2025 年 5 月 16 日

《 Edwin Smith 纸草书》，一本约公元前 1600 年的古埃及医学教科书，提出了经验方法。/ 由 Jeff Dahl 拍摄，维基共享资源

科学方法并非一个僵化的、按部就班的公式，而是一个不断发展的过程。

引言

科学方法是人类理解自然世界最强大的工具之一。它远非一个固定的公式，而是在不同文化、数个世纪和哲学运动中不断演变。本文追溯其丰富而复杂的历史，重点介绍了塑造其当前形式的智力里程碑。

古代文明中的早期科学思想

早期的科学探究是观察、哲学和实践需求的结合。在美索不达米亚，苏美尔人和巴比伦人通过观测天体发展了早期的日历，以实现农业规划。他们在泥板上记录天文数据，为后来的天文学奠定了基础。类似地，古埃及人在医学、工程和数学等领域应用了经验知识——利用几何学测量土地并建造金字塔等宏伟建筑。

在印度河流域，城市规划、标准化重量和复杂的排水系统反映了先进的工程学原理，即使书面记录仍然稀缺。在中国古代，通过和谐与平衡的视角研究自然现象，早期的磁学、天文学和医学概念——如针灸和草药学——逐渐形成。

希腊思想家后来综合了早期知识并引入了演绎推理。前苏格拉底哲学家寻求自然的而非超自然的解释，而像亚里士多德这样的人物通过观察和分类系统化了生物学和物理学。

尽管早期科学缺乏现代方法，但它标志着向系统探究迈出的关键一步。这些文明通过优先考虑经验证据、自然界中的规律性和逻辑推理——这些是定义古典和现代科学的关键要素——为后来的科学革命奠定了知识基础。

希腊的贡献：逻辑与观察

帕门尼德的天文学为众神提供了神系起源的故事。/ 转自维基共享资源

古希腊思想标志着从神话解释到理性探究的重大转变，强调逻辑和观察。希腊思想家寻求物理现象的自然原因，为系统科学奠定了基础。诸如米利都的泰勒斯等先驱提出，世界受自然元素而非神力的支配，开启了批判性思维的传统。

逻辑成为中心，特别是像帕门尼德和亚里士多德这样的哲学家，亚里士多德系统化了演绎推理，并发展了三段论——这是科学论证的基本工具。亚里士多德的影响深远；他将逻辑结构与经验观察相结合，特别是在生物学领域，他基于亲自研究对数百个物种进行分类。尽管他的一些结论是错误的，但他的分类方法和坚持证据的做法具有革命性。

观察虽然仍然受限于当时的工具，但日益受到重视。希波克拉底及其追随者通过摒弃迷信，倡导临床诊断和对症状的仔细记录，推动了医学的发展。在天文学领域，像喜帕恰斯和托勒密这样的学者利用经验数据绘制天象图，预示了现代天体力学的发展。

希腊科学在现代化的意义上并非实验性的，但其逻辑与观察的融合创造了持久的传统。它塑造了后来伊斯兰和欧洲学者的方法论，将理性置于科学追求的核心。

伊斯兰和中世纪学者的影响

阿尔哈森（伊本·海瑟姆）/ 谢谢国会图书馆，维基共享资源

伊斯兰学者和中世纪学者在科学方法的发展中发挥了关键作用，他们保存、扩展和完善了早期知识，特别是希腊的知识。在伊斯兰黄金时代（8 至 14 世纪），像阿勒哈森（伊本·海瑟姆）、拉齐和阿维森纳这样的学者强调系统实验、经验观察和批判性思维。阿勒哈森的《光学书》尤其值得注意，因为它阐述了一种依赖假设、测试和可重复观察的科学探究形式——这些原则与现代科学方法非常相似。

伊斯兰学者翻译并保存了希腊文本，但他们也对它们进行了批判和改进。他们引入了严格的证据标准，并提倡实验胜过纯粹推测，使科学更接近于一个可检验的经验学科。这些方法后来通过西班牙的互动和十字军东征传播到欧洲。

在中世纪欧洲，像罗吉尔·培根这样的思想家，以及后来的奥卡姆的威廉和罗伯特·格罗斯泰斯特等人，延续了这一传统。培根受到伊斯兰思想的影响，强调实验和数学在自然哲学中的应用。奥卡姆倡导解释的简洁性——这是科学中简约原则的先声。

