科学体系与二局之论

（0）存在两个领域，A域和B域，因为“群-环-域-空间”等概念在数学中有严格的定义，所以题目中不称“域”，比如说，可以称“甲局”和“乙局”，表示有两个局。

（1.1）A域：测试或者观察客体对象的领域。人类认识客观世界，最初当然是通过“眼耳鼻舌身”这些感官，直接获取信息；之后，也通过各种科学仪器，来对感知器进行各种延伸，并且获取定量化的各种数据。一般地说，客体对象可以看做是一个“黑匣子”，看作是一个系统；系统的输入，是系统运行的条件，或者测试所施加的偏置，等等，系统的输出，是各种测试数据。

（1.2）如果只是单纯的考查，不刻意设定测试环境（系统的输入量为0），则一般称客体对象做自然演化，例如考查各种动植物种属和分布，例如天文学观察，等等。

（1.3）有时也强调测试本身并不改变这个客体对象的系统属性，例如系统本身含有众多对象，按照统计-概率的方法进行处理；单次抽样测试不改变众多样本构成的体系的整体状态；有时又强调“多次抽样，每次测试后可放回”。

（1.4）对于运动学的考查/测试，测试条件简单地就是时间，测试在不同时刻，质点的位置量，这是最为简单的“x-t”系统。

（1.5）对于测试数据，进行简单的数据处理，例如求统计平均，方差，“输出对输入关系”等，都是A域中的工作，并不带来更多信息。

（1.6）设计一类实验，事先或者事后对于实验的解读，实际也是A域中的工作。如果以“迈克尔逊-莫雷实验”为例，假设地球/光源在以太中穿行，所以前向发出的光与后向发出的光，应该有光速差；实验没有测出光速差（实验测值表明，光速恒定），所以否定以太的存在。这个实验的解读，本身是错误的；光源移动速度是移动速度，光传播速度是传播速度，谁规定可以相加的？！迎着光源的接收器接收到频率升高的光波，离开光源的接收器接收到频率降低的光波；并且频率升高（相应地，波长变短）什么的，根本不是“空间被压缩了”，并不存在所谓的“尺缩”；当然这有点儿扯远了。

（2.1）B域：建立模型，来说明A域中的那些测试数据。一般地是物理学模型。这个模型也是一个系统，给定（主要是数量化的）输入后，通过模型解算，得出（主要是数量化的）输出。这个系统的行为，一般要求与A域中的那个系统有很好的对应关系，且模型一般是比较抽象性的。

（2.2）A域中的系统，是一个“黑匣子”，意味着人们并不清楚这个系统的内在结构（及功用）；但是B域中的系统，是“研究”出来的模型，其中的物理结构/数学结构是清楚的，所以用模型的结构来代替那个“黑匣子”。如果各种条件下模型的输出，都能够符合于A域中的实测数据（实测当然是有限的，所以严格地说，模型能够解释“迄今为止的观测值”，模型还能给出更多预测值），那么称这样的模型（以及相应的解算）是一种理论，认为理论研究获得了重大突破，并且特别地，好像/仿佛，是对客体的那个“黑匣子”有所了解了，“知道了”A域中体系的结构（以及功用等）。

（2.3）例如，牛顿动力学，它给出物体运动的动力学“原因”。

（2.4）在牛顿力学的基础上，衍生出拉格朗日/哈密顿这样的理论力学体系，显然后面的模型，是更为抽象化（普适性更强）的。这种做法，成为一般性的“科学研究范式”，好处是，研究显得更为“深入”了，一般性的说法，叫做“站在巨人的肩膀之上”；坏处呢，这种理论的“深化”，通常是囿于B域之内的，是脱离A域的；如果确实脱离开A域搞研究，通常会导致“过分之举”，例如“念力”、“感应力”什么的（站在巨人牛顿的肩膀之上，什么都用“力”来解释）。

（2.5）与脱离另一个局，单纯在某一个局内做“研究”，这样的做法相对地，是认定“A域就是B域”，将两者混同（既然A域中的现象，“都”能够通过B域中的理论来解释）。本文二局之论的论点即在于，这是两个局，一是一，二是二，不能混同。强调三遍吧，不能混同，不能混同，不能混同。

