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本文为中国人民大学哲学与认知科学明德讲坛第25期文字稿，扫描上方海报二维码，或者点击阅读原文查看讲坛回放。@袁园大家晚上好，我是今天的主持人袁园，欢迎大家来到人民大学明德讲坛第二十五期，同时本期也是服务器艺术人工智能哲学论坛第十三期。今天我们探讨的主题是因果性与因果模型，我们有幸邀请到哲学、艺术、统计以及高能物理领域的专家学者展开今天的讨论。接下来让我们有请中国人民大学统计学院生物统计与流行病学讲师、北京大学数学科学博士李伟老师，中国科学院高能物理研究所粒子天体物理中心主任、中国科学院大学教授张双南老师，中国人民大学哲学院特聘教授朱锐老师。各位老师晚上好，非常荣幸能跟各位老师从不同的角度来探讨今天的主题——因果性与因果模型。因果是独立于人的客观事实，还是受限于人所感兴趣的、观察中的客观事实？爱因斯坦认为信息传播不能超过光速，否则违反因果律，那么为什么要坚持因果律？科学因果模型目前主要有两种，分别是珀尔（Judea Pearl）的结构因果模型和鲁宾（Donald Rubin）的潜在因果模型，他们彼此的优劣何在？因果律是物理主义的基石，如何从因果概念上来分析和评价物理主义的命题？我们先请张双南老师展开分享。张老师有请。物理进程中的因果@张双南好，谢谢袁老师。首先感谢主办方邀请我参加今天晚上这个论坛。结合前面袁老师所讲，因果性确实是物理主义的基石。我们做科学研究，其背后都有因果性的支撑，否则我们研究发现的规律会很难理解。那么，是不是所有科学研究的现象、所有的科学发现都服从确定性和因果性？我今天就从自己做天文学研究的角度来谈一下这件事情，我今天要和大家讨论的主题是“科学方法：确定性和可证伪性（这是我们在科学研究中比较强调的）——不确定性和因果性的关系。
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首先我们看一下2020年的诺贝尔物理学奖。在我们领域里面通常会说，这一年的诺贝尔物理学奖授给了黑洞的研究，但是我们看一看它的颁奖词。颁奖词讲了两句话。第一句话，罗杰·彭罗斯（Roger Penrose）（图上最左边的科学家），因为他发现黑洞形成是广义相对论的一个可靠预言，获得了2020年诺贝尔物理学奖的一半。第二句话，莱茵哈特·根策尔（Reinhard Genzel）和安德烈娅·盖兹（Andrea Ghez）发现了银河系中心的超大质量致密物体，所以诺贝尔奖的另一半颁给了这两个人。换句话说，我们平常会讲2020年的诺奖授予了黑洞的研究，但是颁奖词是说可靠地预言黑洞形成和发现超大质量致密物体，这个地方并没有说发现黑洞，这就变成了一个非常有趣的问题。
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他们发现的银河系中心的那个家伙到底是不是黑洞？我们看一看天文观测的结果。我不详细讲具体的情况。这个图上正中心这个地方指的是黑洞，这个圈指的是黑洞的视界。那他们利用什么样的观测来发现银河系中心的这个家伙呢？他们精确地测量了恒星的轨道，根据轨道的性质可以推算出中心天体的质量。那么根据质量推算出来是400万倍的太阳质量，那我们就可以知道黑洞的视界的大小。
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而离这个恒星最近的位置距离黑洞中心实际上还有1400倍的史瓦西半径（这个图不太符合比例）。换句话说，恒星其实离这个黑洞的视界还有一段距离。所以仅仅从这个观测结果来看，并不一定能说明那个家伙就是黑洞。但我们还有其他的观测，比如说，射电望远镜对银河系中心天体的测量发现，它的最小尺度是黑洞视界史瓦西半径的两倍。根据我们所了解的天文和物理的理论（主要是广义相对论的理论），要想解释银河系中心这个东西，黑洞是我们已知的最可靠的解释。换句话说，我们从各个角度来看，这个天体都符合它是黑洞的预言。然而，为何诺奖委员会只说他们发现了一个致密物体，而没有说发现了黑洞，而且即便如此也还是颁给他们诺贝尔物理学奖？这就涉及到科学方法很重要的一个方面。我借这个机会非常简要地回顾一下科学方法的三次飞跃。我自己总结了目前的科学方法经历过三次飞跃，我把它们分别叫做：希腊科学：从形而上学到实在精确的科学；科学革命：从观察思辨的科学到实验科学；现代科学：从证实的科学到证伪的科学。
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我简单介绍一下希腊科学，我把它叫做“从形而上学到实在精确的科学”。我们今天认为，科学研究是从亚里士多德起逐渐形成体系，古希腊科学在亚里士多德时期达到一个高峰，产生了形而上学的理念。这个理念最重要的一部分就是开始追问自然规律，通过观察自然来理解自然现象背后的本质。换句话说，亚里士多德非常坚持目的论，也就是坚持因果性。但即使是从原则上来讲，已经认识到了因果性，也就是规律的重要性。但在亚里士多德那个时候，主要还是在哲学层面来观察和思考自然，亚里士多德本人并不注重对发现的规律的验证和应用。
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到了希腊化时期，科学开始分科，研究具体的和不同类别的“实在”现象，不再像古希腊科学那样只是研究形而上学，所以这个时候产生了很多技术应用。在希腊化时代，对宇宙运行规律（当时主要是指太阳系内行星运行的规律）的研究步入了精确科学时代，不但重视对科学规律的验证，而且开始基于发现的规律进行预言。既然能够做出预言，就说明在这个时候因果性在他们的思想里是占据统治地位的，他们认为自然界是有因果性的。到了科学革命的时期，我把它总结为“从观察思辨的科学到实验科学”。曾获诺贝尔物理学奖的粒子物理学家、理论物理学家温伯格说，“柏拉图认为自然科学应依靠纯粹的推理得到，这一不切实际的古老目标成为科学进步之路上的阻碍，因为自然科学的进步只能基于认真观察后的仔细分析。”（这是柏拉图时代的思想，我们今天讲某个人非常柏拉图，就是指他尊崇纯粹的推理。）到了亚里士多德时期，这一点就有了重要的进步。
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亚里士多德的物理学通过观察自然来得到科学的规律，但是亚里士多德反对做实验，认为实验改变了自然，得到的不是关于自然的规律，这个理念主导或者说是阻碍了科学发展2000年。这个情况到了伽利略的时代，也就是我们称之为科学革命的时代，这才开始有了根本性的变化。伽利略建立了实验科学的方法，实验科学才开始得到系统的发展和应用。所以我把科学革命这个时期的科学方法总结为，从观察思辨的科学到实验科学。那么我们简单回顾一下，从亚里士多德开始，一直到科学革命时期，现代科学是如何建立起来的。我以天文学为例非常简单的做一下回顾。前面讲了，亚里士多德主张观察，根据观察，他建立了地心说，但是他并不注重对地心说的检验。到了希腊化时代，托勒密等天文学家发现，亚里士多德的地心说和观测结果不符，于是他们建立了本轮说，给太阳系内每个天体加上了一个轮子。这样，每个天体在绕着地球运动的同时，也绕着它们的轮子在做运动。哥白尼基于简洁为美的审美认识，觉得托勒密的学说过于复杂，所以他建立了日心说，把宇宙的中心（那个时候当然认为宇宙就是太阳系）放到了太阳上，这样太阳系内的所有天体都绕着太阳运动。但是他仍然在做柏拉图那个时候给出的作业，就是天体只能做匀速圆周运动，这是亚里士多德、托勒密到哥白尼都采用的。天体只能做匀速圆周运动，因为这种运动被柏拉图认为是最美的运动。所以在哥白尼的日心说里面，所有的天体都绕着太阳做匀速圆周运动，但是日心说和天文观察的结果并不非常相符。这个时候，开普勒发现太阳系内的天体真正的运行要遵循椭圆运动的轨道，根据观察和数据的拟合，他总结出开普勒三定律。但是开普勒并不能理解开普勒三定律背后的原理到底是什么。虽然这个时候开普勒三定律能够描述天体的运动，但是因果关系并不清楚。之后， 1609年伽利略发明了天文望远镜，对天体进行了详细的观测，证实了日心说，并精确地验证了开普勒三定律，从根本上推翻了地心说。但是伽利略在这个时候也不理解天体运动背后的道理到底是什么，换句话说，这个“因”始终没有找到。最后，这个“因”到了牛顿的时代终于被找到。牛顿作为一个集大成者，把前人的学说结合起来，再加上他自己的一些创新，提出了牛顿力学三定律和万有引力定律，（当然牛顿对科学还有很多其他的贡献），建立了现代科学。
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我们可以看到从亚里士多德一直到牛顿，所有的这些学者在建立学说的过程中，都坚定地相信确定性和因果性，始终在寻找这个“因”，因此建立了现代科学。现代科学的方法到今天又有了非常重大的变化，我把它总结为“从证实的科学到证伪的科学”。这个科学方法的奠基人是卡尔·波普，是我们科学界非常推崇的科学哲学家。他主张放弃传统的归纳法，主张使用经验证伪的科学方法原则。简单来讲，他认为科学理论永远不能被证明是正确的，这是科学研究的不确定性，但是这并不意味着科学规律的不确定。我们今天常常说科学也是不确定的。但到底哪不确定，其实是我们研究过程的不确定性，我们研究的手段的不确定性，这并不是科学规律本身的不确定性。卡尔·波普认为，尽管科学理论永远不能被证明是正确的，但是科学理论能够被证伪。只要我们没有找到终极的科学理论，那么这个科学理论就应该在某些方面能够被证实是不正确的，就是说能够被证伪。这是科学本身的因果性。因为如果它是一个科学理论，它做出一些预言，那么就明显存在因果性。如果这个预言和观测对不上，换句话说，从因推出的果和我们的观测或者实验结果对不上，我们就认为科学理论在这个地方是有问题的，是需要改进的。所以，我们科学界对卡尔·波普的可证伪性原则推崇到了一个程度，以至于我们认为不具备可证伪性的学说，就不是科学。它当然可以是很好的学术研究、可以是很好的学问，但不是科学。我们非常相信证伪，换句话说，我们非常相信因果性，我们非常相信科学规律本身的确定性。
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这就回到了我开始的时候讲的，诺奖委员会为什么不说银河系中心的那个家伙是黑洞，但是给了这组研究者诺贝尔物理学奖。因为证实也是很有意义的，证实可以增加对原有理论的信心，尽管不能证明该理论是正确的。换句话说，我们对银河系中心那个家伙的所有的观测结果都和广义相对论理论所预言的黑洞是一致的。这些观测结果增加了我们信心。这些观测结果如此清晰，如此有说服力，让我们觉得广义相对论理论看来是非常好的理论，但是不能证明这个理论是正确的。诺奖委员会显然是坚定的波普主义者，即使我们的理论和黑洞理论是一致的，诺奖委员会认为我们仍然没有证明黑洞理论是正确的，因为根据波普的理解，不能证明这个理论是正确的。那么证伪的意义在哪里呢？如果我们将来有证据表明银河系中心的家伙不是黑洞，那它的意义将更大。这样我们就能够改进广义相对论理论，那么说不定在改进理论的过程中又会出现若干诺贝尔物理学奖。所以，诺奖委员会作为坚定的波普主义者，即使是给了那两个天文学家诺贝尔物理学奖，仍然没有在颁奖词里面说那个家伙是黑洞。