伊斯兰和中世纪的思想家们共同连接了古代与现代世界，将继承的知识转化为更结构化、更具探究性的过程，为科学革命奠定了基础。

科学革命与经验主义的兴起

约翰内斯·开普勒的《新天文学》（1609 年）。/ 蒙自维基媒体共享

科学革命跨越 16 至 18 世纪，标志着人类追求自然世界知识方式的深刻变革。其核心是经验主义的兴起——即知识主要来源于感官经验和观察，而非传统或纯粹理性。这一转变挑战了以亚里士多德和教会为基础的数百年经院哲学思想。

尼古拉斯·哥白尼、伽利略·伽利莱、约翰内斯·开普勒和艾萨克·牛顿等关键人物革新了天文学和物理学。哥白尼提出了日心说，而伽利略的望远镜观测提供了挑战地心说的经验证据。伽利略还强调了系统实验和量化，这是现代科学的关键组成部分。

弗朗西斯·培根倡导经验方法，主张基于细致观察和数据收集的归纳推理。相比之下，勒内·笛卡尔强调演绎推理，同时也为自然机械观做出了贡献。这些方法共同为科学方法奠定了基础：假设、实验、观察和结论。

这场革命培养了一种新的探究精神，将证据置于权威之上。像英国皇家学会这样的机构推动了合作研究和同行评审。经验主义成为科学实践的核心，标志着与早期思辨传统的明显分离，并为所有科学领域带来了迅速的进步。

弗朗西斯·培根与归纳推理

剑桥大学三一学院礼拜堂中弗朗西斯·培根的纪念碑。/ 照片由 Solipsist 提供，维基共享资源

弗朗西斯·培根（1561—1626）是科学方法发展中的关键人物，尤其通过他倡导归纳推理。他摒弃了当时占主导地位的亚里士多德式的演绎逻辑和抽象理论，认为真正的知识必须建立在经验观察和系统实验的基础之上。他的方法，如在《新工具》（1620 年）一书中阐述的，强调从具体观察推导出一般结论——这一过程被称为归纳。

培根批评了“心灵的幻象”，即认知偏差，这些偏差扭曲了人类的理解，他倡导清晰且系统的研究方法。他认为科学家应当不带先入为主的观念收集数据，仔细分析，并在收集到充分证据后才能建立理论。这种归纳方法旨在消除错误，从而得出关于自然界的更可靠的结论。

尽管培根本人没有进行实验，但他的哲学框架深刻影响了科学思想。他为后来的实验主义者和经验主义者，包括罗伯特·波义耳和艾萨克·牛顿，奠定了知识基础。培根将科学视为通过实用知识改善人类生活的集体、系统性的努力，这一愿景帮助开启了科学革命。他的遗产延续至今，体现在现代科学方法论中，观察和证据仍然是追求真理的核心。

笛卡尔与演绎理性主义

笛卡尔在工作。/ 蒙自大学，维基媒体共享

笛卡尔（1596-1650）是科学和哲学史上的奠基性人物，以其发展演绎理性主义而闻名——这是一种基于逻辑和怀疑的推理方法。与强调经验观察的培根的归纳方法不同，笛卡尔通过系统性的怀疑和演绎寻求确定性。在《方法论》（1637 年）中，他著名地宣称“我思故我在”（Cogito, ergo sum），断言理性本身就是知识的基础。

笛卡尔认为宇宙遵循数学原理运行，真正的知识可以通过清晰的、明确的思想通过逻辑推理得出。他提倡将复杂问题分解为更简单的组成部分，逐步解决——这个过程类似于数学证明。这种方法影响了分析几何和早期物理学的发展。

尽管笛卡尔对感官经验持怀疑态度，认为其可能具有欺骗性，但他并没有完全否定观察。相反，他认为理性必须指导对数据的解释。他的方法帮助科学转向对自然的更机械化的观点，将物理世界视为一个由法则统治的机器。

笛卡尔对理性结构和演绎清晰性的强调，对现代科学方法论做出了重要贡献，补充了他同时代人和继承者的经验主义重点。

伽利略、牛顿和实验方法

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牛顿在 1672 年和 1681 年版的《通用地理学》中添加的一些图，这些图也出现在后来的版本中。/ 转载自 Internet Archive，维基共享资源

伽利略·伽利莱和艾萨克·牛顿是实验方法发展和合法化过程中的核心人物，该方法成为现代科学的重要基石。伽利略（1564-1642）是率先严格结合观察、实验和数学来研究自然现象的人之一。通过控制实验——例如让球体沿斜面滚动——他证明了物体在重力作用下均匀加速，挑战了亚里士多德的物理学。他使用望远镜导致了突破性的天文发现，包括木星的卫星，这些发现为哥白尼的日心说提供了强有力的证据。

