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「世界是怎麼來的?」古希臘哲學家向科學邁出的第一步

寫點科普,請給指教
・2017/06/09 ・8675字 ・閱讀時間約 18 分鐘 ・SR值 577 ・九年級

好啦,針對「顛覆世界的「電腦」是怎麼誕生的呢?」這個問題,讓我們從最源頭的地方開始討論起吧。關於電腦這個概念的出現,要先從西方的哲學思維,與歷史上三次的數學危機講起。所以我們今天就要來先介紹西方重要的古希臘哲學思想基礎啦!

哲學從哪來的呢?一天到晚聽到的「形上學」是什麼意思?

聽到畢達哥拉斯只知道勾股定理嗎?你知道他還是希臘影響力和傳播度最深遠的學派之一嗎?

你知道阿基里斯追烏龜的芝諾悖論嗎?芝諾說:世間萬物的運動都是假的。為什麼呢?

蘇格拉底、柏拉圖和亞里斯多德的思想到底是什麼呢?

古希臘文化是西方文明的驕傲。西方哲學、政治學,甚至是數學、物理、生物學… 等科學的思想根源,沒有一項智力活動不是從古希臘流傳下來。因此我們不能不清楚被稱為「西方文化之源」的古希臘哲學。

哲學家問:世界是怎麼來的?

你曾好奇過:「萬物是怎麼來的」這個問題嗎?世界是怎麼形成的呢?

這個問題好像很蠢,你一定在想:為什麼沒事要探究這個問題呢,明天還有考試、哪家餐廳好吃的不得了、該買新衣服了……之類的。

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但還是讓我們來思考一下:如果晚上和朋友聚餐時,朋友是用「飛」的進了餐廳,你會有什麼反應?

你可能會尖叫著把叉子摔在腳上。因為我們已經習慣了「人不會飛」的這件事,因此看到了不同於習慣的場景、我們會驚慌失措。

但對一個孩子而言,「人會飛」或許和「人坐在一個大鐵盒裡就能飛在天上」的新奇感是一樣的。

這世界的變動不斷發生,世上的種種都是新奇的、變幻莫測的。哲學家便是懷抱著好奇心,探究著:世界是怎麼來的。

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太陽神阿波羅

關於這個問題,神話告訴我們:太陽神駕著馬車橫過世界帶來光明,或是年獸吃人、雷公打雷。希臘的主神宙斯、中國的玉皇大帝、印度的梵天……。

數千年來,人類慣於用我們的想像解釋這個世界,直到哲學家們提出疑問為止。希臘哲學家企圖證明:這些解釋是不可信賴的。

西元前六百年左右,希臘人透過航海貿易和殖民擴張,在希臘本土、小亞細亞與義大利南部建立起了一個個作為貿易樞紐的城邦。由於希臘土地貧脊,城邦居民無論是必需品、還是手工業產品,都要透過進出口貿易。

商業活動與奴隸制的興盛,也讓契約關係與法律規範的重要性,逐漸取代了傳統農業民族的血緣宗法制,比如財產法、遺產法、債務法等維護個人私有財的法律。各城邦採取的政治形態不一,然而無論是君主制還是民主制,都必須遵從法律規範。

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希臘人正用口頭宣告律法

當所有的勞力工作皆轉嫁到奴隸身上,市民們也開始有了更多的閒暇時間投注在思考上。另外這種強調法律、規範與準則的普世價值,也啟發了希臘人:什麼是宇宙萬物的源頭與規範。

哲學一詞 Philosophia 即「愛智慧」,發掘離感官經驗最遠、包含著萬物最普遍原理的知識體系。

這種不以實用性為優先考量、而將知識本身作為終極目標的學術特點,我們現在稱之為「形上學」,便是從希臘哲學家開始的一種嶄新的思考方式。亞里斯多德也指出:智慧就是有關某些原理與原因的知識。

而最早的希臘哲學家被稱為「自然派哲學家」,觀察著大自然與其循環變化,包括了幾個學派:米利都、畢拉哥拉斯、伊利亞學派等。就這樣,哲學脫離了神話與宗教的範疇,朝向科學邁出了第一步。

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與米開朗基羅、達文西並稱「文藝復興三傑」的義大利藝術家拉斐爾,在其「雅典學院」這幅畫中,將古希臘、羅馬和文藝復興的義大利等不同時期的哲學家全集中在一個空間,表現對人類智慧的讚美。今天就是要來帶大家認識這幅畫裡面的人。

自然派哲學家:探討萬物從何而來

1. 米利都學派:有一種基本物質是萬物之原

米利都學派是西元前 600 年左右,由泰利斯(Thales)所創,他出生於小亞細亞的希臘殖民地米利都,對於數學和哲學具有卓越的貢獻。

如何推算出金字塔高度?如何測量海面上的一艘船到自己的距離?準確預測日蝕?泰利斯不但一一成功解答,還率先提出了「證明」這個在數學上重要的核心方法,使古代數學開始發展成嚴密的體系。因此他也被稱為「數學之父」。

