科學實踐中，類比作為一種生動的方法尤其值得關注。實際上，科學家早就注意到類比在科學實踐中發揮的作用。1830年，數學家、化學家和天文學家約翰·赫歇爾（John Herschel）在《自然哲學研究初論》中強調類比在科學中的作用，他指出遇到無法解釋的現象時，往往會尋找和研究類似的現象，例如電和磁之間的類比，光與聲之間的類比。麥克斯韋（James Clerk Maxwell）也曾明确表示類比幫助科學家理解不同的現象。類比在科學實踐中的地位不可小觑，科學家利用類比深化認知、促進發現、産出知識。在人工智能如火如荼的今天，類比愈發重要，不同于計算和演繹，類比是人類常用但人工智能很難模仿的思維方式。美國著名計算機科學家侯世達（Douglas Hofstadter）甚至聲稱，類比能力是人類認知的核心。探究類比的屬性特征與運行機制，是深入推動人工智能時代科學實踐的重要一環。因而，從繁雜的科學實踐中剖析類比的基本性質，厘清類比在科學實踐中的功能角色，具有重要意義。
類比的基本性質：相似性、映射性與語用性
類比通常是指兩個不同種類間相似之處的比較。實際上，類比與類之間的特定關系有關，而類之間的比較又不是事物之間的關系本身能夠直接顯現的，因此，類比具有客觀性和主體性雙重特征。就是說，科學家所面對的雜多現象之間的關系是類比存在的基礎；同時，類比的生成、傳達與理解也離不開科學家、接受者的意向性活動。
一般來說，相似越多，類比越強；相似越少，類比越弱。基于相似，瑪麗·黑塞（Mary Hesse）對類比概念作了詳細的邏輯分析，區分了物質類比與形式類比。物質類比是基于具有某些共同可觀察特性的兩個事物或類似物之間的比較，比如地球與月球之間的類比，可以基于體積大、不透明、接收太陽的光和熱等它們共有的可感性質作出。形式類比是指，一個領域中某些元素之間的關系與其它領域中相應元素之間的關系相同或相似的情況。例如，魚鳍與魚的關系同翅膀與鳥的關系的類比，這兩種關系間的類比不可直接觀察到，但仍可以通過分析得出：翅膀和鳍在功能上具有相似性，使鳥類和魚類能夠移動。形式類比更具有複雜性和抽象性，需要科學家發揮主觀能動性才能将這些功能、機制等不能直接感覺到的關系抽象出來靈活地運用到科學實踐中。從論證力度上講，形式類比不如物質類比有力，但從重要性上講，正是由于形式類比的相似性無法直接通過觀察或實驗獲得，才更體現了科學實踐的啟發性和開放性。
科學實踐中的類比還具有映射性。從認知心理學進路，德德雷·根特（Dedre Gentner）構建了完整的類比框架：作為結構映射的類比。類比是從源域到目标域的映射，源域是待解釋的目标域的知識來源，源域的謂詞“傳遞”到目标域。這種類比結構呈現了實際的推理活動與可能的推理。從映射結構上看，類比關系分為屬性映射、關系映射和系統映射三種。 屬性映射是指源域的元素與目标域的元素間存在直接的屬性映射關系，表明目标域中可能具有源域中相同或者相似屬性的元素。關系映射是指類比過程中，源域中元素之間的謂詞關系到目标域中元素之間的謂詞關系的映射關系。上文所說形式類比反映在映射結構中就是關系映射，比如國家之于公民的保護關系正如父母之于子女的庇護關系。因此，關系映射比屬性映射更加複雜和豐富，首先需要對源域中元素之間的關系作出分析，才能進一步揭示源域中元素關系與目标域中元素關系之間的相似之處。關聯的構建涉及到主體的選擇，卻非随意的，我們依舊可以區分出哪些是好的類比。系統映射則可以作為判斷類比映射的好壞的标準之一。系統映射是屬性映射與關系映射的綜合，根特指出，“類比工作的好壞取決于類比謂詞相互關聯，形成一個完整的知識系統”。太陽系和原子的盧瑟福模型就是典型例子，從太陽到行星或從原子核到電子的距離、兩者之間的吸引力，太陽和行星的質量或原子核和電子的帶電程度，每組要素相互關聯，其中一些因素的改變會波及到其它因素，處于同一系統之中。