伽利略强调了可测量、可重复的实验在揭示自然规律方面的重要性，为科学方法作为系统性探究过程奠定了基础。

艾萨克·牛顿（1642—1727 年）继承了伽利略的遗产，通过他的运动定律和万有引力定律，统一了 terrestrial 和 celestial mechanics。在《自然哲学的数学原理》（1687 年）中，牛顿展示了如何将经验观察通过数学推理和实验验证综合为普遍原理。他还进行了光学实验，揭示了光和颜色的本质。

伽利略和牛顿共同将自然哲学转变为一个以经验证据和数学分析为基础的学科。他们的工作确立了实验方法作为理解物理世界的可靠途径，影响了数个世纪的科学进步。

启蒙运动与科学的系统化

Örtabok

Örtaboken（植物志），林奈的早期手稿，1725 年。/ 赠送隆德大学图书馆。韦克西奥市图书馆，维基媒体共享。

启蒙运动跨越 17 世纪末至 18 世纪，是一个科学日益系统化、制度化和与更广泛的知识与文化运动交织的变革时代。启蒙思想家倡导理性、实证证据和进步，认为人类对自然世界的理解可以改善社会。科学不再是个别人士的追求，而是一项由学院、期刊和公共机构支持的协作、有组织的努力。

卡尔·林奈、安托万·拉瓦锡和乔治-路易·勒克莱尔·德·布丰等人物推动了科学知识的分类和标准化。林奈为生物体发展了一套系统分类法，而拉瓦锡通过精确测量和元素鉴定重新定义了化学。这些发展反映了日益增长的秩序、方法和可重复性重视。

像狄德罗和让-勒朗·达朗贝尔这样的哲学家通过《百科全书》等著作编纂和传播科学知识，将科学推广为一种理性的、世俗的追求，面向所有人。公共讲座、科学社团和印刷材料帮助民主化了科学思想获取途径。

启蒙运动将科学转变为一个结构化、实证的学科，具有明确的方法和目标。它巩固了现代科学探究的基础，培养了通过知识实现进步的信念，为未来的技术和思想革命奠定了基础。

19 世纪进步：假设检验和方法论完善

1837 年 7 月中旬，达尔文开始在他的“B”笔记本上记录物种起源，并在第 36 页写下了“我认为”在他第一棵进化树上方。/ 蒙自：维基媒体共享

19 世纪见证了科学方法通过假设检验的正式化和更严谨的方法论的显著完善。随着科学成熟为一个专业化的学科，研究人员越来越强调精确性、可重复性和统计分析。提出一个可检验的假设，然后设计实验或观察来证实或反驳它，成为科学探究的核心概念。

在生物学中，查尔斯·达尔文的自然选择进化论，在《物种起源》（1859 年）中提出，体现了这一转变。达尔文收集了大量的经验数据，并发展了一个可以被未来研究检验和审视的统一假设。在物理学和化学领域，像詹姆斯·克拉克·麦克斯韦和德米特里·门捷列夫这样的科学家运用系统观察和数学建模来推导出电磁学和元素周期性的规律。

控制实验的兴起，通常使用标准化仪器和实验室规程，进一步增强了方法论严谨性。同时，概率论和统计学的应用，由皮埃尔-西蒙·拉普拉斯和弗朗西斯·高尔顿等先驱开创，使科学家能够更客观地分析数据，并解释不确定性。

到世纪末，科学已成为一种结构化的探究过程，假设形成、实验设计和数据分析构成了一个连贯的方法论框架，继续塑造着现代科学实践。

卡尔·波普尔与可证伪性

Karl 1990 年的卡尔·波普尔。/ 蒙自维基媒体共享

卡尔·波普尔（1902-1994）是 20 世纪一位关键的科学哲学家，他通过强调可证伪性原则重新定义了科学方法。与传统观点强调验证不同，波普尔认为科学理论永远无法被最终证实——只能被证伪。在他看来，区分科学与非科学的关键不在于其确认假说的能力，而在于其通过经验检验接受证伪的开放性。

波普尔提出，科学理论必须做出大胆的、可检验的预测，这些预测原则上可以被证明为错误。例如，爱因斯坦的相对论做出了精确的预测，可以进行经验检验，如光线在大质量物体周围的弯曲——提供了明确的可证伪标准。相比之下，那些过于灵活或模糊以至于无法被检验的理论，如伪科学或形而上学中的理论，超出了科学的范畴。