然而泰利斯之所以能成為哲學之父,只說了一句話:「水是萬物之原」。

這個說法對於現代的我們可能看起來很可笑,但要注意的是,在此之前希臘人對於宇宙起源的理解都是來自於神話傳說。泰利斯是第一個思考「什麼是萬物之原」的哲學家。

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首先,泰利斯使用自然物質來解釋自然界;相較於傳統用超自然的神話理由來解釋自然萬物,這是人類理性思維的一個發端。再來是他以「一」來解釋「多」,用一個簡單的原理來說明複雜的現象,可以說是尋找一個系統性的真理,將萬物歸因於單一元素。

至於泰利斯為什麼會認為萬物之原是「水」這個元素,他並沒有說明。由於四大古文明傍水而生,不僅希臘、埃及等神話中皆視水為重要命脈,希臘本身亦以海洋貿易作為經濟來源,可能都對於泰利斯提出水本原說有一定的影響。

然而比起認為「萬物是由單一元素組成」,泰利斯的學生阿納克西曼德(Anaximander)顯然不認同他的老師。

在畫中找到阿納克西曼德了嗎?

阿納克西曼德想,水、土、礦石……等等都是自然界中已存在的元素,既然如此,你要怎麼能讓「具體的」自然物質生成其他「具體的」物質呢? (難道砂石也是由水組成的嗎)所以本原應當是混沌的、無限的,阿納克西曼德稱之為「Apeiron」,認為這才是真正的萬物本原。

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在被稱為「Apeiron」的混沌中,具體的物質生成、殞滅,最後回歸混沌。

雖然對於「Apeiron」究竟是什麼東西,阿納克西曼德並沒有解釋;他只說:總之這東西不是任何具體有型的物質。

但這仍然是一個重大突破——相較於泰利斯認為自然元素的背後是自然元素、兩者同樣都是具體之物,阿納克西曼德使用抽象的概念去描述具體的自然元素。這已經是形上學的開端,革新了哲學思維。

但這個「Apeiron」到底是什麼?不講清楚的話大家還是不懂啊!別擔心。你的心聲,畢達哥拉斯聽到了。

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2. 畢達哥拉斯學派:數本原說(拜數教)

一般人對於畢達哥拉斯(Pythagoras)這個名字,可能唯一的印象就是國中學過的畢氏定理(直角三角形的兩邊長平方和等於斜邊平方)。還有多邊形內角和為 (n-2) π 、發現了無理數的存在(由於撼動畢氏學派的信念,被視為機密)。

然而畢氏在哲學上的貢獻,與後續對巴門尼德、柏拉圖等哲學家,與基督教教義的影響之深遠,近乎傳奇。在當時,畢氏學派也是規模最大、影響最廣的學派。

尋找畢達哥拉斯吧!

畢達哥拉斯是阿克納西曼德的學生,也受到了米利都學派與「Apeiron 本原說」的影響。畢達哥拉斯與其學派門人信奉:「萬物皆數」(All is number),認為萬物本原是「數字」。

你可能會想:「數本原」聽起來還是跟「水本原」聽起來很像啊?

不不,他們的思想有著根本上的差異。

水、土、氣、火……,都是自然界中具體的物質形態。但你能在自然界中找到一個「數」嗎?比如說 2 ?

2 是一個抽象的符號,在自然界中並不存在 。我們無法透過感官聞到、觸摸到「2」,但它仍能在抽象中存在在我們的思維中。

萬物間彼此都有數量關係,然而能夠抽象出一個數字來表達這樣的關係,卻耗費了人類相當長的時間。數學家羅素曾說:「『2』隻雞和『2』天的 2 是一樣的,人類卻花了數千萬年才理解。」

當泰利斯提出了「水本原」,他的學生阿納克西曼德說:「一項具體的物質怎麼能產生其他物質呢?本原應當是不存在在自然界的混沌!」

但因為阿納克西曼德又沒有清楚到底這個抽象的「Apeiron」到底是什麼,畢達哥拉斯的「數本原說」,可以說是對此加以改進的結果。雖然數是抽象的概念,但它在抽象思維中又是具體的、有規律、有架構的。

從具體的自然之物(水)、到不具體的自然之物(Apeiron),最後到了具體的抽象之物(數),我們終於成功超脫感官的蒙蔽,找到一種解釋世界與人生本質的方式。這也是真正的形上學——用抽象的架構說明實在的世間萬物。

由於最原始也最容易被感知到的數是「正整數」,因此正整數也被稱為「自然數」。畢達哥拉斯的數學研究也是正整數與正整數之比。

他認為:自然界是被合理的安排好了的。一切現象都是按一個精密的的規律進行的,而這個規律就是數學,世界即是建立在數學原理之上。比如:能生成萬數的「1」是萬物之母、「4」和「9」平方數代表公正、「8」是愛情(因為音樂有八度音)。

看起來又有點宗教的意味在了?畢達哥拉斯事實上就是一位哲學家、數學家、神秘學家,繼承了義大利南部的神秘教派俄耳甫斯教關於「靈魂」、「輪迴轉世」的教義。

傳說中有次畢達哥拉斯遇到一隻被打的狗時,叫道「不要打它,它是我一個朋友的靈魂,我能從吠聲中認出他」。不過在此之前,希臘人並沒有「靈魂」與「肉體」不同、還能分離的概念。後來柏拉圖繼承了這個概念、後續又融入到了基督教教義中。

3. 伊利亞學派:變化的日常世界是不真實的

揭開感官幻象、真理實際為抽象的這個努力,還有一個學派。西元前 500 年,希臘在義大利南部的殖民地伊利亞 (Elea)。還記得同樣位於南義大利的畢氏學派嗎?這個地方充滿了宗教和神秘學的色彩。

巴門尼德在哪呢?