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我们看一看爱因斯坦对确定性，还有因果性是怎么看的。爱因斯坦认为，量子力学的不确定性有问题。前不久是世界量子日（4月14日），我给高山书院录了一段短视频，我们在这里简单说一下量子的不确定性是什么意思。我们知道氢原子里面有一个质子和一个电子，那么它的电子到底在哪里？这是一个问题。量子力学理论的计算结果告诉我们，我们只能给出可能性，我们只能说电子可能在什么地方，我们永远不能够事先知道这个电子到底在哪里。那么计算结果是这样，实测的结果是什么样的？实测的结果和计算结果是一样的，这是实际测量到的不同时刻的电子在氢原子里面的位置，我们把它叫做电子云。换句话说，它有可能在外面，有可能在里面，有可能在不同的地方，但是我们没有办法知道任意时刻电子到底在哪里。爱因斯坦对于量子力学的这个性质深表不满。爱因斯坦说这不科学，上帝不会扔骰子。但玻尔反驳爱因斯坦，玻尔说，“你怎么知道上帝不会这么干？爱因斯坦请不要教上帝怎么做”，因为实际上我们的计算结果和测量结果是一致的，即使是我们不知道任意一个时刻氢原子里面电子在哪，但是我们知道它出现的几率，这足够我们使用了，而且和我们的实验结果是一致的。
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在这里我调侃了一下爱因斯坦，我说，“爱老师看来这个局面不是太有利”。尽管爱因斯坦认为世界应该是确定的，应该是可预测的，但是在量子的水平上看来，我们就是没有办法做精确的预测。爱因斯坦表示不服，爱因斯坦说，“那就让你们量子纠缠”。量子纠缠是爱因斯坦为了反驳量子力学而提出来的概念，他也给出了量子纠缠的公式。根据量子力学的方程，爱因斯坦推断出，遥远距离的两个粒子处于同一个量子态的话，它们就有量子纠缠，而且他们之间的互动是瞬时的。不管两个粒子相距多远，只要一个粒子动，另外一个粒子在远方立刻就动，他们之间不需要任何时间来传递信号。这违反光通过光速来传递信号最高的速度限制，爱因斯坦把量子纠缠称作“遥远距离的诡异互动”，难道这还不违反因果性吗？我们再看一段视频，是我和张薇老师我们演示“量子纠缠”。大家看到刚才视频上的最后一部分，我和张薇老师在相距非常远的地方同时做了某一个动作，事先我们没有沟通，这就是量子纠缠。量子纠缠是爱因斯坦用来反驳量子力学时提出的理论，那么量子纠缠现象到底存不存在？
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我们国家的墨子号量子科学实验卫星已经证实了量子纠缠的存在，当然在这之前就已经有相关的实验，只不过墨子号的实验更加确定无疑地证明了这一点。地面站通过“墨子号”卫星发出处于纠缠状态的两个光子，它们中的一个粒子在一个地方发生改变，在另外一个地方的另一个粒子立刻就改变，尽管这两个地方相距超过1200公里。前不久还有一个“墨子号”的新闻，研究团队从一个地方到另外一个地方传输了一个量子态，结果显示这也是瞬时传输的。既然我们已经观测到了量子纠缠现象，它是不是违反因果性？爱因斯坦认为它是违反因果性的。最后我们再看一下去年（2021年）的诺贝尔物理学奖，也和因果性非常有关系。这一次获得诺奖的有三位科学家，最左边这两个科学家获奖是因为“研究地球气候的物理建模量化可变性并可靠的预测全球变暖”，而最右边的科学家获奖是因为“发现了从原子到行星尺度的物理系统中无序和涨落的相互关联”，这一部分就是我们通常所讲的混沌效应。混沌效应的最简单的例子就是我们通常所说的蝴蝶效应——一只美丽的蝴蝶挥舞翅膀，会引起远方的大规模风暴，这是不是违反因果性？我的分享就到这里，谢谢。
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@袁园好，谢谢张老师。借着张老师刚才谈的这一点，我们引出了一个重要的问题，就是“上帝到底掷不掷骰子”。我想这个问题跟李伟老师接下来要分享的内容有关，因为他是数学系统计学领域的博士。上帝掷不掷骰子的问题决定了对因果的两种完全不同的理解。如果说上帝掷骰子，那就是统计学上面的因果。如果说上帝不掷骰子，那就是决定论上的因果，这是两种完全不同的对因果的解释。所以刚才张老师抛出来这个问题，我想交由李老师来回答，有请李老师。因果推断的三个层级@李伟我感觉这个问题很“玄学”。上帝掷不掷骰子这个问题很难回答，但是我可以先分享一下我要讲的内容。因为我从本科一直到博士一直是数学背景，所以我今天就从统计学的视角跟大家分享。我是北京大学数学系的博士，2020年加入中国人民大学统计学院，目前是生物统计系的讲师。我主要从事的方向是统计学中的因果推断。很感谢主办方的邀请，让我能跟大家分享我在因果推断这个方向的一些理解和认识。主要包括两部分，一部分是因果效应的评估问题，另外一部分是怎么进行反事实的推断。首先我们先认识一下因果推断的三个层级，或者说因果推断的三个阶梯。这个概念是图灵奖获得者珀尔跟他的同事麦肯齐（Dana Mackenzie）在2019年写的一本书中提到的。
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这个图片是一个梯子，包括第一层级、第二层级、一直到第三层级。最低的第一层级是相关（association），它主要的目的是做预测，就是基于你看到（seeing）的事实和现象去预测将来的事情。比如说在新冠时期，可能我们观察到一个现象：打疫苗越多的地方或时期，疫情越严重。这里我们观察的就是两个变量，一个是接种疫苗的频繁程度，一个是疫情的严重性。这是我们观测的两个变量，这两个变量之间有显著的正相关。这个层级就是最低层级。我们现实中关注的变量之间的关系，很多情况下体现的都是这种相关性。梯子再往上走的话会到第二层级干预（intervention），我要实施一些行为，做一些干预措施，或者做个决策。这就是doing的部分。比如说，如果打了疫苗，疫情会减轻吗？也就是说，实施干预之后如果产生了影响，就说明打疫苗对疫情是有因果关系的。改变一个行为，会对另外一个行为产生影响，这就体现出因果性了。也就是说，第二层级是有因果性的。第三层级是在想象（imagining）层面，涉及到反事实（Counterfactuals）的问题。比如说，张三他在没打疫苗的情况下得了新冠，现在我们想象一下，假如当初他打了疫苗，现在是不是就不患新冠了？所以这是一个反事实的、想象的层面。这就是Pearl所提的因果推断的三个层级，从低到高，逐次递进，从相关性到干预，再到并非现实中所发生的、想象的反事实。我们先看看第一层级，就是预测这个层级。比如100多年前，高尔顿（F Galton）研究了父母身高和子女身高之间的关系，提出了“（向均值）回归”的概念。他提的这个概念用到了我们数理统计中的线性回归模型，用于刻画两个变量之间的关系。我们知道父母身高和子女身高有很明显的正相关。一般父母身高高，子女的身高也高，但是这不一定是物理机制。也就是说不是父母身高高，子女身高就一定会高。它们之间存在很强的相关性，但是不知道是否存在因果性。至少在高尔顿那个年代是用相关性去刻画这种关系的。后来皮尔森（K Pearson）又提出了相关系数。我们后面很多研究的统计方法或者理论，大多都是基于相关关系的，这是第一层级。
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我们再来看看第二层级，就是因果干预这个层级。在2000年和2008年获诺贝尔经济学奖的赫克曼（Heckman）提出了三个政策评价问题：第一个问题：评价历史上出现的干预对结果的影响。比如，北京市实行了住房限购，对房价的影响有多大？历史上可能出现过类似的干预。我们现在要再实行这项政策的话，对房价的影响到底有多大？第二个问题：预测在一个环境中曾执行过的干预将在其他环境中的影响。比如说在大城市，我们实行了住房限购这个政策，发现这一政策大大降低了房价。如果在中小城市实施的话，对房价的影响又是多大？这评价的是在一个环境中曾执行过的干预，将在其他环境中的影响。第三个问题（也是最具有挑战性的问题）：预测历史上从来没有经历过的干预，它们在各个环境中的影响。比如说征收土地使用税，提供公租房，将来会有什么效果和后果。历史上可能没有过这样的干预，那你怎么去评价这样的干预或者说评价这样一个因果问题。这其实是很有挑战性的。
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这是我们讲的第二层级，也就是因果干预的层级。我们刚刚认识到了，第一层级关注的是相关关系，第二层级关注的是因果关系。第一层级与第二层级它们之间是有区别的，换句话说因果与相关是两个不同的重要的概念。第一点，没有因果关系，根据观测数据我们可能会看出其存在相关性。有一个赫克曼提出的例子，小学生的阅读能力与鞋的尺寸有强的相关性。一般情况下，小学生比较小的时候阅读能力可能比较弱，鞋的尺寸也比较小。随着他们逐渐长大，鞋的尺寸变大了，阅读理解能力也提升了，所以这两个变量之间有强的相关性的，但是它显然没有因果关系。想看有没有因果关系，我得对它施加干预，看看另外一个变量会不会发生变化。比如人为改变鞋的尺寸，显然不会提高学生的阅读能力。从这个角度就可以判断有没有因果关系。因此，我们想要判断因果关系，至少得能施加干预。刚刚主持人提了一个问题：上帝到底会不会掷骰子？我觉得这很玄学。因为我们没办法去做实验，所以我很难回答这样一个问题。第二点，有因果关系也可能表现出没有相关关系。比如打太极拳能健身长寿，我们知道这显然有因果性的。打太极拳强身健体，总归会对你的寿命有一些帮助。但是我们观测两类人群的寿命，打太极拳人和不打太极拳人的寿命。我们会发现这两组人的寿命几乎没有差异，也就是说寿命似乎跟打太极拳没有相关关系。为什么这里有因果关系反而没有相关关系？是因为打太极拳的人，可能本身体弱多病的就比较多，这些人打拳后才能与健康人一样长寿。所以即便因果关系存在，你观测出来的数据可能并没有表现出相关关系。这是第一层级相关关系与第二层级因果关系之间的一些不同。
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在这一阶段我先跟大家简单介绍这三个层级，以及第一层级与第二层级之间的区别。后面我再跟大家分享第二层级因果干预这一块，也就是具体怎样从定量角度评价一个变量对另外一个变量的因果作用，而这就回到了我们论坛所要讨论的主题之一，两个因果模型的框架，一个是珀尔的图模型的框架，另外一个是鲁宾的潜在因果模型的框架。我会分别介绍这两个模型，以及怎么在他们各自的模型框架内评估因果作用。最后我再讲第三层级反事实推断。我先分享到这儿。@袁园谢谢李老师。“上帝掷不掷骰子”的问题仍然是悬而未决。根据传统物理学，爱因斯坦的立场是上帝不掷骰子，不掷骰子意味着这里的因果是决定论上的因果。而量子力学表明上帝掷骰子，那么这里的因果就是统计学上的因果，我想把这个问题接着抛给朱锐老师。不可观察的因果@朱锐首先非常感谢两位老师的精彩分享，说实话我是没有办法回答、也没有资格回答上帝是不是掷骰子的问题。但是今天我可以从哲学角度来思考一下因果的概念，后面我会给出我对这个问题的回答，尽管我觉得我的回答不一定具参考价值。我今天大概会讲4-5个问题（其中第5个问题是脑机接口的案例，可能不会提到）。第一个问题：在什么意义上，因果是不可观察的？第二个问题：因果律是否存在（实际上就是刚才张老师所提出的问题）？第三个问题：因果的客观性问题。第四个问题：什么是物理主义。
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我先讲第一个问题——在什么意义上，因果即使是事实，也是不可观察的事实？这实际上是休谟的经典提法。他在1739年《人性论》这部著作中提出了关于因果的三个主要命题。第一点，他认为因果推理是知识的核心，因果推理是所有推理的核心。这就是刚才张老师所说的，因果是科学的基本规律。从这一点来看，休谟完全同意牛顿以来的科学的基本观点。第二点，休谟强调因果观念是人类理解世界及指导自己行为的基本法则。休谟把因果观念看作是宇宙的水泥（cement of the universe），也就是说至少对我们来说，宇宙是靠因果规律串起来的。第三点，也是我想进一步阐释的一点——对因果真实性的怀疑，这点基本上是站在玻尔的一边，而不是爱因斯坦这边。