（2.6）早期研究中，针对不同的客体对象，不同的规律性，建立了不同的理论来进行说明。不同理论整合的好例子，是麦克斯韦电磁理论（限于B域之内的工作）；“整合”的研究还在持续进行中，目标是所谓的“大一统”理论。另一方面，如果面向某种新事物，那么从不同理论来看，看法可以是不同的，结论并不唯一。比如，一种事物，可以看作波，也可以看作粒子，结果就搞出个“波粒二象性”；又例如，光源一边移动，一边发出球面光波，就存在不同的说法，一是波源是波源，波在真空/空气中的传播是传播，然后将两种速度相加（为什么做速度叠加呢，实际上是不对的）；二是，考虑总体的效果，坚持频率不变，光速不变（因而波长不变，“用波长衡量的空间尺寸缩短了”，还有时钟变慢什么的）；三是，在光速不变（这是一种相位速度，光速体现为等相位线的斜率）前提下，应用“多普勒效应”，说明是频率变化了，波长缩短了（而不是什么“空间压缩”）；还有，粒子性仅仅体现在波与物质的作用中，传播是传播，所谓“粒子性”仅仅是说：能量的吸收或者发射，是“一份一份”地进行的。

（2.7）即便是应用同样的（万有引力）理论，其实也可以推出不同的结果。比如，几个物体（大于两个，例如质点O，P，Q全同，位于正三角形三个顶点），总归是有质心的吧；那么O，P，Q三个质点所受到的引力，应该是指向三角形质心的吧；因为O，P，Q三个质点都受到指向质心的引力，而质心处实际上什么都没有，就必须要假定那个质心处，存在一个看不见的大质量体（暗物质，黑洞什么的）吗？！

（2.8）另一个例子还是牛顿力学，这种理论后来用于多粒子体系的处理，方法称作分子动力学仿真，由于与A域中的各种不同的观测数据，相互作用太过紧密，以致于“相互作用势”的形式，搞出来成百上千种了；这么说来，万有引力，也就是平方反比力的形式，就不能“万有”了呗；既然可以根据A域中不同的测试数据，来随意更改势能的形式（以及函数式中的参数取值），实际上理论已经自我否定了，本质上成为，套用理论的框架（当前科学体系下，认为客体对象“黑匣子”的结构，就是这种模型的结构，主要地就是这种框架），然后做局部任意修正（定义不同的势能函数），再然后进行A域的数据拟合而已；数据拟合已经脱离了“物理”领域，采用纯数学处理就可以了。

（2.9）B域中的理论，当然可以反作用于A域。理论的预测，可以指导A域中的新的测试；以及指导A域中的技术应用。

(3.1）从科学体系的总体论而言，科学理论的研究，大致有两种处理的方式，一是局限于B域之内，持续地愈益地抽象化，例如超弦理论，其呈现出典型的B域之内研究的特征，当然也是异常抽象化的；二是看A域中有没有新生事物，因而在B域中开展相应的“理论研究”。一般的看法是，自爱因斯坦之后，物理理论已经有几十年，没有重大的理论突破了，这里面实质性的原因，不在B域，而要到A域中去找（因为没有发现比较重要的新事物！）。

（3.2）建立模型的通用性做法，这种通用性做法，可以是偏向数学性的，抽取掉了物理含义。需要说明的是，这种模型的结构，实际上很难就当做是A域中事物的结构了（总不能说不同的事物，都具备通用建模方法中的那种通用的结构吧，就像天文学用行星模型，原子内部，我还是用行星模型；如果发现模型有问题，我就做局部修正，比如说放弃早期量子力学中的电子轨道；如果还不行，我再加上自旋这么个东西，然后告诉你，严禁理解为电子小球体的自己旋转，要不然电子表面的线速度就要超过光速了！