伊利亞學派學者巴門尼德(Parmenides)曾和畢氏學派學者頻繁往來,也非常瞭解米利都等學派的看法。在這樣的基礎下他寫了一首詩,描述他遇見了一位女神、而這位女神為他指點了兩條道路,一條叫「意見之路」、一條則是「真理之路」。

  • 「意見之路」:存在不存在,非存在存在。
  • 「真理之路」:存在存在,非存在不存在。

巴門尼德認為,唯有永恆、唯一、不變化不運動的東西才是存在的。世間萬物都是處於變化之中,只要是變化流動的事物也都是轉瞬即逝的,因此這些東西都是「非存在」。

既然水、氣等等,都包含在我們經驗的世界,故也都是非存在。然而米利都學派將非存在(水)當作萬物的本原、也就是將「非存在」視為存在,因此是意見之路,而非真理。

巴門尼德認為:能被思考、被表述的,比如思想和語言必定是存在,因為我們無法把非存在的事物放進心靈,唯一能思考的只有存在。(如:數學的永恆性,數學定理必定為存在;巴門尼德同時也是位數學家)所以真理之路存在存在、非存在不存在。

但這個「存在」到底是什麼東西呢?存在既不在過去也不在未來,是一個單一的整體。因此它既不被產生、也不會被消滅,也就是完整且連續的「一」。

巴門尼德的論證,也被認為是史上第一個完整的哲學論證。

簡單來說,我們感官感覺不到的宇宙萬物真相,實乃「永恆唯一」且「不生不滅」、「不變不動」的存在。因此感官與肉體為假、思想與精神為真。

當然你可能正忍不住想:你怎麼能說我們現在所感受到的東西通通是不存在呢?當時的人們正也是這樣想的,巴門尼德的思想受到不少嘲諷。

為了替他的老師辯論,巴門尼德的學生芝諾(Zeno)提出了一系列的悖論、欲從反面去證明:如果事物是「動」的、會比「靜」的荒謬;事物是「多」的、會比「一」荒謬。故變化的日常世界才是不真實的,存在是唯一且不動的。

其中知名的包括「箭矢悖論」與「阿基里斯悖論」:

  • 「箭矢悖論」:箭在飛行過程中的任何瞬間都有固定位置,則可知一枝動的箭是所有不動的集合,所以可導出:一根箭是不可能移動的。
  • 「阿基里斯悖論」:讓烏龜在阿基里斯前面 1000 米處開始,並且假定阿基里斯的速度是烏龜的 10 倍。當比賽開始后,若阿基里斯跑了 1000 米,設所用的時間為 t,此時烏龜便領先他 100 米;當阿基里斯跑完下一個 100 米時,他所用的時間為 t/10,烏龜仍然領先他 10 米。當阿基里斯跑完下一個 10 米時,他所用的時間為 t/100,烏龜仍然領先他 1 米…。

(歡迎參考 TED-Ed 製作的芝諾悖論介紹,記得開中文字幕)

關於阿基里斯悖論,芝諾解釋道:阿基里斯能夠繼續逼近烏龜,但絕不可能追上它。 直覺上,人一定跑得贏烏龜不是嗎?但芝諾問出了這個問題:你不能解釋人變化位置為什麼能比烏龜快。

芝諾悖論揭示了人們思維中一些似是而非、或似非而是的矛盾現象,對於無限的連續性和可分性的探索也非常深刻;然而要解決這個問題卻始終差了臨門一腳、遲至一千多年後的 17 世紀,才由萊布尼茨和牛頓發展出了微積分成功解釋。

上面我們大致介紹完了古希臘幾位著名的的自然派哲學家。除此之外還有其他眾多不同的思想包括:

  • 赫拉克利特的萬物變動觀:相較於伊利亞學派,赫拉克利特主張萬物都是變化的、流動的——「不可能在同一條河中踏入兩次」,第二次涉水時,我們已不處在原先的狀態、河水也不是本來流過我們腳下的河水了。
  • 恩培多克勒的四元素說:主張萬物是由風、氣、火、水四種元素構成
  • 德謨克里斯的原子說:相信每一種事物都是由最小單位(原子)所組成。由於西元前 470 年蘇格拉底的出現,開啟了一個思想上的新時代,故這些西元前 600-470 年的自然派哲學家又被稱為「前蘇格拉底時期哲學家」。

簡單來說,這些哲學家拒絕傳統神話對自然現象的解釋,依靠觀察和推理闡明自然界的真相,並嘗試回答:

  • 世上萬物從哪來?
  • 我們如何解釋萬物組成的本質?
  • 是否能用數學來描述它們?

