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【蒋谦】科学历史说明的认知框架

如果承认科学是对自然现象(包括各种事物)的系统的、可由事实证据支配的说明,那么,科学的历史学则是关于这种说明的说明:它提供了关于前一个说明的完整过程以及在这个过程中各种陈述性命题经过组织和整理而呈现出的内在联系。显然,作为一种说明,科学历史学与各门自然科学是一样的:它也需要合适的理由或解释原则加以支撑。而在诸多现存理由和解释原则方面,认知科学的概念框架和探究方法提供了令人感兴趣的研究方向。随着认知神经科学、认知语言学、认知心理学、人工智能科学、人类学以及科学史研究成果的不断增加,旨在揭示科学的心智基础、科学理论的心理表征、科学思维的内在机制和科学概念结构的变化过程等的科学认知说明范式,获得了越来越多的实证材料的支持,被著名科学哲学家Nancy J·纳赛希安(1993)所说的科学史“黑箱”也正在被逐渐打开①。因此,梳理科学历史研究中的各条认知路径,明了认知研究对于逻辑经验主义和科学社会学或科学历史学派的补正作用,对于构筑科学历史说明的认知框架,重建科学历史的本来面貌,是有重要意义的。

一、科学历史中的“认知问题”

在以前的说明范式或说明框架中,我们总会在科学历史研究中遇到这样或那样不能说明的问题。限于篇幅,下面试举数学中的一个例子。即: “为什么‘印度—阿拉伯数码’在西欧传播缓慢?”

我们知道,数字是人类以往的最伟大发现之一。数学史家一般认为,印度人利用巴比伦人的位值制原则建立起了以10为底的记数体系(十进制体系),他们还将巴比伦人的分隔符号转变成了完整意义上的“零”。大约公元662年,西叙利亚人已经知道了印度人的发明。从这个时期开始,包括十进算术和零符号的印度数码体系经由阿拉伯地区传到了中世纪的欧洲。当时被称为“阿拉伯—印度数码”(实为印度数码)。然而,这个传播过程是非常缓慢的。直到公元12世纪末,一小群学界精英才熟悉这个体系。而这大部分要归功于意大利数学家斐波那契(Fibonacci,约117012501202年出版的《算盘书》一书。即便如此,印度—阿拉伯数码并未在整个欧洲扎下根,还仅仅只是开头。到13世纪末,意大利佛罗伦萨的银行家仍然被禁止使用印度—阿拉伯数码。直到公元17世纪,印度—阿拉伯数码体系及概念才被真正吸收到西方数学理论中来。这个时候距斐波那契著作的出版已经有近六个世纪之久,距西叙利亚人的传播已整整一千年!对此,美国著名数学吏家乔治·萨顿慨叹说:“从十进制的发现到获得哪怕如此初步的普遍接受,时间总计一千多年。”②那么,这又是什么原因造成了这样一个缓慢的传播过程呢?

按照加拿大认知科学家保罗·萨伽德(P. Thagard)的观点,通常的解释纲要有社会解释纲要和逻辑解释纲要两种,它们分别以科学社会学派或科学历史学派和逻辑经验主义为代表③。下面我们试以这两种解释纲要简要地回答上述问题产生的原因及其所呈现的症结所在。

1.社会解释纲要

解释模式:西欧中世纪晚期经济和技术的发展给科学的复兴提供了强大的杠杆,算术或计算数学适应了新兴商业资本主义的需要。数学家们适应这种经济关系和实用商业贸易的要求,形成一些获得性的概念和判断。

解释理由:虽然新兴的资本主义工商业早在文艺复兴时期的初期甚至更早时期的意大利等国萌芽,但资本主义生产关系的全面确立却是在17世纪以后的欧洲各国,因此适应工商业需要的计算数学在西欧的传播经历了比较长的过程。

反驳:且不说17世纪时期欧洲生产力水平和工商业经济已经达到相当规模,即使是文艺复兴时期(1516世纪)的西欧各国生产力水平和工商业经济规模都远高于公元7-8世纪的印度、阿拉伯的水平和规模,为什么那个时期的印度、阿拉伯世界会形成印度—阿拉伯数码呢?显然,生产力水平和经济规模不能说明印度—阿拉伯数码形成和它在西欧传播缓慢的原因。

