化繁為簡，只有作用力與物質距離的世界——《物理學的演進》

本文與  益福生醫 合作，泛科學企劃執行

昨晚，你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎？這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾，甚至在腦海中數了幾百隻羊，大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程，讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇：你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠，我們得先認識身體的一套精密防衛系統：下視丘-垂體-腎上腺軸（HPA axis） 。這套系統原本是演化給我們的禮物，讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時，能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動，腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙)，這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性，讓我們在危機中保持清醒 。

然而，現代人的「劍齒虎」不再是野獸，而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說，身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

在理想的狀態下，人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後，身體會進入「修復模式」，此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點，讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素（Melatonin）接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號，它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素（Orexin）神經元，幫助大腦順利關閉覺醒開關。

然而，當壓力介入時，這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出，長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化，使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌，更會讓食慾素在深夜裡持續活化，強迫大腦維持在「高覺醒狀態（Hyperarousal）」。 這種令人崩潰的狀態就是，明明你已經累到不行，但大腦卻像停不下來的發電機！

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升，而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸，分泌更多皮質醇來試圖消炎，高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期（REM），導致睡眠品質變得低弱又破碎，最終形成「壓力－發炎－失眠」的惡行循環。也就是說，你不是在跟睡眠上的意志力作對，而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關：PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局，科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系：腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路，這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」，而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便，更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話，直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」（Psychobiotics）。

在眾多研究菌株中，發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發，累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」（First Night Effect, FNE），也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難，俗稱認床。科學家在進行實驗時發現，補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期（NREM）的睡眠長度，且入睡更快，起床後也更容易清醒。更重要的是，不同於常見的藥物助眠手段（如抗組織胺藥物 DIPH）容易造成快速動眼期（REM）剝奪或導致睡眠破碎化，PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力，它能有效縮短入睡所需的時間，並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現，即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理（Heat-treated），轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」（Postbiotics），其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點，讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中，科學家觀察到一個耐人尋味的現象：當詢問受試者的主觀感受時，往往會遇到強大的「安慰劑效應」，無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人，主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相，讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而，客觀的生理數據（Biomarkers）卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後，實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人（84.6%）出現了夜間褪黑激素分泌增加，且壓力荷爾蒙（皮質醇）顯著下降，這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統，而不僅僅是心理安慰。

最值得關注的是，對於那些失眠指數較高（ISI ≧ 8）的族群，這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後，不僅生理標記改善，連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間，以及焦慮感也出現了顯著的進步。

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重新定義深層睡眠：構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息，而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠，關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石，始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境，到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統，並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現，身體便能更順暢地啟動睡眠開關，回歸自然的運作節律。

與其將失眠視為意志力的抗爭，不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持，每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始，為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

即使再怎麼模仿，AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧？畢竟電腦的電子元件和我們大腦中的神經細胞結構截然不同。再怎麼模仿，AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧？

錯，可以。

2024 年諾貝爾物理學獎跌破所有專家的眼鏡，頒給了兩位研究機器學習的科學家——約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）和傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）。他們以「人工」的方法打造了類神經網路，最終模擬出生物的「智慧」，奠定了當代深度學習的基礎。

為什麼解決人工智慧發展瓶頸的，竟然會是物理學？物理要怎麼讓 AI 更像人類？

從巴甫洛夫的狗到赫布理論：理解學習的基礎

為了解答這個疑問，我們需要一些背景知識。

20 世紀初，俄羅斯心理學家巴甫洛夫發現，狗在食物還沒入口前，就會開始分泌唾液。他進行了一系列實驗，改變食物出現前的環境，比如讓狗習慣在聽到鈴聲後馬上得到食物。久而久之，狗只要聽到鈴聲，就會開始分泌唾液。

大約 50 年後，神經科學家赫布（Donald Hebb）提出了一個假說：大腦中相近的神經元，因為經常同時放電，會產生更強的連結。這種解釋稱為「赫布理論」，不僅奠定了神經心理學的發展，更成為現代深度學習的基礎。

然而，赫布理論雖然描述了鄰近神經元的關係，卻無法解釋大腦如何建構出如此複雜的聯想網路。

霍普菲爾德網路：物理學家對神經網路的貢獻

然而，赫布理論雖能描述神經元之間的關係，卻缺乏數學模型。物理學家約翰·霍普菲爾德從數學家約翰·康威（John Conway）的「生命遊戲」（Game of Life）中獲得靈感，試圖建立一個可以在電腦上運行的記憶系統。

