Computational Philosophy of Science pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Mit Pr

作者:Thagard, Paul

出品人:

页数:257

译者:

出版时间:1993-3

价格:$ 28.25

装帧:Pap

isbn号码:9780262700481

丛书系列:

图书标签:

• 科学哲学
• 哲学
• 哲学
• 科学哲学
• 计算哲学
• 人工智能
• 认知科学
• 复杂性科学
• 建模
• 模拟
• 方法论
• 知识表示

《计算科学哲学：方法、模型与伦理》 内容简介 本书旨在深入探讨计算科学的哲学基础、方法论的演进及其对当代科学实践产生的深刻影响。它不是一本关于特定计算技术（如机器学习、复杂系统模拟）的入门指南，而是聚焦于支撑这些技术背后的认识论、本体论和伦理学层面的深刻议题。 第一部分：计算的本体论与知识的生成 第一章：计算作为一种新的实在论形式 本章首先区分了传统的科学实在论（如结构实在论、构造实在论）与数字模拟世界中的实在性问题。我们探讨了“计算实在”（Computational Reality）的本体论地位：模拟结果是否仅仅是工具性的、描述性的，抑或是它们揭示了现实世界中尚未被实验观察到的潜在结构？我们将分析计算模型如何从“关于世界的工具”演变为“一个可供探究的世界本身”。重点讨论了计算系统的涌现性（Emergence）现象，考察其对物理实在与信息实在界限的挑战。我们引入了“计算结构主义”的概念，探讨这种观点如何重新定义了科学发现的对象。 第二章：算法的解释力与因果推断的重塑 在许多现代科学领域，数据驱动的算法模型正逐步取代传统的基于第一性原理的理论模型。本章的核心问题是：当一个黑箱模型能做出精确预测时，我们是否“理解”了其背后的机制？我们将详细审视可解释性（Explainability）在哲学上的意义，区分“预测性理解”与“机制性理解”。通过对比统计因果模型（如Pearl的do-calculus）与深度学习中的关联映射，我们分析了计算工具如何模糊了相关性与因果性的传统界限。本节还将考察“算法偏见”的哲学根源，探讨数据内在的本体论假设如何被编码到计算结构中，并最终影响我们对世界的知识建构。 第三章：模拟、理想化与“虚拟实验”的认识论地位 计算模拟是当代科学研究的核心方法之一。本章批判性地分析了模拟作为一种实验形式的认识论基础。我们借鉴了经典科学哲学中对理想化（Idealization）和抽象（Abstraction）的讨论，将其应用于计算机模型。模拟的“有效性”（Validity）如何判断？这种有效性是基于对真实系统的保真度（Fidelity），还是基于模型在特定目标任务上的表现？我们深入探讨了“虚拟实验”的独特认识论地位：它们是否能产生类似物理实验所要求的可重复性（Repeatability）和可证伪性（Falsifiability）？本章还将引入“多重表征问题”，即当一个现象可以用多种计算模型来描述时，哪一个更接近“真相”？ 第二部分：方法论的变革与科学实践的重构 第四章：信息复杂性与科学理论的结构 本章将科学理论的传统结构——如公理化体系或逻辑演绎系统——与信息论视角下的复杂系统进行对比。我们探讨了信息熵、图论和网络科学如何被用于量化复杂科学知识的结构。计算科学的实践如何改变了“理论”的定义？一个成功的计算模型是否需要满足传统意义上的简洁性（Parsimony）？我们将分析在处理海量数据和高维空间时，传统上被视为次要的计算约束（如计算可行性、内存限制）如何反过来塑造了我们提出的科学假设。 第五章：实验、计算与“混合方法论”的哲学挑战 现代科学越来越依赖于物理实验与计算分析的深度融合，形成了“混合方法论”（Hybrid Methodology）。本章关注这种融合在哲学上带来的挑战。计算结果如何“指导”或“限制”实验设计？在混合系统中，我们如何追踪知识的来源和责任？我们将讨论“理论驱动的模拟”与“数据驱动的发现”之间的张力，并论证计算工具正在催生一种新的科学范式——“计算引导的实证主义”，其中模型预测与实验验证之间的界限变得模糊不清。 第六章：开放科学、代码的可信度与科学基础设施的哲学 随着科学研究越来越依赖于专有或半专有的软件和代码库，代码本身成为了一种关键的科学基础设施。本章从科学哲学和社会学的角度审视“代码可信度”问题。代码作为一种科学“证据”的地位是什么？我们分析了可再现性（Reproducibility）危机在计算科学中的特殊表现形式，并探讨了开放科学运动如何试图通过标准化、版本控制和可公开访问的计算环境来应对这些挑战。 第三部分：计算伦理学与科学的社会责任 第七章：伦理算法：规范性框架与价值对齐 计算系统在决策制定中扮演的角色日益重要，这直接引出了关于算法伦理的深刻哲学问题。本章超越了对当前偏见的简单修补，转而探究“伦理算法”本身的规范性基础。我们考察了功利主义、道义论和美德伦理学等传统伦理框架在设计目标函数和约束条件时的适用性。重点讨论了价值对齐（Value Alignment）的哲学难题：我们如何将模糊的人类价值准确、无歧义地转化为可执行的计算目标？ 第八章：知识的民主化与科学权力的再分配 计算资源的集中化趋势（如超级计算能力、大型模型训练）可能导致科学知识生产权力的进一步集中。本章探讨了计算基础设施的“接入不平等”对科学知识民主化的影响。我们分析了计算工具的专有化（Proprietary Nature）如何影响科学发现的公开性、同行评审的有效性以及边缘化群体的知识产出。本节主张，计算科学哲学必须纳入对科学公共利益的考量，并探讨如何通过哲学思辨来构建更公平、更具包容性的计算科学生态系统。 结语：超越工具论：计算作为科学哲学的核心议题 本书最后总结了计算方法对科学哲学的根本性重塑。计算不再仅仅是检验或应用现有理论的工具，它已经成为一种新的认识论实践，一种与世界互动的新方式。本书呼吁科学哲学家将计算逻辑、信息结构和算法推理视为与归纳、演绎、溯因推理并驾齐驱的核心概念，从而为理解二十一世纪的科学探究提供一个更为坚实和全面的哲学框架。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