2.逻辑解释纲要

解释模式:古希腊时期形成的基本数学概念和数学逻辑方法,使得不同时期的数学家据此形成一些获得性的概念和判断。

解释理由:由于古希腊数学文本的拉丁文译本直到12世纪才在欧洲广泛出现,作为古希腊数学源头之一的丢番图的《算术》才逐渐为西欧数学家掌握,并且与印度——阿拉伯数码相融合。

反驳:占古希腊数学传统主导地位的是以几何学为代表的演绎数学,而不是计算数学;即使是古希腊的算术和丢番图的早期代数学也与印度—阿拉伯的计算数学有着质的差别。

不难看出,上述两种解释纲领不能提供令人信服的说明。那么,还有一种萨伽德所说的认知解释纲要能否提供说明呢?萨顿似乎就上述问题提供了一种认知注脚。他说:“文明中心从南亚转移到了西欧,但这决不是延迟的原因。对思想的传播来说,最大的障碍就是人们毫无道理的顽冥不化,而高山、大洋、沙漠都微不足道。主要的障碍不在别处,正是在人的头脑中。”④这种解释虽然没有全面展开,但毕竟昭示出一个新的方向。即印度—阿拉伯数码不单是几个数字符号的表达方式,而是涉及到整个算术甚至数学的未来发展⑤。而独特的算法体系反映的是一种独体的心智模式。可以说,印度—阿拉伯数码在西欧传播过程实则反映的是以演绎数学为主要表征的心智结构逐步适应和接纳以计算数学为表征的心智结构的过程,这个过程自然是漫长的。

确实,数学心智结构和思维模式的转变过程通过数学基本概念的变化而清晰地呈现出来。数学史本身体现了这种变化。一般来说,希腊数学研究的主要是形态,而不是变化。丢番图代表作中的量是常量而不是变量。但是以印度和阿拉伯为代表的计算数学或代数学,却并不如此。它强调量的变化。而要适应这种变化,由希腊传承的几何学体系就必须作相应的调整。按照数学史家的观点,14世纪的数学家邓斯·司各脱(Duns Scotus)似乎是第一个考虑到形态的增和减,即形态变化的人;而被称为“计算大师”的理查德·苏依塞思(Richard Suiseth)则“大胆地研究那些量的改变,不仅开创了对这种数学的钻研,而且也提示了要将变量和导数引进数学”。尽管代数在卢卡·巴西奥利所著的《算术大全》一书中和约三百年前见于斐波那契书中的,所增无几,但在16世纪,人们仍对这门科学进行了不懈的研究。例如,从起初不承认无理比值为数,到逐步接受了印度—阿拉伯的代数学,开始使用无理比值,最终承认它们是数⑥。显然,这是一项有意义的改革和进步。著名数学家斯蒂费尔(Michael Stifel)就考虑用十进制小数来表示无理数,认为无理数是可以用有理数来不断逼近的。而16世纪荷兰数学家斯蒂文(Simon Stevin)所著的《十进算术》小册子则被萨顿誉为是文艺复兴时期算术学的里程碑式的著作。在萨顿看来,“这项革新意义深远,又是如此‘简单’。在当时那些老练的数学家眼中,非常简明易懂”⑦。之后,西欧传统数学与印度、阿拉伯数学传统相融合,并有新的发展。这个发展一方面反映了数学的进步,一方面反映了心智的变化。正如曾经认为从0中减去4纯粹是在“胡说八道”的法国著名数学家帕斯卡(Blaise Pascal, 1623-1662)后来所说:“我们不仅靠推理,而且也靠心智来认识真理。正是从这后一来源中我们认识了基本原理,推理在这一点上无法与心智匹敌。……而且正是基于我们心智和直觉知识基础上的推理建立了其全部结论。”⑧

通过对以上案例的剖析可以看出,科学历史中确有许多问题属于所谓的“认知问题”。这些问题都与作为个体的大脑神经基础、心智构造、思维风格以及作为科学共同体的文化心理传统、科学语言类型、思维方式、科学概念变化(conceptual change)模式等有关,即都涉及科学主体的问题。在这一点上,虽然传统的说明和解释纲要有时也触及到科学的主体,但那个“主体”往往是一个抽象的、被逻辑符号和句法规则所掩盖了的主体;许多社会学的分析和考量更多地也只是涉及科学主体的外部“物质”因素和社会条件,宏观概括有余,实证辨析不足。所以,比较完整的科学历史说明离不开认知解释纲要。

