那样“没有多少改变”、“多层网络并不比感知机更有能力识别连通性”。当代教科书应该教给学生认识神经网络这类有用的近似方法的优点和缺点。辩论双方都大有可言。排除任何一方的论证都是对我们的下一代不负责任，尤其是当其中一方的批评是如此的尖锐，用到“不正确的构想”和“没有多少改变”这样的说法。乔姆斯基比皮尔斯和明斯基在当代教科书中被提及得多一些。曼宁和舒兹(Schütze) 的教科书引用乔姆斯基的论文10次，汝拉夫斯基和马丁的教科书的索引中共有27 处引用乔姆斯基的论文。第一本书中较少引用是因为它专注于一个相对狭窄的话题——统计型自然语言处理。而第二本教科书涉及面广泛得多，包括音韵学和语音。因此，第二本书还引用了乔姆斯基在音韵学方面的工作。两本教科书都提到乔姆斯基对有限状态方法的批评，以及这些批评在当时对经验主义方法论的抨击效果。但是话题迅速转移到描述这些方法的复兴，而对这一复兴的论辩、动因及其对目前实践和未来的影响的讨论则相对较少。 “由乔姆斯基1956 年的论文开始的一系列极具影响力的论文中，包括乔姆斯基1957 年的论文以及米勒(Miller) 和乔姆斯基1963 年的论文，乔姆斯基认为，‘有限状态的马尔可夫过程’虽然是可能有用的工程探索，却不可能成为人类语法知识的完整认知模型。当时的这些论辩促使许多语言学家和计算语言学家完全脱离了统计模型。 N 元模型的回归开始于耶利内克(Jelinek)、默瑟(Mercer)、巴尔(Bahl) 等人的工作……” 两本教科书对N 元文法的讨论都是从引用其优缺点开始： “但是必须认识到，无论怎样解读，‘一个句子的概率’都是一个完全无用的概念……。” “任何时候，只要一个语言学家离开本研究组，识别率就会上升。”（弗雷德·耶利内克(Fred Jelinek)，当时他在IBM 语音组，1988）曼宁和舒兹是以这样的引用开始讨论的： “统计的考量对于理解语言的操作与发展至关重要。” “一个人对合法语句的产生和识别能力不是基于统计近似之类的概念。” 这种正反面观点的引用确实向学生介绍了争议的存在，但却不能真正帮助学生领会这些争议意味着什么。我们应提醒学生，乔姆斯基反对的是如今极其流行的一些有限状态方法，包括N 元文法和隐式马尔可夫模型，因为他相信这些方法无法捕捉远距离的依存关系（例如一致关系的限制条件和wh- 位移现象）。乔姆斯基的立场直到今天仍然是有争议的，本文审阅者之一的反对意见也佐证了这种争议。我不希望站在这场辩论中的某一方。我只是要求应该教给下一代双方的辩论。对于任一方，都不至于由于我们疏于教授而使他们需要重新“发现”。计算语言学学生应该接受普通语言学和语音学的培训为了让进入这行的学生对低枝果实采摘完后的情形做好准备，今天的教育最好向广度发展。学生应该全面学习语言学的主要分支，如句法、词法、音韵学、语音学、历史语言学以及语言共性。我们目前毕业的计算语言学的学生在一个特定的较窄的子领域具有丰富的知识（如机器学习和统计型机器翻译），但可能没听说过格林伯格共性(Greenberg’s universals)、提升(raising)、等同(equi)、量词辖域(quantifier scope)、空缺(gapping)、孤岛条件(island constraints) 等语言学现象。我们应该确保从事共指关系(co-reference) 研究的学生都知道成分统制(c-command) 和指称相异(disjoint reference)。当学生在计算语言学会议上宣讲论文的时候，他们应该已经了解形式语言学(formal linguistics) 对此问题的标准处理。从事语音识别工作的学生需要了解词汇重音（如文献）。音韵学重音对于下游的语音和声学过程具有各种各样的影响。图3 “politics”and“political”的谱图显示有三个/l/同位音。在重音前后出现不同的音位变体。语音识别目前没有充分利用词汇重音特征是一个不小的遗憾，因为重音是语音信号中较为突出的特性之一。图3 显示了最小对立体 (minimal pair)“ politics”和“political”的波形和谱图。这两个词千差万别，目前的技术着重于语音单位层面的区别： “politics”以 –s 结尾，而“political”以-al 结尾。与“politics” 不同，“political”的第一个元音是弱化的非重读音节的元音(schwa)。重音的区别更为突出。在诸多与重音有关的区别中，图3 突出显示了重音前与重音后/l/ 的音位变体之间的区别。另外还有对/t/ 音的影响。“politics”中 /t/是送气音，但在“political”中却是闪音。目前，在语音单位层面，仍有大量低枝果实可以采摘，但这些工作终有完结之时。我们应该教给语音识别领域的学生有关音韵学和声学语音学的词汇重音知识，以便他们在目前的技术水平超越语音单位层面的瓶颈时依然游刃有余。由于重音存在超过三元音素的远距离依存关系，重音方面的进展需要对目前流行的近似方法的长处与缺陷均有深入的理解。语音识别方面的基础性进展，例如能有效使用重音，很可能要依赖于技术的根本性进步。结论学界前辈皮尔斯、乔姆斯基和明斯基曾经严重质疑过当年流行后来复活了的一些经验主义方法。他们的反对意见涉及许多当代流行的方法，包括机器学习（线性分离机）、信息检索（向量空间模型）、语言模型（N 元文法）、语音识别（隐式马尔可夫模型）和条件随机场。学生们需要学习如何有效地使用流行的近似模型。乔姆斯基指出了N 元文法的缺陷，明斯基分析了线性分离机的局限性。许多局限性很明显（由自身算法设计带来的），但即便如此，对其支持与反对之间的争辩有时仍然非常激烈。有时，其中一方的论点不会被写进教科书，只有等到下一代人去重新发现和复兴这些被遗忘的思想。我们应该鼓励下一代学者充分了解辩论双方的论据，即使他们选择站在一方或另一方。 20 世纪90 年代，当我们复兴经验主义时，我们选择了实用主义的理由来反对我们导师的观点。数据从未如此丰富，我们能拿它做什么呢？我们认为，做简单的事情比什么都不做要好。让我们去采摘一些低枝果实。虽然三元模型不能捕捉到一切语言现象，但它往往比其他方法更有效。捕捉我们可以轻易捕获的一致性事实，要比好高骛远试图捕捉更多语言事实而最终得到更少要好。这些说辞在20 世纪90 年代有很大的意义，特别是学术界在前一波繁荣期提出了很多不切实际的期望。但是今天的学生在不久的将来可能会面临一系列非常不同的挑战。当大多数低枝果实采摘完毕，他们应该做些什么呢？具体就机器翻译而言，统计方法的复兴（例如文献）由于实用主义的原因，始于采用有限状态方法。但随着时间的推移，研究人员已经越来越接受使用句法捕捉远距离的依存关系，尤其是当源语与目标语缺乏平行语料库，或者当两种语言具有非常不同的词序的时候（例如，从主谓宾词序的语言（如英语）翻译到以动词收尾的语言（如日语））。展望未来，我们可以预料到机器翻译的研究会越来越多地使用越来越丰富的语言学表达。同样，很快也将有一天，重音将成为语音识别的重要依据。既然计算语言学教科书不可能涵盖所有这些内容，我们就应该与其他相关科系的同事合作，确保学生能接受到广泛的教育，足以让他们为所有可能的未来做好准备。选自《中国计算机学会通讯》第9卷第12期。本文译自Linguistics issues in Language Technology, 2011; 6(5) K. Church 的“A Pendulum Swung Too Far”一文。译者：李维（美国网基公司首席科学家）唐天（美国网基公司首席首席科学家助理兼助理工程师）【相关】《Church：钟摆摆得太远》【乔姆斯基批判】【关于NLP方法论以及两条路线之争】【关于我与NLP】《朝华午拾》总目录【置顶：立委NLP博文一览（定期更新版）】【立委NLP频道】; 个人分类: 立委科普|5213 次阅读|0 个评论

中国的科技创新也要谨防教条主义和经验主义: zhouxinli68 2016-6-5 16:56; 再谈学习习总书记重要讲话的心得体会 2016 年 5 月 30 日习总书记在全国科技创新大会、两院院士大会和中国科协第九次全国代表大会上指出，“新时期、新形势、新任务，要求我们在科技创新方面有新理念、新设计、新战略。”并强调， “ 抓科技创新，不能等待观望，不可亦步亦趋，当有只争朝夕的劲头。时不我待，我们必须增强紧迫感，及时确立发展战略，全面增强自主创新能力。我国科技界要坚定创新自信，坚定敢为天下先的志向，在独创独有上下功夫，勇于挑战最前沿的科学问题，提出更多原创理论，作出更多原创发现，力争在重要科技领域实现跨越发展，跟上甚至引领世界科技发展新方向，掌握新一轮全球科技竞争的战略主动。”结合习总书记在 2012 年 5 月 16 日中央党校春季学期第二批入学学员开学典礼上发表的重要讲话和在 2016 年 5 月 17 日哲学社会科学工作座谈会上发表的重要讲话，我个人的领会是要真正实现科技创新的战略目标，重要的一条准则就是要解放思想，反对教条主义和经验主义。我们知道，科技的内涵就是将科学的发现和技术的发明有机的结合起来，也就是将发现真理和运用真理有机的结合起来，而真理是绝对性和相对性的辩证统一。德国著名的哲学家莱布尼兹曾把真理划分为推理真理和事实真理，认为推理真理就是借助逻辑思维和理性推导出来的，例如，“ 1+1=2 ” 就是推理真理，它不可能有反面的情况，因此这种真理具有必然性；而事实真理则是借助科学实验和经验归纳产生的，例如，“白天过后是黑夜”就是事实真理，它的反面情况是可能存在的，因此这种真理就具有偶然性。那么，我个人的看法是，我们通过我们的眼、耳、口、鼻、手脚等各个感觉和触觉器官所感触到的经验和实验的结果其实就是一些代表局部或某一方面的外在表现的事实真理，这种真理往往是人类感性上的认识，因此具有经验性、相对性、局限性、区域性、孤立性、个别性和可变性等；而我们通过我们的大脑这一知觉器官所意识到的系统的理论和综合分析结果则通常是代表一个整体或普遍的内在本质的推理真理，这种真理一般是人类理性上的认识，因此具有先验性、绝对性、整体性、总体性、联系性、一般性和永恒性等。显然，我们既不能绝对地把实践观察和科学实验的可能结果来证伪或推翻理论分析和逻辑推理的必然结果，也不能绝对地拿理论分析和逻辑推理的必然结果来推断或预测实践观察和科学实验的可能结果。例如，我们通过实验将一滴水的量加到另一滴水的量中，结果并没有得到两滴水的量，那么，我们是不是由此推翻 “ 1+1=2 ”这个推理真理了呢？显然不是！反过来，我们根据“ 1+1=2 ”这个推理真理是不是一定可以预测到如果我们将一滴水的量加到另一滴水的量中，结果必定会得到两滴水的量呢？显然也不是！同样的道理，我们通过实验发现某一平面并不平直或者空间是弯曲的，那么，我们可不可以就由此推翻 “ 平面的平直性或者空间是平直的 ”这个概念真理了呢？显然不行！反过来，我们根据“ 平面的平直性或者空间是平直的 ”这个概念真理是不是也一定可以预测到如果在空间某一直线方向上有一颗星体，那么我们的视线沿着这一直线方向就必然可以看到这颗星体呢？显然也不行！因为，作为普遍的推理真理一般是理想状态下成立的，而作为局部的事实真理则是有条件的情况下成立的，换句话说，当事实真理不符合推理真理时，肯定是有原因的。比如，“ 平面的平直性或者空间是平直的 ”这个概念真理代表是理想状态下的，而“ 某一平面并不平直或者空间是弯曲的”则肯定是有原因的，你可以通过实验来验证 “ 某一平面确实不平直或者空间确实是弯曲的”这一事实真理，但你不可以因此把它作为一个放之四海而皆准的普遍真理来对待，因为实验并不能告诉你 “ 某一平面为什么不平直或者空间为什么是弯曲的？”这就要求我们，对待科技，我们既不能一切从定义、公式出发，生搬硬套僵化的教条和本本；也不能一切以实践为标准，盲目迷信狭隘的经验和实验；要坚持科学实验和逻辑推理相结合，坚持实践观察和理论分析相结合。这也意味着，科技创新的内涵其实就是要将感性认识和理性认识有机的结合起来，或者可以说是将绝对真理和相对真理有机的结合起来。而要真正做到这一点，就必须坚持实事求是和解放思想的辩证统一，既要反对割裂两者关系的教条主义和经验主义，又要反对孤立两者关系的先验论和直观反映论。因此，现在中国搞科技创新，如果不敢于正视现有的以相对论和量子论所发展起来的整个西方理论体系在预设前提上的逻辑问题，盲目地迷信这些理论的实验验证的结果，并且，一味地在别人的理论框架下或以别人的理论为前提，照搬别人的科学研究的实践经验；或者跟在别人的屁股后面，依赖别人的核心技术，做别人还未做成的后续的发展和完善其理论体系的所谓精细化的技术研究，那么，科技创新将无从谈起！; 个人分类: 时事政治|824 次阅读|0 个评论