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在休谟看来，因果基本上是人类根据观察经验，再通过想象把事物联系起来的一种习惯性的假设。他认为，经验所提供的证据只涉及对象之间的恒常连接（constant conjunction），包括对象之间的类似性以及接近关系，这种接近关系指时空接近（continuity）。休谟强调了因果的二重性特质。我们不能说因果是纯粹的观念，因果不是我们凭空捏造出来的。实际上我们是靠经验来认识因果的。但他又强调，因果也不是一个纯粹的事实。休谟的一个主要的论点就是，我们无法观察到真正的因果事实，我们能够观察到的只有事件与事件之间的恒常连接。他借用的是典型牛顿力学的例子，一个球撞另外一个球，然后运动被迁移到第二个球上。我们意识到第一个球的运动导致第二个球运动，但这是不是真正的因果关系，是不是第一个球引发了某种力进而引发了第二个球运动，这些我们都没法观察。所以休谟强调，因果基本上是一种mental construction，它不是纯粹的客观事实，而是观察中的客观事实。他强调因果推理具有三个层次，在某种意义上可以看成是前面讲到的Pearl所提出的层级性的更原始的版本。
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第一个层级是说，我们观察到的具有A性质的事件a与具有B性质的事件b处于先后与连续的关系R之中。第二个层级是说，我们通过不断的观察形成一种习惯，我们推断所有与a类似的与所有与b类似的都处于同样的关系R之中。也就是说，只要是跟a相似的事件，就是具有A性质的事件，与所有的具有B性质的类似于b的事件，也都应该处于这种有先后与连续的关系中。第三个层级是休谟所说的，我们所得到因果律的归纳类比结论。他说，A与B的“连接”（想象中的连接，united in imagination），就是所有具有A性质的东西都会导致具有B性质的。注意一下，在这里a和b都已经撤离，剩下的只是一种一般性的关系。所以这就是因果律了，它具有一般性，而不仅是局限于个别的a事件或b事件。在休谟看来，从推理上来说，从1到2到3的思维过程并不能被严格证明，也不是一种演绎的关系，它最多是一种归纳的信念。所以，在休谟看来，正由于因果律是人类知识的基石，而这个基石本身带有一种猜测，它是一种mental construction，所以人类的知识可能会陷入怀疑主义的阴影中。而正是因为这一点，后面的20世纪的哲学家和数学家不再那么依赖因果律。罗素就认为，科学不需要用因果，科学仅仅是一种相关性（correlation），他只追求数学上描述性的相关性关系，他认为这可以用函数去代替因果。汉斯·赖欣巴哈（Hans Reichenbach）认为因果律实际上只是概率规律的一个特例，而概率统计的一个基本的信条就是去因果化、关联非因果（correlation is not causation）。在我看来，这种相对古典的休谟主义对因果律的怀疑，基本上是得到当代因果模型理论家证实的。比如说，唐纳德·鲁宾在2015年和吉多·因本斯（Guido Imbens）合著的书中，也强调因果分析只能来自于比较观察和未观察数据，而不能只来自于观察数据。
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在批评罗德悖论（the Lord paradox）时，鲁宾就强调，在进行因果分析的时候，我们不能只看处理标识（treatment indicator）和观察变量，而必须在观察变量和观察不到的潜在变量之间做比较。
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在鲁宾看来，这种观察和未观察变量之间的比较，也就是基于现有数据和目前没有数据的比较，可以呈现两种形式。一是可以比较同一单元在不同时间段的值，或者比较同一时间段不同单元之间的值。然而这种比较，它假设不同时间段的同一单元是相同的，对人而言就是假设人格同一性，你在不同的时间比较的是同一个人，实际上这是很有问题的，或者至少只是一种假设。第二个，同样的道理，为了支持因果推理，你必须假设这种不同单元之间存在足够的相似性。这正是休谟所提出的因果必然性遭遇的问题，相似性并不能支持知识所需要、或者科学所需要的必然性。用统计学的说法就是，相似性无法排除混淆变量或者其他隐含变量的存在。
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珀尔在2016年Cause Inference in Statistics这本书中谈到反事实推理的时候，也强调了因果推理与未观察数据的联系。但是与鲁宾不同，他认为未观察数据只能靠反事实推理来获得。他用开车回家走小路要花一个小时作为例子。他说如果我没有走这个小路，而是走了高速，是不是会节省时间？但是在做因果推理的时候，我们只能比较同一个时间、同一个珀尔、同时在两条不同路线上开车，才能够真正回答走高速是不是能节省时间的问题。这实际上是不可能的事。如果换成其他人，他们的开车习惯可能会不同；而让珀尔在不同时间段去开车，这样也不行，所以所得到的数据严格来说都不能被用来回答是否能够节省时间的因果问题。
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珀尔认为，他能够用反事实推理的方法来回答前面所说的看起来不能回答的问题，这种办法运用了我们已有的因果知识结构。他给了一个例子，比如说某一个特定的个体是u，倘若他受教育的程度是x（可以把它看成是一个常数），那么他的工资应该是多少？珀尔认为他之所以能够回答这个问题，是因为我们已经在某种意义上知道，受教育的程度和工资之间存在某种因果联系，然后我们就靠这种已知的因果联系去推断，一个特定的个体如果受到更高的教育，他的工资是不是比他现在得的会更高一些。
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实际上在我看来，这个问题回避了前面所说的因果推理不确定性的问题，因为珀尔并没有说明这个先验的因果知识是怎么来的，当然他作为一个计算机科学家，不需要解决这个问题，但是这个问题依然存在，也就是说我们怎么样去判断一个反事实推理的推断。在我看来，哲学上的各种可能世界的理论，总的来说都无法超越休谟所提出的相似性假设。
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我总结一下我前面所说的主要观点。因果事实是不是事实我们不知道，我们应该相信它是有事实根据的，因为它不是一个凭空想象的东西。但是如果它是事实，它从根本上是没法观察到的。而这种无法观察的因果事实，它不是一般意义上的无法观察，比如受仪器或其他物理观察限制或是观察会改变事实，而是像鲁宾和珀尔自己强调的，是一种逻辑上的不可被观察。这是否构成一个根本性的因果性难题，还有待继续研究。总之，这是因果性的第一个问题，我就先讲到这。
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@袁园好，谢谢朱锐老师把休谟的因果问题抛出来。但我觉得我们还需要进一步讨论这个问题。刚才朱锐老师也谈到，休谟的因果问题包含两个核心。一是时间上的序列，一个对象先于另外一个对象；二是我们从一个先于另外一个的现象，得到因果关系，这介于观念和事实之间。客观上，确实是一个先于另外一个，但是我们把这样一种恒常的一个先于另外一个的关系，认为是因果关系，这也包含了心理上的投射。这就把休谟的因果问题的难题抛了出来。我接着把问题抛回给张老师。@张双南首先我觉得刚才两位老师讲的非常精彩。相关性不等于因果性，我觉得大家都普遍认可，因为相关可能是由别的因素来决定的。相关是一个事实，但并不表明因果，中间可能有另外一个变量决定了它们之间的相关。比如说，a和b之间相关，但并不是a决定了b，可能是中间有个c既控制了a也控制了b。我们没有找到c，而这个c是关键的。前面讲的上帝是不是扔骰子这个问题，从根本上来讲并没有解决。在物理界也有另外一派的观点（这里就涉及到刚才两个老师讲的隐变量的问题），这一派学者认为，有另外一个我们不知道的变量或者函数，决定了氢原子里电子到底在哪里。我们没有找到一个控制的因素，所以我们没有办法预测它的电子在哪里。这个观点之所以现在不占统治的地位，是因为随机概率描述和我们所有观察到的结果是一致的，而且基于波函数的理论得到的量子纠缠现象也确实被观察到了。而这些都不支持隐变量。但隐变量这个学说时至今日也没有消失，还有人在努力要把它找出来。我觉得，从物理的角度来讲，还是有人想坚持牛顿那个时候最原始的绝对决定论观点。他们认为我们之所以决定不了，是因为我们了解的还不够。但是，不用绝对的决定论，就用概率的角度来描述我们的量子世界，原则上也是一种可预测性，因为我们即使不能预言氢原子里电子在什么时候处于何种位置，我们也可以预言它的分布，这个分布是可以精确测量的，且测量结果和理论预测一致。我们知道，量子科技在我们现在的科技中占主导地位，基于这个理论建立的技术都非常可靠。换句话说，它的可预测性没有问题，只是我们不能够精确预测电子什么时候在哪的问题，这是量子世界的不确定性。但这个不确定不意味着我们不能预测量子世界最终的统计行为。所以它并不违反刚才袁老师讲的统计意义上的因果性。我们觉得从某种意义上讲，它并不阻碍我们对物理规律的研究。因为规律本身就表明它的因果性，否则就没有规律这么一个概念了。在统计意义上的规律也是规律，根据这个规律，我们也可以做非常严格的预测。比如说，预测测量100次会有多少次出现没有问题的结果，只不过到底第七十三次测量是什么，第五十次测量是什么，我们不能够知道。我就做这一点简要的回应。
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- Sofia Varano -@袁园好，谢谢张老师。但是我们可能还需要对这个问题进一步理清。就是说因果性作为因果律，是一个普遍的必然性定律，还是一个统计学上的因果律？我想这是完全不同的，在本体论上就存在根本差异。我想把这个问题再交给李老师来回应。因果干预@李伟感谢张老师刚刚的一些评论，我基本同意。因为张老师提到了隐变量的一些问题。那么这个问题其实跟我接下来要分享的东西十分相关，所以我还是接着继续分享我后面的内容。我接下来想跟大家分享第二层级——因果干预这个层级，我们应该怎样通过定量的方法衡量一个变量对另外一个变量的因果作用或者因果效应。第一个科学家就是我们这里讲珀尔，也就是刚刚朱老师提到了珀尔的因果图模型。珀尔是一个计算机科学家，11年获得计算机的图灵奖，他提出了我们要用因果网络去确定因果关系。具体来讲，它的因果关系可以表示为这种有向无环图（DAG），有向表示是有方向的；无环实际上是表示没有网络或环结构的。你不能用一个变量指向另外一个变量，然后反过来用这个变量再指回原来的变量，这样的话就会形成一个环，所以他提的因果网络就是这样一个有向无环图。在一个有向无环图当中，有向箭头上游的变量，也就是指出去的变量，被称为父亲节点；下游的变量我们称之为是后代，就是父亲的后代。假如要记我们所关心的这若干种变量，我们用x来表示，就是x1到xp总共是p个变量，那么对应到图上面就是p个节点。