二、科学历史说明的“认知路径”

以“认知问题”为目标指向,运用认知科学(在它的早期并没有形成一个统一的学科,但有具体的研究)的概念和方法,尝试说明科学历史现象,解答科学历史疑难,由此形成了认知探究“路径”。由于这些探究往往依据于某一自然科学或某一具体研究领域的成果,因而其具体“进路”是各不相同的。下面我们从七个主要方面做些简要归纳和介绍:

第一,认知人类学进路。古希腊哲学家普罗泰戈拉的“人是万物的尺度”这句名言可说是这一进路的滥觞。该进路把人的活动、人的物化的成果看作是人的内在尺度的外部投影;是人的属性和能力的扩展与延伸。例如,德国地理学家、哲学家恩斯特·卡普(Ernst Kapp)把人体器官看作是一切人造物的模式和一切工具的原型。他把光学和声学仪器与人的视觉、听觉相比照,认为前者是后者的“投影”。这就是著名的“器官投影说”。由于这种学说以人为中心、为尺度,又运用类比的思维,因而被称为科学技术发展的“拟人观”或“科技人类学”。德国哲学家卡尔-奥托·阿佩尔(Karl-Otto Apel)则在一个更深的层面上提出所谓“认知人类学”。他在“科学学、解释学和意识形态批判:认知人类学视野中一种科学理论的纲要”一文中,提出了一种对康德以来的二元论知识结构加以改造的“认知人类学”。他指出:“‘在前科学的经验中就已经有这种世界介入了:人类自身‘与’自然的‘比较’成了实验科学的‘尺度’”⑨。如果循着认知科学与人类学的交汇处搜寻,早期人类学家、社会学家、原始文化学家所做的许多工作,也是富有启发性的。例如,法国人类学家、社会学家列维-布留尔在《原始思维》一书中对原始人思维中的集体表象以及原逻辑思维与计数和运算的关系的探究,对说明人类科学概念(特别是数概念)的起源提供了极为丰富的材料和说明⑩。

第二,知识进化论进路。该进路的研究者大多遵循机体主义或生物进化论的观点,所依据的基础知识主要来自生物学、遗传学、感官生理学、进化论等学科。他们试图用生物学的概念框架和语言来抵制物理主义。在他们眼中,人类的所有活动,包括科学技术的成果都是生物有机体自身适应环境的产物。因为“服务于生物学需求而获得的经验使我们容易从本质上解决问题,由于它为我们提供了一个最强烈的依赖关系和不依赖关系的粗糙的图像,而彻底改正的完全新的科学目的是需要这种图像的”(11)。在知识进化论或认识进化论看来,认识的主体结构处在认识过程的核心位置上。因为认识或知识的产生是认识主体与待认识客体之间相互作用的结果;认识的深化和改变有赖于认识主体构造的改变和认识能力的提高。可以说,“我们对世界的理解,并不是什么原初的思想,而是一种特殊和绝对自然的装置即中枢神经系统的效能”(12)。基于这样一种基本观念,科学哲学家D·坎贝尔、卡尔·波普尔、彼得·门茨(Peter Munz)等人分别从不同的角度刻画了知识进化和科学发展的过程和内在机制。例如,波普尔在他的进化论知识纲领中,试图把达尔文主义扩展到全部知识领域中。他说,“我们知识的增长是一个十分类似于达尔文叫做‘自然选择’的过程的结果:即自然选择假说”(13)