泥沙龙笔记：从乔姆斯基大战谷歌Norvig说起: liwei999 2015-6-20 21:30; 先说几句所谓乔姆斯基大战谷歌 N orvig ，根本没有大战。没有任何正面交锋，任何互动，其实挺没劲的。都是 N orvig 就乔老爷答记者问似的 comments ，急于回应，急于自我表现，长篇大论全部是在他假设的乔老爷的观点上进行。他把乔老爷当作假想的对象。换句话说，乔老爷的名气成了他 marketing 的工具。可老乔根本不大看得见他，或不屑做回应。先看乔老爷的陈词但并非滥调。至于 N orvig 的滔滔不绝只挑几点慢慢评。乔老爷基本说的是宇宙真理，这些他以前也说过多次。无论经验主义如何猖獗，他都不屑，哲学家永远立于不败之地。乔老爷的第一点 quote ：确实有许多研究工作在尝试用统计模型来解决各种各样的语言学问题。其中有一些取得了成功。但是大多数是失败的。要挑刺，最多是挑“大多数”是否确当。对于被清晰定义的自然语言任务，似乎统计模型取得了多数成功，而不是多数失败。但另一方面，自然语言这座大山，其实统计只划过冰山一角。这一角大多是浅层的任务，或者是应用层的领域任务。均属低枝果实。所以我倾向于同意乔老爷的总体判断。其实所谓的这些成功，里面有很多说法。除了少数类别是清晰无误的统计成功外，其余各项其实不能宣称统计经验胜过了理性描述。这里面要谈就太细了，以后可以结合 N orvig 的絮叨具体谈一些。可以先大体提几个类别的自然语言任务，看统计成功与否。第一类，统计完胜，理性模型完败任务包括，文章分类（ document classification），语音识别（speech recognition）。这些任务玩的是浅层参数的平衡，参数量巨大。人脑不大可能使用理性的逻辑机制求解它，因此理性模型派有点束手无策。正好概率统计派上用场了。第二类，统计派自以为成功了，或者自信打败了理性派，其实不然包括，信息抽取（ information extraction），机器翻译（machinetranslation）。先说信息抽取，里面大的任务有：专名，关系，事件。情感或舆情的抽取也算。所有这些任务，跟所有其他自然语言相关任务一样，都是统计一边倒，至少在学界是如此（ 20年前抽取被定义为任务的初期是两派都有，如今是清一色了）。这种一边倒到了这种程度，领域新人或统计死硬派，根本就不承认还有统计以外的方法存在，或者完全地蔑视。而对于绝大多数 NLP 相关者，包括基金经理，统计方法至少是首选的，或者，默认的最佳方法。另一路的方法虽然在具体的系统和具体的应用中发挥作用，但是宏观上几乎看不见。但并不因为一方的嗓门大就可认定一方成功或胜出。长话短说，信息抽取和情感分析要想做好，光靠统计模型是不行的。粗线条可以，稍微细一点，统计就容易傻眼。下一个是机器翻译，我几乎要把它归到统计完胜里面去。因为传统系统如 S ystran 工业成功几十年，积累了几十年，如今也败在统计 MT 下。这里面有一个资源不对等的情形，使得统计占了上风，不可一世。它是一个非常特别的应用领域，有几户无限的双语 labeled data ，因为人类从来没有停止过翻译活动。这些几乎是无限的高质量而且免费的 data ，使得统计 MT 只要依赖 ngram 的 alignment 就可以获取非常多的细琐的翻译知识。拼在一起，磨磨光，就是不错的翻译。至少对于同一语系的语言之间，这些从浅层到浅层的黑箱式对应，效果相当不错。而且越是常用的习惯用法，翻译得越地道。因为这些死记的东西，电脑通过统计比人脑强过很多。这套路子可以推广到各个语言对，使得我们梦寐以求的多语互译这个以前以为只能在天堂实现的美好理想已经基本成为现实。 G oogle 翻译，百度翻译，这些都是了不起的成功。我们所有人都是受益者。我女儿这一代，随时调用谷歌翻译就跟用维基百科一样，都认为是理所当然的免费资源，就如空气和水一样。他们见到翻译错误偶然也会当玩笑一样在朋友间转发，但这并不影响他们随时随地使用机器翻译。但是（毛委员还是谁好像说过，世界上怕就怕但是二字）。不能因此宣布统计在机器翻译上完胜。因为浅层对应本质上是自然语言的低枝果实，无论看上去多么成功，不能改变这类系统对语言结构的无知。事实上统计 MT 目前所遇到的瓶颈，几乎都是统计框架内解决不了的问题。低枝果实几乎吃完了，必须请回理性主义这尊大佛，才好更上一层楼。第三类，统计自以为自己万能可行，但它无法与理性主义的方法抗衡深度句法分析（ deep parsing）就是。这是自然语言理解和处理的灵魂、核心。恰恰在这个关键任务上,统计其实不是对手，虽然 Norvig们的看法正好相反。很多人被他们天花乱坠的说法洗脑。统计派连数据都没有，玩来玩去就一个 PennTree，反映了语言的一个角，怎么玩呢？根本不是我们语言学家的对手。雷： @wei 慢一点，有问题要 : MT 可以统计与传统 parsing 并行吗 MT 必须要走 hybrid 的道路 , 否则穿透不了玻璃天花板。雷 : 传统 parsing 给出一个大的框架 , 统计处理局部？这是一种合作模式，有其道理： parsing 擅长结构（包括远距离结构）的分析和转换，而统计擅长记忆细琐的ngram的对应和翻译。还有一种就是 backoff ，规则逮住的归规则，逮不住的归统计，让统计楼底。雷 : 现在的比较长的句子的 MT 翻译是让人笑话的。 long distance 是 ngram 和几乎所有统计系统的克星，他们通常只能看得见两个词（ bigram）三个词（trigram）及其条件概率。吐槽太多，发大水，先歇一会儿。 Nick: 统计和 parsing 咋样 hybrid ？毛：好看，可谓有声有色。 @wei 你这些观点不知是否曾经写成比较有系统的文章？ Philip: Long distance Parsing 是否比较难实现？雷 : 乔老爷忙于与他的弟子交战。 long distance 的中文 parsing 很难，因为中文少形态，英文要好很多。毛 : 比方说 “ 道可道非常道 ” ，能翻译？毛老，道可道非常道，是世界上最容易的翻译了。电脑可以做到人翻译的同等水平。如果你认为这不是人可以翻译的，那就没有理由指望机器去翻译。毛 : 哦？你是说反正人也无法翻译，有道理。至于胡喷的这些个，虽然是一辈子思索而发，绝无戏言虚言，但我对写出去，求得 community 发表，没有啥兴趣。这个领域的一面倒是如此严重，批评统计的声音，只有统计那边的超主流，才有可能发出。我不必去对手做裁判的地儿淌混水，热脸贴冷屁股。听得懂听，听不懂的最好永远不懂。没有教育的责任，反正也不靠它吃饭。雷 : 不要这么绝望，认知心理那边也是不买统计的账的。工程上的工作不是他们的兴趣。 Nick: @wei 侬到底哪伙的，批老乔 set back 二十年，又批统计。雷 : @wei 是在批 self-embedding 的扩大化，同时统计学派的大跃进的思维。批老乔耽误一代人，指的是我们前辈的那代人。正因为老乔让他们走入歧途，导致了下一代（我们这一代，虽然我其实大概算上一代的遗少，这一代的异数）的反叛，精算师们不懂语言学也登堂入室，唱起了计算语言学NLP 的主角。甚至一些牛气得很的自然语言学者，连语言学的基本概念都不懂，行内人也没人笑话他们，大家都是统计数据派，一伙的，语言就是个黑箱子。我不幸处于后面这一代，同时也幸亏处于这一代，因此有些独立特行的优势。否则，这个世界最多再多出一个平庸的精算师来。虽然精算师谋职求生容易，但绝大多数精算师们都是没有主见的匠人而已，盲目跟风，追随着潮流一窝蜂地赶，哪个算法时髦就玩哪个。玩到后来，也看不清对象是什么，语言对他们就是隔雾看花。毛 : @wei 但是即使不指望在专业期刊发表，写出来放在网上，一方面是一吐心中块垒，二来自己也梳理一下，还可以文会友，又可使我等门外汉受益，岂不也是很好？毛老，我一直是一个勤勉的 blogger ，我写过近 200 篇 NLP 博客。几乎成为《科学网》民科大家了（虽然我在民科心中算是正宗科班）。攒着劲儿，退休时争取被授予 NLP 民科宗师的称号。我的博客各种专栏五花八门，但有两个专栏与 nlp 有关：一个叫《立委科普》，一个叫《社媒挖掘》，一个偏理论一个偏实践。两个加在一起有 200 多篇博客了，欢迎各位有闲光临指教。雷 : 专业期刊太程式化，被某种力量把持，容不得行云流水和天马行空 . 毛 : 哦，你的博客在什么网址？还有刚才尼克的问题也是我想问的，你究竟是偏统计的还是偏分析的？雷 : @wei 我们准备着呢，还要一个桂冠？ Philip: 我觉得不用追问 @wei 是哪派的。他表述已经告诉我们了。 Nick ： @wei 你这样不行啊，骂完老乔骂统计，谁都不待见你。 Philip: 是新派里的异类。批判的看待 NLP 的统计方法，有独特的见解。看法很高，对我这个外行。工程实现能否可行是外行更感兴趣滴 Nick: 觉得在本群里可搞一次节目， @wei ，白老师，洪爷和雷老师可先掐一架。掐完组织一代表团去砸老乔的场子。 Philip: 你们去砸。我在群里为你们摇旗和听响我是毛派 , 毛老跟我最对脾气 ,也可算是刘派（我的两位启蒙导师都姓刘呢）。在我这里，毛刘一家，不像文革，两位主席势不两立。我左手借统计经验派具体成果去批判数学理性派乔老爷。右手用理性主义原则批判统计经验派：太浅，而且无知地傲慢。毛 : 尼克你以后要坐得稍为远些，不然动不动就喷一身口水。认真地说，我基本属于工程哲学派。纯工程不过是匠人，与戏子同类，可以以此自嘲，但不能真混迹其中而不自知。但是工程哲学不同，它有文科的哲学和视野，也有工程的田野工作做底，不至于成为空谈家。雷 : @wei 我觉得你是认知现实派【相关】乔姆斯基批判 2015-06-15 Chomsky’s Negative Impact 2015-06-19 Yankee_Tootle的博客：乔姆斯基大战谷歌Norvig 中文原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_591858120101bhpi.html 英文原文： http://norvig.com/chomsky.html 【置顶：立委科学网博客NLP博文一览（定期更新版）】; 个人分类: 立委科普|5801 次阅读|0 个评论

[转载][《纯粹理性批判》][社会哲学（[德]康德）][TXT/1.5M]: lcj2212916 2014-12-30 23:51; 《纯粹理性批判》被公认为是德国哲学家伊曼努尔·康德流传最为广泛，最具影响力的著作，同时也是整个西方哲学史上最重要和影响最深远的著作之一。初版于1781年，并于1787年再版的该书，常被称做康德的“第一批判”，并与其后的《实践理性批判》和《判断力批判》并称为康德“三大批判”。在这部西方哲学奠基式的著作中康德尝试将理性主义和经验主义接合起来，并以此反对大卫·休谟彻底的经验主义。下载地址： http://www.400gb.com/file/81385343; 2859 次阅读|0 个评论

[转载]【社会哲学】【纯粹理性批判】: lcj2212916 2014-6-12 22:22; 【名稱】：纯粹理性批判【作者】：康德【大小】：1.48MB 【格式】：pdf 【語言】：簡體中文【內容簡介】：《纯粹理性批判》被公认为是德国哲学家伊曼努尔·康德流传最为广泛，最具影响力的著作，同时也是整个西方哲学史上最重要和影响最深远的著作之一。初版于1781年，并于1787年再版的该书，常被称做康德的“第一批判”，并与其后的《实践理性批判》和《判断力批判》并称为康德“三大批判”。在这部西方哲学奠基式的著作中康德尝试将理性主义和经验主义接合起来，并以此反对大卫·休谟彻底的经验主义。【下載載點】： http://www.400gb.com/file/66455532; 1047 次阅读|0 个评论