接下來,讓我們進到雅典的三賢者時代。

雅典三聖賢:蘇格拉底、柏拉圖與亞里斯多德

1. 蘇格拉底:自知無知

大約西元前 450 年左右,哲學發展聚集到了古希臘最大的城市:雅典;之所以會如此,有一說是因為當時雅典的議會、法庭等民主制度成形的關係。

相較於自然派哲學家關切的是自然的本質,雅典哲學家關注的主題則是人與社會間的關係、人與人如何共同生活。

比如詭辯學派和蘇格拉底。詭辯學派是蘇格拉底時代最受歡迎的學說。由於詭辯學家們多四處遊歷、見識到各地不同的政治制度和價值觀,比如殺人在希臘違法,但對於其他地區而言可能則是一件稀鬆平常的事情。

該學派最有名的一句話即為:「人是萬物的尺度(Homo Mesura)。」 基本主張是:善良、真理、正義都與人本身的利益相關,所以沒有絕對的真理與是非標準。

再加上當時正值波斯對希臘戰爭,時局變動、人心惶惶,執政者只要能抓住演說技巧即能獲得群眾支持,使得辯士廣為流行。(當時還有許多人開班授課教人如何演說抓住人心,是否有點像現在的文案行銷課呢)

然而蘇格拉底則試圖證明:世間存在絕對的真理與道德。

蘇格拉底在圖中是穿著綠色衣服貌不驚人的胖子噢,不是回頭的小帥哥。

蘇格拉底早年在一些智者門下學習,之後生命中的絕大部分時間都用於和雅典城中每一個人談話辯論,內容包括美德、正義、平等。

蘇格拉底說:「我是個精神上的助產士,幫助別人產生他們自己的思想。」提倡人們應當認識做人的道理、過有道德的生活。他也很討厭詭辯學派用知識來賺錢的行為,因此把哲學家定義為「愛好智慧的人」(Philo-sopher)以劃清界線。

另外蘇格拉底也曾說:「鄉野的樹木不能教我任何事情」與「我只知道一件事情,就是我一無所知。」認為自然是哲學的目的不在於認識自然,而在於認識自己。

到後來,蘇格拉底卻因腐蝕雅典青年思想的罪名被判處死刑。其一生毫無著作,卻激勵了眾多門徒。而今我們透過柏拉圖的《對話錄》來了解這位啟發西方兩千五百年的偉大哲人。

2. 柏拉圖:理型的世界

自然學派哲學家關注「自然界的變動與不動」、詭辯學家與蘇格拉底關注「人類道德的變動與不動」,柏拉圖師事蘇格拉底、又受到自然派學家的影響,對於兩個問題都相當關心,因此他嘗試找到一個真理能掌握這世間。

左邊這個最高調最明顯的就是柏拉圖啦!手指天,代表著關注於理型的世界。 猜猜右邊的人是誰呢?

面對「唯一且不變不動」與「流動變化」的迥異學說,柏拉圖該怎麼處理呢?

他認為,我們所能感知到的物質世界,是由一個「理型的世界」所複製過來的,並用洞穴比喻來描述這個理論:有一群囚犯背對著被關在一個洞穴中。

在他們的面前有一堵牆,身後則燃燒著一堆火。由於囚犯們在牆上看到身後事物的影子,因此以為這些影子就是真實的事物的樣貌。比如我們見到的眾多不同樣貌的馬、只不過是「馬」的完美理型投射的殘影。太陽也只是「光明」這個理型的殘影。

當有個囚犯掙脫了束縛、轉身看到了真正美麗的世界,回過頭來想說服洞穴裡的人「牆上的影子不是事物真實的樣子」、只是單調無趣的殘影,卻被其他人認為是在說謊、希望能殺掉他(如果其他囚犯們的手能掙脫的話)。

這個故事闡述了哲學家如何試圖找到世間的真理、卻不被世人所接受,比如柏拉圖被判死刑的老師蘇格拉底。

而柏拉圖真正要說的,是利用這個故事來告訴我們:人類感官所能感受到的只是理型世界粗糙的複製品(牆上的影子),各種現象的背後有一個永恆不變、完美且至善的「理」。世間萬物都是對這個理型世界的拙劣模仿,因此理型才是人類所要追求的目標。

人類的靈魂原先是活在這個理型世界,然而一旦靈魂降生到了肉體上,卻忘記曾經處在這個完美的理型。

對於柏拉圖來說,最理想的生命歷程是:當我們透過感官、感受到這個不完美的世界時,靈魂會渴望著掙脫肉體的枷鎖、回到理型的世界。但大部分的人這輩子都受困於理型世界的倒影,無法真正的達到至善的境界。

3. 亞里斯多德:邏輯

亞里斯多德雖然是柏拉圖的學生,卻有著截然不同的哲學思想——他認為感官的世界是重要的,因此才有了一句名言:「吾愛吾師,吾更愛真理。」

和柏拉圖激烈爭辯的男子正是亞里斯多德。手指地,象徵他認為知識是透過經驗觀察所獲得的概念。

對柏拉圖而言,研究哲學是為了找到比感官世界更高層次的完美理型。然而亞里斯多德認為:理型、也就是事物的形式,只能與事物共同存在。

再來是,如果說世間的馬是對於「理型馬」的模仿,你要怎麼去證明這件事呢?說不定理型馬也是參考了另外一隻「更加理型的馬」才創造出來的。我們雖然試圖想要找到具體世界背後的真相,同時卻也在虛構了另一種世界。

也就是說,世界上的馬沒有更高一層次的「真正的馬」。人類不是因為靈魂中看過「真正的馬」才知道世間上的馬是「馬」。所謂的「馬」的概念,是從人類的感官中形成的觀念。

藉由馬的形式(長臉、蹄、鬃毛)、與雞的形式(尾羽、肉冠),也就是「特徵」,我們分辨出馬與雞的差異,也就是馬和雞屬於不同的種類。

亞里斯多德把自然當作科學研究的客觀對象、並進行科學分類,使得自然科學逐漸演變為許多獨立的學科。也因此,亞里斯多德創建了邏輯學,試圖找出事物的真理。最有名的方法莫過於三段論法:

  • 凡馬皆有馬蹄。(第一前提)
  • 蒙古馬是馬。(第二前提)
  • 蒙古馬有馬蹄。(結論)

亞里斯多德的一生堪稱是百科學書般的研究者,著作超過 170 種,涵蓋哲學、物理、生物學、心理學、天文學、邏輯學、政治學、美學……。其所奠定的形式邏輯以及建立科學體系的方法論,後續也影響了歐幾里德的數學研究與其名著《幾何原理》。

所以世界是怎麼來的?