「生命遊戲」由數學家康威（John Conway）發明，玩家開始時有一個棋盤，每個格子代表一個細胞，細胞可以是「活」或「死」的狀態。根據特定規則，細胞會根據鄰居的狀態決定下一次的生存狀態。康威的目的是展示複雜的系統不一定需要複雜的規則。

霍普菲爾德發現，這個遊戲與赫布理論有強大的關聯性。大腦中的大量神經元，在出生時處於初始狀態，經過刺激後，神經元間的連結會產生或斷裂，形成強大的記憶系統。他希望利用這些理論，創造一個能在電腦上運行的記憶系統。

然而，他面臨一個難題：赫布理論沒有明確的數學模型來決定神經元連結的規則。而在電腦上運行，必須要有明確的數學規則。

物理學的啟發：易辛模型

霍普菲爾德從物理學的研究中找到了類似的模型：易辛模型（Ising Model）。這個模型用於解釋鐵磁性物質的磁性特性。

在鐵磁性物質中，電子具有「自旋」，自旋產生磁矩。電子的自旋方向只有「向上」或「向下」，這就像生命遊戲中細胞的「生」或「死」。鄰近的電子會影響彼此的自旋方向，類似於細胞之間的互動。

易辛模型能用數學描述電子間的相互影響，並通過計算系統能量，得出自旋狀態的分佈。霍普菲爾德借用了這個概念，將神經元的互動視為電子自旋的互動。

他結合了康威生命遊戲的時間演化概念、易辛模型的能量計算，以及赫布理論的動態連結，創造了「霍普菲爾德網路」。這讓電腦能夠模擬生物大腦的學習過程。

突破瓶頸：辛頓與波茲曼機

然而，霍普菲爾德網路並非完美。它容易陷入「局部最小值」的問題，無法找到系統的全局最優解。為了解決這個問題，加拿大計算機科學家傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）提出了「波茲曼機」（Boltzmann Machine）。

辛頓將「模擬退火」的概念引入神經網路，允許系統以一定的機率跳出局部最小值，尋找全局最優解。他還引入了「隱藏層」的概念，將神經元分為「可見層」和「隱藏層」，提高了網路的學習能力。

受限波茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）進一步簡化了模型，成為深度學習的基礎結構之一。這些創新使得 AI 能夠更有效地模擬人類的思維和學習過程。

AI 的未來：跨學科的融合

霍普菲爾德和辛頓的工作，將物理學的概念成功應用於人工智慧。他們的研究不僅解決了 AI 發展的瓶頸，還奠定了深度學習的基礎，對現代 AI 技術產生了深遠的影響。因此，2024 年諾貝爾物理學獎頒給他們，並非意外，而是對他們在跨學科領域的重大貢獻的肯定。

AI 的發展，離不開物理學、生物學、數學等多學科的融合。霍普菲爾德和辛頓的工作，正是這種融合的典範。未來，隨著科學技術的進步，我們有理由相信，AI 將越來越接近人類的思維方式，甚至可能超越我們的想像。

「意識」是什麼？

直到現在，仍是宗教、哲學、心理學、神經科學都還無法解答的難題。

但是今年， 2023 年，一場來自神經學家與哲學家對於「意識」解釋的賭注，在經過長達 25 年的研究後，終於要畫下句點了嗎？到底是誰贏了？對自己頭上頂著的大腦，我們又了解多少了？

25 年前，一場圍繞「意識」之謎的賭局

1998 年，神經科學家克里斯托夫・科赫（Christof Koch）和哲學家戴維・查爾莫斯（David John Chalmers）打賭一箱葡萄酒，如果 25 年後，人們已經能清楚地解釋意識背後的神經機制，那麼就是科赫贏了。反之，如果還是未能解答意識之謎，就是查爾莫斯贏了。

但在揭曉勝者之前，我們要先來談談一個最基本的問題，「意識」到底是什麼？首先我們要先定義清楚，因為在中文中，意識指的可能是一個人的清醒狀態、也可以是對內在自我的一種感知、又或是包含感知、情緒、思考等等的一種總和、又甚至可以是指在精神分析理論中與前意識和潛意識的比較。

若要深入探討意識定義的發展以及不同的哲學論點，那真的不做個三十集做不完，在這集的時間內，就讓我們把重點放在感質（Qualia）的相關概念。感質，指的是個人直接體驗的主觀感受，被認為無法通過客觀描述或第三人稱觀察來完全理解或解釋。我們感知世界的方式、感受事物的質感、觸覺、視覺、聽覺、嗅覺等等都是屬於感質。