【Church - 钟摆摆得太远（2）：乔姆斯基论】: liwei999 2013-7-29 18:17; 【立委按】【 NLP主流的傲慢与偏见】系列刚写了三篇。中国NLP(Natural Language Processing)前辈董振东老师来函推荐两篇来自主流的反思文章。董老师说，主流中有识之士对深陷成见之中的NLP一边倒的状况，有相当忧虑和反思。 Church (2011) 对NLP的回顾和反思的文章【钟摆摆得太远】（A Pendulum Swung Too Far）是一篇杰作，值得反复研读。文章在语言研究中经验主义和理性主义此消彼长循环往复的大背景下，考察NLP最近20年的历程以及今后20年的趋势。它的主旨是，我们这一代NLP学者赶上了经验主义的黄金时代（ 1990迄今），把唾手可得的果子统统用统计摘下来了，留给下一代NLP学人的，都是高高在上的果实。 20多年统计一边倒的趋势使得我们的NLP教育失之偏颇，应该怎样矫正才能为下一代NLP学人做好创新的准备，结合理性主义，把NLP推向深入？忧思溢于言表。原文很长，现摘要译介如下。【Church - 钟摆摆得太远（2）】立委编译自： K.Church 2011. A Pendulum Swung Too Far. Linguistics issues in Language Technology, Volume 6, Issue 5. Abstract： Chomsky revisited by Church 2007: Chomsky's criticism on n-grams and finite-state technology. The criticism is theoretically valid. But it actually does not pose a real challenge because the theoretically more powerful models such as CFG have not established themselves as a competitive alternative. But Church's point is to revisit the limitation and expect breakthrough in time beyond the statistical approach based on ngrams and finite state, not necessarily returning to the so-called more powerful formalisms. 皮尔斯、乔姆斯基和明斯基毋庸讳言，我们所反抗过的伟大的理性主义者如皮尔斯、乔姆斯基和明斯基(Pierce, Chomsky and Minsky, 以下简称PCM)，对人工智能领域的现状不会感到满意。当然，另一方面，今天此领域的领军人物大多也不乐意看到PCM 理性主义的复兴。一位领域的带头人听说我在写这篇文章，讥讽道：“皮尔斯对我们现在有什么意义？”PCM 的观点在当年就饱受争议，现在依然如此，因为它们导致一些领域包括语音、机器翻译和机器学习多次进入了严重的资金寒冬。本文主要感兴趣的是PCM三位大师理性主义的共同主线。不过也必须指出，这三位大师的声音并不完全一致。在信息论方面他们有很大分歧。皮尔斯对香农和乔姆斯基二位均大加赞佩，尽管乔姆斯基对香农在信息论方面的许多工作持反对意见。很显然，这些观点并不能清楚地划分成不同学派（例如理性主义和经验主义），学派之内并非完全一致，学派之间也不是处处相异。关于智能亦有很多不同意见。明斯基是人工智能的创始人之一，而皮尔斯一直是直言不讳的批评者之一。他说：所谓人工智能真乃愚蠢之极7。皮尔斯反对任何试图接近人类智能的东西，当然包括人工智能，也包括机器翻译和语音识别。皮尔斯主持了著名（或者说是臭名昭著）的语言自动处理咨询委员会(Automatic Language ProcessingAdvisory Committee, ALPAC) 报告。这一报告直接导致了机器翻译的资金寒冬。皮尔斯也曾为《美国声学学会会刊》(JASA ) 撰写富有争议的通讯“语音识别往哪里去”(Whither Speech Recognition?)，给语音识别研究的资金造成令人寒心的困境。本文重在回顾他们的共同主线，而不是他们的分歧。PCM 对当年流行现今复兴的一系列经验主义方法，均提出过挑战。他们的反对意见对于许多当今流行的方法都有影响，包括模式匹配、机器学习（线性分离机）、信息检索（向量空间模型）、语言模型（N 元文法模型）和语音识别（隐式马尔可夫模型(hidden Markov models, HMMs) 以及条件随机场(conditional random fields, CRFs)）。学生们需要学会如何有效地使用流行的近似方法。大多数近似方法基于简化的假设，这些假设在多数情况下有用，但并非万能。例如，N 元文法能捕捉许多依存关系，但当依存范围超过n个词距离的时候，N 元文法则无能为力。同理，线性分离机在很多情况下可以区分正例和反例，但对无法线性区分的样例自然无效。许多这类限制显而易见（由其本性所决定），但即便如此，相关的优劣争论有时仍然很激烈。有时候，争论的某一方不再被写进教科书，逐渐被遗忘，只能期待下一代学者去重新发现或复兴。乔姆斯基论述了N 元文法的局限，明斯基论证了线性分离机的局限。也有学者对于其他近似方法的种种局限提出看法。例如，图基(Tukey) 教导学生如何有效使用回归算法。他鼓励学生测试各种正态假设的偏离现象。离群点(outliers) 是回归算法常见的麻烦来源，正如偏离直线的弯曲残差(bowed residuals)。很多人提出了种种绕行的补救方案。一个常见的手段是对数据做非线性变换，如对数变换。这些技巧把问题转化为另一个问题，使其偏离假定的麻烦有所减少。乔姆斯基的反对意见如前所述，乔姆斯基指出N 元文法不能捕捉远距离依存关系。虽然现在回想起来似乎是显然易见的，然而在当时，香农-麦克米兰- 布雷曼熵定理(Shan-non-McMillan-Breiman theorem)令人非常兴奋，对这条定理的解释是：在极限条件下，只要稍加制约，N 元文法模型足以捕捉字符串的所有信息（譬如英语的句子）。乔姆斯基认为，在极限条件下这条定理也许是正确的，但是N 元文法模型远远不是能概括许多语言事实最简洁的模型。在实际系统中，我们往往必须将N 元文法严格限制在某个（小的）固定的值k 上（例如三元或许五元）。这种限长的N 元文法模型系统可以捕捉到很多语法关系一致性方面的现象，但并非全部。我们应该将这场论辩教给下一代学者，因为他们可能将不得不比我们更加认真地对待乔姆斯基的反对意见。我们这代人很幸运，可以摘取到大量的低枝果实（也就是那些可以用较短N 元文法捕捉到的语言现象）。但是，下一代学者将没有这么幸运，因为在他们退休之前，那些捕捉得到的语言事实大多将被捕捉已尽，因此，他们很可能将不得不面对那些简单N 元近似方法无法处理的语言现象。中心嵌套论(Center-Embedding) 乔姆斯基不仅反对N 元文法模型，也反对有限状态(finite state) 方法，其中包括很多目前流行的方法，如隐式马尔可夫模型和条件随机场。有限状态方法超越了N 元文法，它不仅可以捕捉一切N元文法可以捕捉到的语言现象，而且可以捕捉超越N 词距离的语法依存关系。例如，下列文法表现了主谓在数上一致的关系，名词和动词应该一致，二者同为单数(sg) 或者同为复数(pl)。这样的文法可以捕捉超过N 词距离的依存关系。 S → Ssg S →Spl Ssg → NPsg VPsg Spl → NPpl VPpl NPsg → … Nsg … NPpl → … Npl … VPsg → … Vsg … VPpl → … Vpl … 最大的问题是，此文法是否需要无限的内存。为了使这场辩论严谨，乔姆斯基引入中心嵌套的概念，并创建了现今被称作乔姆斯基层级体系(Chomsky hierarchy)的理论。乔姆斯基层级体系不仅在语言学，在其他许多领域，例如计算机科学9，也具有非凡的影响力。克努特(Knuth) 坦承他在1961 年的蜜月期间读到乔姆斯基的文章，发现它是如此“奇妙的事情：在这个语言的数学理论中，我可以感受到一个计算机程序员的直觉”。乔姆斯基指出，乔姆斯基层级体系与相应的生成能力之间具有一种简单的对应关系：类型0 类型1 类型2 类型3 递归可枚举文法上下文有关文法上下文无关文法正则文法特别是上下文无关文法可以涵盖并超越正则文法；有一些需要无限内存（栈）所做的事情，有限内存就做不到。乔姆斯基的论证是，中心嵌套是上下文无关与有限状态之间的关键区别。也就是说，当（且仅当）一个文法具备中心嵌套能力，它才需要无限内存（栈）。否则就可以用有限内存（有限状态机）处理。更正式地讲，如果一个文法中具有一个可以生成形如xAy的非终结节点A，其中x 和 y 均为非空，那么这个文法就是中心嵌套。如果x 或 y 为空，则可以得到较简单的左杈或右杈的嵌套。左杈嵌套和右杈嵌套均可在有限内存（有限状态机）中处理，而不像中心嵌套那样需要无限内存（栈）。中心嵌套的一个简单例子是一个括号嵌套的文法： expr → ( expr ) 括号嵌套文法是中心嵌套的一个特殊案例，其中 x 是左括号，y 是右括号。一个栈结构可以很容易地记录左括号与右括号之间的远距离依存关系，但这需要无限的内存。最大的问题是有限内存是否可以处理括号嵌套文法。乔姆斯基证明这是不可能的。更一般的表述是，有限状态方法无法捕捉中心嵌套。乔姆斯基用下列样例论证英语为中心嵌套语言，因此超越了有限状态方法（如隐式马尔可夫模型）的捕捉能力。乔姆斯基假定英语具有一个非终结节点 S（代表句子或从句），其自生成的时候在它的左右两侧可以添加非空内容，如下所示： S → If S, then S. S → Either S, or S. S → The man who said that S, is arriving today. 关于中心嵌套的语言事实一直存在争论。本文审阅者之一反驳中心嵌套所用的几点论证，我当年在我的硕士论文中也提过类似的质疑。语料库中很难找到超过两层或三层的中心嵌套11。不过，乔姆斯基的说法并非没有道理。想要描述上述语言事实，采用允许任意中心嵌套的文法较之采用仅有一两层中心嵌套的文法可能更容易和简洁。到目前为止，N 元文法和有限状态方法等近似模型足够我们使用。虽然这些近似模型都有其明显局限性，但迄今难以找到更有效的替代方法。尝试捕捉不常见的远距离关系也许可以处理一些不常见的边缘案例，但它们带来的问题往往比解决的问题要多。工程师们发现，处理好常见的短距离依存关系比处理不太常见的远距离依存关系更为重要。至少，这是我们这一代人的体验。尽管如此，我们还是应该为下一代学者做好准备，使他们有可能比我们做得更好。我们应该教给下一代认识目前比较流行的各种方法的长处和短处。他们需要了解我们所知道的最成功的近似方法，但他们也需要了解其局限性。下一代学者很可能会找到改进N 元文法的办法，甚至可能发现超越有限状态的方法。【NLP主流的反思：Church - 钟摆摆得太远（1）】【Church - 钟摆摆得太远（2）：乔姆斯基论】【Church - 钟摆摆得太远（3）：皮尔斯论】【Church - 钟摆摆得太远（4）：明斯基论】【Church - 钟摆摆得太远（5）：现状与结论】【置顶：立委科学网博客NLP博文一览（定期更新版）】; 个人分类: 立委科普|7064 次阅读|0 个评论