第三,发生认识论进路。与波普尔“没有认识主体的认识论” 旨趣相同的是,瑞士著名儿童心理学家、发生认识论的创立者J·皮亚杰提出一种“没有认识主体的逻辑学”;所不同的是,前者着眼于客观意义上的知识,后者侧重于批判纯粹形式的逻辑体系,进而描述一种自然发生的“心理逻辑学”。在皮亚杰的整个认识论方案中,他试图在科学概念的历史发生和儿童的心理发生之间寻求某种内在关联和机制。因为广义的发生学问题包括了所有科学认识的进展问题,而且,“关于史前人类概念形成的文献是完全缺乏的,因为我们对史前人类的技术水平虽然有一些知识,我们却没有关于史前人类认识功能的充分的补充资料。所以摆在我们面前的唯一出路,是向生物学家学习,他们求教于胚胎发生学以补充其贫乏的种族发生学知识的不足,在心理学方面,这就意味着去研究每一年龄儿童心理的个体发生情况”(14)。鉴于青少年能够较早地运用演绎法,而较迟地运用实验归纳法的现象,皮亚杰提出了一个与“李约瑟问题”相似的问题:“为什么古希腊人仅限于纯粹演绎思维(只有极少例外),又为什么现代科学,尤其是物理学,要花几个世纪才将演绎法与归纳结合在一起使用?”(15)应当说,皮亚杰的上述提问对于研究科学史来说是富于启发性的。俄国著名心理学家列夫·谢苗诺维奇·维果茨基虽然不完全同意皮亚杰的观点,但也认为在科学概念和科学知识的形成与儿童心理发生之间仍有可类比之处(16)。近十几年来,发展心理学家A·卡米诺夫-史密斯(Annette Karmiloff-Smith)、哥尼克(A. Gopnik)等人的儿童心理学研究可看作这一进路的继续和深化。

第四,人工智能进路。在人工智能史上,各派的共同点是力求将人脑与人工智能系统进行类比,并通过人工系统来做大脑所能做的工作。这样做的结果,不仅增进了人工智能专家对大脑的理解,也增进了他们对科学认知本质和科学认知过程的理解。例如,著名人工智能学家A·西蒙曾经大胆地预言:现有的计算机能够用来模拟人类的思维活动,并且在给定科学家曾经遇到过的初始条件时,计算机也能重新做出科学家们已经做出的发现(17)。当代认知科学家保罗·丘奇兰德(P. M. Churchland)主张以基于神经计算的类脑网络模型取代传统理论模型。这种模型是根据认知神经科学和神经生物学中的某些简化策略以考察人类认知的微观过程而建立起来的(18)。认知科学家P·萨伽德根据计算机网络出现的集群化的新特点,认为计算机网络本身已经具有“社会化”的特点,而这种特点可以用来比拟科学共同体内部及科学共同体之间的工作方式。也就是说,现实中的科学共同体可以被看作是一个进行分布式计算的系统,是一个“心智社会”(19)。我国著名科学家钱学森倡导开展的形象思维研究和有关学者进行的计算机模式识别系统研发工作,对于掌握科学思维特别是中医思维的本质、模拟中医智能系统等,具有重大的理论和现实意义(20)

第五,思维心理学进路。在早期的研究中,一些科学家们注意到科学研究中呈现的不同思维类型和思维产生的心理过程。例如,法国著名数学家雅克·阿达玛就结合自己的数学研究体会和内省意象,又结合费马大定理、黎曼猜想等著名例子,对“数学发明的心理学”进行了比较系统的探讨(21)。德国著名心理学家韦特海默(1959)从心理学角度考察了伽利略惯性定律、爱因斯坦狭义相对论的发现和创立过程。他的研究目的非常清楚,即撇开传统的逻辑分析与逻辑构造的研究方法,而侧重于心理学家眼中的“情境结构要求”和“结构变化”分析(22)。与这种格式塔心理学探究相承接,美国著名心理学家鲁道夫·阿恩海姆在其《视觉思维》(1969)等著作中批判了柏拉图以来西方世界对感官的贬抑以及将感知与理智相割裂的传统观念。认为视觉观察或视知觉不仅在古代科学的形成与发展中起过重要的作用,而且在近代由哥白尼到开普勒的天文学革命中,也都发挥着不可或缺的作用(23)。美国物理学家和心理学家米勒(Aethur I. Miller)等专门探讨了“科学意象”问题。他们指出:“通过庞加莱、爱因斯坦、玻尔和海森伯的研究,20世纪物理学的进程已经和认知心理过程相结合”,“科学和进步与知觉和意象的转换紧密相连”,从而,科学的历史也“正是知觉和意象理论的历史”(24)。当然,知觉和意象在科学史和科学研究中的重要性,并不等于说前者就是科学思维心理过程的全部。心理学家巴莎拉(L. W. Baralou, 1999)关于知觉符号系统的实验心理学研究表明,“命题符号系统”(propositional symbol system)和“知觉符号系统”(perceptual symbol system)是科学思维心理表征的两大系统(25)。总之,科学理论表征中的心理主义(Psychologism)复兴已成为当今科学哲学研究的新的动向(26)

