整体论还原论

整体论 - 正文
与生物学中的机械论相反的理论。

它强调系统的整体性，认为系统内部各部分之间的整合作用与相互联系规定系统的性质。

整体论作为一种理论，最初是由英国的J.C.斯穆茨(1870～1950)在其《整体论与进化》(1926)一书中提出的。

斯穆茨在书中系统地阐述了其整体论思想，并提出整体是自然的本质，进化是整体的创造过程。

他把整体夸大为宇宙的最终精神原则和进化的操纵因子，因而使“整体”带有神秘的色彩。

现代进化论者、胚胎学家、理论生物学家所支持的整体论与斯穆茨的整体论内容有所不同，他们强调：①生命系统是有机整体，其组成部分不是松散的联系和同质的单纯集合，整体的各部分之间存在相互联系、相互作用；②整体的性质多于各部分性质的总和，并有新性质出现；③离开整体的结构与活动不可能对其组成部分有完备的理解；④有机整体有历史性，它的现在包含过去与未来，未来和过去与现在相互作用。

整体论与还原论相反，认为高级层次不可还原为低级层次。

1967年英国学者A.凯斯特勒为了调和这一对立，提出一个新的观念，认为我们看到的是一系列复杂的、上升的有序层次的中间结构，其中每一个对下面的层次都是自主的整体，而对上面的层次，又是相对独立的从属部分。

因此，任何事物既是亚整体，又是整体。

在他看来，生物的这种阶序系统的特点在于它是自我调节的开放系统。

整体论肯定生物有机体是多层次的结构系统，坚持整体的规律不能归结为其组成部分的规律，强调由部分组成的整体有新性质出现，这正确地反映了事物的辩证法。

但有些整体论者片面强调整体，忽视对整体中各部分作必要的细致分析，这是不正确的。

他们的创始人宣扬的整体论也具有浓厚的神秘主义色彩。

还原论与整体论
一、什么是还原论与整体论
所谓还原，是一种把复杂的系统（或者现象、过程）层层分解为其组成部分的过程。

还原论认为，复杂系统可以通过它各个组成部分的行为及其相互作用来加以解释。

还原论方法是迄今为止自然科学研究的最基本的方法，人们习惯于以“静止的、孤立的”观点考察组成系统诸要素的行为和性质，然后将这些性质“组装”起来形成对整个系统的描述。

例如，为了考察生命，我们首先考察神经系统、消化系统、免疫系统等各个部分的功能和作用，在考察这些系统的时候我们又要了解组成它们的各个器官，要了解器官又必须考察组织，直到最后是对细胞、蛋白质、遗传物质、分子、原子等的考察。

现代科学的高度发达表明，还原论是比较合理的研究方法，寻找并研究物质的最基本构件的做法当然是有价值的。

与还原论相反的是整体论，这种哲学认为，将系统打碎成为它的组成部分的做法是受限制的，对于高度复杂的系统，这种做法就行不通，因此我们应该以整体的系统论观点来考察事物。

比如考察一台复杂的机器，还原论者可能会立即拿起螺丝刀和扳手将机器拆散成几千、几万个零部件，并分别进行考察，这显然耗时费力，效果还不一定很理想。

整体论者不这么干，他们采取比较简单一些的办法，不拆散机器，而是试图启动运行这台机器，输入一些指令性的操作，观察机器的反应，从而建立起输入──输出之间的联系，这样就能了解整台机器的功能。