【NLP主流的反思：Church - 钟摆摆得太远（1）：历史回顾】: 热度 6 liwei999 2013-7-29 07:53; 【立委按】【 NLP主流的傲慢与偏见】系列刚写了三篇。中国NLP(Natural Language Processing)前辈董振东老师来函推荐两篇来自主流的反思文章。董老师说，主流中有识之士对深陷成见之中的NLP一边倒的状况，有相当忧虑和反思。 Church (2011) 对NLP的回顾和反思的文章【钟摆摆得太远】（A Pendulum Swung Too Far）是一篇杰作，值得反复研读。文章在语言研究中经验主义和理性主义此消彼长循环往复的大背景下，考察NLP最近20年的历程以及今后20年的趋势。它的主旨是，我们这一代NLP学者赶上了经验主义的黄金时代（ 1990迄今），把唾手可得的果子统统用统计摘下来了，留给下一代NLP学人的，都是高高在上的果实。 20多年统计一边倒的趋势使得我们的NLP教育失之偏颇，应该怎样矫正才能为下一代NLP学人做好创新的准备，结合理性主义，把NLP推向深入？忧思溢于言表。原文很长，现摘要译介如下。【Church - 钟摆摆得太远】（刊登在：【计算机学会通讯】2013年第12期（总第94期），链接如下）： http://www.almosthuman.cn/2015/10/21/mjsx2/#rd http://www.ccf.org.cn/sites/ccf/jsjtbbd.jsp?contentId=2774275247149 立委译自： K.Church 2011. A Pendulum Swung Too Far. Linguistics issues in Language Technology, Volume 6, Issue 5. 译者按：肯尼斯·丘吉(Kenneth Church) 是自然语言领域的泰斗，语料库语言学和机器学习的开拓者之一。丘吉的这篇长文《钟摆摆得太远》(A Pendulum Swung Too Far) 是一篇主流反思的扛鼎之作。作者在文章中回顾了人工智能发展中，理性主义和经验主义各领风骚此消彼长的历史规律，并预测了今后20 年自然语言领域的发展趋势。文章的主旨是，我们这一代学者赶上了经验主义的黄金时代（1990 年迄今），把唾手可得的低枝果实采用统计学方法采摘下来，留给下一代的都是“难啃的硬骨头”。20 多年来，向统计学一边倒的趋势使得我们的教育失之偏颇。现在应该思考如何矫正，使下一代学者做好创新的准备，结合理性主义，把研究推向深入。丘吉的忧思溢于言表。丘吉预测，深度网络的热潮为主流经验主义添了一把火，将会继续主导自然语言领域十多年，从而延宕理性主义回归的日程表。但是他认为理性主义复兴的历史步伐不会改变。他对主流漠视理性主义的现状颇为忧虑，担心下一代学者会淹没在一波又一波的经验主义热潮中。实用主义动机 20 世纪90 年代，经验主义的复兴是一个激动人心的时刻。我们从来没有想到，我们的努力会如此成功。当时，我们想要的只不过是一席之地而已。在当时流行的各项研究之外，我们所想的只是为不同于当时其他研究的工作争取一点空间。我们成立了SIGDAT为这类工作提供一个论坛。在1993 年成立之初，SIGDAT只是一个相对较小的关于大语料库的会议论坛，后来演变成规模较大的EMNLP 会议。起初，SIGDAT 会议在很多方面（规模、主题和地理范围）都与主流ACL大会非常不同。然而若干年后，这些区别已经很大程度上消失了。两个会议靠拢，这让人感到高兴。但我们可能是太成功了，我们不仅成功地让我们感兴趣的工作登堂入室，没给其他工作留下多少空间。图1 展示了从理性主义到经验主义的这一戏剧性转变。这种转变还在继续，似乎看不到尽头。根据霍尔(Hall) 等人的文章，这种转变始于1988 年布朗 (Brown)和丘吉的工作。霍尔等人的依据是对ACL 文集的分析，文献包括自20 世纪70年代至今在计算语言学领域发表的总计16500 篇论文。但是，如果我们考虑一个更长的时间段，追溯ACL 文集以前的文献，我们看到的是一幅非常不同的画面，如图2 所示。更加显著的趋势是经验主义与理性主义之间的振荡，像钟摆一样，每隔二十多年来回振荡一次： ● 20世纪50 年代：经验主义（香农(Shannon)、斯金纳(Skinner)、弗斯(Firth)、哈里斯(Harris)）； ● 20世纪70 年代：理性主义（乔姆斯基(Chomsky)、明斯基(Minsky)）； ● 20世纪90 年代：经验主义（IBM 语音团队(IBM Speech Group)、AT ＆ T 贝尔实验室(ATT Bell Labs)）； ● 2010年代：回归到理性主义了吗？本文将回顾一些我们这一代人曾经“反叛”的理性主义观点。遗憾的是，我们这一代是如此成功，以至于这些理性主义观点被人们忘却了（如果我们接受图2给出的预测，那么现在正是理性主义应该复苏的时期）。有些重要的理性主义代表人物如皮尔斯(Pierce) 在当今流行的教科书里甚至没有提及。如此下去，下一代人可能没有机会听到理性主义一方辩论的声音。特别是，如果理性主义立场在今后几十年逐渐流行，理性主义者可以提供很多值得重视的见解。图1　理性主义到经验主义的转变令人惊讶（而且毫无争议）。该图是基于鲍勃·摩尔(Bob Moore)和弗雷德·贾里尼克(Fred Jelinek)对ACL会议的独立调查（私人通信）是什么促使20 世纪90 年代经验主义的复兴？我们当时在反抗什么？经验主义复兴实际上是受到了实用主义考量的推动。学术界当时正埋头研究自然语言中面临的巨大挑战，例如完备人工智能(AI-complete) 的难题和远距离的依存关系。而我们所提倡的是从务实的角度来先针对一些较简单的、较有可能求解的任务，例如词性标注。当时数据的获得变得前所未有的方便。我们能用这些语料数据做些什么呢？我们认为，做成一些简单的事情比根本不做强。让我们去摘取一些低枝的果实，让我们利用近距离依存关系做我们能做的事情。虽然那不能解决整个问题，但还是让我们专注于我们能做什么，而不是我们不能做什么。玻璃杯有一半是满的（而不是已经空了一半）。图2：对文献不寻常的解读，其中图1所示的趋势（此处以红点表示）是每隔20多年更大振荡的一部分。注意红点所示的是实际数据，而振荡曲线所示意的趋势只是为了说明一个观点我们当时是这样记述这段历史的： “20 世纪90 年代重现了具有20 世纪50 年代风格的语言分析的经验主义及其统计方法。50 年代是经验主义的高峰期，主导了从心理学（行为主义）到电子工程（信息论）一系列广泛的领域。当时语言学的通行做法是，不仅仅依据词义，还要基于它与其他词共同出现的情形来划分词类。50 年代英国语言学领域的领袖人物费思(Firth)用一段令人难忘的话总结此方法：‘通过一个词周围的词来了解这个词的意义。’遗憾的是，受一系列重大事件的影响，50年代后期和60年代早期，经验主义式微。这些重大事件包括乔姆斯基(Chomsky) 在《句法结构》(Syntactic Structures ) 中对N 元文法 (n-grams) 的批判，明斯基与帕佩特(Papert) 对神经网络的批判。经验主义复兴最直接的原因也许是大量数据可用：文本从来没有这么丰富过。10 年前，搜集了100 万词的布朗(Brown) 语料库就被弗朗西斯(Francis) 和库塞拉(Kucera) 认为是大数据，但即使在那时，也有更大的语料库，如伯明翰(Birmingham) 语料库。如今，许多地方的文本样本已经达到上亿甚至几十亿词量……。通常称为文本分析的数据密集型语言研究方法采取的是实用主义手段，非常适合近来被强调的数值评估和具体的任务。文本分析强调对非受限文本(unrestricted text) 的广泛覆盖（尽管可能肤浅），而不是对于（人为）限定领域的深度分析。” 寒冬 20世纪90年代早期，研究界发现应该注重务实方法，原因之一是该领域当时正处于严重的资金寒冬，史称第二季人工智能寒冬(AI winter of1987~1993)。在又一次资金萧条到来之际，研究共同体比较容易接受一种更加现实的、结果更可靠的新方法。根据维基百科资料： “在人工智能的发展历史中，所谓人工智能寒冬是指社会对人工智能研究的资助和兴趣消减的时期。许多新兴技术都经历了从狂热、失望到资金削减的过程（例如历史上的铁路大开发以及网络泡沫），但是人工智能的问题更加突出。这种模式已经发生过许多次了： ● 1966 年：机器翻译的失败； ● 1970 年：放弃人工智能联接主义(connectionism) ； ● 1971~1975 年：美国国防部高级研究计划局(DARPA) 对卡耐基梅隆大学语音理解研究项目的失望； ● 1973 年：莱特希尔(Lighthill)人工智能评估报告(Lighthill Report)发表之后，英国对人工智能研究资助的大幅削减； ● 1973~1974 年：DARPA 削减对人工智能学术研究的资助； ● 1987 年：Lisp 机市场崩溃； ● 1988 年：战略计算规划(the Strategic Computing Initiative) 取消了进一步资助人工智能的计划； ● 1993 年：专家系统慢慢跌入低谷； ● 1990 年代：第五代计算机项目的原始目标黯然淡出视野，以及被牵累迄今的人工智能的坏名声。人工智能经历的最糟糕的时间段是1974~1980 年和1987~1993 年。有时人工智能寒冬指的就是两者之一（或两者的某个时间段）。” 寒冬常常紧跟着过度的乐观主义，例如西蒙(Simon)在文献中提到的： “在不久的未来——不会超过25年——我们将会有技术能力用机器来代替机构中的任何人类功能。而且，我们将充分掌握人类认知过程及其与人类情感、态度和价值观的交互过程的理论，这些理论将会被实验所证实。” 如今，比起第二季人工智能寒冬，我们变得更有信心。15 年低枝果实的采摘已经取得了相对稳定的成果，也获得了相对稳定的资助，至少比人工智能寒冬的形势乐观很多。【相关】翻译全文（连图）在此：【 Church - 钟摆摆得太远】,【计算机学会通讯】2013年第12期（总第94期）【Church - 钟摆摆得太远（2）：乔姆斯基论】【Church - 钟摆摆得太远（3）：皮尔斯论】【Church - 钟摆摆得太远（4）：明斯基论】【Church - 钟摆摆得太远（5）：现状与结论】【相关篇什】【科普随笔：NLP主流的傲慢与偏见】【科普随笔：NLP主流最大的偏见，规则系统的手工性】【科普随笔：NLP主流偏见之二，所谓规则系统的移植性太差】【科普随笔：NLP主流之偏见重复一万遍成为反真理】老教授回函：理性主义回摆可能要再延迟10几年【置顶：立委科学网博客NLP博文一览（定期更新版）】; 个人分类: 立委科普|15401 次阅读|6 个评论

从理想主义到经验主义: ymdushandong 2013-7-19 16:52; 前段时间毕业生谢师宴上遇见了以前的同学。寒暄几句后，YYJ同学对我提出了批评，说我的博客更新太慢，认为我不如从前那么热爱哲学了。我没有辩解，但心里一边感谢如此关心，一边反思自己。据说大部分中国人进入中年之后就逐渐的变为了无明确信仰的人。像陈丹青说的那样“他妈的，活下去最要紧”。现在我依然对年轻时的信仰信以为真，自己觉得真实太庆幸了。对于大多数人而言，无法去解释“逻辑原子主义”是什么东西。从经营人生的角度看，这主义，那主义也未必有用。相对以前的认识，我现在觉得逻辑原子主义不是一种高悬庙堂的经卷，而是实践中的一种法则。当理想主义遇到现实问题的时候，不能期望像有别人发善心帮助解决。必须很好的平衡生存和发展，而生存是逻辑在先的。坚持理想的同时如何面对现实，是一个技术层面的操作过程，这个过程积累的方法论可以称之为经验，以此为指导的主义称之为经验主义。就这些吧。全做对老友关心的回应。附上：【正确地对待理想与现实】1）不要惧怕失败。失败不代表理想的破灭，恰是给了你有用的回馈，让你修正你的理想；2）不要陷入极端的现实主义或理想主义；3）乐观向上。培养自己的自信与胸怀；4）让每一个目标都有时限。把一个长期的大目标分解成为一个个可衡量的目标，那可行性就会大大地增加。; 个人分类: 生活点滴|5806 次阅读|0 个评论

工程经验与科学的对决: 热度 10 liaoshaoming 2013-2-28 23:38; 工程经验与科学的对决廖少明如果你是工程界的人，有人请你马上到工地现场去解决一件棘手的工程问题，你认为：此时是经验重要还是理论知识更重要？估计大多有过此类经历的人都会说：显然经验更重要啦！为什么呢？因为棘手的工程问题意味着暂无理论解，也无现存的方法，靠理论分析推导不可能，时间也等不起啊，这时候经验显得至关重要。因为工程经验大多基于同类工程案例，经验丰富工程师经过类比几乎瞬间就能给出直观的解答，加上这种解答又有工程案例作证，往往让人不得不服。但这种认识又与工程中的唯经验主义论密切相关。在中国传统文化中，“尊老”在某种程度上就意味着尊重经验！所谓“不听老人言，吃亏在眼前”，即是此理。工程界的老前辈一般都具有由崇高的“江湖”地位，年轻人在他们面前除了崇拜，也只有唯唯诺诺之份，不敢有些微冒犯。这种情形导致两种后果：其一，创新思维受到压制，年轻人在工程界熬出头很苦难。其二，经验的崇拜或滥用会导致十分严重的工程误判。例如：沿海某发达城市一地下深基坑工程挡土墙发生了漏水，请专家到现场诊断原因并提出处置措施。由于该类事故在当地历史上发生过多起，其处置方法都十分类似：比如直接在漏水点及其附近采用聚氨酯化学注浆或干脆回填，过去都十分有效，但是这次失败了，最终基坑被迫灌水淹没。失败的原因尽管很多，但重要的是地下水文地质与工程条件与以往工程案例相比发生了特殊变化。在英国，也发生过类似情况：西斯罗机场的一条隧道发生塌方后，专家们赶往现场抢险，迅速对坍塌地层采取加固措施以防坍塌蔓延，殊不知这种加固反而加速了坍塌的恶化，造成了更大的地面坍塌。这告诫我们：经验不是万能的，也会害人不浅的，但没有经验却也是万万不能的。在现实工程中，我经常遇到这种情况，工程单位会以其施工的众多成功案例武断地下结论或压制不同声音，结果导致同样的事故一再重演，而往往又将其归咎于客观不确定性。其实，这些工程事故中的很多不确定性是人为的，是对经验的乱用所造成的。经验的乱用导致罔顾科学事实的情况发生，使得失败的教训得不到科学总结。最终既有经验的局限性也将会变得越来愈大。在一些高科技领域，如航天、核能工程，工程依赖科学的程度则可能大于工程经验。人们对工程经验的依赖大概只限于决策层面：如研究方向的判断、研究方法的选择等，工程具体实施则主要依赖科学计算分析，靠拍脑袋估计看来是万万不行的了。对于一般工程问题，除了经验判断，还需要科学指导。经验使人成熟果断，科学能界定经验的应用范围，使得经验的应用更加准确有效。因此，我经常告诫学生：工程界前辈一定要尊重，但不要迷信经验。即使是成功的经验，也要讲得出科学道理才行，否则不要乱用。后记本博受到 mirrorliwei 评论的启发进行了补充，十分感谢 mirrorliwei 。; 个人分类: 工程事故|6374 次阅读|30 个评论

工程科学问题探索中的困惑: 热度 2 liaoshaoming 2013-1-20 17:49; 土木工程是为工程实践服务的学科，要想真正发现和弄懂其中所蕴含的科学道理，必须亲身投入到工程实践当中。这听起来简单，做起来却很难，尤其在当下，在学者们一窝蜂地追求SCI的的情况下更显困难。有很多标榜搞基础研究的学者看不起搞工程的学者。究其原因，一方面可能是他们自恃清高，另一方面也可能是不自信，还有更重要的原因还在于：他们只看到了事物的表象。他们一般认为工程师的工作是简单重复的劳动、没有多少深奥的科学道理，其实他们严重低估了工程实践的发现功能。殊不知：工程实践中的很多重要发现只是被普通的工程师简单地当做经验记录下来，受其知识结构所限并不去深究罢了。因此，如果经过严格科学训练的学者们能亲身参与其中，工程实践本身一定会变成一座科学研究的金矿。一位我十分尊敬的院士直到70高龄还喜欢时常住在工地与一线工人和工程师促膝谈心，让我十分感动和钦佩，他曾对我说：向工程学习永无止境！。我最初只是简单地理解为：尊重工人阶级，尊重劳动人民，尊重农民工兄弟。。。。其实这句话包含了更深的道理啊。不过，深陷工程活动而不能自拔，也是不利于科学研究的。工程活动涉及的是大社会，是一个大染缸。稍有不慎，工程中经验主义、机会主义、江湖主义会把严谨的科学思考能力给碾碎，使你成为一个地地道道的“泥瓦匠”，再想返回原来的科研轨道将十分困难。我曾从上世纪九十年初开始，差不多“浪费了”8年时间混迹工程界，参加了大量土木工程的设计与施工，与工人为伍，与现场工程师为友，切身感到自身的价值所在而乐趣无穷；然而到了九十年代末，偶然的机会又让我差不多花了同样长的时间将自己纠正到“一半工程，一般科学”的轨道。不过现在想起来这种转型并没有使我感到后悔：8年的实践，可怜的paper, 必然的代价。相比那些整日关在书房闭门造车的学者，我感到踏实和充实，因为你所研究思考的问题始终与工程血肉相连，与工程师们息息相通，并能得到不断验证。; 5199 次阅读|4 个评论

