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科學(xué)研究的四類范式

作者: 低代碼架構(gòu)師Kaiwen
閱讀數(shù):1616
更新時間:2024-02-23 20:34:49
科學(xué)研究的四類范式
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2007年,圖靈獎得主吉姆·格雷(Jim Gray)在美國加州的一次會議上發(fā)表了生前的最后一次演講,提出了科學(xué)研究的四類范式,基本上獲得了科學(xué)界的認(rèn)同。

第一范式:實驗(經(jīng)驗)科學(xué),

其關(guān)鍵詞是“觀察”。

十六世紀(jì),被譽(yù)為“歐洲大學(xué)之母”的博洛尼亞大學(xué)開創(chuàng)了被稱為“自然魔法”的教學(xué),一般認(rèn)為是真正意義上的實驗科學(xué)的肇始。

而以此為基點往前推數(shù)千年人類歷史,如果認(rèn)定存在科學(xué)技術(shù)的因素,那么都可以歸類為經(jīng)驗科學(xué)。

兩者都是基于實驗或經(jīng)驗的觀察來描述自然現(xiàn)象。從最原始的鉆木取火到哈維的血液循環(huán)學(xué)說、伽利略的動力學(xué)、達(dá)爾文的進(jìn)化論等,都是實驗科學(xué)的典范。

第二范式:理論科學(xué),其關(guān)鍵詞是“歸納”。

第一范式受到實驗條件的限制,難以完成對自然現(xiàn)象更精確的理解,于是就誕生了第二范式。

科學(xué)家在自然現(xiàn)象基礎(chǔ)上進(jìn)行了抽象,盡量簡化實驗?zāi)P?,去掉一些?fù)雜的干擾因素,只留下關(guān)鍵因素,然后通過建構(gòu)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行歸納總結(jié)為科學(xué)理論。

牛頓三大定律為基礎(chǔ)的經(jīng)典力學(xué)體系、麥克斯韋理論成功解釋電磁學(xué)都是其中的典范。

然而好景不長,19世紀(jì)末,看起來無比輝煌、無比堅固的經(jīng)典物理學(xué)大廈在開爾文爵士“兩朵烏云”(黑體輻射和以太理論)近乎詛咒的陰影下千瘡百孔,繼而轟然倒塌。

從范式轉(zhuǎn)移的角度來看,既之而起的相對論和量子理論初期成果成了第二范式的“絕唱”,而相對論也成為純“人腦”科研成果后無來者的巔峰之作。

 

第三范式:計算科學(xué),其關(guān)鍵詞是計算。

隨著驗證理論的難度逐漸增加和經(jīng)濟(jì)投入越來越大,科學(xué)家靠一個人單打獨斗獲得巨大科研成就的可能性基本斷絕。

1946年,現(xiàn)代意義上的電子計算機(jī)發(fā)明以來,通過計算機(jī)對科學(xué)實驗進(jìn)行模擬仿真逐漸普及,從而衍生出了“人腦+電腦”的第三范式。

比如模擬核試驗、天氣預(yù)報、地質(zhì)演變等都是其中的典范。時至今日,離開計算機(jī)程序、數(shù)據(jù)庫,很多學(xué)科的科研已是寸步難行。

第四范式:數(shù)據(jù)科學(xué),其關(guān)鍵詞是發(fā)掘。

人類在微觀和宏觀兩個維度上大踏步挺進(jìn)的過程中逐漸發(fā)現(xiàn),過于追求因果關(guān)系、套用邏輯框架的科研模式已經(jīng)在小到雙縫干涉實驗、大到宇宙起源的問題上完全失效了,與其追求無法解答的“為什么”不如先發(fā)掘“是什么”。

隨著科研數(shù)據(jù)的爆炸式增長以及大數(shù)據(jù)、人工智能的興起,數(shù)據(jù)科學(xué)的新范式正在興起。

從某種程度上說,這種范式與計算科學(xué)最大的區(qū)別是“人腦”和“電腦”誰占主導(dǎo)地位。

它將大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,利用人工智能技術(shù)進(jìn)行分析歸納整理,借助機(jī)器對于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的敏感性從而得出更為精確的變量分析,甚至出現(xiàn)了“機(jī)器科學(xué)家”這種新型科研輔助工具。

算力、算法、數(shù)據(jù)等科技要素逐漸成為科研創(chuàng)新和突破的重要動力,“科技推動科技”的新時代正在到來。

重新追溯和延展范式革命的昨天、今天和明天,我們會驀地發(fā)現(xiàn),無論是業(yè)已成型的第三范式還是正處于轉(zhuǎn)型過程中的第四范式,都對科研人員的信息技術(shù)以及科研信息化運(yùn)用等信息素養(yǎng)提出了越來越高的要求。

難怪一位在海外執(zhí)教的生命科學(xué)領(lǐng)域的教授在接受我們采訪時說:

學(xué)科交叉日益頻繁,但有一類學(xué)科交叉正在大規(guī)模地進(jìn)行,那就是幾乎一切自然科學(xué)正在與計算機(jī)、大數(shù)據(jù)、人工智能等學(xué)科的結(jié)合,這種趨勢逼著科學(xué)家必須做出選擇,要么自學(xué)(人工智能、數(shù)據(jù)庫等相關(guān)編程),要么尋求幫助。

這個“幫助”對于希望科學(xué)家和科技創(chuàng)新輕裝上陣的高校而言,依托于信息技術(shù),支持、服務(wù)科研全流程的科研信息化無疑是最重要的抓手。

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