整体论基本上是功能主义者，他们试图了解的主要是系统的整体功能，但对系统如何实现这些功能并不过分操心。

这样做可以将问题简化，但当然也有可能会丢失一些比较重要的信息。

二、还原论才是更基本的科学研究方法
还原论与整体论之争由来已久，并且激发了脑研究和人工智能领域内的大争论。

还原论方法将大脑还原为神经元，然后设法将神经元组装成大脑。

人工智能的一个学派认为，通过创造元数字电路，我们能够建造越来越复杂的电路，直到我们创造人工智能。

这个学派沿着现代电子计算机这条思路，对“智能”的模仿取得了初步的成功，但深入下去就比较令人失望，因为它甚至连模仿大脑的最简单功能，比如模糊记忆，都无法做到。

面对人工智能研究的窘境，一些科学家从研究方法上进行反思，认为还原论方法在人工智能的研究方面没有前途，应设法采取一种更加整体的方法对待大脑，不必纠缠于人脑运作中的一些细小环节，应该建立起把大脑视为整体的模型，将大脑的一些基本功能从一开始就建造在这个模型系统里。

神经网络理论基本上就是基于这样一种方法而建立起来的理论模型，这是一种功能主义的整体研究方式。

这种方式现在看来也是困难重重，不过它才刚刚起步，其未来的前途如何尚未可知。

我的观点是，还原论与整体论作为两种不同的研究方法，它们本身无所谓优劣之分，我们具体选择哪种方法，这完全视乎具体情形，并取决于我们个人的喜好。

在某种情形下我们采取还原的方法，在另外的情形下我们可能会采取整体论的方法，这都是可以的。

但是，在大多数情况下，人们倾向于采用还原论方法，这比较可靠，也比较能够满足我们寻根究底的好奇心，所以只要有可能，人们总是乐于使用它。

事实上整体论总是只能进行一些初步的研究，一旦深入下去就必须使用还原论的方法。

因此，对待自然界，我们总是首先了解其大致的、整体的规律，这是整体论的方法，接着一定要再对它层层进行还原分解，以此考察和研究它的深层次本质规律。

例如为了研究人体的生物性状，我们首先了解各个系统，如消化系统、神经系统、免疫系统等的功能，这时候我们是将各个系统当作一个整体来予以研究的；而接着，我们要继续研究组
成系统的各器官的功能，再接着是组织、细胞、分子、原子等层面，这便是一个逐层还原的过程。

随着层层还原过程的深入，我们对人体的机制就能够得到越来越多的了解。

是的，对那些过于复杂的系统，比如人的大脑，还原论方法到达一定地步之后就会显得异常繁难，人类的心智看来根本就无法做到将其彻底还原，这时候我们不得不退而求其次，对系统的某些细节忽略不计，从而引进一种比较整体的功能主义研究方式。

类似地，对于像“视窗”这样复杂的软件系统，整个系统的逻辑是非常复杂的，如果有人想要模拟而不是剽窃这个系统，最好的办法是：在了解它的功能后再另行编制一个具有几乎相同功能的系统。

如果妄想将一台装有“视窗”系统的电脑拆散，从物理的角度了解整个系统的逻辑结构，然后再一一复制出来，这肯定极其艰难甚至劳而无功。

所以，对人的大脑采取功能主义的整体论方式进行模拟将比还原论方法也许更为行之有效。

但是，即使对复杂系统的研究，人类的心智有时候会变得一筹莫展，这也并不意味着还原论就没有价值。

因为我们需要知道：系统的表现为什么会是这样？如果我们将一部哪怕最简单的计算器拿到古代，古代的科学家也可能被迫采取整体论的方式对它进行研究，他们或许能了解其主要功能，知道它可以用于数字计算，但他们必然不清楚：它为什么会是这样的呢？这时候，他们将会多么的遗憾。

对人体的研究，虽然我们很难用原子和分子的行为来计算和推导出人的行为，但我们至少希望通过原子和分子的行为来解释和理解人的行为。

很显然，我们需要能够直接描述复杂系统的整体定律，所以我们有化学定律、有混沌定律、有经济学定律和社会学定律，但这些定律不会是最基本的定律，我们会问为什么？为什么这些定律是这个样子？这时候，这些定律需要用个体行为来进行解释，需要用“部分”的行为来进行解释。