不管是對類比的相似性還是映射性作出的分析，都無法避免語用因素。正如吉爾所說，模型表征不是模型與世界之間的二元句法或者語義關系，而是納入科學家目的、意圖等語用因素的表征關系。類比也是如此，一方面與科學家的目的和意圖密切相關，并且需要根據科學家的專業知識、科學經驗等等提出合适的類比。另一方面，科學家的類比工作還需要為科學同行、受教育者、科學愛好者等其他人接受和理解，這一過程又充滿了語用因素，他人需要結合語境查找和分析證據，理解科學家使用類比的目的和意圖。因此，不論是生成還是理解類比都在認知語境中完成，與語用因素息息相關，是複雜的意向性過程。理解者隻有結合語境并與科學家的認知水平相當，才能對類比作出正确的理解。
類比的功能角色：科學發現與科學解釋
科學發現和科學解釋是科學實踐活動的兩大主題，類比在這兩個方面都發揮重要作用。
從科學發現的維度看，科學家通常構建模型并通過模型與世界的類比進行研究，而模型不直接等同于其研究的對象本身，模型與研究對象之間有相似也有差異。通過類比能夠清楚地看到相似與差異，而尚不能判定是相似還是差異的方面更值得留意，那些方面往往成為新發現的突破點，對它們進行研究很可能産生新的認識。黑塞就把已知的共同點稱為正面類比，已知的差異稱為負面類比，所有那些尚未建立共性或差異的屬性都稱為中性類比。中性類比通常表明适合進一步研究的方面。比如，當我們用台球模型研究氣體動力學時，把屬于台球的性質而不屬于分子的性質稱為負面類比，如果氣體真如台球集合，除了已知的負面類比，根據對台球力學的了解，我們能對分子運動做出新的預測，哪怕預測是錯誤的，也會增進知識。因此，類比具有啟發性。
從科學解釋的維度看，類比有助于利用人們相對熟悉的内容解釋相對陌生的對象。正如哲學家 歐内斯特·内格爾（Ernest Nagel）指出：“類比有助于将新事物同化為舊事物，并防止新穎的解釋性前提變得完全陌生。”就是說，對新事物的解釋可以借助它與舊事物的類比來完成，在可比較的情況下，用類比來解釋是合理的。如果兩種現象之間存在相似性，并且其中一種現象的相關科學原理是已知的，則可以根據這些原理探索和解釋待研究的現象。這樣有助于促進我們對新對象以及相關概念的理解與掌握，甚至可能發展理論。比如，對光波和聲波的解釋類比了水波模型，對原子構成的解釋類比了太陽系模型，對核裂變的解釋類比了液滴分裂模型。
總之，科學實踐中的類比具有相似性、映射性與語用性，具體哪種相似、映射發揮作用則與科學家的目的、意圖等主體要素息息相關，需要科學家調動主觀能動性與專業判斷力。類比被傳達、接受與理解同樣離不開語用因素，隻有接受者了解到科學家的意圖并具有一定認知能力，才能對類比作出精準的理解。語用性滲透于相似性與映射性中使類比成為生動又有效的科學實踐手段，使其在科學發現和科學解釋中發揮獨到的作用，同時也充分展現出科學實踐創造性的一面。值得注意的是，随着信息技術、人工智能的發展，科學實踐的範圍不斷擴大、方式不斷更新，對類比的綜合研究、應用研究也應不斷深入。以人工智能領域為例，近年來，人工智能的發展受到深度神經網絡推動，深度神經網絡本身就是對人類大腦中神經元分層組織的類比。科學家梅蘭妮·米切爾（Melanie Mitchell）卻發現：“今天最先進的神經網絡非常擅長處理某些類型的任務，但它們難以将自己在A情況下學到的知識轉移至B情況——類比思維的本質。”這就意味着，對于類比作用機制的研究仍需推進，類比與人工智能自主學習領域的結合有待加強，類比研究仍具有相當廣闊的空間。
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本文由澳门永利集团304官网手机中央高校基本科研業務費專項資金資助（2722023BQ003）
文章轉自《中國社會科學報》2023年4月4日第007版