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我们有两种观点去看待，一种是有向无环图：我们将这个图看成概率论中所表示的条件独立性的模型。什么条件独立性？就是这些变量之间的条件独立关系。在给定什么变量集合的时候，某两个变量之间是条件独立的，这是一个条件独立性的模型。在第二种观点中，我们直接把因果网络看成一个数据的生成机制。换句话说就是我们或者张老师提到的这种物理机制，即你的变量跟变量之间是怎么产生相互影响的，谁决定了谁的这种生成的机制。本质上这两种观点是一样的，就是在第一种观点下，比如说我们看中条件独立性，实际上是说给定DAG中某个节点的父亲节点之后，这个节点与他所有的非后代都是独立的。所以我们根据全概率公式和条件独立性，DAG中变量的联合分布就可以被分解，即分解为每一个节点xi给定它的负节点之后的条件概率，然后相乘，所以它就表示成这种条件独立性。有了条件独立性，联合分布就可以写成一系列的乘积。
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我们看一个例子，比如说我们关心的变量就是5个，x1到x5，这样就是一个DAG，这些箭头就表示这种因果关系，比如x1指向x2，我们就认为x2导致了x2。比如说刚刚提到了父亲节点这个概念，x1因为没有箭头指向他，所以它的父亲节点是空的。因为它作为老祖宗，是最古老的。而x2是x1的后代，所以反过来讲，x1就是x2的负节点。有了这样一个图之后，我们就可以基于第一种观点，把联合分布写成一系列条件概率的乘积。比如我们看x1的时候，因为它没有父亲节点，所以就是它自身x2的时候，它的负节点是x1，是条件的x1。这样一次都可以写下来。第二种观点是表示数据的生成机制，即x1、x2、x5这几个变量是怎么生成的？或者说是由什么导致的？由于没有任何变量指向x1，所以我们认为x1的生成有一个外生变量xm1，也就是朱老师分享的PPT当中提到的u。每一个变量自身都有一个外生的或者噪音变量ε或者u。所以我们看x2数据生成的时候，除了有真正的原因x1导致之外，还有一个外生的噪音变量ε2去影响它，所以我们这样就可以给予因果图，我们把它的数据生成机制给它用这个形式给描述出来。
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那么这个f是什么？是指一种关系，即x1怎么导致x2？我们用这样一个函数去刻画，这就是珀尔所提的DAG或者说因果图模型，那么DAG中的箭头似乎表示了某种因果关系，但是如果我们要在DAG上引入因果的概念，其实你还需要引进一个珀尔所提的do算子，do的意思，我们可以把它理解成一个干预，这就是我讲的第二层，你要做干预，你要进施加某项措施，没有干预的概念，很多时候我们是没有办法谈因果关系的。所以在我的观念里边，我认为上帝全知基本上很玄幻的。实际中你是谈不了这个东西的，因为你没办法去做这样的干预，所以很多时候没办法从这个问题去谈因果关系。我们讲的do（xi）等于xi’的操作，就是将DAG中指向xi的有向边全部切断，也就是把它的生成机制直接破坏。因为我是直接给它一个外部的干预，直接将他干预成xi’，所以将xi的取值固定为常数xi’之后，我们就可以得到新的DAG联合分布，我们把它记成do xi = xi’，我们得到了x的联合分布，也就是新的干预之后新的DAG联合分布。根据do算子，我们就可以去定量地定义一个因果作用，比如说我们想研究一个二值变量，1和0。在流行病学，二值变量是非常常见的，比如我们讲的吃药和不吃药对这个病的康复作用，或者是研究某个新药跟旧药对某个疾病的影响。我们关注的是一个二值的变量z对y的定义因果作用，我们给它定义为，我对do z=1，我强制让你吃药，我看你的结果会是什么样。然后我再比较，对同一个人，我强制不让你吃药，再看结果会是什么样。这对应的是两种潜在状态。其实这个东西跟我后边要讲的鲁宾潜在结果模型是对应的，它们都强调了这种干预，这两种干预可能是反事实的，就是他真正吃药不吃药没有关系，反正这个是我要做的干预，来比较吃药和不吃药的结果。这个干预实际上就是科学实验里的控制变量法。如果把其他的变量都控制住，只改变这一个变量，看对这个系统或者说对每个变量产生的影响。所以这是从定义上讲，它出来的应该就是因果的东西。当然这里讲的是平均情况，针对整个群体（我刚刚讲的可能是针对某个人）施加干预，给另外一个干预造成了平均的差异。这就是定义的平均因果作用——如何利用珀尔所提的多算子去定义这些东西。
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我们再看一下这个图，如果我们做了外部干预，X2等于x2，我把X2变量给它干预成x2这个状态。根据干预的定义，指向它的边就给切断了；就是说你对它做干预影响，它的机制就破坏掉了，所以这条边就不存在了。那么基于这个图我们再去写这种变量的生成机制。x1等于f（ε1），X2此时就应该是等于x2，也就是do（X2=x2），因为它没有了这条边，已经给它施加了外部干预。那么X3、X4、X5是不变化的，还是跟之前的保持一致。所以在这种情况下，我们的联合分布也要相应发生变化，这个地方就变成了一个示性函数，因为它是一个外部干预，X2=x2，所以只变成一个示性函数，其他的部分还是不发生变化。这就是在珀尔的代表下所提的基于do算子所定义的因果作用和分布。
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珀尔后面又提出了两个评价因果作用的准则，一个是前门准则，一个是后门准则。如果整个DAG的结构是已知的，也就是变量之间的关系，因果关系是知道的，并且所有的变量都可观测，那么我们就可以根据上面do算子的公式，算出任意变量之间的因果作用。在绝大多数的实际问题当中，我们既不知道整个DAG的结构，也不能将所有的变量点观测到，因此仅仅是有上面的公式是不够的，所以珀尔就提出了后门准则和前门准则。这两个准则的意义在于什么？某些研究当中其实DAG中某些变量不可观测，我们依然可以从观测数据中估计出某些因果作用，所以我们就简单看一下这两个准则分别是什么？
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第一个图就是后门准则，假如我们关心的是变量x对变量y的因果作用，那么这样一个变量z就满足这里所说的后门准则，这个变量z是什么？就是既影响了x又影响了y，也就是张老师提到的相关非因果可能有一个变量同时指向了这个变量。而它们俩之间的相关性可能是由z导致的。即便它们这条边不存在，即x不指向y。那么满足这个图的我们就认为，这样的z是满足后门准则的变量。什么是前门准则？我们同样还是关心x对y的因果作用。然后z是可观测得到的，u是不可观测的。也就是如果我们关心的两个可观测的变量x和y，他们受一个不可观测的隐变量的影响，这个时候你再去评级，看x、y这两个变量之间的关系，你就只能得到相关性，而得不到因果性，因为它受一个未知的变量影响。在这种情况下怎么办？珀尔说如果我观测到这样一个z，满足x到x指向z，z指向y，也就是z是x到y这个方向上路径上的一个变量。然后未观测到的u又不指向z。如果它满足这样一个图，我们就认为这个z是满足了前门准则的变量。
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珀尔在这两组分别满足后门准则的和前门准则的变量集合上，说明了x到y的因果作用是可估的。比如说珀尔1995年证明了如果存在一个变量集合，这也相对xy满足后门准则，那么x到y的因果作用是可以识别的，并且他给出识别表达式。也就是我给它做一个干预，从小x之后就是可以计算的。因为这些是可以从你的观测数据中估出来，所以因果作用就是可识别了。同时他证明如果存在一个变量集合z相对xy满足前门准则，那么x到y的因果作用也是可以识别的。我刚讲的第二个图，他也给出了这样一个公式。上面的两个准则表明，如果你要识别从xa到xc的因果作用，我们不需要观测到所有的变量，只需要观测到切断后门路径或者前门路径的变量就可以了。这是珀尔的所提的两个准则。这样一个后门准则跟我后面要讲的鲁宾潜在结构模型的方法其实是一样的。前面准则在鲁宾的潜在结构模型里是没有的。
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那么以上是珀尔所提的因果图，还有前后门准则，那么我们接下来讲一个因果图的应用，这个应用其实可以用来解释我们这种经典的辛普森悖论。我们看这样一个简单例子，现在有两种治疗方案，一种用某种药物治疗，另外一种是用安慰剂，然后分别在男性、女性群体上都做了实验。男性群体上发现他的治疗的结果，也就是有100个人，总共有50个人康复了。在安慰剂这个群，在安慰剂这一组下面发现男性群体有500个人，然后发现有150个人是康复的。所以只看男性这个群体，你会发现治疗还是比安慰剂更有作用的，因为前者的康复率大概是1/2，而后者显然是不到1/2。女性群体上也是类似，女性群体上治疗总女性群体中500人，然后治疗康复的有50人，没有一个通过安慰剂康复。所以无论从男性的角度，还是从女性的角度发现治疗比起安慰剂来说，它都是有好处的，都是有帮助的。但是如果你把他们联合起来，从整体上去看，比如说男性和女性加起来总共是600个人，然后发现只有100个人是好的。安慰剂这边也是600个人，安慰剂这组有150个人病好了。所以从综合上去看，似乎安慰剂比治疗作用更大。给予这样一组数据，得到的结论看起来是有矛盾的。如果你分开看似乎治疗是有帮助的，但是你合在一起看治疗又没用，你应该相信什么样的结论？在这里我们应该相信分开的结果，说看的结果也就是分层的结果，治疗对男性和女性都有好处，但是总体上没好处。在这个例子当中，我们的结论应该是治疗是有用的，为什么要得到这样一个结论？我们之后会从因果图的角度去解释我们为什么要得到这样一个结论。再看下面这个例子，同样的数据，还是治疗和安慰剂，但是我们第三个变量不是性别的，而是血压、高血压和低血压。在高血压分开来看，发现治疗是有用的，低血压也是治疗有用的，总和却是安慰剂有用的，治疗没用。在这个问题下，我们的结论是治疗没有用。这看起来是不是有点奇怪，同样的数据却得到两组不同的结论。我们怎么去解释这个问题？相同的数据得到不同的结论，这个原因在于光有这些数据，我们是得不到可靠结论的。我们需要额外的因果机制信息，而这些因果机制信息是可以用因果图来表示的。
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在第一个例子当中，性别被认为是一个混淆变量或混杂变量：因为性别这个变量可能会影响你的治疗方案，但治疗方案不会反过来去影响性别（因为性别是天生的）。所以我们只能认为性别会影响治疗方案，然后性别也会影响下你的康复程度。这样一个箭头或者说这样一个因果图，恰好符合了刚刚讲到的后门准则。根据珀尔的后门准则理论，我们需要对它做调整，才可以得到治疗对康复的因果作用，因为性别阻断了治疗到康复的后门路径。我们需要看调整之后的估计量调整分层，所以我们需要相信分层的结论。但是在第二个例子当中，我们认为你的治疗可能会影响血压，从而导致康复。也就是说治疗会降低血压，然后降低血压再导致康复。所以在这个意义上来讲，治疗对血压这种影响，就不是反向指的，那这个就不符合我们的后门路径准则。因为后门路径指的是需要反向指的。所以治疗康复之间的后门路径，实际上是被空集阻隔的，而不是被血压阻断的，因此我们不需要去调整。如果此时我们用血压进行调整的话，那么得到的实际上是治疗到康复的直接作用，也就是你直接把这条边给切断，你只有这一条边，这就失去了我们关注的治疗对血压的总作用。无论你是直接过来的，还是经过血压过来的。我们此时是不应该去调整的，而应该相信总和的结论，这个时候我们的治疗是没用的。