还原论的方法肯定是最基本的科学方法。

但由于混沌学说的巨大成功，一些人对整体论产生了过分的自信，在今天的很大部分科学哲学家眼里，还原论变成了坏东西，他们为整体论欢呼雀跃，却想法设法要与还原论划清界限。

他们走得太远了，他们将整体论的作用过于夸大了，我们有些哲学家甚至还将整体论当作哲学本体论概念来进行介绍，煞有介事地探讨起“世界是简单还是复杂的”这样一些哲学命题来。

他们的道理是，整体不等于部分之和，因此自然界是不可彻底还原的，因此整体论才是最优等的哲学。

有这样一个关于还原论的笑话：老师带学生走进实验室，指着一排玻璃仪器，说那是一个人，因为玻璃瓶里装着人的所有组成物质，包括水、碳、脂肪、蛋白质……。

这个笑话的实质是说，还原论者只会将“部分”简单地累加起来形成整体，却愚蠢地并不考虑“部分”之间的相互作用。

我以为，认为还原论忽视了部分之间的相互作用，这样的指责毫无根据。

还原论并不忽视“部分”之间的相互作用，相反，还原的目的正是为了更好地考察这种相互作用。

通过还原，“部分”之间的相互作用变成了每个“部分”的边界条件，变成了每个“部分”的输入和输出，这使得我们能更精确地考察这种作用，并建立起将这些相互作用联系起来的方程。

整体确实不等于部分之和，但整体必定等于部分及其相互作用之和。

有些人认为整体论的定律才是最基本的定律，而个体的行为要通过整体的行为来解释，甚至对人类社会也必须采取整体论的方法，认为如果只考察个体，则可能忽略掉人类社会这个群体的一些性质。

这种说法是相当奇怪的，人类社会的所有性质归根结底都可以从个体性质及其相互作用而得到解释，虽然我们为了方便起见，可能采取整体论的研究方式，但肯定只有这种整体论的方式才有可能丢失一些重要的信息，而还原论的方式不会。

我们经常听到这样的训诫：使用还原论要谨慎从事。

但我觉得，使用整体论更需谨慎从事。

如果只是弄出一个整体论的定律，而个体层次发生的事情都以这个整体的行为来进行解释，这样的理论体系是难以令人信服的。

三、还原论的天然极限及其价值
不过，还原论方法虽为我们所偏爱，但还原的过程必然只能进行到一定的层次，这不仅仅因为我们的心智不够，还有更重要的原因：自然界是不可以彻底还原的。

我们知道，世界是普遍联系的，世界上每个事物都和其他每个事物联系着。

但事物之间的联系是怎样实现的呢？传统观点认为：不同的东西通过大量的中介过程统一起来，这就是说，事物之间的联系是层层递进的，是定域性的，任何物体只和其邻近产生即时联系，事物的超距作用是不可能的。

世界的可还原性就建立在这样的宇宙绘景中，在这样的宇宙中，我们原则上可以将任何系统从宇宙中孤立出来进行考察，这个系统的边界条件是稳定的、可知的，我们可以通过边界条件的变化掌握和了解这个系统的性质和运行规律。

将系统孤立的过程就是一个还原的过程，我们可以将大系统分割成一个个的小系统，小系统再细分为更小的系统，这样层层细分下去，从而我们所处的世界至少在理论上是可以彻底还原的。

然而，量子理论表明，世界的联系并不是定域性的。

宇宙中的一切物质都存在着即时的普遍联系。

在量子理论中，一切事物的运动都应该用波函数来描述，而波函数是遍布整个宇宙的。

我现在坐在椅子上，我的身体伴随着有一个波函数，可以肯定这个波函数的值主要集中在我身体占有的空间内，接近100%，但不可能等于100%，在宇宙的其他地方，比如在火星上也会分布有我的波函数，虽然它们的值很小，非常接近于零，但不可能
等于零。