舉一個例子。若是把一顆紅蘋果放在大家面前，詢問蘋果這是什麼顏色，相信大家應該都會說這是紅色。然而，雖然科學能解釋紅色是因為有波長約 620 到 750 奈米的光，刺激到視網膜的錐細胞，產生一連串的神經反應，最後形成大腦的表徵，但卻無法解釋我們對紅色的主觀感受是怎麼形成的。

哲學家們也常思考，你看到的紅色，和我看到的紅色究竟是否一樣，是否有可能我眼中的紅其實是你眼中的綠。

舉另一個例子，這件數年前爆紅的衣服，你覺得是藍色與黑色相間，還是白色與金色相間呢？

另外，像是這張圖究竟是兔子還是鴨子？

這張圖究竟是狗還是小女孩？

明明有張客觀的圖片存在，每個人的主觀感受卻有不同的答案。

「困難問題」（Hard problem of consciousness）是找不到答案的問題？

在意識賭局中的哲學家戴維・查爾莫斯，就提出感質以及主觀經驗為什麼（why）存在以及如何（how）產生是所謂的困難問題（Hard problem of consciousness），相較於簡單的問題是討論意識相關的功能和行為，困難問題涉及意識的經驗（現象、主觀），是沒辦法客觀觀察測量。也就是這個問題，是沒有答案的。

舉一個屬於困難問題的例子，明明都只是大腦的神經在放電，為何某些神經放電後會導致飢餓感而不是其他感覺，譬如口渴？他認為即使沒有飢餓這種「感覺」，飢餓衍伸出的行為，例如進食，也可以發生。因此這些產生的感覺，無法單純簡化由大腦等物理系統解釋。

然而，困難問題的說法其實也存在爭論。根據 2020 年哲學期刊文章的互動式學術資料庫 PhilPapers 的調查， 29.72% 的受訪哲學家認為難題不存在，而 62.42% 的受訪哲學家認為難題是一個真正的問題。

也有一群神經科學家們雖然接受困難問題的存在，卻也認為困難問題未來可以被解決，又或是被證明這不是一個真正的問題。並開啟了他們對於意識相關神經區（neural correlates of consciousness）簡稱 NCC 的研究發展，試圖找到足以產生意識的最小神經集合。

但 NCC 的研究被認為最多只能找到神經反應與意識的相關性，解決的仍然只是簡單問題而非困難問題。為了突破 NCC 本身的限制，人們又開始轉往重視意識理論（theories of consciousness (ToCs)）的發展。希望透過意識理論來超越以 NCC 為基礎的方法論，轉向提供更具解釋性見解的意識模型。

在意識模型這邊還在爭論不休，讓我們先把鏡頭換到神經學家這一邊。

研究科技進步，為意識研究帶來哪些幫助？

面對意識這個艱難的大哉問，克里斯托夫・科赫當初怎麼那麼有自信，敢發起這個看起來勝算就不大的挑戰呢？有那麼愛喝嗎？

1998 年，年輕有為的克里斯托夫・科赫已經是加州理工學院的助理教授，並和生命科學領域大咖中的大咖弗朗西斯・克里克，合作研究意識這個主題。沒錯，就是和華生一同發現 DNA 是雙股螺旋結構的克里克。除此之外，克里斯托夫還擁有物理的碩士學位，擁有跨領域的知識，讓他更加相信透過實證的方式，能找到意識的神經機制。

當時有許多大腦研究的技術蓬勃發展，像是功能性磁振造影（fMRI）已經獲得廣泛使用，使得科學家們能在對象進行活動或是受外界刺激時，同步從大腦血氧濃度的變化來推斷神經反應。

此外，光學遺傳學（optogenetics）技術也在那個時期開始萌芽，這讓研究者能用極佳的時間解析度來調控特定的大腦神經元，並藉此解碼大腦的秘密。舉例來說，現在的光學遺傳學能讓科學家們鎖定小鼠的特定神經細胞，並在小鼠頭上裝上 LED 光纖，只要開啟 LED 的光刺激，那些特定神經細胞就會興奮或抑制。藉由觀察小鼠行為的變化，就能了解不同行為表現是由哪些神經元所調控。

厲害的是，在 1979 年光學遺傳學的技術還未誕生前，克里克就認為如果想要了解大腦的運作，精準控制大腦中一種類型的所有細胞是非常重要的，而若想要有極佳的時間和空間精細度，必須使用光的技術，這與後來光學遺傳學的發明不謀而合。