關於古希臘哲學家的各大思想便到這邊告一段落。讓我們回到一開始的問題:世界是怎麼來的?自然是怎麼運作的?人與人之間該如何共處?

自然是怎麼來的,由泰利斯(水本原)、阿納克西曼德(Apeiron)、畢達哥拉斯(數本原)、伊利都學派(不變不動且唯一的存在)等自然派哲學家試圖解答。有說法認為自然萬物恆久不變、也有人認為萬物恆常變化(赫拉克利特),然而都是人類從神話時代到理性思維的所邁出的一大步。

人與人之間該如何共處,受到了雅典哲學家的關注,如:詭辯學派、蘇格拉底等人,探討美德是永恆不變、還是變動的。

最後,柏拉圖與亞里斯多德對於兩個問題皆相當重視,前者認為「萬物只是理型世界的倒影」,後者則反駁:「萬物的形式就是其具備的特徵」。

在探討哲學的過程中,我們可以發現幾乎每一位哲學家都是基於他的老師或前人的哲學思想上不斷的思辨、再去做改良革新。

泰利斯是阿納克西曼德的老師、阿納克西曼德是畢達哥拉斯的老師、畢氏學者和巴門尼德來往甚密、巴門尼德是芝諾的老師、蘇格拉底是柏拉圖的老師、柏拉圖是亞里斯多德的老師……,顯然他們提出的哲學理論,沒有一個是全盤接收老師的說法:都是參考了自己的老師、卻得出了和老師大相逕庭的結論。

當研究哲學時,務必瞭解當時的時代背景、與他們關注的課題,使用該哲學家的眼光看待世界。若一個人剛剛讀到一位哲學家便能宣布:「我不認同他的觀點」、或「他的觀點很荒謬」,只說明你還沒有看懂。

對一個初初接觸哲學的人來說,思維能力尚未成熟;而凡是能在史上留名的哲學家,都是該時代絕頂天才的人物。我們能做的只是站在巨人的肩膀上,知道當時他為什麼這麼想、知道後續哲學家對於此觀點的其他想法。然後藉此去理解、促進我們的理性思維。

理性思維最重要的特點就是把主觀和客觀分離、把握客觀規律,所以西方哲學在古希臘誕生的同時也就是西方科學精神的誕生,可以說哲學是所有學科之始。若無千年以前的古希臘哲學家,就沒有思辯精神、沒有現代科學,甚至不可能會出現電腦。

之後的文章開始,我們會為讀者介紹康托爾、希爾伯特、哥德爾等推動電腦科學的數學家。除了數學家的身分、他們同時也是哲學家,後續會再提起他們所依恃的古希臘哲學思想,瞭解他們是如何因此而發掘真理。

  • 註:有限於本次討論的主題圍繞在「電腦是怎麼出現的」,在這邊只介紹與我們接下來要討論的內容有所相關的哲學思想;另外由於篇幅限制,上述哲學家的學說介紹為簡化過的內容,尚不能涵蓋所有該哲學家的深厚理念,歡迎有興趣的讀者進一步研究。

本文轉載自寫點科普,請給指教。 ,原文標題:《世界是怎麼來的─西方文明與科學的起源:古希臘哲學》

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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「科學」能有價值觀嗎?堅持「客觀」反而讓民眾失去信任?——《為何信任科學》
貓頭鷹出版社_96
・2024/05/26 ・3357字 ・閱讀時間約 6 分鐘

科學這門事業並非價值中立,個別科學家也不是。沒有任何人可以真正做到價值中立,當科學家這樣講自己,人們會覺得他們虛偽,因為那是不可能的。除非他們是白痴學者或超級天真,不然就是不誠實。然而誠實、開放和透明又被認為是科學研究的核心價值。科學家怎麼可能同時做到誠實,又說他們沒有自己的價值觀?如果科學家要堅守誠信,同時卻讓大眾誤解他們的角色(就算不是故意的),這會讓他們的事業出現根本的矛盾。

可能有人會反駁,科學家並不是說他們沒有自己的價值觀,只是不會允許這些價值觀影響到科學工作。這種論述不可能證明對或錯,但社會科學研究和一般常識都顯示這不太可能。這就把我們帶到下一個問題,不知為何長久以來都沒有人認真討論一件事,但它卻是許多美國人不信任科學的核心因素:要說科學是價值中立的,多少是在說它沒有價值,至少除了創造知識以外沒有其他價值,而這很容易就變成在說科學家沒有價值信念。當然不是這樣,但如果科學家不願意討論他們的價值觀,就會給人一種印象,認為他們的價值觀有問題,所以才需要遮遮掩掩,或認為他們根本就沒有價值信念。你會相信一個沒有價值信念的人嗎?