如果我的身体有任何的运动或变化，比如我动一下手指头，那么伴随我身体的波函数必然也要发生变化，而这个变化产生的影响将会遍布整个宇宙！火星上的一块石头如果“足够”地灵敏，它将会“感受”到这种影响，这种影响虽然非常非常之小，非常非常接近于零，但毕竟不等于零。

在这样的宇宙绘景中，宇宙是一个不可分割的整体，如果我们一定要将某个时空孤立起来进行考察，那么由于宇宙中任何的变化都对它有影响，从而它的边界条件将会是整个宇宙！这个边界条件显然是不可知的。

而且，外界对系统的作用也并不局限在边界，而是“深入”到系统内的每一个“部分”，这样系统内部的作用“场”也是不可知的。

因此，这样的分割还原就变得没有任何实质性的意义。

所以，当我们用还原论的方法对事物进行考察的时候，我们实际上忽略了事物之间联系的量子效应。

这样的“忽略”在通常情况下不会有什么问题，毕竟我的波函数在离开我身体哪怕只有一微米的地方就将衰减到几乎为零，它太小了，完全可以忽略不计。

但是在那些必须考虑量子效应的地方，比如亚原子领域、比如宇宙“创生”的过程，这样的忽略就不能允许，这时候我们不能再采用还原论的研究方法，我们必须将整个宇宙都作为一个整体来考察。

很显然，只有在局域性不能忽略的地方，还原论才原则上不可行；在不必考虑局域性的地方，还原论原则上可行！
那么，在还原论原则上不可行的亚原子领域，还原论就没有价值了吗？
我认为，还原论仍然有重大的价值。

因为，即便是存在非局域性，导致还原论原则上不可行的领域，我们还是需要了解个体的性质，要通过个体的行为来理解（而不是推导）整体的行为。

四、量子悖论必须有一个还原论的解决办法
对量子悖论的解决，人们就经常寄希望于所谓混沌理论，以为建立在整体论基础之上的所谓混沌理论能够解决物理学上的时间可逆性难题和决定论难题。

我认为这样的想法是没有多少前途的。

混沌理论认为，演化与所谓“动力学混沌”有关，混沌系统的动力不稳定性是导致非平衡态向平衡态趋近的根本原因。

由于动力学混沌的存在，复杂系统对初始条件极端敏感，初始条件的极其微小的不确定，哪怕只是“忽略与宇宙边缘的一个电子”的引力作用，都会导致系统随时间的变化迥然不同。

这意味着：除非我们能够以无限精度知道初始条件，否则系统的演化就是不可预言的，因此，决定论是行不通的。

但这样的说法不得要领，极难令人信服。

美国物理学家温伯格在其名著《终极理论之梦》中，详尽而令人信服地阐释了他的还原论思想，他认为整体的定律不可能是最基本的定律。

他不同意说混沌理论解决了问题，他的论述很有说服力：
“混沌的存在，不是说土星环那样的系统行为就完全不能由运动定律、引力定律和初始条件来决定了，而只是说明有些事情的演化（如环间空隙的粒子轨道）不是我们实际所能计算的。

说得更准确一点，混沌的出现意味着，不论以多大的精度决定初始条件，我们最终还是会失去预言系统行为的能力；但是另一方面，对一个牛顿定律统治的物理系统，不管我们想预言它在多远的未来的行为，总可以在某个初始条件允许的精度下实现那个预言。