有了這些科技加持，長達 25 年對於意識的賭注也即將來到結局。

所以，誰贏了賭注？

2023 年 6 月 23 日，在科學意識研究協會的年會上，揭曉了這長達 25 年的賭局。神經科學家克里斯托夫・科赫（Christof Koch）最終承認，目前還不能解釋大腦的神經元是如何產生意識，並買了一箱好葡萄酒（1978 Madeira）給哲學家戴維・查爾莫斯（David John Chalmers）實現諾言。

當然，這不是說意識的來源永遠沒有解答，只是當初賭局設下的 25 年時限到了。實際上到了 2018 年，他們兩位根本都忘了這場賭局，直到一位科學記者佩爾・斯納普魯德重新提及這個話題，才讓大家重新想起。

恰巧那個時間點，克里斯托夫・科赫和戴維・查爾莫斯都參與了鄧普頓世界慈善基金會支持加速意識研究的大型項目。該計畫建立一系列意識理論的「對抗性」實驗，希望透過讓兩個或多個持相反觀點的競爭對手共同合作研究，來挑戰各種意識假設。

意識理論的百家爭鳴

而其中包含兩個著名的意識理論，全局工作空間理論（Global Workspace Theory （GWT））和整合資訊理論（Integrated Information Theory （IIT））。

全局工作空間理論（Global Workspace Theory （GWT））的概念，最早是由認知科學家伯納德・巴爾斯和斯坦・富蘭克林在 1980 年代晚期提出。他們認為意識的產生就像是劇場聚光燈一樣，當這個意識劇場透過名為選擇性注意的聚光燈在舞台上照出內容，我們就會產生意識情境。這聚光燈的投射也代表著全局工作空間，只有當感官輸入、記憶或內在表徵受到注意時，它們才有機會整合成為全局工作空間的一部分，被我們主觀意識到。而我們的行為決策，也是透過這個全局工作空間整合訊息，並分配到其他系統所產生。目前認為全局工作是發生於大腦前方的前額葉區域。

與全局工作空間理論打對臺的，是整合資訊理論（Integrated Information Theory （IIT）），最早由朱利奧・托諾尼（Giulio Tononi）在 2004 年提出。這理論認為，意識背後是有數學以及物理為基礎的因果關係。應該先肯定意識的存在，再回推尋找其背後的物質基礎，並認為主觀意識是由客觀的感覺經驗產生的。克里斯托夫・科赫就是此理論的擁護者，他進一步認為，意識背後的那個神經機制，就存在於大腦後方後皮質熱區（Posterior cortical hot zone），包括頂葉、顳葉和枕葉的感覺皮質區域。

讓我們稍微總結一下兩者差異：

全局工作空間理論——

• 意識只能透過訊息投射到一個稱做「全局工作空間」之後才能呈現
• 訊息本身不會形成意識
• 訊息要被注意到才會產生意識

整合資訊理論——

• 意識存在
• 產生的關鍵是需要將大腦處理感覺的皮質區域訊息整合

然而，經過六個獨立實驗室的研究，雖然有較多的證據支持整合資訊理論，但兩個理論都存在缺陷和質疑，直到目前都尚未有明確解答能解釋意識的神經機制，這也讓克里斯托夫・科赫大方承認自己輸掉了這 25 年的賭局。

隨著科學測量技術的演進以及越來越多的研究進展，有一些神經科學家認為意識理論即將崛起，目前的狀態只不過是一種研究過渡期。科學哲學家托馬斯・庫恩（Thomas Kuhn）將這種過渡期以「前典範式」（preparadigmatic science）來形容，認為一門不成熟的科學在成熟前，會面臨相互競爭的思想流派並各說各話。就像是當初達爾文提出演化論的物競天擇前有拉馬克主義、災變論與均變論來試圖解釋物種起源一樣。

下一場賭約？

雖然這次的打賭由戴維・查爾莫斯獲得一勝，但克里斯托夫・科赫在今年加倍賭注，認為下一個 25 年他一定會贏。到時候克里斯托夫已經 91 歲，戴維 82 歲了。

大家別擔心，這一集是會員共同選出來的題目， 25 年之後，我們也會再為各位泛糰做一集討論賭局的結果。

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參考資料

• https://www.sciencealert.com/25-year-… 
•   The Bet on Consciousness 
•  https://www.nature.com/articles/d4158…
• https://consc.net/consciousnesswager.pdf
• https://www.nature.com/articles/s4158…
• https://www.vox.com/future-perfect/20…
• https://www.scientificamerican.com/ar…
• https://www.vox.com/future-perfect/20…