第六,认知语言学进路。该进路意在把人类的语言和科学思维看作是一种互动过程,力求揭示出语言、大脑神经机制和科学思维三者构成的相互映射关系,从而阐明科学概念的形成、科学理论的陈述(符号化)以及科学建模等过程。美国著名语言学家沃尔夫(Benjamin Lee Whorf)早在上个世纪40年代就指出:“科学的新领域、新突破要求新的思考方式,而新的思考方式又要求语言学对科学的基本原理做出进一步的贡献。”(27)他所提出的“语言相对论”,不仅能有效地说明许多科学现象,而且也能通过科学理论本身来解释许多语言现象。当然,在正统的科学哲学领域,由于科学哲学中的“语言转向”受到逻辑经验主义和语言中的形式主义学派的影响,科学的认知语言学进路一度受到逻辑分析或句法分析的遮蔽,语言学未能为科学的解释和说明提供真正的帮助。但也有一些语言学家和科学哲学家通过对语言中的修辞、隐喻、类比等现象的深入研究,在语言哲学中另辟蹊径,也为科学思想的认知语言学进路打开一个缺口。例如,英国著名科学哲学家玛丽·海西(Marry Hesse)在上个世纪60-90年代的一系列论著中重点研究了科学中的隐喻问题。她认为科学解释就是一种“隐喻重描”。有的时候,一个强劲的科学隐喻甚至极有可能会促发一场潜在的科学革命(28)。更为重要的是,发展中的认知语言学还形成了一套独有的“体验观”。这种体验观认为,语言的形成和发展与人类的实践经验尤其是躯体经验密不可分;概念的形成和语言的表达均来自躯体的感知活动经验和神经构造。例如,著名认知语言学家莱考夫(George Lakoff)等人就举例说:“数学是人和人的心灵的产物。它源于我们自身,是我们大脑思维能力的产物。也是我们的躯体属性、我们的进化、我们的环境以及我们长期的社会和文化历史的产物。”(29)

第七,跨文化(cross-culture)比较进路。该进路认为不同的思维方式是不同文化背景条件下不同活动方式内化了的心理形态和观念形态的复合体,也是不同文化背景条件下不同行为活动的原因。它构成了一个民族或地区在长期的历史发展中形成的一种较为固定的元认知模式(30)。例如,日本著名物理学家汤川秀树坦言,他很小的时候就开始熟悉中国古籍了,尤其受老庄的思想影响很大。他认为中国人自古以来就很擅长类比或比喻,中国人有着高度的想象力。当他接触到西学并深入研究现代基本粒子物理学时,很自然地在两种思维方式的交融中形成新的发现和新的理论(31)。美国心理学家理查德·尼斯贝特(Richard Nisbett)、彭凯平等人则运用心理测量的方法来研究东西方思维的差异,并认为这种差异可以解释“为什么古代中国人在代数和算术方面极为出色,而在几何方面则不然,几何学为何是希腊人的长处?为什么现代的亚洲人在数学和科学方面很卓著,但在创新性的科学方面却比西方人要逊色”等问题(32)。那么,在不同的文化心理背景下,科学思维和科学概念到底有哪些不同呢?J.YetesF.Zhu等以概率判断为例,研究中美两国的大学生在作概率判断时所采用的不同方式,研究发现前者有较好的辨别能力,而后者有较好的校准策略,且这种差异与文化有关(33)