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当然这个是我们假设的因果机制信息，在一些情况下可能方向还是相反。所以我想强调的一个点就是，虽然你有这样的数据，但如果你没有额外的因果机制信息，你得到的结论可能也不是那么可靠。这样的因果机制信息怎么得到？一部分是基于经验（张老师、朱老师他们可能都提到了），即我们可能需要一些先验的东西，另外一部分你也可以基于数据去学习DAG，这就是因果推断的另外一个很大的方向。如何基于观测数据去学习一个因果网络，当然你需要做一些假设才能学到，这又是一个很困难的、很有挑战性的问题，但是我觉得还是很有意义的一个问题。其实也有一些关于因果图的批评，就是现实的问题是否能用一个有向无环图表示？因为无环图表示的是没有反馈的变量影响另外一个变量，它不能反过来去影响。但是在一些生物或者化学问题当中，很多变量之间都有反馈机制，这个变量影响另外一个变量，它这个变量又反过来去影响自身变量，所以DAG可能就不适用了。它是一种简化的模型，在复杂系统中可能并不完全适用。那珀尔引入了do算子，其实就是干预。珀尔认为干预就是从系统之外人为控制某些变量。但是这也依赖于一个假定，就是你干预某些变量并不会引起DAG中其他结构的变化。你在一些情况下可能也会违背。因为在一些化学实验当中，比如升高温度，可能会导致其他变量之间的因果方向就发生了变化。本来是x指向y的，你升高温度之后可能y就指向x了，珀尔的因果图可能就不再适用了。它要求只干预这个变量，而不能引起其他结构的变化。在实际工作中，我们很难得到一个完整的DAG，往往你可能基于一些专家知识，基于一些先验信息才能得到这样的DAG，所以用于阐述变量之间因果关系或者数据生成机制，使DAG的应用受到巨大阻碍。要从观测数据学习DAG结构确实是一个很有趣并且重要的问题。以上就是对因果图的基本介绍、因果图的一些应用以及因果图的一些批评。
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接下来我再谈一下唐纳德·鲁宾的潜在结果模型。刚刚朱老师也提到了，我再给大家简单介绍一下。假设xi表示个体接受处理与否，我们给它取成0，y表示个体a的结果变量。这个其实最早其实是统计学家内曼（Jerzy Neyman）在一些农业试验当中提的概念，但他没有明确说这是一个潜在结果。它的形式化还是鲁宾提的。就是个体i在暴露Xi等于小x的情况下，它的潜在结果可以表示为yxi。比如x取1，就是一个潜在结果，它假设就是说如果个体i暴露成x等于1，当x表示吸烟时，就表示它可能的患肺癌的情况。再一个就是因为小x取两个值，所以如果他不吸烟，那他可能的患肺癌的情况又是什么样。所以每一个个体，如果暴露存在两个值，潜在结果其实也是有两个的。
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珀尔在他的书中论述了鲁宾的因果模型和珀尔因果模型其实是等价的。但是等价性存在一个前提：首先，我得先承认珀尔有一个DAG，之后就说明这两个结果是等价的。因为你的大x就是一个干预。如果干预大x等于小x，y的系统结构也就发生了一些变化，去看我干预X小x可能的潜在结果是什么样的？但是珀尔的这套理论能成立，它事先得有一个DAG结构。你要说等价性也不是完全等价。在DAG的基础上，我可以认为它是等价的。但这个潜在结果并不依赖于这个DAG结构。他不需要那样的DAG结构，这就是等价性。我们知道它在某种情况可以是等价的，并且它可以去衡量因果作用。
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比如说我们用潜在结果去定义个体的因果作用，也就是第i个体，它的因果作用怎么定义？如果我把它的暴露干预成1，它的潜在结果是什么样？如果我把它暴露干预成0，它的潜在结果又是什么样？然后对它做一个差，似乎就衡量了暴露对这个结果的影响。这其实就是一个控制变量。为什么其他变量能控制住？是因为个体潜在的结果，y1i和y0i都是第i个人的潜在结果，而这两个潜在的结果唯一的差别就是这里的x，一个取1，一个取0，其他的变量都控制的是完全一样，无论是时间还是空间都是一样的。这会造成一个什么问题？每个个体在实际做实验的时候，或者实际数据观测数据当中，每个个体要么接受处理，要么接受对照，也就是要么把它分配到1，要么分配到0。所以这两个潜在结果y1和y0当中必然缺失一半。有一个是缺失的，就意味着这个是没法算的，所以个体的因果作用是不可识别的，不可估的。古希腊的哲学家赫拉克里特说，你不可能两次在同一时间同一区域踏入相同的河，讲的就是这个事情。在同一个时间同一个区域，你只能接受一种处理。为了估计因果作用，我们个体没办法做，那我们给他做一个平均，就有可能去实现这个目的。因为有些人接受了处理，有些人接受了对照，所以平均意义上也许我可以去干这件事。这样就引申出来平均因果作用。我们给它取一个期望。期望是概率上的一个概念，实际上就表示平均值。比如说y1的期望减去y0的期望，这两个再去做差，那么平均因果作用我们就有办法去做了，就有办法去定量上去分析它了。
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最可靠的方法就是我们讲的流行病学或者生物统计里边常用的这种随机化试验。比如说疫苗上市或者新药上市，往往都是要采用一些实际化、实验随机化研究。比如说我们做一个随机化研究是什么样的？可能医药试验需要通过扔硬币，确定患者服的是新药或者服安慰剂。这是一个很随机的事情，是不受任何变量影响。所以服什么药，x与潜在的结果，比如说血压，它是独立的。因为它是随机的，完全随机不受任何变量影响，所以跟这些都独立的。那么在这样一个假设条件下，对于平均因果作用，我们就可以给它写成一个条件期望做差，这个条件期望是什么意思？x等于1表示的是服新药的人，他的平均血压与不服新药的（服安慰剂的）这类人的平均血压之差，是我们从数据中可以做的。所以如果有了一个实际化研究，平均因果作用就可以去识别、去估计。实际化试验是著名的统计学家费希尔在1923年提出来的，这使得人们能够认识因果作用。统计学就跨越到第二个层级。这实际上是一个很大的方法论突破。随机化试验是干预决策因果性评价的一个新标准，如新药是否能够被批准？我们讲了新药上市，其实要经过好几轮的随机化实验的。
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在现实的世界当中，其实我们往往是不能进行随机化试验的，尤其我们讲的一些很多的观测性的实验，这种去医院看病的电子病历记录，不可能是被随机化试验的。我们接触的往往是一些观察性的研究。另外一个不能进行随机化试验的原因是有存在伦理限制。比如说你想研究吸烟与肺癌的关系，你就不能做随机化试验；因为你如果要做随机化试验，你需要通过强制让一批人吸烟，强制让另外一批人不吸烟，这就是违反伦理的，你不可能让强制让某些人去吸烟的。所以研究这些变量之间的关系，往往是通过一些观察性研究才能做到。在观察性研究中，会涉及到刚刚讨论的相关因果的问题。一个核心的东西就是混杂因素或者混淆变量或者混杂变量。比如说吸烟和肺癌这个关系，可能某些基因既影响了吸烟，又影响了癌症。如果这个基因变量没有被观测到，只有吸烟和癌症这两个变量。基于这两个变量你是没办法评价它们之间的因果关系，所以我们需要去合理控制这些混杂因素。
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如果这个混杂因素是可观测的，我们就有办法。在确定混杂因素z之后，我们需要一个可忽略性假定，简单来讲是你观测的混杂因素在所有的混杂因素的情况下，我们就可以利用一些方法，比如这种标准化的方法，（标准化的方法其实是跟珀尔的后门准则等价），然后还有一些其他的消除混杂偏移的方法，比如尼格里加权、倾向性得分、回归模型、双稳健估计，这些方法都是一些消除观测混杂偏移的方法。
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还有一些情况，混杂因素可能根本就观测不到。这一种是很常见的，你收集的变量再多，可能也存在一些观测不到的混杂因素。这个时候我们就需要借助于工具变量的方法。这个工具变量我想大家可能了解一些，因为2021年的诺贝尔经济学奖其实就授予了发现工具变量的三个经济学家，吉多·因本斯（Guido Imbens），乔舒亚·安格里斯特（Joshua Angrist），戴维·卡德（David Card）。
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实际中我们很难确定所有混杂因素，并观测它们，所以我们需要借助一个工具变量。什么是一个工具变量呢？假如我们还是研究原因对结果y的影响，我们有一个未观测的u。工具变量s实际上要满足一些条件，比如s要跟x不独立，s要跟u是独立的，还有s不能直接影响y。满足这三个关系的，我们就称为这样的变量是工具变量s。实际应用过程中，工具变量s其实并不好找，当然在有一些例子当中还是会存在这样的工具变量。有了这样的工具变量之后，我们再结合两个线性模型，比如说y服从这样一个线性模型，x服从这个线性模型，x和y之间的关系β就可以借助工具变量给它估出来，这就是消除了不可观测的混杂因素的工具变量方法。
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我们再简单看一个实例：美国评价越南战争兵役对个人收入水平的影响。实际上就是安格里斯特讲的，老兵是否由于长期的服兵役已经影响了收入，简单来说是比较老兵与普通老百姓的收入。但比较老兵和普通老百姓，他们的收入差别这样做是有问题的，会有偏差。因为有些人他可能更会服兵役，比如说就业机会少的人。所以美国二战征兵的时候，他是用生日随机摇号。生日的随机摇号实际上就是一个可靠的工具变量，因为生日随机摇号肯定会影响服兵役的情况，也就是第一个假定是成立的。这种随机摇号给我们观测不到的混杂因素肯定是没有关系的，因为它是随机的摇号。y是收入，随机摇号跟收入一般也不会有直接影响。所以它是一个很合适的工具变量。基于这样一个工具变量，通过这么一个简单的式子，我们就可以去评价服兵役对收入的影响。这就是消除未观测混杂变量的工具变量的一个方法，还有一个工具变量的实例，由于时间关系我就不多说了，就简单总结一下珀尔和鲁宾两个因果框架之间的联系和区别。
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图模型和潜在结果，我认为是两种互补的推测虚拟事实的方法。因为图模型是更直观的，它很容易让我们直观地思考，但是潜在结果这个模型更精确的，它不依赖于这些图模型去刻画这种变量之间关系，实际上是更精确的一种数学语言，做计算机的这些科学家更容易喜欢图模型。从我个人的经验来讲，我一般是从大脑中先去思考变量之间的图模型有什么关系。脑补出这个关系之后，我再从鲁宾的潜在结果定量地形式化，所以我是结合着使用的。两种互补的推测虚拟事实的方法都可以用来计算干预一个变量对结果的影响，但是图模型用的是do算子。因果作用的估计方法有相同之处也有区别。图模型主要基于后门准则和前门准则。基于潜在结果模型的方法有很多，比如这种标准化的方法，其实跟图模型的后门准则是一样的，等价的。衍生出来逆概率加权的方法，结果变量回归的方法，双文件估计的方法，以及调整未观测混杂变电的工具变量方法等等，还有一些其他的方法，我这里就不一一列举了。这个阶段我就先分享到这。@袁园谢谢李老师，你讲的太专业了，但我得把讨论拉回到普通观众的视角，我也分享一下内容，并对刚才李老师讲到的其中两点做一个回应。第一个是谈到隐变量，我想谈隐藏，第二个是关于干预，我更是从艺术的视角来去看。首先刚才李老师也讲到了赫拉克利特，人不能同两次踏入同一条河流，我想引用他的另外一句话：“自然爱隐藏”。我推荐一本书，蒂莫西·莫顿的《现实主义的魔法：物本体论和因果性》。我为什么要推荐这本书？因为物导向的本体论，它把因果关系认为是一种审美的维度，很有意思。应该怎么理解这一点?自然爱隐藏，也就是我们要抵制所谓的可见的、可言说的现实。然后我们要让不可言说的事物，爱隐藏的事物作为一个审美的维度去呈现。