• 作者｜Albert Einstein, Leopold Infeld
• 譯者｜王文生

科學研究的結果，常促使哲學改變看待問題的方式，這就遠遠超出科學有限的範疇。

科學的目標是什麼？嘗試描述自然的理論，要符合哪些要求？這些問題雖然超出物理的界線，兩者卻有緊密的關連，因為科學正是構成這些問題的材料。科學在哲學上的推演，必須奠基於科學結果。一旦哲學推演得到多數認同，它們也常指出幾條可能的發展方向，影響科學思想的進步。主流觀念的重大變革會產生全然不同的、出乎意料的進展，成為新哲學觀點的源頭。這些評論聽起來空泛又毫無意義，我們得引用物理史的實例說明才行。

我們試著描述第一個論及科學目的的哲學觀點。這些觀點對物理發展一直維持重要的影響力，直到 100 年前，新的證據、現象和理論促使人們放棄舊的哲學觀點，讓科學有了伸展拳腳的新空間。

科學的歷史，從希臘哲學到近代物理，人們不斷追求將看似複雜的自然現象簡化為簡單的基本觀念，並將觀念連結起來。這是所有自然哲學背後的基本原則。這個原則，甚至在原子論者的著作裡都能看見。早在 23 個世紀以前，德謨克利特（Democritus，前 460 – 前 370）就寫道：

我們習慣把甜稱為甜，習慣把苦稱為苦，把熱稱為熱，冷稱為冷。但是，現實中只有原子和虛無。也就是說，雖然感官的對象應該是真實的，人們一般也這麼認為，但是，它們實際上並非真實。只有原子和虛無是真實的。

它只是古代哲學中一個巧妙的想像力產物。連結一連串事件的自然定律，對希臘人來說還是未知。將理論與實驗結合的科學，從伽利略的工作才算有個起頭。在第一條線索的指引下，我們找到運動定律。200 年來，有關力與物質的科學研究，是人類探索自然的努力背後的骨幹。我們無法想像少了力與物質任何一項的自然。因為物質作為力的來源，作用在其他物質上，藉此展現本身的存在。

讓我們考慮最單純的例子：某個力作用在兩個粒子間。最容易想像的是引力和斥力。不管哪一種情形，力的向量都位在兩個物質構成的點的連線上。為求簡潔，自然會想到兩粒子互相吸引或排斥的圖像。若假設力作用在其他方向，圖像會複雜不少。在此之上，針對力向量的長度，我們能再加一條同樣單純的假設嗎？儘管我們有意避開太特殊的假設，加上這條也無傷大雅：任意兩粒子之間的力，只和兩者距離有關，例如重力。看起來，它也夠單純。更加複雜的作用力也不難想像，像是有些不只受距離影響，也和兩粒子速度有關的作用力。

使用物質和力作為基礎觀念的話，我們很難想像比作用在粒子連線上，只受距離影響的力更單純的假設。但是，單靠這一種作用力，足以描述所有物理現象嗎？

力學在衍生領域的偉大成就，像天文領域驚人的進展，甚至乍看之下不屬於力學的問題，其實也能套用力學觀念。這些成功加深了人們的信念，只要用不可改變的物體之間單純的作用力，就能解釋所有自然現象。從伽利略以降，兩個世紀間，幾乎所有的科學產物都有意或無意地朝這個方向努力。19 世紀中，亥姆霍玆 (Hermann von Helmholtz，1821-1894) 把這項信念化為文字：

終於，我們發現，物質的物理科學是將自然現象轉換為不可變動的吸力與斥力，其強度只和距離有關。這個問題的解答，是完全理解自然的必要條件。

根據亥姆霍玆的說法，科學的發展路徑已經確定，往後將分毫不差地走向固定方向：

不僅如此，只要所有自然現象都能化簡為單純的力，並且到證據，證明它是簡化現象的唯一途徑，科學工作將迎來終點。

在 20 世紀的物理學家眼中，這個想法既笨拙又天真。他可能不敢想像偉大的探索工作能如此順利地結束，而且也會因為可靠的宇宙圖像就此定案而感到興趣索然。

雖然早期物理學家相信，所有的現象都能縮減成單純的作用力，他們還是留下為何力和距離有關的問題。在不同現象，力隨距離的改變程度有可能不同。為了不同狀況，而引入多種類的力，以哲學觀點來看不能說是盡善盡美。儘管如此，所謂的機械論 (mechanical view)，主要由亥姆霍玆清楚定義，在當時扮演著重要的角色。物質的動力理論方面的進步，是機械論影響下最偉大的成就之一。

談到機械論的衰退前，我們暫時先接受這個上一個世紀的物理學家之間的主流觀點，看看以這個外在世界的圖像為出發點，能得出什麼結論。