三、认知的方法特征和哲学基础

由于认知解释纲要所涉及的领域多半属于自然科学(或某一实证科学,如实验心理学、神经语言学)领域,且具有跨学科的性质,它的研究方法更多地体现出自然科学分析还原的特征。他们或者把科学历史的发展看作生物有机体那样的进化过程,或者用计算机编程说明科学的发现过程。在这个过程中,研究者们自觉或不自觉地把作为社会历史文化现象的科学历史“还原”为某一自然科学的研究对象。即便是面对诸如“思维”、“意象”、“隐喻”、“文化心理”这样的复杂对象时,他们也照样采取实证科学的方法加以研究,或者通过建立各种模型,运用“类比”和“映射”的方法进行推演和论证,或者采用实验心理学的方法进行心理测量与分析。这些做法实际上是将不熟悉的东西还原为已经熟悉的东西,将复杂的东西还原为简单的东西。严格说来,这种还原本身就是一种科学说明。而这种说明在许多时候是卓有成效的。例如在通过人工智能破解大脑奥秘,通过语言了解人类心智构造等方面,它们都取得了传统研究无法取得的成果。它也使人们有可能以一种全新的视角来看待科学历史问题,吸引更多的研究者加入到认知探究队伍中来。如像库恩这样的科学历史学派的代表人物也受到认知方法的感染和激励。在20世纪80年代以后,他也把视角转移到科学的语言学方面。他明确指出,隐喻、类比、模型是科学新概念诞生的“助产士”,是指导科学探索的强有力的手段。他甚至不再把科学革命看作他原来认为的“范式”的更替,而视之为科学语言的变更或词语附着自然方式的变化(34)

自上个世纪60年代开始,随着神经科学、发展心理学、语言学、计算机科学、人类学等研究成果和新方法、新技术的不断涌现,随着哲学批判与反思的加深,一种以“自然化的认识论”为标识的科学哲学思潮逐渐涌动起来。其标志是美国著名哲学家、逻辑学家奎因(W.V.O.Quine)发表的“自然化的认识论”(1969)一文。这时的情况正如奎因所总结的:“认识论包含在自然科学之中,并且自然科学也包含在认识论之中。”(35)可以说,自然化的认识论为科学历史研究中认知路径提供了哲学纲领或概念框架。它具有如下特点:一是把科学哲学特别是科学认识论的研究对象当作自然现象来研究。“从自然化实在论的观点来看,一切断定都有可错的猜测的那种地位,它们没有那种赋予它们规范断定的特权的那种更高的地位。”(36)二是强调科学知识的主体性作用,把科学知识的积累和增长看作是科学主体自身进化及其在与科学客体相互作用中不断建构的产物。在这个过程中,科学的发现过程和认知过程摆到了突出位置,科学知识的形成与科学思维过程被当作同一范畴来看待;认识主体不再是“黑箱”。三是重视多学科的综合作用,善于运用新的方法和技术手段。

不过,对于科学历史研究中的认知方法或整个认知框架的地位和作用也不能抬得过高。一方面,认知方法和概念架构延续着实证科学的传统,因而不可避免地留有传统实证科学方法的某些不足。到目前为止,这些研究还处于各自独立的、解析式的研究状态,很难形成统一的说明模式。许多时候,科学历史研究中的认知说明,遗漏的东西比要说明的东西还多。福尔迈就明确反对科学历史说明中的拟人观。他也并不主张将认识论还原于与认识问题相关的诸自然科学,因为认识论具有跨学科的“元理论”的性质(37)。因此,进一步的研究,应当是在认知的框架下加以整合,既吸纳实证科学的研究成果,又超越于实证科学之上。另一方面,认知的方法或认知解释纲要必须同逻辑的、社会历史的方法统一起来,才能形成合理的说明。特别是后者,认知说明是完全不能将其取代的。因为,“科学既是个人头脑的产物,又是复杂的社会组织产物。我们不但可以把认知解释和社会解释看作对科学不同方面的互补性阐释,而且还可以寻求一种方法把两者整合起来,成为统一的解释”(38)