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这里莫顿提到，你在这种上万年甚至更长时间的岩洞中看到这些结晶体，它可能是像绘画一样的图案，也有可能像雕塑一样的形态。当然，你通过物理层面的因果关系解释它很容易。但是当你把它看成是一个审美维度会存在一些不同，审美的维度就是因果的维度。反之也是这样，因果的维度就是审美的维度，因果是一种审美的现象。
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我想从另外一方面谈因果，如果把它看成一个决定论的、本体论的，我更觉得它是一个压迫的、无法反抗的东西。但是我们为什么要谈因果关系？为什么要谈因果模型？我们谈它的真正价值是什么？刚才张老师讲到物理的维度，莫顿在这个书当中也有从物理的维度去讲，他说你想象一下，来自于宇宙之初的引力波穿过你的身体，你会发现我们通常所认知的物理维度就跟审美的维度关联起来了，它不是对立的。我恰恰想说的因果关系是把看上去毫无关联的事物，引入审美维度的时候，它们就彼此联系了。我们的世界观就是我们如何去理解因果关系，同时这一点又关联到刚才李老师讲到的干预，我们有什么样对因果关系的认识，我们就会对现实采取什么样的干预活动，这个是我特别想要强调的。
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我引用法国诗人吕西安·迪卡斯（他对超现实主义有特别大的影响）在马尔波罗之歌当中经典的一句：美，就像一架缝纫机和一把雨伞在解剖台上的偶然相遇。缝纫机和雨伞看上去是毫无关联的。这两者怎么能够在解剖台上偶然相遇？而我们为什么就不能将其视为审美维度的因果关系呢？我们再来看曼雷在1920年的一个作品（图片上是70年代的复制品），这个作品的名字就叫做迪卡斯，就是我们刚才谈的诗人迪卡斯之谜。曼雷包裹了一个可能是缝纫机的东西，但是因为被包裹起来了，所以你不知道里头到底是什么。
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达利也有专门的缝纫机和雨伞在一起的艺术作品，超现实主义整个流派的艺术家都受到了迪卡斯的影响。
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直到70年代仍然有艺术家在标题引用解剖台上缝纫机和雨伞的相遇。安迪·沃霍尔和杜尚在下国际象棋，它是因果关系吗？当然，但是它更是审美维度的因果关系。
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回到隐藏，艺术家克里斯托，这是在他去世之后才执行的方案：被包裹的凯旋门。没有人见过被包裹的凯旋门，我们已然认识的日常之物被重新包裹起来，这意味着什么？意味着要求我们对隐藏事物的关注。
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所以我最后用一个我在之前讲座当中用到的案例，大家看到在这个展厅的空间当中是一个巨大的混凝土，而且它还是旋转的，它符合我们的物理学上面的因果关系吗？当然不符合，但它有你不知道的因果关系存在，凭借你已有的感官经验和因果关系的认知，完全无法解释一个如此巨大的混凝土怎么能够没有任何支撑地悬浮在空中并且旋转。通过这些艺术案例，我想强调的是审美中隐藏的因果关系。接下来有请朱老师。
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因果律@朱锐两位老师讲得非常精彩。接下来我就快一点。我前面讲过因果事实是一种基于观察与未观察数据之间的比较，它本身就包含着一种未观察的因素。下面我讲因果律：因果律到底是否存在？前面提到休谟的第三个因果律，是从前面两个观察之中，通过归纳、类比、推理所得到的一种信念。实际上这里涉及到怎么样去表达因果（至少这个问题在哲学上还是有争论的）。我把因果表征分为两类：一个叫因果效应，一个叫事件因果。
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效应因果表征就是说一个事件的性质是a of A导致b of B，然后关键是后面——in virtue of是根据a具有大写A的性质导致b具有大写B的性质。美国哲学家金在权（Jaegwon Kim）是效应因果的代表人物，效应因果指a所具有的某种性质导致b具有某种性质，也就是说这种因果具有结构性。与之相反的是事件因果，或者叫做brute causation，我把它直观地翻译成“粗暴因果”。粗暴因果是没有结构的，它就是一个纯粹的事件，就是事件e，然后导致另外一个事件e。这一观点的代表人物就是唐纳德·戴维森（Donald Davidson）。
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刚才张老师也提到了，所有的科学，包括概率统计，在谈到因果或者因果律的时候，实际上都属于 “效应因果论”，也就是“结构因果论”。以随机控制为前提进行各种因果分析，基本上都属于这种效应。把因果关系项看成具有结构性的事件，在概率上体现为变量赋值，即“X=x”“Y=y”分别为两个事件。珀尔在2016年书中对“事件”的定义就是，事件就是变量赋值。而变量X和Y之间的因果关系是靠“X等于x”时，能否真正导致“Y等于y”来判定的。这里面大写的X和Y实际上就相当于休谟的事件a和b，或者是“X等于x”“Y等于y”相当于“A”或“B”，而x和y这个值实际上就相当于休谟的A、B性质。也就是说，事件（变量）之间的因果关系靠事件的性质（也就是变量的赋值）来确定。而因果律之所以存在，是因为性质，而不是事件之间的关系。也就是说因果律所连接的关系项本质上不是事件，而是休谟的As and Bs性质之间的关系。
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这种效应因果论背后所具备的因果律在哲学上叫做“因果律”（capacity of causation），任何一个因果关系或者因果事件后面都有因果律做支撑。这是一种普遍的哲学和科学的理解，包括戴维森也如此认为。尽管我个人觉得戴维森不应该是这种态度，但这不是今天要讨论的问题。但是“凡是因果事件，其背后必然有因果律”这种理解，实际上它不是一种本体论假设的。打个比方说，如果世界是由没有确定性质的事件（即粗暴事件）构成的，或者事件之间的关系并不能还原为事件性质之间的关系，那么：
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第一点就是，粗暴因果可以不以关联为前提，也就是causation without correlation。前面李老师已经提过这个道理，causation并不必然体现为correlation。从粗暴因果论的角度来说，事件与事件性质属于不同的本体论范畴，我们不能通过“X=x导致Y=y”，来判定“X导致Y”是因为“X=x，Y=y”。举个简单的例子，设想在因果相关的两个变量X和Y之间，每次“X=x导致Y=y”，都会反过来会导致X引起Y的阈值修正，在神经科学上就是神经适应（Hebbian Learning），就是“结果会反过来影响原因”。下一次X引起Y的时候，它的阈值往往会降低。也就是说在非线性的动力系统之中，因果分析的效应是值得怀疑的。海森堡甚至认为因果分析在这种复杂系统中是无效的。
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第二点，从因果到因果律，本质是一种相似性假设或者相似性分析。而这种相似性分析本质上就是一种性质分析。因为我们必须根据事情的性质去判断它们的相似性。而古德曼正说过，相似性本质上是以人的观察兴趣为前提的，任何事都和任何事相似，只要你不断地改变它的参数或者framework。因果律强调的是充要条件：有某一个性质，会导致另一个事件有另一个性质。而粗暴因果是不谈充要条件的，它没有普遍性。
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这就涉及到因果的客观性问题。因果是客观事实，是我们观察时得到的一个结论，是绝对客观的，还是说它是一种审美呢？——袁园老师刚才说得非常漂亮，它就是一种审美意识——我个人觉得因果是一种休谟主义的观点，即它至少是一种观察事实。</...}

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自然科学论文(精选5篇)时间：2022-02-25 09:20:31自然科学论文范文第1篇
目前，进一步实现建设创新国家任务所需的我们中央地方各级政府都大力加强对科技管理。在那之前对政府科技管理研究中，我们发现，大部分的研究都是科学技术活动的角度出发，科研管理开始，然后过渡到科技管理的微观层面和宏观层面中国茶。这样的话，就很容易产生的科学理论的科学结果不够宽广的视野中看待政府科技管理的角度。我只是因为经济社会整体发展战略中的位置宏科技活动和科技管理活动很难实际操作过程中，一方面需要我们政府的科学技术管理作为政府管理社会问题的重要工作之一就是认识到政府科技管理工作的政府关系社会发展各方面的影响力、渗透力；另一方面，政府将科技项目管理的内容设置科学技术管理范围内采取的管理方法，反而更像管理服务功能的公共管理的角度，政府科技管理活动进行重新定位，明确政府的新技术管理方式和新的内容有很大的意义。
2公共管理视野下的政府科技管理活动
2.1政府管理的内涵
公共管理的视野就是公共事务的管理活动。公共事务的管理本身是在一定的时间范围内，在一定的共同成员范围内对所相关的公共事务进行一定的管理，这是一种社会化的事务，也是一个社会化的流程，具体来讲就是要体现为一定的社会生活共同体对群体内部的成员进行普遍的公共物品和公共服务的管理。公共事务的管理本身有以下几个方面的具体特征：社会性，也就是公共事务的管理活动所针对的对象是一定社会范围内的公众利益共同体，是公共范围内的事物需求的产物；动态性，也就是在不同的地域范围内，在不同的时间范围内，公共事务的服务范围也会有一定的差别，同样的公共服务活动再不同的时空范围内也会有不同的表现形式；层次性，也就是说根据公共事务本身与不同的利益共同体之间的利益关系是有相关关联性的，在纵向上所表现出来的就是可以在社区性的地域范围内进行公共服务和地方性的公共事务管理；具有一定的公共利益外在表现性，也就是说公共事务本身是与一定的公众利益相互关联的，而且其本身也是公众所追求的共同利益的产物。
2.2以科技管理活动以及政府的公共管理
目前，我国的科学技术不断发展，科学技术对社会的影响也越来越大。在这种情况下，可以说，政府的管理手段和方法改善的重要方式，还可以有效促进社会生产力的解放和发展，促进国民经济发展和不断提高的趋势。社会转型。这不仅能有效促进当前国防发展国民教育水平???还可以再提高国民整体素质。同时国家文明建设，例如工业建设、农业建设和国防建设事业等依赖性。科学技术的发展。我国的社会主义精神文明建设也依赖性。科学技术的发展。但是，科学技术本身有很强的无法控制的有效性，消费社会，社会的发展也为比较大时，这样做，政府作为公共服务提供主体，需要对科学技术进行日程管理，促进科学技术的进步有贡献的方向逐渐使得社会经济、政治和文化发展的事业中去。因此，渗透到各个方面的功能范围，政府管理的重要目标。所以科学技术管理都政府管理工作的重要内容。