（打比方说，不论我们给汽车加了多少油，它总有耗尽的时候；但不论我们想走多远，总还会有达到那里所需要的油量。

）换句话说，混沌的发现并没有清除量子力学以前的物理学的决定论。

”（温伯格《终极理论之梦》第30页，李咏译，湖南科学技术出版社2003年5月）事实上，混沌理论同样也没有清除量子力学层面上的决定论。

无论是经典牛顿力学系统还是量子系统，其演化的过程都可以存在混沌，都可以对初始条件极度的敏感，但这不是反对决定论的理由。

所以我认为，以混沌理论为代表的整体论方案不可能是一个从根本上解决问题的方案。

至少，以为整体的性质不需要一个微观的解释，这就不能令人信服。

以数学上的困难为借口，或者以人类预言能力上的困难为依据，就认定必须采用“群体物理学”，这在方法论上或者可以说是成立的，但由此得到的肯定不是自然界最基本的法则。

因为我们仍需要知道：在个体层次上到底发生了什么？对单个粒子的物理性质，特别是，对量子佯谬，对那只“悲惨”的“薛定谔的猫”，整体论并没有什么好的解决办法，混沌理论对此无能为力。

普里高津认为：“只有超出还原论描述，我们才能给出一个量子理论的实在论诠释。

”但我仍死命地坚持，即使在个体层次上，我们也同样需要一个量子理论的实在论诠释。

归纳法定义
归纳法。

归纳论证是一种由个别到一般的论证方法。

它通过许多个别的事例或分论点，然后归纳出它们所共有的特性，从而得出一个一般性的结论。

归纳法可以先举事例再归纳结论，也可以先提出结论再举例加以证明。

前者即我们通常所说之归纳法，后者我们称为例证法。

例证法就是一种用个别、典型的具体事例实证明论点的论证方法。

归纳法是从个别性知识，引出一般性知识的推理，是由已知真的前提，引出可能真的结论。

它把特性或关系归结到基于对特殊的代表(token)的有限观察的类型；或公式表达基于对反复再现的现象的模式(pattern)的有限观察的规律。

例如，使用归纳法在如下特殊的命题中：
冰是冷的。

在击打球杆的时候弹子球移动。

推断出普遍的命题如：
所有冰都是冷的。

或：在太阳下没有冰。

对于所有动作，都有相同和相反的重做动作。

人们在归纳时往往加入自己的想法，而这恰恰帮助了人们的记忆。

物理学研究方法之一。

通过样本信息来推断总体信息的技术。

要做出正确的归纳，就要从总体中选出的样本，这个样本必须足够大而且具有代表性。

比如在我们买葡萄的时候就用了归纳法，我们往往先尝一尝，如果都很甜，就归纳出所有的葡萄都很甜的，就放心的买上一大串。

归纳推理也可称为归纳方法.完全归纳推理，也叫完全归纳法.不完全归纳推理，也叫不完全归纳法.归纳方法，还包括提高归纳前提对结论确证度的逻辑方法，即求因果五法，求概率方法，统计方法，收集和整理经验材料的方法等.
编辑本段分类
古典归纳法
古典归纳逻辑，是由培根创立，经穆勒发展的归纳理论.它主要研究完全归纳推理，不完全归纳推理(简单枚举归纳和科学归纳),求因果五法等.
亚里士多德探讨了归纳.他在<前分析篇>谈到简单枚举归纳推理.他举例说，内行的舵手是最有效能的.所以，凡在自己专业上内行的人都是最有效能的.古典归纳逻辑创始人是17世纪英国弗兰西斯培根，他在<新工具>中，贬演绎，倡归纳，首次提出整理和分析感性材料的"三表法",即具有表，缺管表和程度表，认为在此基础上，通过排除归纳法等归纳方法，可以从特殊事实"逐级"上升，最后达到"最普遍的公理".19世纪英国约翰穆勒(John Mill)是古典归纳逻辑的集大成者，他在<逻辑学体系>中，通过总结自培根以来古典归纳逻辑的研究成果，系统论述了"求因果五法",即求同法，求异法，求同求异并用法，共变法和剩余法，对其形式和规则做了具体规定和说明.
现代归纳法
现代归纳逻辑，也称概率逻辑.它是由梅纳德凯恩斯(Magnard Keynes)创立，由莱辛巴哈(Reichenbach),卡尔纳普（Rudolf Carnap)科恩等发展，运用概率论，形式化的公理方法等工具，探索归纳问题所取得的成果。