【注释】
Nancy J·纳赛希安: 《打开黑箱:认知科学和科学史》,焦梅英、于祺明译,《自然辩证法研究》1996年第11期。
②④[美]乔治·萨顿:《科学的生命》,刘珺珺译,商务印书馆1987年版,第88页。
(38)[加]保罗·萨伽德: 《病因何在》,刘学礼译,上海科学教育出版社2007年版,第45页。
George Sarton. Introduction to the History of Science, Press: The Williams & Wilkins Company, 1931, vol Ⅱ(Ⅰ),6.
⑥[美]卡尔·B·波耶:《微积分概念史》,上海人民出版社1977年版,第85页。
⑦[美]乔治·萨顿:《文艺复兴时期的科学观》(下),郑诚等译,上海交通大学出版社2007年版,第352页。
⑧转引自[美]M·克莱因著《数学:确定性的丧失》,李宏魁译,湖南科学技术出版社2004年版,第131页。
⑨[德]卡尔-奥托·阿佩尔:《哲学的改造》,孙周兴、陆兴华译,上海译文出版社1997年版,第54页。
⑩参见[法]列维-布留尔《原始思维》,丁由译,商务印书馆1987年版。
(11)[奥]恩斯特·马赫:《认识与谬误》,洪佩郁译,东方出版社2005年版,第184页。
(12)(37)[德]福尔迈:《进化认识论》,舒远招译,武汉大学出版社1994年版,第29158页。
(13)[英]卡尔·波普尔:《客观知识》,舒炜光等译,上海译文出版社1987年版,第273页。
(14)[瑞士]皮亚杰:《发生认识论原理》,王宪钿译,商务印书馆1987年版,第13页。
(15)左任侠、李其维编《皮亚杰发生认识论文选》,华东师范大学出版社1991年版,第195页。
(16)[俄]列夫·谢苗诺维奇·维果茨基:《思维与语言》,李维译,浙江教育出版社1997年版,第125页。
(17)[美]H·A·西蒙:《科学发现就是解决问题》,《哲学译丛》1993年第3期。
(18)[英]玛格丽特·A·博登:《人工智能哲学》,刘西瑞、王汉琦译,上海世纪出版集团2006年版,第360-391页。
(19)[加]P·萨伽德:《心智社会:作为分布计算的科学》,《哲学译丛》1994年第3期。
(20)参见戴汝为著《社会智能科学》,上海交通大学出版社2007年版。
(21)参见[法]雅克·阿达玛著《数学领域中的发明心理学》,陈植荫、肖奚安译,大连理工大学出版社2008年版。
(22)[德]韦特海默:《创造性思维》,林宗基译,教育科学出版社1987年版,第207页。
(23)[美]鲁道夫·阿恩海姆:《视觉思维》,滕守尧译,光明日报出版社1987年版,第417页。
(24)[美]米勒·洛厄:《科学思维中的意象》,李继宏等译,湖北教育出版社1984年版,第310页。
(25)Barsalou L.W, Perceptual symbol system. Behavioral and Brain Science, 1999, 22:577-609.
(26)William F.Brewer. The Representation of Scientific Theorles: Psychologism Revived.李平等编《科学·认知·意识》,江西人民出版社2004年版,第33-51页。
(27)[美]本杰明·李·沃尔夫:《论语言、思维和现实》,高一虹等译,湖南教育出版社2001年版,第222页。
(28)Mary Hesse, Michael A. Arbib, The Construction of Reality. Cambridge University. Press, 1986, 156.
(29)George Lakoff and Rafael Nunez, Where Mathematics Comes from: How the Embodied Mind Brings Mathematic into Being. 2000, New York: Basic Books. 9.
(30)侯玉波:《文化心理学视野中的思维方式》,《心理科学进展》2007年第2期。
(31)参见[日]汤川秀树:《创造力与直觉》,周林东译,河北科技出版社2000年版。
(32)[美]理查德·尼斯贝特:《思维的版图》,李秀霞译,中信出版社2006年版,第XXIV页。
(33)Yetes J.F., Zhu Y., Ronis D.L.,Wang D.F., Shinotsuka H., Poda N. Probability judgment accuracy: China, Japan, and the United States. Organizational Behavior and Human Decision Processes. 1989, 43:145171.
(34)李醒民:《科学革命的语言根源》,《自然辩证法通讯》1991年第4期。
(35)[美]W·V·奎因:《自然化的认识论》,《世界哲学》2004年第5期。
(36)[澳]C·A·胡克:《自然主义实在论:纲要和研究纲领》,《自然辩证法通讯》1994年第2期。

 

(原载《江汉论坛》20099期。)