3合理定位政府科学技术管理工作
3.1政府与市场之间的科技管理平衡
政府与企业本身是科技活动的投资主体，必须要分清楚政府在科技管理工作中有效接入的范围才能够更好的发展科技。我们在日常的管理工作中，可以从科技产品本身的属性角度区分两者之间的范围问题。科技产品本身可以划分为私人性的或者是公共产品型的。公共产品包含了基础性的，研究周期比较长，研究的收益比较小，研究的规模比较大的科技项目。所以，公共产品本身就是公共性投资产出的。在这个过程中就要求必须要进行公共决策和公共监督。政府在管理的过程中要表现出比较高的公正性和信息透明性。而反观私人产品，其本身是在科技领域的研究中为了能够使得企业获得更好的竞争优势的项目。这些项目主要包含了一些专利性的项目和专有性的技术。由于不同的科技研究项目的特点不同，针对的方向也不同。在这个过程中就有必要针对市场的力量和政府的力量，作出有效的划分和研究。政府不需要设计的范围，或者是政府可以涉及但是也可以不涉及的范围，都要交给市场去管理。这样的话才能够有效的保证科技发展的自由度，也能够有效的提高科技发展的速度。
3.2充分明确科技管理工作在政府公共管理工作中的地位自然科学论文范文第2篇
“形而上学”（metaphysics）的原义是关于世界本原或事物发生发展的原因的学说，即关于世界本体论的学说。公元前1世纪亚里士多德吕克昂学园的第11代传人安德罗尼柯在编辑亚里士多德著作时，把亚里士多德的有关研究第一原因本身，即永恒的、非物质的、静止不动的存在的著作，放在研究世界运动变化的著作（physics）之后，取名为meta-physics，直译应为“后物理学”。由于在metaphysics中，亚里士多德研究讨论的是事物的终极原因，世界为何存在和如何存在本身的问题（亚里士多德自己把它称为“第一哲学”），而这些问题在人类的经验范围内是无法感知的、超验的，是看不到摸不着的，所以我们中国人就借用《易经》上“形而上者谓之道，形而下者谓之器”一语，把metaphysics译为“形而上学”。值得指出的是，按照中国《易经》中的意思把metaphysics翻译成形而上学，并且按《易经》中的思想理解“形而上学”，其实与西方人自己对meta-physics的理解是有较大差异的。差异之一是，中国人认为“形而上”的东西是虚无缥缈和难以捉摸的，比如说“道”、“太极”、“元气”等，所以人们也无法用语言把它们的真实含义明确地表达出来，要想真正把握它们，只有通过直觉、内省、觉悟，即通过“只可意会，不可言传”的方法去体会；但西方人认为，尽管事物的本原、原理和事物背后的原因（柏拉图称为“理念”世界）是人类的感官无法感知的，但人类可以用理性思维去把握它、认识它（这也是古希腊人崇尚理性主义的重要原因）。差异之二是，中国人既然认为“形而上”的东西是难以把握的，因此就把“形而上学”看成是“玄学”（20世纪初有相当长一段时间metaphysics就译为“玄学”），看成是一种“天道”，而“天道渊微，非人力所能窥测”（阮元《畴人传》卷46）；但西方人认为，“形而上学”实质就是关于世界为何存在原因的学说，是世界存在本身或“第一存在”的学说，这种存在是其他所有存在的原因、前提或基础，因此，这种学说比其他任何学说都更高级、更基本、更实在、更富有智慧。总之，所谓“形而上学”本质上就是关于世界为什么存在、如何存在的原因的学说，这种学说尽管没有什么实用价值，也不讨论有关现象世界或感性范围内的认识，因而在人类的经验范围内也不可能得到检验，但它却是现象世界或感性认识的基础，一点也不“玄”，甚至比看得到摸得着的客观事物更实在。正如亚里士多德所说，“有一门学问，它研究‘实是之所以为实是’，以及‘实是’由于本性所应有的秉赋。”〔1〕56而“为这门学术本身而探求的知识总是较之为其应用而探求的知识更近于智慧，高级学术也较之次级学术更近于智慧；哲人应该施为，不应被施为，他不应听从他人，智慧较少的人应该听从他。”〔1〕4那么，究竟什么是智慧呢？“智慧就是有关某些原理与原因的知识。”〔1〕5因此，形而上学知识是最有智慧的学问，是最高级的学术。
二、自然科学为什么必须以形而上学为基础
亚里士多德在《形而上学》中曾明确指出：“凡为每一个有些理解的人所理解的原理必不是一个假设；凡为有些知识的人所必知的原理当是在进行专门进行研究前所该预知的原理。”〔1〕62他还进一步指出：“一切事物悉加证明是不可能的（因为这样将作无穷的追溯，而最后还是有所未证明的）；假如承认不必求证的原理应该是有的，那么人们当不能另举出别的原理比现在这一原理<矛盾律>更是不证自明了。”〔1〕63很明显，亚里士多德在这里所说的“在进行专门研究前所该预知的原理”或“更是不证自明、不必求证的原理”正是探索宇宙奥秘的基础或指南。而康德说得更清楚、更直接：“按其本义来称谓的自然科学首先是以自然的形而上学为前提的。”〔2〕5不用说，在亚里士多德和康德看来，进行科学研究或探索宇宙奥秘必须要以“形而上学”为基础、为前提。那么，究竟什么是自然科学的形而上学前提或基础呢？它们在自然科学中究竟居于何种地位或起何种作用呢？这当然是非常值得我们认真讨论的重要问题。“西方科学的本质在于，它是对自然现象产生原因的一种猜测或解释。”〔3〕比如说，地球上所有人凭感官或凭经验都知道“天冷的时候，水会结成冰”；都知道“天热的时候，食物容易变质，不能再吃，吃了变质的食物，人就会生病”；都知道“月有阴晴圆缺”等等。但古希腊哲学家认为，人类不能以获得这些感性知识为满足，而应探究它们背后的原因。亚里士多德就明确指出：“研究原因的学术较之不问原因的学术更为有益；只有那些能识万物原因的人能教诲我们。”〔1〕4然而问题是，人类可以凭感官感知到现象，但现象背后的原因却无法通过感官感知到，它只有通过猜测才能知道，这种猜测所依靠的就是“理性思维”，而理性思维的核心就是“合逻辑地推理”。所以说，对现象背后原因猜测的过程实际上就是合逻辑推理的过程。康德之所以提出“人的理性为自然界立法”的口号，之所以把“人的理性为自然界立法”看作是“自然科学成为可能”的基础，正是这个意思。接下来的问题是，人类根据其理智法则进行合逻辑推理必须有一定的前提或基础，如果没有这些前提或基础，“合逻辑地推理”根本就无法进行。我们以阿基米德推导液体的浮力原理的过程为例进行分析说明。“木头、树叶等物体肯定有重量，但在河里它们都浮在水面上，并没有沉到水底”，这显然是铁打的事实，是所有人都知道的自然现象或经验。但这一现象背后的原因是什么呢？阿基米德通过猜测或合逻辑地推理，认为最好、最合理的解释是，“木头、树叶这些物体肯定受到向上的托力（或浮力），而且这一托力或浮力必定是由水产生的”，这是猜测或推理的第一步。既然木头、树叶这些物体在水中受到水对之向上的浮力，那么其他所有物体在水中必定会受到同样的浮力，否则是不合逻辑的，是不可思议的，这是猜测或推理的第二步。既然水对浸没在其中的物体有向上的浮力，那么所有液体，象水银、酒、油等，对浸没在其中的物体必定也有向上的浮力，否则同样是不可思议的，是不符合人类理智法则的，这是猜测或推理的第三步。这样一来，阿基米德在看到或观察到“木头、树叶等物体浮在水面上”的经验事实的基础上，通过一步步逻辑推理（即猜测），最终推导出了关于液体的浮力原理。笔者通过合逻辑地推理猜测，阿基米德当年“必定”是如此推演出浮力原理的。其实，普朗克也是在黑体辐射的所谓“紫外灾难”的实验结果的基础上，通过逻辑推理推导出“能量子”理论的；等等。这充分说明，西方科学知识其实都是人类根据自己的理智法则，通过逻辑推理（包括数学推理，因为数学本质上也是逻辑）获得的。不过，在这一系列严密的逻辑推理过程中，自始至终都必须有一个基本前提作为推理的基础，这就是“世界是统一的”：同一类事物的属性必然是相同的或一致的。而这一前提正是推导浮力原理的形而上学基础，没有这一基础，浮力原理将成为空中楼阁。阿基米德认为，如果木头、树叶这些物体受到水对之向上的浮力，那么其他物体在水中必定也要受到同样的浮力，这从何说起？有何根据呢？假如自然界中水只对木头、树叶有向上的浮力，而对铁块、石头就没有向上的浮力，咋办？阿基米德凭什么就认定水对木头、树叶如果有浮力，那么对铁块、石头必定也有浮力？这基于什么理由？（其实，这一问题与“休谟问题”密切相关）很显然，这一推理过程必须隐含一个前提：“世界是统一的”。这一形而上学前提对于浮力原理的推理过程而言，是绝对不可或缺的。如果没有这一前提，推理一步也不能进行，这样一来，人类对自然界的认识也就永远只能依赖于经验（这正是休谟所认为的）。实际上，西方科学的任何理论都有其相应的形而上学基础，正如康德自己所说，“只有那些其确定性是无可置辩的科学才能成为本义上的科学；仅仅只是具有经验性上的确定性的知识只能在非本义上称之为学问。”〔2〕3或者说，“一切本义上的自然科学都需要一个纯粹的部分，在它上面可以建立起理性在其中所寻求的无可置辩的确定性。”〔2〕4不言而喻，这个具有无可置辩确定性的纯粹部分正是自然的形而上学。大哲学家雅斯贝尔斯也明确指出：“一种纯粹的科学需要一种纯粹的哲学。”〔4〕德布罗意之所以提出“物质波”理论，爱因斯坦之所以提出光量子论、统一场论，摩尔根之所以把关于果蝇的遗传规律推广到一切生物物种等等，同样也都是以“世界是统一的”这一形而上学命题为前提的；哥白尼之所以大胆否定“地心说”，提出“日心说”，爱因斯坦之所以提出相对论，是基于“世界是简单的”这一形而上学前提；西方科学所有学科之所以都热中于寻找现象背后的原因，是因为西方人坚信，客观世界中的任何事物或现象都是作为原因的结果而存在的。为此，亚里士多德提出“四因说”对之进行解释。作为中国人，我们通过学习对西方科学的内容几乎都能够掌握，但遗憾的是我们对西方科学从何而来，西方人为什么会提出近乎“荒唐”的大爆炸宇宙理论、能量子理论、物质波理论，为什么热衷于用数学、实验、分析、类比等方法研究探索自然界，尤其是对西方科学的形而上学基础等等，都知之甚少。
三、对《自然科学的形而上学基础》的深层理解
通过以上分析讨论我们终于搞清楚了，西方自然科学知识仅仅是人类理性思维的产物，这正是康德在《纯粹理性批判》中所阐述的核心思想：自然科学之所以成为可能，是因为“人的理性为自然界立法”；而人类在进行合逻辑推理的时候，必须以“自然的形而上学为前提、为基础”，而这正是康德的《自然科学的形而上学基础》的核心内容；那么“形而上学”又是什么呢？亚里士多德的《形而上学》对之进行了详细阐述。我们完全可以这样设想，如果有人问哥白尼，“我们大家（包括你自己）都感觉不到地球在动，你哥白尼却说地球和其他行星都围绕太阳转，而且速度那么快，这从何说起？有什么证据？你是怎么知道或你凭什么说地球和其他行星都是围绕太阳转的？”哥白尼的回答必定是，“柏拉图早就指出，可感的现象世界是变幻莫测的、是不真实、不可靠的，我们不能相信，而‘地心说’用80多个本轮和均轮来解释有关天文现象，显然不符合‘世界是简单的’这一基本原则，是不可思议的，上帝也绝不可能动用80多个本轮和均轮来创造宇宙。用‘日心说’取代‘地心说’解释有关天文现象，最符合‘世界是简单的、和谐的、在数上是成比例的’这一原则，因此宇宙必定如此。”无独有偶，大科学家爱因斯坦说得更清楚：“温和的形而上学者相信：逻辑上简单的东西不一定都在经验到的实在中体现出来，但是，根据一个建立在一些具有最大简单性的前提之上的概念体系，能够‘理解’所有感觉经验的综合。”〔5〕672这意味着，科学家在进行科学探索时，几乎一刻也离不开某种信念，而这一信念正是“自然的形而上学基础或前提”。正如爱因斯坦所说，“相信世界在本质上是有序的和可认识的这一信念，是一切科学工作的基础。这种信念是建筑在宗教感情上的。”〔5〕409他还说，“理论家的方法，在于应用那些作为基础的普遍假设或者‘原理’，从而导出结论。”〔5〕111爱因斯坦在这里所说的“作为基础的普遍假设或者原理”显然就是指科学的形而上学基础。