[转载]王芳Reading notes: 图书情报学中的经验主义、理性主义与实证主: liuwenlidavid 2012-11-22 15:04; 这是我为情报学研究生讲授《信息管理研究方法》第一章时，要求学生必读的一篇文献。12月5号应邀在北大"情报学与信息管理论坛"上发言时，提到了这篇文章。文章从认识论的角度入手，探讨了LIS中经验主义、理性主义与实证主义的发展历程。 Abstract Purpose – The purpose of this paper is to examine the importance and influence of the epistemologies: “empiricism”, “rationalism” and “positivism” in library and information science (LIS). Design/methodology/approach – First, outlines the historical development of these epistemologies, by discussing and identifying basic characteristics in them and by introducing the criticism that has been raised against these views. Second, their importance for and influence in LIS have been examined. Findings – The findings of this paper are that it is not a trivial matter to define those epistemologies and to characterise their influence. Many different interpretations exist and there is no consensus regarding current influence of positivism in LIS. Arguments are put forward that empiricism and positivism are still dominant within LIS and specific examples of the influence on positivism in LIS are provided. A specific analysis is made of the empiricist view of information seeking and it is shown that empiricism may be regarded as a normative theory of information seeking and knowledge organisation. Originality/value – The paper discusses basic theoretical issues that are important for the further development of LIS as a scholarly field. Birger Hjrland . Empiricism, rationalism and positivism in library and information science. Journal of Documentation Vol. 61 No. 1, 2005 pp. 130-155 原文引用地址： http://blog.sciencenet.cn/blog-38036-393358.html; 1250 次阅读|0 个评论

笔记: 胡业生 2012-9-16 14:56; 自然主义要避免口号式的必须借助经验主义来阐明，自然主义认为特定概念是人类理性主义认知的倾向，但这种认知有自负的倾向。分析哲学的先验论奎因提出自然化知识论，主张经验心理学代替传统的知识论。自然主义与怀疑论之间的对立理论认为，知识既是得到辩护或证明的真信念。社会技术想象的概念通过思想实验的方式将概念理论化，认为社会技术想象能够型塑未来的重要资源，这一机制在同时满足对外黑箱化和对内开放化的条件下完成。指标化和个性化抽离也会让人忽略整体发展的全貌。心理技术路线：针对感觉对外界情况建构再现 - 模拟 - 重组。参与心理活动的元素和加工过程共同构成符号 - 网络模型心理场域分析就转化为对惯习权利与资本在社会场域内的复合叠加以及协同演化的分析。对过去经验的映射，没有审辩就没有同时性。时间上的映射变成空间上的同构，编码的过程对于有编码特异性的心理系统而言，必须通过象征性转化过程才能接纳普适性编码，超逻辑的启发或聚焦可以承担比我们想象更多的作用。; 个人分类: 心理探秘|2648 次阅读|0 个评论

[转载]科研人生：挖掘隐性条件-认识论和方法论: williammilo 2012-4-28 14:09; 博主按：认识论的具体化措施之一~看待和处理问题的角度选择方向的问题我们在科研和生活中会学到很多做法或者理论，这些做法或者理论很多都是沿用了几十年甚至几百年，所有人都在无意识当中遵照这些条条框框走下去，即便我们认真思考这些方法，也未必一下子觉得有什么不妥，其中很多已经变成了常识。比如，一个算法在某个领域一直在用，并且没有人对这些算法提出疑问。在生活中，我们有一些社会约束和习俗，这些也都渗透到了我们的肌肉中，成为我们生活的一部分。但是，即便我们完全采用这些常识性的方法，我们发现，我们仍然解决不了太大的问题。我们的工程依然不能让人满意，我们在生活中依然有很多烦恼。这其中很大的原因是在于我们仅仅在使用那些常识，而没有真正理解过这些常识，更没有真正改进过这些常识。为什么没有理解，我认为主要的原因我们没有分析清楚这些常识的隐性条件。不知道这些方法的条件，自然可能就理解的不正确，使用的不正确，往往是教条主义或者经验主义。以下几条似乎值得关注。一、任何方法或者规则都是有前提的。我们学习图像处理等工科课程的时候，会学习到大量的算法，这些算法很多都是启发性的或者尝试性的算法，都是某个大牛在灵感中产生的，看上去很好，效果也不错。给我们一个假象就是这些东西很完美。随着科研的深入，我们会发现原来认为天经地义的理论或者方法，其实只是在某种条件下成立，离开了那个条件，这个方法就不是最好的，甚至是错误的。包括我们在社会中需要遵从的一些理念，这些理念是一定条件下的产物，在相应条件下是必须的，但是换了条件就成了累赘。记得读费孝通的《乡土中国》就有类似的感觉。我们习以为常的很多行为实际上背后隐含着大量的社会条件假设。费孝通从一个“土”字入手，详细的阐述了中国社会各种大量习俗产生的社会背景和原因，让人有一种恍然大悟的感觉。问题在于，这些习俗存在于中国社会长达几千年，费孝通则是第一个采用逻辑分析的方式进行剖析的人。二、任何方法或者规则的前提大多数是隐性的。我们遇到的很多算法，除了有严格的数学定理保证，大多数情况下，前提条件并没有直接的指明，往往都是说了一些简单的条件，深层的条件并没有触及到。比如现在比较热门的很多方法也都有类似的现象。导致这种情况的主要原因在于即便是创造者本人在创造的时候，也使用了一些潜意识中默认的规则，那些隐性条件顺着发明者的思路进入了新的算法，就此隐藏下来。比如，我们在90年代的时候听说有人尝试从单张二维图像建立三维场景，这在当时是个可笑的想法，因为从数学上来看，这个问题是个严重病态的问题，根本不存在唯一解。可是这个看法在现在就不那么可笑，我们已经能够看到所谓的3D电视，数据源并不是3D的，还是普通的数据源。这个例子说明，我们在肯定或者否定一个事情的时候，其实无意识中使用了某种假设。这个例子我们是认为一个问题必须是良态的，从数学上需要有解，并且是稳定和唯一的。但是我们忘了数学有个致命的缺陷，那就是考虑的问题过于广泛，而我们生活中所需要的对象在所有可能的数学范围内是微乎其微的，是可以忽略不计的。因此，在设定了恰当的条件之后，上述问题就变得可行。还有一个例子，即便是病态问题，也有严重程度不同。比如，一个图像模糊了，我们要变清楚，使用锐化或者去模糊的手段，早期是需要知道模糊机理和具体模糊参数，否则认为这个问题不可解。这也和上面的问题类似，我们没有意识到，我们需要的清晰图像其实在数学世界里是非常特殊的，只要我们把我们需要的图像描述足够明白，这些问题都可以解决。三、认识隐性条件是对人自身的一个严重挑战。打破常规，挖掘前提，这些话说起来是很简单的，但是在实际面对常识性的方法的时候，我们很容易忘掉这些话的重要性。这里面一个主要的原因在于人类在思考问题的过程中需要借助于一些知识，并且由于人的精力的有限，总是希望把一些知识固化，成为自明的知识，作为思考其他问题的基础。但是正是这种做法使得我们的知识基础内部有不少的缺陷。笛卡尔在他的思考中，认真审视了他的所有知识，认识到他学习并掌握的几乎所有的知识可能都靠不住，能靠得住的东西非常有限，正是这种回头审视自我知识的行为使得笛卡尔成为西方现代科学的哲学奠基人的地位。康德也同样对自己的知识进行了深入的分析，并从其中找到了一些我们熟视无睹的缺陷。在《失败的逻辑》一书中也谈到，我们的失败就是源于我们条件有限，我们一方面需要固化，一面还需要填补自己的漏洞。对于大多数人来说，能够做到拥有很多的知识已经是非常不容易的事情，还需要花时间深入的弥补现有知识的漏洞就更为艰难。但是，如果我们不能做到这一点，那就可能随时随地在做错误的决定和行为。四、每一个重大隐性条件的明朗化都是人类的进步。人类的知识能够积累，这是人类的最高明之处。但是积累不是简单的堆积，必须是螺旋式递进的，我们不能躺在老祖宗的功劳簿上睡大觉，我们需要明白几乎所有老祖宗留下的理论或者方法都有其缺陷，我们的任务就是发现其缺陷，并给出我们的观点和看法，使之更加完善，让人类能够得到更好的生活。实际上，在科研中，几乎每一个重大的发明或者发现，都是把我们熟知的东西背后隐藏的东西揭示了出来。比如，牛顿之前的很多人对力的规律比较痴迷，看看在比萨做的两个铁球的实验，看看好多马拉着两个真空半球的图片，我们不能嘲笑我们祖先的愚昧，实际上，我们比他们可能更愚昧，他们有勇气去质疑常识，有勇气去探索已知中的重大缺陷和误区。为什么两个铁球能同时落地，是因为我们常见的很多天空落下的物体大多数是密度较低的物体。空气阻力和物体的形状、密度之间的关系没有在常识中进行深入的思考。我们看到的规律背后可能隐含着重要的差异。同样两个类似的行为，解释起来需要不同的知识。一样的，我们现在学习或者正在使用或者遵从的很多方法或者社会规则，实际上可能需要做重要的思考和调整。因为人类需要进步，需要找到真正适合人类的路。五、认识隐性条件的唯一方法就是放弃迷信。即便我们认识到任何方法或者理论都有缺陷，但是我们要认识这些隐性条件依然非常困难，但是办法不是没有，唯一办法就是放弃迷信。笛卡尔放弃了迷信，重新分析了自己的知识，产生了了不起的哲学。数学领域在19世纪的公理化体系，虽然没有彻底解决数学的基础问题，但是数学大厦的基础显然已经更加的稳固。能做到这些，就是后来者不再迷信现有的东西，而是用科学的方法，用严密的逻辑进行重新分析。我们的眼睛之所以迷茫，之所以象瞎子一样看不到有意义的路，就在于我们在内心不愿意放弃自己的迷信，我们甚至认为放弃对自己是有害的。实际上，在一行禅师的书《心力》中，特别强调，不管是创造，还是想收获快乐，唯一要做的就是弃舍。放弃迷信是最大的弃舍，这样我们才能获得真正的自由，才能在知识的海洋中看到自己。不然，我们仅仅是知识的传承的载体。当我们遇到困惑的时候，那一定是我们的认识出了问题，这个问题最大的来源在于我们没有意识到让我们困惑的那些矛盾条件背后还有隐形的条件。当我们希望有自己独有的创造力的时候，我们需要的是找到已知中的未知，放弃内心的所有迷信，只从逻辑和有限的几个简单假设开始，重新认识自己的知识，包括重新认识自我。一切都是可以改变的，一切都需要思考。当然，由于人类自身条件所限，做到这一点是非常困难的，但是人类的进步是必须的，总需要有人来做。而且，如果想获得快乐，也同样需要这样做，必须的。 silong.peng@ia.ac.cn 2012.04.28; 2204 次阅读|0 个评论

经验主义害死人——兼旗帜鲜明的反对蒋继平和刘洋: 热度 16 Synthon 2012-3-9 12:36; 这两天看科学网越看越生气，昨天刘洋这小子刚说什么国企的问题，今天蒋继平老先生又开始说80后如此这般，我老人家看的实在不能忍了，决定出声。出声之前先道个歉，我老人家从04年开始混博客圈、07年开始混科学网，印象中第一次爆粗口，就是刚才在蒋继平那儿的留言，顺便还在自己的profile里面又爆了一次。尽管他那篇文章实在不像话，但是我爆粗口也不对，就道个歉吧。也许有人会说，我站出来说话，正说明了80后的骄娇二气，容不得批评。我们真的容不得批评么？我觉得80后比前辈进步的一点，就是在“不唯上、不唯书、只唯实”这点上。尽管做的还不够，但是比前辈还是有所进步的。所以说，对于蒋继平这种言论，明显是拿自己的年龄阅历来压人的，我怎么会接受他的批评？要形成好的立论，需要有论点、论据和论证三要素，你看他那篇文章，除了论点还有啥？这种破烂能让人接受么？这种文章科学网还能给带红花，不知道编辑mm高考作文是怎么写的。。。好了，一口恶气出完了，现在开始说正事。刘洋这篇文章和蒋继平这篇文章有些共同的问题，我们拿出来分析一下。首先，就是steorotype，这个词怎么翻译的准确我把握不好，就还是用英文吧，反正我第一次接触这个概念也是英文。。。话说人都有steorotype的倾向，但是受过高等教育的人，都应该知道这种倾向是不好的，应该尽量避免。什么是steorotype呢？就比如说，提起河南人，就觉得他们游手好闲（举个例子而已，我自己没有对河南人有这种印象，施一公老师不要打我啊。。。），这就是steorotype。比如说，提起80后，就是骄娇二气，不懂得吃苦，不懂得合作，这就是steorotype。比如说，提起国企，就是大锅饭，就是体制僵化，这就是steorotype。我在标题里面叫“经验主义要不得”，其实是想把steorotype翻译成经验主义的，但是仔细琢磨一下，还是有些差别，就先这样吧。那么要避免steorotype，应该如何呢？那就是做调查研究啊。我不知道蒋继平自己跟多少中国的80后打过交道，就能得出这些个结论。我也不知道刘洋研究了多少大型国企，才能对武钢的投资决定产生出诛心之论。我不好说他们没做过调查研究，但是至少从我调查研究的结果来看，他们的调查研究，如果存在的话，也是不完备的。刘洋那篇文章还好一点，至少引用了“武钢养猪”这一具体事件，可以算是调查研究的一部分，蒋继平那篇文章，通篇哪里有一句陈述事实了？科学网整天精选这么些东西，也不精选我跟重发的好文，这地方，也实在没啥留恋的。。。这也不是我老人家第一次为80后辩护了，某一次公司大老板请几个员工代表吃饭，不知道为啥说起中国的一胎化政策，我就随口一说，说我这代人可以生二胎了，但是很少有人生的倒是。在座另外一个年长些的中国同事就说，那是因为你们80后不负责任。我当时就怒了，脱口而出：你以为养一个孩子加四个老人经济上很宽裕是不是？我很奇怪，很多人是不是对80后唯一的印象就是孙云晓当年那篇文章？; 个人分类: 牢骚怨气|8409 次阅读|29 个评论