我在第二章提出了一個問題:忽視科學主張但最終發現它是對的,風險是什麼?相比之下,相信一個錯誤的科學主張,風險又是什麼?回答這個問題必須仰賴價值。我和康威合著的《販賣懷疑的人》提到,氣候科學所引起的爭辯,幾乎都是價值上的爭辯。很多有影響力的人物在一九八○和一九九○年代相信,政府干預市場的政治風險是如此之大,超越了氣候變遷的風險,因此他們懷疑、蔑視,甚至否認後者的科學證據。這些立場由自由主義智庫繼承,得到共和黨支持,演變成共和黨支持者很多都否認氣候變遷,只是有些積極、有些消極;然後再演變成很多質疑「大政府」的人都懷疑氣候變遷,包括商人、長者、福音派基督徒、住在美國鄉下的人。

即使氣候變遷的證據不斷累積,懷疑論者還是堅稱,就算氣候真的有在變遷,情況也不會太嚴重,或者不是「我們造成的」。因為如果事情真的很嚴重而且是我們造成的,那我們就應該採取行動,可能需要政府以某種方式管制。如此一來,否認氣候變遷逐漸變成美式生活的常態,先是否認證據,最終否認事實。這個問題非常嚴重,但是對於氣候變遷否認者秉持的價值,不能一網打盡說是錯的。

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共和黨支持者很多都否認氣候變遷。圖/giphy

我們可以討論大政府和小政府的優缺、市場管制不足或過度管制的風險,但任何這類討論都(至少在某種程度上)是從價值出發。如果要開誠布公討論這個話題,就必須討論我們的價值觀。不同的人面對同樣的風險,可能有不同的想法,不代表他們就是愚笨或腐敗。人為氣候變遷的科學證據很清楚,疫苗不會導致自閉症很清楚,使用牙線有益健康也很清楚。但價值觀導致許多人拒絕接受證據指出的事情。

回到剛才的問題:你會相信一個沒有價值信念的人嗎?答案當然是不會,這種人是反社會人格。你也不會相信那些擁抱你所厭惡的價值的人。但如果你認為,某個人的價值觀起碼部分與你相似,就算不盡相同,你可能就比較願意聽聽他的想法,接受他說法的一部分。因此,無論價值中立是否能讓一個主張在知識論上比較站得住腳,可以確定的是它在現實中沒有用,不能以此確保溝通、建立信任的連結

科學寫作的主流寫法不只試圖隱藏作者的價值觀,也把他們的人性一同抹煞了。價值觀隱藏、情緒不得伸張、避免使用形容詞,甚至連「我」這個字都無形中禁止了,即便論文只有單一作者也一樣。理想的科學論文寫得好像作者沒有價值觀或感覺,甚至好像作者根本不是人,這都是為了表現出客觀。

圖/envato

科學家可能覺得根本沒辦法讓否認氣候變遷和相信地球年紀是 6000 年的人相信他們。或許這是真的。我曾經公開表示對於要如何跟千禧世代交流感到非常絕望,他們之中有些人聽信末世論,認為世界就要毀滅了,幹麻還擔心氣候變遷?但當我陷入絕望,隔天幾位記者就告訴我怎樣才能透過基督教價值和教導打動這些人。他們建議我從價值觀下手,社會科學研究也支持這種想法。

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結論

科學家壓抑自己的價值觀,堅持科學是價值中立的,這是一條歧路。他們認為人們如果相信科學沒有價值觀,就會相信他們,但這是錯的。

墨頓顯然這樣想,但他可能是錯的,或許反過來才是對的。原因如下:

政治與社會觀念保守的基督徒、自由主義者、共和黨人拒絕相信演化論和人為氣候變遷,大部分分析都聚焦在科學家與這些人之間的價值衝突。但我相信,驅動大多數科學家的價值觀,還是和大多數美國人的價值觀有重疊之處,包括多數的保守派和宗教信徒。近來有一些科學家開始公開聲明他們的價值觀,我認為部分原因是,他們深信這些價值觀確實得到廣泛接納,可以作為信任連結的基礎。 我認為他們是對的。

我認識的大部分科學家都想要預防疾病、促進人類健康、透過創新和發現來強化經濟、保護美國與全世界美麗的大自然。前共和黨議員殷格利斯講得很有說服力,他談到他和海洋生物學家一同造訪大堡礁,他們肩並肩站著,欣賞珊瑚礁周邊生物撼人的美麗。殷格利斯了解到一件事:他看到「創造」,科學家看到「生物多樣性」,但他們實際上看到的、在意的、珍惜的,是同一件事。

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我好喜歡這個故事,因為多數人至少都在某方面珍愛自然。不同背景的美國人都曾造訪國家公園和森林,去健行、釣魚、露營、開車、攝影、漫遊、抱怨,雖然從事不同活動,但美景與體驗帶來了共同的喜悅。儘管如此,我們對人類與自然世界的關係,確實有不一樣的想法。有些人想要在冬日的黃石公園騎雪上摩托車,有些人想要安靜休養。幾乎所有美國人都說他們相信自由,然而我們對這個詞的理解卻嚴重分歧,也很難同意該把哪一類自由看得最重要。柏林有句名言:狼的自由可能代表羊的死亡。同意「自由」這個詞意義並不大。