四、从形而上学到实证科学自然科学论文范文第3篇
“自然观的研究要求运用自然科学的最新成果，发展人们关于自然界辨证发展的总图景。自然界包括天然自然和人工自然，人工自然是人按照科学规律创造出来的自然界。窑洞景观的组成内容是人工自然辩证发展的结果，交汇着科学和技术，交汇着人、自然和社会，展现着丰富复杂的多重内容”。自然是具有自组织性并且具备能动性。陕西永寿县和三原县窑洞村落位于渭北高原传统民居区域，这一带地势相对平坦，土层深厚，气候凉爽而干燥，由于水土流失导致木材资源匮乏。人们在此挖掘了掩于地下的下沉式窑洞，利用自然的自组织和能动性，而不是强加于自然，对其地域形成绝对控制。这种窑洞的作法是先挖一个方形地坑，然后在四壁挖窑洞，形成一个四合院。在充分利用自然系统的能动作用基础上，将挖掘深度定为6-8米，土层具备保温隔热的作用，窑洞内部空间便形成了冬暖夏凉的效应。在这里，生土窑洞的院子、土坯都是用生土夯打或土坯砌筑的，当地居民利用灰砖对窑脸及披水挑檐精心设计，整个村庄坐落在地下，并且融于大地色彩之中，充分体现了敦厚朴实的景观特色。在空间组合上也保持了北方传统四合院格局，有厨房和贮存仓库、饮水井和渗水井以及饲养牲畜的棚栏。人类通过了解自然环境的自我组织性和能动性，在极大节约自然资本的前提下，造就了一个舒适的地下庭院。人居环境的形成也就产生了对自然的影响，而在影响之余使得人居景观与自然景观之间形成了边缘带。窑居村落也存在这样模糊的空间地带，人们对两者之间的处理形成了独特的景观效应，也遵循边缘效应的生态性。下沉式窑洞的窑顶一般都碾平压光，形成窑口向四周降低的地势，以利于排水，并做打谷和晒谷场，形成了一个公共空间。而在这个公共空间的周边便是与自然植被形成的边缘地带，为保留边缘地带生态的多样性，人们没有圈地为界，而是自然过渡，形成了人居环境与自然环境无界共存自然化的特殊景观。下沉式窑洞入口布置方式各有不同，从平面布置上分有直进型、曲尺型、回转型三种。这是由于当地居民对自然辩证法的遵循，在有植被影响入口设计的情况下，为避让植物而形成不同类型。由地面下到院落，步入坡道曲折变化，视野受到约束，再进到院落便又有豁然开朗的感觉，整个空间充满了明暗、节奏的对比变化。这样的边缘地带处理也造就下沉式窑洞独特的景观。下沉式院落的空间感也十分强烈，院落内不仅种植果木花卉，加之还用砖石等材料装饰窑洞洞口，从而使小环境变得幽静宜人。整个地上与地下景观形成了自然的呼应，窑院景观也在对自然辩证法的遵循基础上形成了生态的多样性。
二、科学技术观之于渭北窑洞景观
景观是人类情感思想在大地上的物理化呈现。而科学技术作为人类改造自然的第一生产力，是人类景观设计实现的途径。渭北高原下沉式窑洞的形成，体现着当地居民利用科学技术对自然界较小影响的改造。土炕、灶台及烟囱形成了窑院中独特的排烟系统，出水井与渗水井组成了上下水系统。这些都是人们利用科学技术对窑院中生活功能的解决，也创造了黄土地上特有的人文景观。在窑洞里，人们用夯土做土炕和灶台，将排烟管道埋设于窑壁中，使窑壁看来更为统一，而排烟口则不像中原地区的房屋置于屋顶之上，而是含蓄地隐藏于窑壁中。在空气动力学的验证下，窑院的气流是向上的，这样无论是炕还是灶台所产生的烟就很容易被排出，以至于形成了人在平地、袅袅炊烟缓缓直上、却不见房屋的人文景观。由于地处渭北高原地区，雨水不丰富，窑院居民的饮水变成这一地区的重要问题。人们挖地建房，使得更为接近地下水资源，开凿水井也更为方便。在上水系统解决的情况下，人们掌握了地下水循环原理，就地开凿出另外一个井，其功能主要用于渗水。出水与渗水的解决造就了可持续性的上下水系统，也凸显了科学技术在自然改造中的作用，而这一切人类智慧的物化结晶都是其人文景观的一部分。随着人们认识自然与改造自然的能力提高，科学技术也随之得到了迅速发展。而对于眼前苍老的窑院景观环境，怎样合理规划，对原有景观要素优化组合或引入新的成分，调整或构建合理的景观格局，使景观整体功能最优，达到人的改造活动与自然过程的协同进化则是当务之急。
三、自然而辨证的渭北窑洞景观诉求
辨证思维要求我们一分为二地看待事物，既看到事物好的一面，也要看到事物不利的一面。渭北高原的窑洞民居相信也是当地居民认真考证形成的。在这个过程中，人们也许会问自身的生存所产生的对自然的影响是否具有较大的破坏性？这样的改造方法是否适合人类本身的居住与自然的和谐发展？一方面我们得到生存，一方面我们破坏了自然，而怎样的方法可以弥补自然资本的损耗?这些问题都遵循着自然辩证法中核心思想，合理处理人与自然的矛盾。窑洞建造和景观环境的布置不是简单的处理，而是一种与自然作用和谐共存的方式，它包含了环境处理与自然作用的方方面面。在对渭北高原地区窑洞的重新审视中，我们看到了民间的能工巧匠对窑院景观的处理进行了全面的衡量。无论是整体窑洞所采用的黄土，还是窑院的各种功能性与装饰性的布置，都体现着当地匠人对黄土地的情感。窑洞的窑脸是窑院中主要装饰部分，反映出拱形结构的特征和门窗的装饰艺术。简朴的耙纹装饰、草泥抹面、砖石砌筑窑脸，木构架的檐廊装饰都是其装饰的主要手法。护崖墙、女儿墙也是装饰的重要部位。窑洞的女儿墙是防止窑顶人畜跌落的维护结构，大多用土坯或砖砌成花墙。辩证观的要求，为我们提供了一个思考和解决问题的框架，帮助我们重新看待窑洞景观的同时，为合理改造窑洞景观环境，和谐处理改造活动与自然环境提供了必要的方法。现在的窑洞已是苍老不堪，它的问题出现在于不适应现代化的发展，占地面积大、采光不足、上下水处理难题、抗震性不够都成为其结合自然发展的弊端，眼前我们不要过多地批评，而是需要设计者站出来，利用窑洞自身的优点，改善不足，造就一个新的适合时代需求的窑院。
四、结论自然科学论文范文第4篇
公示期间，如对以上人围论文有不同意见，可在本公告公示之日起7个工作日内，以书面形式、署真实姓名向市评选工作领导小组办公室反映。反映情况必须实事求是，真实具体，以便调查核实。
市评选工作领导小组办公室地址:武汉市江汉区发展大道164号(武汉科技大厦10楼1012室，武汉市科学技术协会学会部)
邮编:430023 举报电话:65692041
武汉市自然科学优秀学术论文评选工作领导小组办公室2010年9月9日
我武汉毛条厂企业改制安置职工工作已近结束，请下列职工:连佑萍、沈远少、邱国勤、王敏等见通告十五日以内速来厂办理企业改制职工安置相关手续。如逾期不办理的，责任由本人承担。联系电话:15202724255
武汉毛条厂武汉毛条厂企业改制领导小组2010年9月10日
方正义:
根据武汉市汉阳区人民法院(2010)阳执字第380号《民事裁定书》、《协助执行通知书》的协助请求事项，请你于公告之日起十五日内到武汉市汉阳区住房保障和房屋管理局办理武汉市汉阳区凤凰岭4■2■2号的房屋过户手续。如逾期未来办理，我局将依据《中华人民共和国民事诉讼法》第二百二十七条的规定，依法协助人民法院注销你所持有的阳200409762号《房屋所有权证》，并将上述房产的产权办理为刘应文、方正义两人共同所有，其中刘应文占45%份额，方正义占55%份额。
特此公告!
武汉市汉阳区住房保障和房屋管理局2010年9月10日
公 告自然科学论文范文第5篇
由于科技的发展，人才的需要，60年代，在国外，已经提出了改革科学教学的方法。近些年来，在课堂上，许多科学教师仍很传统，在教学方法和教学顺序上，比较死板。因此，我们改进教学方法是一个很重要的问题。下面从以下几点分析。
（一）在教学方法上改进
我们教师主要是“引导”的作用，即用适合的方法培养学生，独立、探索、发现知识的能力。而教师的重要方式是：“提高组织学生，来提高学生学习科学的兴趣。”根据教学目的、内容、对象，在各国，我们已经研究、选用了最好、最合理的教法。在美国，用探究、引导、发现法等；在苏联，运用自己做作业、自己解决问题的教学法等，加强引导、启发，而对传统的方法，进行了改造创新。
（二）在教学组织上改进
在传统的“教师———学生”这种教学模式上，要改变。教师和学生之间要多向联系，把班级、小组和个人的活动结合起来，使学生之间，相互交流、协作。这样，学生学习科学的积极性，能够被调动起来，同时，使得优等生和差生都在不断地进步。
（三）在教学时，要注重理解
目前，在不少国家，仍采用传统的教学方法，而我们要提倡广泛、实用、有效的教学手段，在“怎样做”“为什么”上，我们建立适当的平等做法。学生会处理教学材料，而在处理中，会分析、思考、理解抽象的科学概念、法则，以及科学规律。除了以上需要我们教师注意外，而培养学生的思维能力也是一件值得我们注意的问题。在现代，在学校教学中，这是一项基本的任务。往往知识，通过思维，得出的结果。在科学教学的过程，在培养学生思维能力上下一定功夫。下面，我从如何培养学生思维能力，谈几点看法。
二、培养学生思维能力
根据《小学科学教学大纲》，要求：培养学生具有初步的逻辑思维能力，这是一项科学、教学的目的，这符合科学的特点，又符合小学生的特点。
（一）培养思维能力要贯穿科学教学过程
对于教学，除了传授、学习外，更是一个促进学生全方面得到发展的过程，包括：“在思维能力的发展“。对于小学科学教学，通过学生掌握科学知识、技能，来构成思维能力的发展，这是一个必备的基础。一方面，学生要通过不断地运用自己的方法和形式来学习，如“通过比较、分析、综合、抽象、概括、判断、推理等方法来学习”，对于理解和掌握科学知识，这是一个很重要的过程。另一方面，在学习科学知识时，我们要提供“具体的内容和材料“，这是在为思维方法和形式的运用打下好的基础。对于科学知识和技能，除了培养学生的思维能力，通过有利的条件使用，即我们要把这些条件，充分利用起来，根据学生的特点，有计划地去培养学生的能力，才能达到自己的期望。在小学科学中，我们运用科学思想方法有，如对应思想、量不变思想、可逆思想、转化思想等。其中，转变思想是小学科学，在思想方面的核心。对于转化，是运用事物，在“运动、变化、发展和事物“之间，通过相互的联系，来实现一种从”未知向已知“的转化，在”数与形“的相互转化中，把复杂的问题简单化了等。这培养了学生转化的意识，从而发展了学生的思维能力。
（二）实验和练习对于培养学生思维能力
起着重要的促进作用第一方面，通过实验，贯穿于小学科学的始终，培养了学生具有“正确、熟练、合理、灵活”的实验能力，对于小学生科学教学来说，也是一项重要的任务，从而培养了学生的思维，具有“敏捷性、灵活性、独创性”等良好思维的品质。另一方面，通过培养学生的思维能力，这同计算方法、解题方法一样，必须通过练习来实践。在思维与解题过程，是一个密切联系的过程。对于培养思维能力，最有效办法是通过解题的练习来实现。了解知识是基础，通过直观，把科学抽象思维变得形象，这种途径是获得信息的来源。在教学时，我们应该注意“由直观到抽象”，学生的抽象思维的能力逐步得到培养。目前，在小学教学方法改革的研究、宣传中，重视使用什么样的方法去教学生，而在教学中，教育思想缺乏分析、研究；在教学方法中，虽然改进了教学的方法，但存在一定的思想缺陷。我们要树立正确的思想教育，遵循现代教学论的思想。所以，我们要认真研究现代教学理论、教学中的实际问题，同时联系理论和实际情况。
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