浅议科学研究方法之归纳法: putin24 2012-2-4 15:35; 归纳推理( induction，Inductive reasoning )，基于对特殊的代表( token )的有限观察，把性质或关系归结到类型；或基于对反复再现的现象的模式( pattern )的有限观察，公式表达规律。大卫·休谟( David Hume，1711.4.26-1776.8.25 ，经验主义者)，代表作：《人性论》( A Treatise of Human Nature )、《道德和政治论文集》( Essays Moral and Political) 。我们也不可能诉诸于在过去使用归纳推理的成功经验来证明归纳推理的可靠性，因为这将会构成循环论证。我们不能以先验的知识证明未来就会和过去一致，因为在逻辑上可以思考而出的明显事实是世界早已不是一致的了。 e.g.1 所有观察到的乌鸦都是黑的，所以所有乌鸦都是黑的。休谟突出了依据重复经验的模式的我们的日常推理，而不是演绎上的有效论证。对某一事物或现象进行归纳之前，必须坚持观察的客观性，采取实事求是的科学态度，对事物进行周密系统地全面观察，积累大量科学观测资料。收集材料，发现新事实。获取材料通常运用一些实验手法：定性实验、定量实验、析因实验、中间实验(用于检测)等(简化、纯化、强化；发现、检验、发展)。归纳法(归纳推理：完全归纳、不完全归纳、其它归纳法：观察、实验、统计推理)；完全归纳法前提与结论之间联系是必然的，结论所断定的又没有超出前提所断定的范围。普遍化 : 是从关于样本的前提到关于总体的结论的过程；统计三段论：从一个普遍化到关于一个个体的结论的过程；简单归纳：从关于一个样本群体到关于另一个个体的结论的过程；因果推论：基于效果发生的条件得出关于因果关联的结论；预测：从过去的样本得出关于将来的个体的结论；典据论证：基于来源说真命题的比例得出关于一个陈述的真实性的结论；归纳推理一般是由个别的事物或现象推出事物或现象的普遍性规律的推理；前提：一些关于个别事物或现象的判断。结论：关于该类事物或现象的普遍性判断。 e.g2 . 贝叶斯推理 ,使用概率论作为归纳的框架。一件由A和B同时发生才能确立的事件C，明显地你会观察到:事件C成立则B必定发生。但绝对不能贸然将结论误解为"只要B发生则事件C一定发生"(而应该是要由A和B同时发生才能确定C的产生)。而且你也不能擅自扩充成为"只要C事件不发生则事件B一定没有发生"，同样的关键点仍旧是"当A不成立时，C就一定不成立"而B是否成立就不一定也无从得知了。图1：马斯洛人类需求归纳层次图2：归纳法应用; 个人分类: 理论研究|14030 次阅读|0 个评论