因此，可证伪性成为了一个关键的区别标准。波普尔的理论框架影响了科学家们构建和检验理论的方式，鼓励了一种更批判和怀疑的态度。科学家们被鼓励设计旨在挑战他们自己想法的实验，而不是寻求无尽的确认。

波普尔的哲学帮助巩固了现代科学方法作为一个动态的、自我纠正的过程，根植于批判性探究，而不是对绝对真理的追求。

托马斯·库恩与范式转换

托马斯·库恩在 1973 年。/ 转自维基共享资源

托马斯·库恩（1922-1996）通过其“范式转换”的概念，革新了对科学进步的理解，这一概念出自其具有影响力的著作《科学革命的结构》（1962 年）。库恩挑战了传统观点，即科学通过知识的逐渐积累而进步，而是提出科学会经历周期性的、具有破坏性的转变，在这些转变中，现有的理解框架被全新的框架所取代。

根据库恩的观点，常规科学在“范式”内运作——这是一个指导特定领域研究的共同信念、方法和假设的集合。在常规科学时期，科学家在范式内解决问题和改进理论。然而，无法通过当前范式解决的异常或问题会随着时间的推移而积累。当这些异常变得无法忽视时，就会发生危机，从而引发科学革命。

当一个新理论或模型被提出，它能更好地解释观测现象，从而取代旧范式时，就会发生范式转换。这种转换不仅仅是渐进的改进，而是对科学原理的深刻反思，正如从牛顿物理学到爱因斯坦相对论，或从经典化学到量子力学的转变所展示的那样。

库恩关于范式转换的思想强调，科学并非不可中断的进步，而是一系列不连续的转换，重塑了我们理解世界的方式。

Realism现代解释：贝叶斯主义与科学实在论

贝叶斯主义与科学实在论是关于科学知识如何获取和理解的两种有影响力的哲学观点。

贝叶斯主义根植于贝叶斯概率理论，强调基于证据更新信念。根据这种观点，科学理论被视为具有相关概率的假设。随着新证据的收集，科学家们使用贝叶斯定理更新他们对这些理论的信心。贝叶斯主义提供了一个数学框架，用于评估理论与观测数据的一致程度，其中假设的概率会根据先验知识和新证据进行调整。这种方法突出了不确定性的重要性，并允许随着新数据的出现进行动态调整，使其成为科学推理的有力工具。

另一方面，科学实在论则认为科学的目的是准确地描述真实的世界，独立于人类感知或理论。实在论者认为，当科学理论成功时，它们为不可观测实体（如电子或黑洞）提供了真实或近似真实的表征。他们主张，一个理论在预测现象方面的成功是其可能反映现实的证据，即使某些方面仍然不可观测。

贝叶斯主义关注基于证据的信念修正过程，而科学实在论则探讨科学的最终目标：揭示关于世界的客观真理。这两种方法都塑造了我们如何理解科学进步和知识的本质。

21 世纪的科学方法

21 世纪的科学方法随着技术、合作和跨学科方法的进步而发展，但它仍然根植于假设检验、观察和经验证据的核心原则。数字时代极大地扩展了科学探究的范围和速度。先进的计算工具、大数据分析和人工智能（AI）现在在假设生成、数据收集和分析中发挥着关键作用，使科学家能够快速并以更高的精度处理大量信息。

全球合作的兴起也改变了科学进程。研究人员现在可以跨越国界实时工作，通过开放获取平台和国际网络共享数据、结果和工具。这促进了更加透明和可重复的研究，尽管与虚假信息和研究诚信相关的挑战仍然存在。

跨学科方法日益普遍，结合生物学、物理学和计算机科学等领域的见解来应对气候变化、公共卫生和人工智能等复杂问题。不同视角的整合增强了科学发现的稳健性。

当今的科学方法更具迭代性，具有快速原型设计、实时数据收集和理论持续完善的特点。这种敏捷性使得在基因组学、太空探索和量子计算等领域能够更快地取得进展，进一步巩固了科学作为动态发展学科的地位。

技术与大数据的作用

大数据生成及常见应用示意图。/ Jouasse 绘制，维基共享资源

技术在科学方法中的作用以及大数据从根本上改变了 21 世纪科研的方式。计算能力、数据存储和分析工具的进步彻底革新了假设检验、数据收集和分析的过程。科学家现在有能力处理海量数据——这远超几十年前所能想象的范围。这在基因组学、气候科学和天体物理学等需要大型数据集才能得出有意义的结论的领域尤其具有影响力。