古典归纳逻辑曾遭到英国休谟的诘难。

他认为，归纳推理的合理性在逻辑上是得不到保证的。

归纳推理所依据的普遍因果律和自然齐一律，只是一种习惯性心理联想，不具有客观的真理性.从个别性的前提不可能得到一般性的结论.休谟的诘难，引人思考.既然从个别性的前提出发，不能必然地得到一般性的结论，那么个别性的前提是否可以对一般性的结论提供某种程度的证据支持，前提对于结论支持的概率是多少，这就是现代归纳逻辑即概率逻辑的研究主题.
现代归纳逻辑研究肇始于19世纪中叶.德摩根,耶方斯，文恩等人都曾探索利用古典概率论来研究归纳问题.凯恩斯在1921年发表<概率论>,主张概率是命题间的逻辑关系，在此基础上构建概率演算的公理系统，创立了现代归纳逻辑.莱辛巴哈在1934年发表<概率理论>,主张用"相对频率的极限"定义"概率",创立频率概率论，把现代归纳逻辑的研究，推进到一个新阶段.
现代归纳逻辑正处于发展时期，其理论尚待完善."把一切归纳方法，用公理集加
以系统化的归纳逻辑目前还不存在，我们现在只有归纳逻辑的片断或一些归纳逻辑的雏形."多种类型的归纳逻辑理论，不断被引入认识论，科学方法论，统计学，决策论，人工智能等众多领域，日益得到广泛的应用.
编辑本段作用
归纳方法在科学研究、技术发展和管理决策过程中均具有重要的作用。

(1)提供假说。

简单枚举归纳法、类比和消除归纳法在科学发现和技术发明方面都起着重要的作用。

如光的波动说的提出和飞机的发明过程中，类比法都起了不可缺少的作用。

(2)证明假说和理论。

完全归纳法和数学归纳法在这方面具有突出的作用。

证明三段论的规则要用到完全归纳法；证明数学定理离不开数学归纳法。

(3)确定假说的支持度。

以概率和统计方法为工具的量的归纳法对确定假说的支持度或置信度起着决定的作用。

(4)理论择优。

这也要靠量的归纳法。

(5)对事件未来情况进行预测。

(6)各种管理决策。

解决(5)和(6)两类问题都需要用以概率和统计为工具的归纳方法。

[编辑]
编辑本段归纳推理与演绎推理的关系
主要区别：
⑴思维的起点不同：归纳推理是从特殊性到一般的认识过程；演绎推理是从一般到特殊性的认识过程。

⑵前提与结论联系的性质不同：归纳推理的结论一般超出了前提所断定的范围(完全归纳推理除外)，其前提和结论之间的联系不是必然的，而只具有或然性；演绎推理的结论和前提之间的联系是必然的，其结论不超出前提所断定的范围。

一个演绎推理只要前提真实并且推理形式正确，那么，其结论就必然真实。

相互联系：
⑴归纳推理与演绎推理，在人们的认识过程中是紧密的联系着的，两者互相依赖、互为补充。

演绎推理的一般性知识（大前提）的来源，来自于归纳推理概括和总结，从这个意义上说，没有归纳推理也就没有演绎推理。

⑵归纳推理也离不开演绎推理。

归纳过程的分析、综合过程所利用的工具（概念、范畴）是归纳过程本身所不能解决和提供的，这只有借助于理论思维，依靠人们先前积累的一般性理论知识的指导，而这本身就是一种演绎活动。

而且，单靠归纳推理是不能证明必然性的，因此，在归纳推理的过程中，人们常常需要应用演绎推理对某些归纳的前提或者结论加以论证。

从这个意义上也可以说，没有演绎推理也就不可能有归纳推理。

正如恩格斯指出的：“归纳和演绎，正如分析和综合一样，是必然相互联系着的”。