[转载]毛泽东《实践论》: wmy9039 2012-1-8 21:23; 论认识和实践的关系——知和行的关系在中国共产党内，曾经有一部分教条主义的同志长期拒绝中国革命的经验，否认“马克思主义不是教条而是行动的指南”这个真理，而只生吞活剥马克思主义书籍中的只言片语，去吓唬人们。还有另一部分经验主义的同志拘守于自身的片断经验，不了解理论对于革命实践的重要性，看不见革命的全局，虽然也是辛苦地——但却是盲目地在工作。这两类同志的错误思想，特别是教条主义思想，曾经在一九三一年至一九三四年使得中国革命受了极大的损失，而教条主义者却是披着马克思主义的外衣迷惑了广大的同志。毛泽东的《实践论》，是为着用马克思主义的认识论观点去揭露党内的教条主义和经验主义——特别是教条主义这些主观主义的错误而写的。因为重点是揭露看轻实践的教条主义这种主观主义，故题为《实践论》。毛泽东曾以这篇论文的观点在延安的抗日军事政治大学作过讲演。　　马克思以前的唯物论，离开人的社会性，离开人的历史发展，去观察认识问题，因此不能了解认识对社会实践的依赖关系，即认识对生产和阶级斗争的依赖关系。　　首先，马克思主义者认为人类的生产活动是最基本的实践活动，是决定其他一切活动的东西。人的认识，主要地依赖于物质的生产活动，逐渐地了解自然的现象、自然的性质、自然的规律性、人和自然的关系；而且经过生产活动，也在各种不同程度上逐渐地认识了人和人的一定的相互关系。一切这些知识，离开生产活动是不能得到的。在没有阶级的社会中，每个人以社会一员的资格，同其他社会成员协力，结成一定的生产关系，从事生产活动，以解决人类物质生活问题。在各种阶级的社会中，各阶级的社会成员，则又以各种不同的方式，结成一定的生产关系，从事生产活动，以解决人类物质生活问题。这是人的认识发展的基本来源。　　人的社会实践，不限于生产活动一种形式，还有多种其他的形式，阶级斗争，政治生活，科学和艺术的活动，总之社会实际生活的一切领域都是社会的人所参加的。因此，人的认识，在物质生活以外，还从政治生活文化生活中（与物质生活密切联系），在各种不同程度上，知道人和人的各种关系。其中，尤以各种形式的阶级斗争，给予人的认识发展以深刻的影响。在阶级社会中，每一个人都在一定的阶级地位中生活，各种思想无不打上阶级的烙印。　　马克思主义者认为人类社会的生产活动，是一步又一步地由低级向高级发展，因此，人们的认识，不论对于自然界方面，对于社会方面，也都是一步又一步地由低级向高级发展，即由浅入深，由片面到更多的方面。在很长的历史时期内，大家对于社会的历史只能限于片面的了解，这一方面是由于剥削阶级的偏见经常歪曲社会的历史，另方面，则由于生产规模的狭小，限制了人们的眼界。人们能够对于社会历史的发展作全面的历史的了解，把对于社会的认识变成了科学，这只是到了伴随巨大生产力——大工业而出现近代无产阶级的时候，这就是马克思主义的科学。　　马克思主义者认为，只有人们的社会实践，才是人们对于外界认识的真理性的标准。实际的情形是这样的，只有在社会实践过程中（物质生产过程中，阶级斗争过程中，科学实验过程中），人们达到了思想中所预想的结果时，人们的认识才被证实了。人们要想得到工作的胜利即得到预想的结果，一定要使自己的思想合于客观外界的规律性，如果不合，就会在实践中失败。人们经过失败之后，也就从失败取得教训，改正自己的思想使之适合于外界的规律性，人们就能变失败为胜利，所谓“失败者成功之母”，“吃一堑长一智”，就是这个道理。辩证唯物论的认识论把实践提到第一的地位，认为人的认识一点也不能离开实践，排斥一切否认实践重要性、使认识离开实践的错误理论。列宁这样说过：“实践高于（理论的）认识，因为它不但有普遍性的品格，而且还有直接现实性的品格。”⑴马克思主义的哲学辩证唯物论有两个最显著的特点：一个是它的阶级性，公然申明辩证唯物论是为无产阶级服务的；再一个是它的实践性，强调理论对于实践的依赖关系，理论的基础是实践，又转过来为实践服务。判定认识或理论之是否真理，不是依主观上觉得如何而定，而是依客观上社会实践的结果如何而定。真理的标准只能是社会的实践。实践的观点是辩证唯物论的认识论之第一的和基本的观点⑵。　　然而人的认识究竟怎样从实践发生，而又服务于实践呢？这只要看一看认识的发展过程就会明了的。　　原来人在实践过程中，开始只是看到过程中各个事物的现象方面，看到各个事物的片面，看到各个事物之间的外部联系。例如有些外面的人们到延安来考察，头一二天，他们看到了延安的地形、街道、屋宇，接触了许多的人，参加了宴会、晚会和群众大会，听到了各种说话，看到了各种文件，这些就是事物的现象，事物的各个片面以及这些事物的外部联系。这叫做认识的感性阶段，就是感觉和印象的阶段。也就是延安这些各别的事物作用于考察团先生们的感官，引起了他们的感觉，在他们的脑子中生起了许多的印象，以及这些印象间的大概的外部的联系，这是认识的第一个阶段。在这个阶段中，人们还不能造成深刻的概念，作出合乎论理（即合乎逻辑）的结论。社会实践的继续，使人们在实践中引起感觉和印象的东西反复了多次，于是在人们的脑子里生起了一个认识过程的突变（即飞跃），产生了概念。概念这种东西已经不是事物的现象，不是事物的各个片面，不是它们的外部联系，而是抓住了事物的本质，事物的全体，事物的内部联系了，概念同感觉，不但是数量上的差别，而且有了性质上的差别。循此继进，使用判断和推理的方法，就可产生合乎论理的结论来。《三国演义》上所谓“眉头一皱计上心来”，我们普通说话所谓“让我想一想”，就是人在脑子中运用概念以作判断和推理的工夫。这是认识的第二个阶段。外来的考察团先生们在他们集合了各种资料，加上他们“想了一想”之后，他们就能作出“共产党的抗日民族统一战线的政策是彻底的、诚恳的和真实的”这样一个判断了。在他们作出这个判断之后，如果他们对于团结救国也是真实的话，那末他们就够进一步作出这样的结论：“抗日民族统一战线是能够成功的。”这个概念、判断和推理的阶段，在人们对于一个事物的整个认识过程中是更重要的阶段，也就是理性认识的阶段。认识的真正任务在于经过感觉而到达于思维，到达于逐步了解客观事物的内部矛盾，了解它的规律性，了解这一过程和那一过程的内部联系，即到达于论理的认识。重复地说，论理的认识所以和感性的认识不同，是因为感性的认识是属于事物之片面的、现象的、外部联系的东西，论理的认识则推进了一大步，到达了事物的全体的、本质的、内部联系的东西，到达了暴露周围世界的内在的矛盾，因而能在周围世界的总体上，在周围世界一切方面的内部联系上去把握周围世界的发展。这种基于实践的由浅入深的辨证唯物论的关于认识发展过程的理论，在马克思主义以前期，是没有一个人这样解决过的。马克思主义的唯物论，第一次正确地解决了这个问题，唯物地而且辨证地指出了认识的深化的运动，指出了社会的人在他们的生产和阶级斗争的复杂的、经常反复的实践中，由感性认识到论理认识的推移的运动。列宁说过：“物质的抽象，自然规律的抽象，价值的抽象以及其他等等，一句话，一切科学的（正确的、郑重的、非瞎说的）抽象，都更深刻、更正确、更完全地反映着自然。”马克思列宁主义认为：认识过程中两个阶段的特性，在低级阶段，认识表现为感性的，在高级阶段，认识表现为论理的，但任何阶段，都是统一的认识过程的阶段。感性和理性二者的性质不同，但又不是互相分离的，它们在实践的基础上统一起来了。我们的实践证明：感觉到了的东西，我们不能立刻理解它，只有理解了的东西才更深刻地感觉它。感觉只解决现象问题，理论才解决本质问题。这些问题的解决，一点也不能离开实践。无论何人要认识什么事物，除了同那个事物接触，即生活于（实践于）那个事物的环境中，是没有法子解决的。不能在封建社会就预先认识资本主义社会的规律，因为资本主义还未出现，还无这种实践。马克思主义只能是资本主义的产物。马克思不能在自由资本主义时代就预先具体地认识帝国主义时代的某些特异的规律，因为帝国主义这个资本主义最后阶段还未到来，还无这种实践，只有列宁和斯大林才能担当此项任务。马克思、恩格斯、列宁、斯大林之所以能够作出他们的理论，除了他们的天才条件之外，主要地是他们亲自参加了当时的阶级斗争和科学实验的实践，没有这后一个条件，任何天才也是不能成功的。“秀才不出门，全知天下事”，在技术不发达的古代只能是一句空话，在技术发达的现代虽然可以实现这些话，然而真正亲知的是天下实践着的人，那些人在他们的实践中间取得了 “知”，经过文字和技术的传达而到达于“秀才”之手，秀才乃能间接地“知天下事”。如果要直接地认识某种或某些事物，便只有亲身参加于变革现实、变革某种或某些事物的实践的斗争中，才能触到那种或那些事物的现象，也只有在亲身参加变各现实的实践的斗争中，才能暴露那种或那些事物的本质而理解它们。这是任何人实际上走着的认识路程，不是有些人故意歪曲地说些反对的话罢了。世上最可笑的是那些“知识里手”，有了道听途说的一知半解，便自封为“天下第一”，适足见其不自量而已。知识的问题是一个科学的问题，来不得半点的虚伪和骄傲，决定地需要的倒是其反面－－诚实和谦逊的态度。你要有知识，你就得参加变革现实的实践。你要知道梨子的滋味，你就得变革梨子，亲口吃一吃。你要知道原子的组成同性质，你就得实行物理学和化学的实验，变革原子的情况。你要知道革命的理论和方法，你就得参加革命。一切真知都是从直接经验发源的。但人不能事事直接经验，事实上多数的知识都是间接经验的东西，这就是一切古代的和外域的知识。这些知识在古人在外人是直接经验的东西，如果在古人外人直接经验时是符合于列宁所说的条件：“科学的抽象”，是科学地反映了客观的事物，那末这些知识是可靠的，否则就是不可靠的。所以，一个人的知识，不外直接经验的和间接经验的两部分。而且在我为间接经验者，在人则仍为直接经验。因此，就知识的总体说来，无论何种知识都是不能离开直接经验的。任何知识的来源，在于人的肉体感官对客观外界的感觉，否认了这个感觉，否认了直接经验，否认亲自参加变革现实的实践，他就不是唯物论者。“知识里手”之所以可笑，原因就是在这个地方。中国人有一句老话：“不入虎穴，焉得虎子。”这句话对于人们的实践是真理，对于认识论也是真理。离开实践的认识是不可能的。为了明了基于变革现实的实践而产生的辩证唯物论的认识运动－－认识的逐渐深化的运动，下面再举出几个具体的例子。无产阶级对于资本主义社会的认识，在其实践的初期－－破坏机器和自发斗争时期，他们还只在感性认识的阶段，只认识资本主义各个现象的片面及其外部的联系。这时，他们还是一个所谓“自在的阶级”。但是到了他们实践的第二个时期－－有意识有组织的经济斗争和政治斗争的时期，由于实践，由于长期斗争的经验，经过马克思、恩格斯用科学的方法把这种种经验总结起来，产生了马克思主义的理论，用以教育无产阶级，这样就使无产阶级理解了资本主义社会的本质，理解了社会阶级的剥削关系，理解了无产阶级的历史任务，这时他们就变成了一个“自为的阶级”。中国人民对于帝国主义的认识也是这样。第一阶段是表面的感性的认识阶段，表现在太平天国运动和义和团运动等笼统的排外主义的斗争上。第二阶段才进到理性的认识阶段，并看出了帝国主义内部和外部的各种矛盾，并看出了帝国主义联合中国买办阶级和封建阶级以压榨中国人民大众的实质，这种认识是从一九一九年五四运动前后才开始的。我们再来看战争。战争的领导者，如果他们是一些没有战争经验的人，对于一个具体的战争（例如我们过去十年的土地革命战争）的深刻的指导规律，在开始阶段是不了解的。他们在开始阶段只是身历了许多作战的经验，而且败战是打得很多的。然而由于这些经验（胜仗，特别是败仗的经验），使他们能够理解贯串整个战争的内部的东西，即那个具体战争的规律性，懂得了战略和战术，因而能够有把握地去指导战争。此时，如果改换一个无经验的人去指导，又会要在吃了一些败仗之后（有了经验之后）才能理会战争的正确的规律。常常听到一些同志在不能勇敢接受工作任务时说出的一句话：没有把握。为什么没有把握呢？因为他对于这项工作的内容和环境没有规律性的了解，或者他从来就没有接触过这类工作，或者接触得不多，因而无从谈到这类工作的规律性。及至把工作的情况和环境给以详细分析之后，他就觉得比较地有了把握，愿意去做这项工作。如果这个人在这项工作中经过了一个时期，他就有了这项工作的经验了，而他又是一个肯虚心体察情况的人，不是一个主观地、片面地、表面地看问题的人，他就能够自己做出应该怎样进行工作的结论，他的工作勇气也就可以大大提高了。只有那些主观地、片面地和表面地看问题的人，跑到一个地方，不问环境的情况，不看事情的全体（事情的历史和全部现状），也不触到事情的本质（事情的性质及此一事情和其他事情的内部联系），就自以为是地发号施令起来，这样的人是没有不跌交子的。由此看来，认识的过程，第一步，是开始接触外界事情，属于感觉的阶段。第二步，是综合感觉的材料加以整理和改造，属于概念、判断和推理的阶段。只有感觉的材料十分丰富（不是零碎不全）和合于实际（不是错觉），才能根据这样的材料造出正确的概念和论理来。这里有两个要点必须着重指明。第一个，在前面已经说过的，这里再重复说一说，就是理性认识依赖于感性认识的问题。如果以为理性认识可以不从感性认识得来，他就是一个唯心论者。哲学史上有所谓“唯理论”一派，就是只承认理性的实在性，不承认经验的实在性，以为只有理性靠得住，而感觉的经验是靠不住的，这一派的错误在于颠倒了事实。理性的东西所以靠得住，正是由于它来源于感性，否则理性的东西就成了无源之水，无木之本，而只是主观自生的靠不住的东西了。从认识过程的秩序说来，感觉经验是第一的东西，我们强调社会实践在认识过程中的意义，就在于只有社会实践才能使人的认识开始发生，开始从客观外界得到感觉经验。一个闭目塞听、同客观外界根本绝缘的人，是无所谓认识的。认识开始于经验－－这就是认识论的唯物论。第二是认识有待于深化，认识的感性阶段有待于发展到理性阶段－－这就是认识论的辩证法。如果以为认识可以停顿在低级的感性阶段，以为只有感性认识可靠，而理性认识是靠不住的，这便是重复了历史上的“经验论”的错误。这种理论的错误，在于不知道感觉材料固然是客观外界某些真实性的反映（我这里不来说经验只是所谓内省体验的那种唯心的经验论），但它们仅是片面的和表面的东西，这种反映是不完全的，是没有反映事物本质的。要完全地反映整个的事物，反映事物的本质，反映事物的内部规律性，就必须经过思考作用，将丰富的感觉材料加以去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的改造制作工夫，造成概念和理论的系统，就必须从感性认识跃进到理性认识。这种改造过的认识，不是更空虚了更不可靠的认识，相反，只要是在认识过程中根据于实践基础而科学地改造过的东西，正如列宁所说乃是更深刻、更正确、更完全地反映客观事物的东西。庸俗的事务主义家不是这样，他们尊重经验而看轻理论，因而不能通观客观过程的全体，缺乏明确的方针，没有远大的前途，沾沾自喜于一得之功和一孔之见。这种人如果指导革命，就会引导革命走上碰壁的地步。理性认识依赖于感性认识，感性认识有待于发展到理性认识，这就是辩证唯物论的认识论。哲学上的“唯理论”和“经验论”都不懂得认识的历史性或辩证性，虽然各有片面的真理（对于唯物的唯理论和经验论而言，非指唯心的唯理论和经验论），但在认识论的全体上则都是错误的。由感性到理性之辩证唯物论的认识运动，对于一个小的认识过程（例如对于一个事物或一件工作的认识）是如此，对于一个大的认识过程（例如对于一个社会或一个革命的认识）也是如此。然而认识运动至此还没有完结。辩证唯物论的认识运动，如果只到理性认识为止，那末还只说到问题的一半。而且对于马克思主义的哲学说来，还只说到非十分重要的那一半。马克思主义的哲学认为十分重要的问题，不在于懂得了客观世界的规律性，因而能够解释世界，而在于拿了这种对于客观规律性的认识去能动地改造世界。在马克思主义看来，理论是重要的，它的重要性充分地表现在列宁说过的一句话：“没有革命的理论，就没有革命的运动。”然而马克思主义看重理论，正是，也仅仅是，因为它能够指导行动。如果有了正确的理论，只是把它空谈一阵，束之高阁，并不实行，那末，这种理论再好也是没有意义的。认识从实践始，经过实践得到了理论的认识，还须再回到实践去。认识的能动作用，不但表现于从感性的认识到理性的认识之能动的飞跃，更重要的还须表现于从理性的认识到革命的实践这一个飞跃。抓着了世界的规律性的认识，必须把它再回到改造世界的实践中去，再用到生产的实践、革命的阶级斗争和民族斗争的实践以及科学实验的实践中去。这就是检验理论和发展理论的过程，是整个认识过程的继续。理论的东西之是否符合于客观真理性这个问题，在前面说的由感性到理性之运动过程中是没有完全解决的，也不能完全解决的。要完全地解决这个问题，只有把理性的认识再回到社会实践中去，应用理论于实践，看它是否能够达到预想的目的。许多自然科学理论之所以被称为真理，不但在于自然科学家们创立这些学说的时侯，而且在于为尔后的科学实践所证实的时侯。马克思列宁主义之所以被称为真理，也不但在于马克思、恩格斯、列宁、斯大林等人科学地构成这些学说的时侯，而且在于为尔后革命的阶级斗争和民族斗争的实践所证实的时侯。辩证唯物论之所以为普遍真理，在于经过无论任何人的实践都不能逃出它的范围。人类认识的历史告诉我们，许多理论的真理性是不完全的，经过实践的检验而纠正了它们的不完全性。许多理论是错误的，经过实践的检验而纠正其错误，所谓实践是真理的标准，所谓“生活、实践底观点，应该是认识论底首先的和基本的观点”，理由就在这个地方。斯大林说得好：“理论若不和实践联系起来，就会变成无对象的理论，同样，实践若不以革命理论为指南，就会变成盲目的实践。” 说到这里，认识运动就算完成了吗？我们的答复是完成了，又没有完成。社会的人们投身于变革在某一发展阶段内的某一客观过程的实践中（不论是关于变革某一自然过程的实践，或变革某一社会过程的实践），由于客观过程的反映和主观能动性的作用，使得人们的认识由感性的推移到了理性的，造成了大体上相应于该客观过程的法则性的思想、理论、计划或方案，然后再应用这种思想、理论、计划或方案于该同一客观过程的实践，如果能够实现预想的目的，即将预想的思想、理论、计划、方案在同一过程的实践中变为事实，或者大体上变为事实，那末，对于这一具体过程的认识运动算是完成了。例如，在变革自然的过程中，某一工程计划的实现，某一科学假想的证实，某一器物的制成，某一农产的收获，在变革社会过程中某一罢工的胜利，某一战争的胜利，某一教育计划的实现，都算实现了预想的目的。然而一般说来，不论在变革自然或变革社会的实践中，人们原定的思想、理论、计划、方案，毫无改变地实现出来的事，是很少的。这是因为从事变革现实的人们，常常受许多的限制，不但常常受到科学条件和技术条件的限制，而且也受着客观过程的发展及其表现程度的限制（客观过程的方面及本质尚未充分暴露）。在这种情形之下，由于实践中发现前所未料的情况，因而部分地改变思想、理论、计划、方案的事是常有的，全部地改变的事也是有的。即是说，原定的思想、理论、计划、方案，部分地或全部地不合于实际，部分错了或全部错了的事，都是有的。许多时候须反复失败过多次，才能纠正错误的认识，才能到达于和客观过程的规律性相符合，因而才能够变主观的东西为客观的东西，即在实践中得到预想的结果。但是不管怎样，到了这种时候，人们对于在某一发展阶段内的某一客观过程的认识运动，算是完成了。然而对于过程的推移而言，人们的认识运动是没有完成的。任何过程，不论是属于自然界的和属于社会的，由于内部的矛盾和斗争，都是向前推移向前发展的，人们的认识运动也应跟着推移和发展。依社会运动来说，真正的革命的指导者，不但在于当自己的思想、理论、计划、方案有错误时须得善于改正，如同上面已经说到的，而且在于当某一客观过程已经从某一发展阶段向另一发展阶段推移转变的时候，须得善于使自己和参加革命的一切人员在主观认识上也跟着推移转变，即是要使新的革命任务和新的工作方案的提出，适合于新的情况的变化。革命时期情况的变化是很急速的，如果革命党人的认识不能随之而急速变化，就不能引导革命走向胜利。然而思想落后于实际的事是常有的，这是因为人的认识受了许多社会条件的限制的缘故。我们反对革命队伍中的顽固派，他们的思想不能随变化了的客观情况而前进，在历史上表现为右倾机会主义。这些人看不出矛盾的斗争已将客观过程推向前进了，而他们的认识仍然停止在旧阶段。一切顽固党的思想都有这样的特征。他们的思想离开了社会的实践，他们不能站在社会车轮的前头充任向导的工作，他们只知跟在车子后面怨恨车子走得太快了，企图把它向后拉，开倒车。我们也反对“左”翼空谈主义。他们的思想超过客观过程的一定发展阶段，有些把幻想看作真理，有些则把仅在将来有现实可能性的理想，勉强地放在现时来做，离开了当前大多数人的实践，离开了当前的现实性，在行动上表现为冒险主义。唯心论和机械唯物论，机会主义和冒险主义，都是以主观和客观相分裂，以认识和实践相脱离为特征的。以科学的社会实践为特征的马克思列宁主义的认识论，不能不坚决反对这些错误思想。马克思主义者承认，在绝对的总的宇宙发展过程中，各个具体过程的发展都是相对的，因而在绝对真理的长河中，人们对于在各个一定发展阶段上的具体过程的认识只具有相对的真理性。无数相对的真理之总和，就是绝对的真理。客观过程的发展是充满着矛盾和斗争的发展，人的认识运动的发展也是充满着矛盾和斗争的发展。一切客观世界的辩证法的运动，都或先或后地能够反映到人的认识中来。社会实践中的发生、发展和消灭的过程是无穷的，人的认识的发生、发展和消灭的过程也是无穷的。根据于一定的思想、理论、计划、方案以从事于变革客观现实的实践，一次又一次地向前，人们对于客观现实的认识也就一次又一次地深化。客观现实世界的变化运动永远没有完结，人们在实践中对于真理的认识也就永远没有完结。马克思列宁主义并没有结束真理，而是在实践中不断地开辟认识真理的道理。我们的结论是主观和客观、理论和实践、知和行的具体的历史的统一，反对一切离开具体历史的“左”的或右的错误思想。社会的发展到了今天的时代，正确地认识世界和改造世界的责任，已经历史地落在无产阶级及其政党的肩上。这种根据科学认识而定下来的改造世界的实践过程，在世界、在中国均已到达了一个历史的时节－－自有历史以来未曾有过的重大时节，这就是整个儿地推翻世界和中国的黑暗面，把它们转变过来成为前所未有的光明世界。无产阶级和革命人民改造世界的斗争，包括实现下述的任务：改造客观世界，也改造自己的主观世界－－改造自己的认识能力，改造主观世界和客观世界的关系。地球上已经有一部分实行了这种改造，这就是苏联。他们还正在促进这种改造过程。中国人民和世界人民也都正在或将要通过这样的改造过程。所谓被改造的客观世界，其中包括了一切反对改造的人们，他们的被改造，须要通过强迫的阶段，然后才能进入自觉的阶段。世界到了全人类都自觉地改造自己和改造世界的时候，那就是世界的共产主义时代。通过实践而发现真理，又通过实践而证实真理和发展真理。从感性认识而能动地发展到理性认识，又从理性认识而能动地指导革命实践，改造主观世界和客观世界。实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷，而实践和认识之每一循环的内容，都比较地进到了高一级的程度。这就是辩证唯物论的全部认识论，这就是辩证唯物论的知行统一观。; 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[转载]荒谬的中医理论是中医衰落的必然结果-转载: 热度 1 supdesign 2011-6-4 20:16; 　荒谬的中医理论是中医衰落的必然结果　　作者：国人　　面对中医日趋颓废的趋势，各地的一些中医院尽管牌子挂的是中医，但一些医疗设施和一些诊断治疗手段也基本全靠西医，否则很难维持下去，就是在大部分农村中医治病也基本上日渐消亡，一些中医学子就业难也成为不争的事实。面对如此困境，一些中医从业者或者力挺中医者有的已经认识到这一现实，提出了中医现代化的建议。其实中医理是非常荒谬的，提出中医现代化本身就是痴人的呓语。　　中医理论缺少逻辑关系，中医不是任何意义上的经验医学，连经验主义都不是。　　阴阳五行可以说是中医的理论的灵魂。阴阳五行原是中国古代的哲学范畴，是古代人对整个自然界的基本看法，在当时来说具有一定的先进性，但这种哲学范畴一旦与人体和疾病这种特殊的自然现象结合，就背离了其哲学原则。　　古人用阴阳来解释宇宙万物的构成与变化，具有一定的唯物论的因素，在哲学上有一定的积极意义，但对自然科学来说实际上并没有解决什么问题，这种理论阻止人们深入的探讨问题，因为各种各样的自然现象都有其内在的特殊矛盾，应当从其各自的矛盾运动来加以解释。古人很多用阴阳理来解释一些自然现象，如荀子在《天论》中对陨石雨的解释：“星坠木鸣，国人皆恐，曰：是何也？曰：无何也。是天地之变，阴阳之化，物之罕至者也。”但实际上什么也没有说清楚。在一些古代典籍记载在，这样的例子枚不胜举。凡是讲不清所以然的各种复杂问题，统统都用“阴阳”二者的作用来解释。如在解释电的起因问题时，就说阴阳相激而为电；在解释地震的起因问题时，“也说是阳伏不能出，阴迫而不能蒸” 引起的。如关于磁铁石吸铁的现象，宋代人陈显微说： “磁石吸铁，……皆阴阳相感、隔碍相通之理。岂能测其端倪哉？”。如关于火药成分硝石、硫黄、木炭的性能，古代也把他们分到阴阳两类物质中去。如宋应星在《天工开物》中就说：“凡火药以硝石硫黄为主，草木灰为辅。硝性至阴，硫性至阳，一阴一阳，两物相遇于无隙或容器之中。其出也……魂散惊而魄齏粉”，这样解释当然比鬼神迷信的解释先进，但对探究一些具体的自然现象是毫无意义的。　　在战国时期五行说颇为流行，出现了五行相生相克的原理，但这种学说后来被唯心主义思想家神秘化，早在春秋战国时期，中医就把其运用于医学用以指导诊断医疗，来说明脏胕的属性及相互关系。　　用相五行相生相克的理论来说明脏胕之间相互资生和相互制约的关系，如肝能制约脾，称为木克土，脾能生养肺称为土生金，在指导医疗上，如肝犯脾，采用抑肝扶脾的法治，称抑木扶土，贤虚及肝，采用补贤养肝的法治，称为滋水涵木等，中医理论机械的把自然界和人体的复杂现象结合，毫无根据的划分拼凑成 “五”数，用“五行”的相生相克关系公式来生搬硬套构建起一个人体各种联系的模型，如为了凑成“五”数，春复秋冬四季改为五季，牵强附会的多出一个 “长夏”。这是完全脱离实践的唯心主义。今天仍把这种阴阳五行理论奉为圭臬的也只有风水、算命、和中医。　　中医理论的特点。　　一是概念模糊增强了中医的诡辨性。由于用涵盖性较强过于抽象模糊理论来解释人体及现象，表述必然不可能象西医那样所指具体和概念清晰，他也只能用一些模糊的概念进行表述。如果太具体了，那很容易被证伪或者被实验否定。经络，十二经脉，奇经八脉，精、神、气这些模糊的概念貌似深奥，其实具有较强的诡辨性，很难被证伪，你要给他一个确切的定义他说你不了解中医博大精深的内涵，你说他不存在那是因为你还没有发现，在自然科学领域里有很多假设还没有被人类发现，你拿不有力证据你就不能说他不存在。在中医这样的模糊概念比皆是，如胃脾吸收“水谷精微”， “水谷精微”的成份是什么，胃脾怎样吸收， “虚”，“上火”是什么，用科学精确具体的表述中医很难做到。　　虽然经络直到现代还拿不出其存在的确凿证据。但经络学说确实已经应用于中医临床实践。如果把臆测做为成果来应用于实践，用于指导诊断治疗，本身就是荒谬的。　　如果经络是一个现代解剖学还没有发现的人体组织系统，是一个科学假设，那它是怎样总结出一套指导中医临床防病治病，养生保健的理论，我们要研究一个事物的属性和规律，那首先要确定这个事物是存在的，对一个不存在的东西而能研究出一套理论来而且用于指导实践那纯粹是先入为主的唯心论。　　如果经络就是血管或者神经，那就要与现代医学接轨，改一个名词我想是不会影响中医存亡的。　　中医的博大精深就是在于概念的模糊，正是由于理论底气不足才使中医不敢把概念表述的非常具体，造成了中医较强的诡辨性。某一位中医博士在与方舟子先生辩论针灸是否有效时说他所在的医院“每天有600多针灸病人，（如果没效）那他们是疯子，是傻子”。叫人无言。　　二是保守顽固，不容别人置喙、就是业内人士对中医也不能提出质疑。清代名医王清任，在行医中十分重视对人体内脏的了解，说“著书不明腑，岂不是痴人说梦，治病不明脏腑，何异于盲子袒行。”然而封建社会不允许从事人体解剖学，王清任只好到刑场、荒冡看察尸体，再与动物内脏相比较，他坚持四十二年之久，终于发现古书所绘脏腑图形与实际多有不符，遂将观察所得绘成《亲见改正用地腑图》，连同其他医学论述一同收载于《医林改错》中。他在书中自序说： “今余刻此图，并非独出已见，评论古人之短，非欲后人知我，亦不避后人罪我，惟医林中人，见此图胸中雪亮，眼底光亮，临症有所遵循，不致南辕北辙，言出含混，病或少失，是我之愿望。”他的这种勇于探索，敢于对中医提出质疑的精神是非常可贵。然而他的《医林改错》遭到了中医界的一片攻击、讽刺挖苦之声。就是现在，谁要是对中医不稍微提出一点不同的观点，必然遭到唾骂。　　三是具有较强的欺骗性。中医以整体观为基本出发点，在辨证到了同一疾病要根据不同年龄、地域甚至不同季节都要不同对待；安全而且没有富作用；中医是建设性治疗，如肿瘤，中医讲的是“见瘤不治瘤”。说治疗时不是直接治疗肿瘤，去杀死癌细胞，而是辨证诊治，强调治本；中医擅长于治疗老年病慢性病及疑难病；一些非药物疗法简单易行，成本低、效果好，如气功、推拿、导引、砭石、针灸等足以解决诸多常见病多发病，甚至急性病。这些理论听起来头头是道，对一般老百性来说具有很强的诱惑性和吸引力。　　但中医仅是嘴皮子上的功夫，对这些貌似很有道理的“辨证诊治”中医始终不肯做深入细致的研究分析和探索，强调人体的复杂性却没有诊断指标的标准化和观察的客观化，强调效果却不敢用科学的手段试验统计，只有拿个案来说事。整体治疗、辨证诊治，这种模糊理论尽管带有太多的主观成分和玄虚彩色，缺乏实际意义，但很容蛊惑人心。　　四是理论与实践脱节。　　科学是理论指导实践，实践完善理论，而中医是理论指导实践，实践服从理论。迄今为止，对于中医学理论体系的研究工作大都侧重于把它当成一个不可否定的理论体系和即成的逻辑结构来研究和应用，而很少有人去研究中医理论体系的历史发展过程，去探查和思考它是否符合科学的自然观，验证统计它在实践中的真实效果，有没有能够被证伪的成分。就是这样一个毫无逻辑关系漏洞百出的理论中医一直把他当做成果指导医学研究和实践，有这样的理论指导中医不衰败那才是奇迹。　　在同一个时期，在社会科学领域里可以有不同的学派和理论体系，在某一个自然科学领域内，不可能存在众多的理论体系，如果存在的话那只能是落后与先进之分，我们不能说有中国生物学和西方生物学，中国力学和西方力学。社会在发展人类在进步，任何一门自然科学理论都是在不断的扬弃中逐步发展完善。不管多么经典的理论，随着时间的推移，终将会被新的理论所取代。中医流传至今的经典《黄帝内经》直到现在仍是从事中医工作者所必读的指导性著作，这在世界科学史是绝无仅有的。哥白尼的《天体运行》在世界科学史上的地位人所共知，达尔文的《物种起源》这一划时代的著作，提出了生物进化论学说，除了生物学外，他的理论对人类学、心理学及哲学的发展都有不容忽视的影响。现在，可以说除了少数几个研究自然科学史的专家之外，涉及该领域的学子大概很少有人再去直接拜读这些科学巨匠的原著了。在科学飞速发展的今天，一些中医专家、教授还是言必称《内经》，一直抱首这些毫无科学价值的破烂货不放，甚至有人还提出把中医中药列入小学教育课程，这不能不算中国教育的悲哀。　　中医理论和宗教一样都是唯心的产物。但宗教理论主要对应人的精神活动，你可以信也可以不信，也可以需要，也可以不需要，但中医就不一样，有人类就有生老病死，有生老病死就需要医治，人们需要它，那它的危害就会比宗教有过之而无不极。　　另外，关于方舟子先生提出废医验药，其实中医的医和药是唇和齿的关系，废了“医”“ 药”也就没有存在的价值了，至于用现代科技手段加大对动植物化学成份的研究，提取有用成份造福人类(或者从某一种“中药”中提取了对人类某一种疾病治疗效果非常有效的化学成份)，那是现代科学的功劳，怎么也记不到中医的头上，与中医中药风马牛不相及。其实中医的消亡只是时间问题。特别是今年中药退出欧盟市场，已经敲响了中医消亡的丧钟。; 个人分类: 09杂谈|2607 次阅读|0 个评论