宗教歷史學家普羅特勞指出,猶太人、天主教徒和新教教徒都相信十誡,但是版本差距之大,令人吃驚。例如天主教放棄了不可崇拜偶像,而猶太教與新教徒堅守此道。天主教因此少了一條戒律,只剩九條很奇怪,於是他們把最後一條一分為二,變成第九條是不可貪圖鄰人之妻,第十條是不可貪圖其他東西。儘管如此,美國人中超過 70% 都信奉這三個宗教,他們都還是認同不可殺人、偷竊、通姦或做偽證,也相信我們應該崇拜唯一真神、不可妄稱神的名、守安息日、孝敬父母。伊斯蘭教也同意這些,只是比這三個宗教更加強調慈善:課(zakat),也就是施捨,是五大支柱之一。不過,看看 zakat 這個字和希伯來文中的 tzedakah 多麼相似,tzedakah 代表慈善施予,是猶太生活的道德義務。慈善也是基督教的核心價值,虔誠的摩門教徒會繳納什一奉獻。

在很多政治議題上我們意見相左,但我們的核心價值大部分都重疊。釐清這些我們都同意的部分,並解釋它們和科學研究的關聯,我們就有機會克服盛行的懷疑論與對科學的不信任,尤其是因價值受到衝擊而產生的不信任。

We have been authorized by Princeton University Press to use this conten. 該內容由普林斯頓大學出版社授權使用

——本文摘自《為何信任科學:科學的歷史、哲學、政治與社會學觀點》,2024 年 04 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。

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科學主張的信任基礎是什麼?憑什麼讓我相信它?——《為何信任科學》
貓頭鷹出版社_96
・2024/05/25 ・3854字 ・閱讀時間約 8 分鐘

科學,一種帕斯卡賭注

如果一個科學主張會對社會、政治或個人造成影響,那在衡量它時,就必須多考慮一個問題:如果錯了會怎樣?接受一個主張最後卻發現它是錯的,有什麼風險?拒絕一個主張而最後發現它是對的,又如何呢?

如果知道服用避孕藥的風險,一位健康女性就可以在憂鬱出現時即時停藥。避孕藥引發的憂鬱通常很快就會消失,對許多女性來說這樣的風險還算輕微,值得一試。同樣地,牙線很便宜,使用牙線每天只需要幾分鐘,如果最終發現沒什麼用處也不會有太大損失。但某些議題就沒那麼簡單了。

想想人為氣候變遷,儘管相關科學研究已經持續了五十年,累積了上萬篇同儕審查的科學論文、數百篇政府及非政府組織的報告,許多美國人仍懷疑氣候變遷的真實性及人類在其中扮演的角色。總統、國會議員、企業領袖、《華爾街日報》的社論都曾表示懷疑,拒絕相信好幾個世紀以來充分發展的物理理論,以及海平面上升和頻繁極端氣候事件等經驗證據。另外有些人則認為,儘管人為氣候變遷真的有發生,但不會造成太大影響,甚至是件好事。

做為一位科學史學者,我知道能量有限理論、優生學、激素避孕藥的歷史,也知道要判斷使用牙線是否有益十分困難,最重要的是我知道地質學家在衡量大陸漂移理論時受到了政治理念影響。我從未預設我們相信科學永遠合理,或通常是合理的,我一直認為這個問題很棒:科學主張的基礎為何?我們應該相信科學家嗎?

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信任科學非常重要,但科學家不能期待大眾單憑信任就接受他們的主張。科學家必須解釋他們如何做成這些主張,並承認他們有可能因為忽略或蔑視某些證據而犯錯。如果有人合理指出某些證據被漠視或不合比例的強調,無論這個人是科學家、業餘專家、記者還是飽學的公民,都該考慮他的想法。科學家必須保持開放,明白他們有可能犯錯或忽略某些重要的事情。重點在於,無論科學家有多麼聰明正直,我們相信的都不是科學家,而是相信科學做為一種社會過程,能夠嚴謹地檢驗科學主張。

圖/envato

有些科學結論已經發展完整,不再有人提出合理的懷疑;有些理論則是早就被推翻了。上述論點並非在說科學家應該繼續投入時間與精力,反覆證明或推翻這些結論。如同孔恩在超過半世紀前所討論的,如果說科學可以說是一種進步,那是因為科學家知道怎樣達成共識、往下一步邁進。針對大陸漂移理論的辯論,是在新一代科學家找到了一系列更切中要害的證據後才重新開啟的,這可說是該案例中最突出的一個面向。

我們可以用帕斯卡的賭注來說明這個問題。無論一項科學知識發展得有多完整,無論專家共識有多強大,永遠還是會有不確定之處。因此每當有人挑戰科學知識(不管是出於什麼原因),我們都可以先學帕斯卡這樣問:如果這項科學主張最後證明是對的,忽視它會有什麼風險?相較之下,因應這項主張而行動,但最後發現它是錯的,代價又是什麼? 不用牙線的風險真實存在,但不至於太嚴重;對氣候變遷的科學證據視而不見,代價則太高昂了。