大数据使得假设的测试更加全面和精确。通过访问庞大的数据集，研究人员可以更准确地识别模式、相关性和异常，从而帮助完善现有理论或产生新理论。机器学习算法和人工智能驱动的分析使研究人员能够发现传统方法几乎无法检测到的见解。

技术也使得实时数据收集和协作成为可能，提高了科学方法的效率和透明度。遥感、实验室自动化和云计算使得持续监测和更快的实验迭代成为可能，缩短了从假设生成到测试的时间。

然而，大数据和技术的整合也带来了挑战，例如确保数据质量、隐私问题以及管理海量信息。尽管存在这些挑战，技术对科学方法的影响是不可否认的，它加速了发现和创新。

科学与社会：信任与应用

科学与社会之间存在着复杂且相互依存的关系，信任和科学知识的运用在其中扮演着核心角色，共同塑造着双方。对科学的信任是其进步和社会接受的关键。在数个世纪中，科学进步通过为全球性挑战提供解决方案，从医学到技术，改善了人们的生活。然而，公众对科学的信任会波动，受到错误信息、政治议程以及研究中的感知偏见等因素的影响。为了使科学产生有意义的影响，它必须被有效、透明和道德地传达，培养人们对其研究结果基于严格证据的信心。

科学知识的运用也具有深远的社会影响。生物技术、环境科学和人工智能等领域的突破承诺将彻底改变产业、改善健康和应对气候变化。然而，潜在的滥用或意外后果仍然是一个问题。例如，基因工程或人工智能技术引发了关于人权、隐私和自主性的伦理问题。

随着科学日益融入日常生活，其应用需要审慎考虑社会、伦理和政治因素。政策制定者、科学家和公众必须合作，以确保科学进步服务于公共利益。在 21 世纪，平衡创新与伦理责任和公众信任仍然是科学面临的关键挑战。

科学方法的教学与传播

有效教学和传播科学方法对于培养对科学及其过程的更深入理解至关重要，无论是在教育环境中还是在社会中。科学方法的核心是一种系统性的问题解决方法，涉及观察、假设形成、实验和分析。教育者在帮助学生理解这些步骤及其背后的推理方面发挥着关键作用，确保学生认识到科学是一个不断发展的过程，而不是一系列事实的集合。

在课堂中，实践性活动和探究式学习能够使科学方法生动化。鼓励学生提出问题、形成假设、设计实验和分析数据，有助于培养批判性思维和解决问题的能力。这些经历帮助学生理解科学是迭代性的，结论会根据新的证据不断受到检验和改进。

为了在课堂之外进行有效沟通，科学家必须将复杂的发现转化为公众易于理解的语言。这包括解释研究的“如何”和“为何”，以与非专家建立有意义的联系。使用清晰的视觉元素、信息图表和类比可以帮助消除复杂概念。公共沟通还应该承认科学的局限性和不确定性，从而培养信任和参与。

教授和传播科学方法能够使个人具备批判性评估信息的能力，做出明智的决策，并为社会对世界的理解做出贡献。

结论：科学方法作为一个不断发展的过程

科学方法并非僵化的、按部就班的公式，而是一个随着新见解、工具和技术的出现而不断发展的过程。从历史上看，科学方法已从简单的观察和分类演变为对理论进行测试和完善的复杂、系统化方法。早期的科学家，如亚里士多德，将其方法建立在逻辑推理和哲学原理之上。然而，随着实证研究成为科学探究的核心，伽利略和牛顿等人物则强调观察、实验和数学建模。

如今，科学方法仍然根植于假设检验、实验和数据分析，但它已演变为融入现代技术、跨学科方法和迭代反馈循环。例如，在基因组学或气候科学等领域，大规模数据收集和计算模型已成为假设生成和检验的组成部分。这些进步使科学家能够解决先前难以企及的更复杂问题。

此外，科学方法现在强调不确定性、可重复性和同行评审的重要性。随着科学日益呈现出协作性、跨学科性和全球性，该方法本身也在不断改进和适应不同领域的具体挑战。

从这个意义上说，科学方法是动态的——始终在发展以反映新的发现、更好的工具和不断变化的哲学视角。这种适应性确保了科学仍然是我们理解和塑造周围世界的有力工具。

由 Brewminate 发布，2025 年 5 月 16 日