实证主义的缺陷: 热度 4 yanghualei 2011-5-3 22:14; 实证主义推翻了逻辑主义，变得如今很流行，而实验主义和经验主义都是其的变种，在现实操作上表现为用数据说话，用实验和调研说话，更甚的是得出：实践是检验真理的唯一标准。其认为结论应从科学观察中获得，证据有科学事实支撑，采取归纳的研究手法，初看完美的很，是的承认其有合理之处的地方，但其也有以下几个方面的不足。面对着客观的现象，而观察结果因为观察者的经验和知识结构的影响，而经验和知识结构并非完全正确和合理，故观察的结果在一定程度上存在错误的成分。在者同一种客观事实，不同的观察者可能观得出不同的结论。对于实证主义，不讲怎么实证和实践，不论你是有意还是无意，其肯定得基于一定的理论前提，满足一定的预设，即从一定的经验事实以及假设出发，而这部分假设和事实是不完全正确的，存在错误的可能性。对于实证主义惯用的归纳法，在某种程度还存在很大的或然性，只有把所有的满足预设的现象观察完，才能得出正确的结论，而事实上所有的现象是无法观察完的。对于理论的研究方法，作者更倾向于构造性的。感觉理论在于构造，而现实是满足理论的构造，又因构造具有随意性和主观性。带着构造的理论去现实中寻找满足理论的现实构造，如果理论与现实不符，放弃现实重新寻找。; 15752 次阅读|8 个评论

“经验主义”的几种表现: liwei999 2010-11-8 17:42; 回答: 这事网人做不了什么。学术打假，有论文简历为米，可以炊。由 ~ 于 2006-04-18 08:36:51 以前不知道什么叫经验主义。送交者: mirror 于 2006-04-18 09:31:46 看了网上的愤青意见才知道，镜某的意见就是经验主义了。经验主义的几种表现：１）知道学到用时方知少，２）知道写论文时才发觉数据不够，３）知道人脑也是个网，和筛子也差不多。４）读墨费法则的书可以会心地发笑。５）嘴巴足够用的，所以就有一个；耳朵总是不够用，所以要两个。就是有两个，能听进去不同意见、能从不同意见里学到些东西也是很难的。; 个人分类: 镜子大全|8640 次阅读|0 个评论

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