不可諱言,提倡優生學社會政策的人也認為不施行這些政策會帶來極大的風險。當然那只是他們對科學證據的解讀,而如我們所見,這些證據該如何解釋,並未有共識達成。這裡我們又要回頭強調共識。如果可以證明相關領域專家並未達成共識,那公共政策的基礎顯然十分薄弱。這也是為什麼菸草公司長久以來,一直嘗試宣稱科學認為菸草會帶來危害這件事其實沒有那麼確定。如果真的是這樣,他們說菸草管制過於倉促就是對的。同樣地,如果人為氣候變遷還沒達成科學共識,石化產業和自由主義智庫要求更多研究,就是正確的。因此共識研究關係重大,知道共識存在無法讓我們知道該如何面對氣候變遷,但可以告訴我們問題確實存在。

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如果確定相關領域的專家已達成共識,下一步呢?我們可以充滿信心地接受他們的結論,以此當作決策依據嗎?我的答案是有條件的肯定。可以,條件是社群有理想運作。這個條件很重要,如同溫恩所說,如果科學想要得到尊重與信賴,那麼「在組織型態、管理方式、社會關係等方面擁有優良的制度,就不只是為了讓科學進入大眾生活而作非必要的渲染,而是批判性社會文化評估的必備元素。」

科學史顯示社群不見得能如理想般達到開放、多元、確實執行轉化型質問,而且通常都做不到(不過沒達成這些理想,影響也不一定會很深刻,有時甚至難以察覺)。歷史學家史塔克指出,美國國家生命倫理委員會建議在審查以人類為實驗對象的研究時,委員會至少要有四分之一成員不隸屬執行該研究的機構,但這個目標很少達成。

我們要如何知道科學社群夠不夠多元、有沒有做到自我批判、讓另類意見有機會發聲?尤其是研究進行初期,有潛力的方法不該太早被否定。我們該如何判斷制度好不好?這裡沒有統一標準。很多科學家對大陸漂移的想法錯了,這不代表現在另一群科學家對氣候變遷的想法也錯了,他們可能對可能錯,我們不能預設立場。

除了檢查高素質的專家社群有沒有達成共識,我們也可以問:

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社群中的科學家能接受不同觀點嗎?社群成員是否能代表廣泛的觀點,有不同的想法、理論取向、方法學偏好和個人價值?

是否使用不同的方法和多樣的證據?

不同的意見有沒有機會發聲、被充分考慮和看重?

社群是否對新資訊開放?能否自我批判?

在年齡、性別、種族、族群、性向、國家等面向上,社群的組成是否多元?

最後一點需要進一步解釋,科學訓練的目的是要限制個人偏見沒錯,但所有已知證據都顯示我們沒做到這點,而且可能真的很難。個人偏見很難避免,但可以透過多樣化來校正。不過,真的需要在人口組成上多元,才能讓觀點多元嗎?

關於這個問題最好的答案,是人口多元很接近觀點多元,甚至可以說是能夠促成該目標的手段。一群白人、中年、異性戀男性可能對許多議題看法分歧,但他們也會有盲點,例如在性別或性向上。在團隊中加入女性和酷兒是一個辦法,讓更多本來可能錯失的觀點被納入考量。

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在團隊中加入女性和酷兒能讓更多本來可能錯失的觀點被納入考量。圖/envato

這是觀點知識論的基本論點,主要由哈定提出(見第一章)。我們的觀點很大程度取決於生活經驗,比起有男有女的社群,一個全由男性(在觀點知識論上則是全由女性)組成的社群,經驗可能比較狹隘,觀點也可能因此比較狹隘。商業世界有證據支持這點,針對職場性別多樣性的研究顯示,女性加入領導階層有助於公司獲利,但只限於一定比例:60%。如果公司領導階層全部或大部分是女性,這種「多元紅利」就會開始降低。這也的確符合以上論點。

前面提到的問題其實並不容易做到,但如果任何一點沒有做到,通常很容易就會被發現。更常見到的是社群中的某些人性格傲慢、心胸狹窄、自我膨脹(這些實在太常出現了!),但社會學觀點的知識論認為個人的影響不大,重要的是團隊整體足夠多元,公開討論的管道暢通,新證據和新想法有機會傳播。

哲學家道格拉斯論證過,當科學結論帶來的影響不在知識層面,而是關係到道德、倫理、政治或經濟,就無法避免價值觀在不知不覺中影響我們對證據的判斷。(例如自由派可能會比較快接受氣候變遷的科學證據,因為這代表政府可能要干預市場運作,而他們對這點接受度較高。)

因此,一個議題影響社會愈深,研究它的社群就更必須公開且多元。 不過有時候某些議題看似單純、只是知識問題,實際上卻不是。科學家可能會說他們純粹在討論問題的知識面,但實際上不是。這表示無論是什麼議題,科學社群都需要留意多元和開放程度,對新想法保持開放,尤其是得到實證證據支持的想法,或嶄新的理論概念。

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例如可以在決定經費補助對象或審查論文時,多加考慮新穎的想法。包容新穎想法最後發現它錯了,應該還是好過因為批判而錯過好的想法。很多科學家非常強調在面對知識時應該表現出嚴厲的態度,實際上還可能流於粗暴,這可能在無意間造成同行不願多言,特別是年輕、害羞或缺乏經驗的科學家。嚴厲很重要沒錯,但保持開放可能更重要。

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——本文摘自《為何信任科學:科學的歷史、哲學、政治與社會學觀點》,2024 年 04 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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