（3.3）通用做法的一种典型范式，是当前人工智能领域的做法，对于数据的解读，统一采用神经网络/深度神经网络模型。神经网络起源于早期的学习理论，又分为监督性的，非监督性的学习，目标是处理A域中的数据，进行聚类（非监督式），或者分类/拟合（监督式）。神经网络的背后是概率理论。概率理论目前存在三种流派：频率派，贝叶斯派，以及公理化概率派。

（3.4）神经网络模型本质上是隐式的，网络结构较为单一（当然不能认为所有客体对象都是风格一样的结构），模型参数（那些权重和偏移量）的物理意义，通常不是明显的。

（3.5）A域中已经观察到的事物，都已经有比较好的处理了，至少可以沿用已有理论的框架；如前所述，几十年来，并没有什么特殊性的重要的新物理事件发生；然而A域中的数据（数据的整体和结构和细节），的确是越来越复杂化了，沿着“单变量，多变量，矢量，张量”这样的线索，从基础物理/化学，向生物化学系统，向人群社会的系统，愈益复杂化。深度学习与神经网络，很多都是处理此类事物的，例如电影情感分析，人类语言处理，等，所采用的基本数据结构，就是张量（软件框架如TensorFlow和Keras）。

（3.6）A域中的工作，主要是理论指导下的各种排列组合，使得应用技术更为高效化。如果多边形问题已经从几何上得到了很好的理论解决，那么张三在前人已经研究了三、四、五、六边形的情况下，研究八边形，然后号称是一种创新，这种所谓的“创新”实际上是没有设么价值的；这里所说的排列组合式的工作，是一种“有机”组合，体系或者系统能够提供出新的功能，呈现更高的效率，尽管仍然处于理论可有效支配的范围以内。

（3.7）B域中的工作，有一些理论可以替代其他理论，比如海森堡矩阵力学，薛定谔波动力学（以及后来的路径积分），前人已经证明了等价性。发展替代性理论，是一类工作。进行更深入的研究，搞更为抽象化的理论，是另一类的工作。B域中较多见的一类工作，是保持旧框架，然后加以各种修正，使得其能够解释A域中的新观测，或者具体指导A域中的实践，这样的技术性的工作。B域中，目前已经能够对建立模型的方法，进行一定的归纳，探讨存不存在“统一”的建模范式，这项工作将是极为有意义的。如果迄今为止，所有成功的建模（理论研究）实际上都可以规范化，那就没有什么“科学天才”了，科学走向了它的反面：——没有科学研究，有的只是技术性的加工处理。

（4.1）量子力学，是否可以沿用某种通用性的技术处理方法，比较自然地导出？这个问题目前存在几条线索，一是傅里叶级数和谱分析，原本就是一种技术方法。而任意函数可以在完备的函数空间中展开（展开系数构成一个矢量，这个矢量在量子力学中，称作“态”；物理量为实厄米矩阵；物理量作用于态，提取出特征值，即测值），这是数学的一般性、通用性的结论。再有就是考查矩阵力学的建立，在其中，海森堡是坚持从可观测量出发进行模型推演的（强调了A域的第一性）。

（4.2）目前为止，量子力学本质上是一种概率理论（玻恩概率诠释），量子力学本身并不明确指出微观事物的物理学结构（那都是瞎猜的，用于形象化描述也就罢了）：电子最早是在轨道上运行的小球；然后没有轨道了；然后云雾化了（电子云）；然后是个数学上的“函数的函数”（电子密度泛函）。

（5.1）没有什么科学理论研究。A域中的客体对象当然存在，当然有观测/测试的数据；B域中的模型可以解释测试数据，可以指导那些归属于A域的应用技术实践；而B域中的建模工作本身，目前看来存在着建模的范式，仅仅呈现出是一种技术加工（依托于数学）。

（5.2）科学的本质，是“统计-概率”性质的，由于A域中的事物不是“一”而是“多”，由于测值的多样化、复杂化。从复杂数据中，用数学方法，提取其中“统计-概率”性的结构（比如，谱结构），得出模型；将模型赋予一定的物理意义阐释，称作科学理论。

（5.3）如是，看得通透一些。