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这些年我因为工作的关系，参与到一系列与科学普及、教育相关的工作当中来。我注意到一些基本问题在科技传播中值得关注，这些问题包括科学真理和科学革命、科学发现和技术发明、科学研究与科技创新，乃至于科学传播与文化自信的关系。
在科技认知力的教育，或者说在科学传播、科学普及过程中，科学的真理性和科学革命的关系仍然是一个基础性的话题。究竟什么是科学？2024年诺贝尔奖结果公布后，大家都在问：人工智能是科学吗？我的理解简单来说，科学是人类关于现实世界普遍规律的知识体系，是人类发现现实世界中普遍规律的基本方法，或者说用这种方法来发现科学规律的活动。
当然这其中有一系列科学价值观，比如说实事求是的科学态度、合乎逻辑的理性态度等。关于科学的定义有很多。我在这里给出我的定义，主要想引出我的话题：科学是人类发现现实世界中不以人的主观意志为转移的客观规律的方法、活动，以及由此产生的知识体系。
▲王怀民院士在2024年中国科技传播论坛暨中国科技新闻学会第十七次学术年会上作主旨报告
在这里我想特别强调，所谓客观规律的客观性，也就是科学的真理性问题。至少从我个人的成长和学习经历中，我注意到，科技传播时常强化或暗示了科学的真理性或客观性是不可挑战的。我认为这种强化或暗示是需要高度关注和警惕的。因为实际上所有规律都是人类认知世界的所谓客观规律，人类认知世界自身就有局限性，我们在科学传播中一定要十分警醒这些所谓规律本身的局限性。
我们今天讲科学真理的客观性是不容否认的。这种不以人的主观意志为转移的客观性怎么来的？既然是人类发现的，那么它又如何能摆脱人类的主观性呢？爱因斯坦在1953年给一个科学爱好者回信的时候，特别提到了这种客观性是从哪里来的。他提到两点，第一点就是所谓形式逻辑体系，在2500年前古希腊时代就已经有了形式逻辑体系，欧氏几何里对此已经有了成功的探索和实践，对今天人类的思维产生了深刻的影响。第二点他说从文艺复兴之后，人们通过系统的实验找到了所谓的因果规律——这种认知世界的方法。
这两件事尤其是科学知识要接受实验、实践的检验，是可以被证伪证否的这种态度，是重要的科学态度。我们可以看到其中的相对性。我们也知道科学研究经典的方法始终是面临挑战的。
首先，科学研究是通过实验进行观察，提出假说，然后基于假说做出逻辑推理和预测，来指导实践活动。但其实整个科学研究方法面临一系列挑战，比如说从观察的现象提炼出具有普遍性的科学断言，这个过程本身就是归纳到推理的过程，是有局限性的。特别是当人类面临复杂世界的时候，有一种把复杂世界简单化为一个线性系统的认知倾向，这是我们要时刻面对的。
其次，我们说科学用实验来证明、检验结果的正确性或者真理性，而实验成本变得越来越高，比如相对论中所谓的光的弯曲，比如引力波的证实性的存在，这些实验成本是极高的，挑战是极大的，更重要的是在20世纪30年代，人类认识到自己特别坚信的方法——逻辑和实验的方法，也面临着巨大的认知挑战。比如20世纪30年代哥德尔的不完备定理，让我们知道用理性的所谓最高境界数学符号的方法去表达人类对世界客观规律的认识本身就有所谓的不完备性。也就是说，只要包括了自然数这类算术理论的一致的形式系统就是不完备性的。为什么追求形式系统呢？人类在进入20世纪以后，突然发现数学也有不可靠的地方，我们能不能让语言符号承载意义的所有？所以就有了这样一种追求。更进一步地，20世纪30年代在量子力学的思想产生之后，人们认识到，所谓的实验观察，实际上也是人在和世界互动过程中产生的结果，是人类对实验世界的一次干扰得到的反应，这种结果是具有不确定性的。实验的客观性本身也遇到极大的挑战。
所以这些情况是否在科学传播中有所体现，我觉得非常重要。我们不得不接受，人类的科学体系是可能被挑战的，是会产生科学革命的。因此真理性和科学革命之间的相互关系，在科学传播中和科技认知中是需要有效表达的。1932年，爱因斯坦去美国的时候，也正好是他苦苦做广义相对论思考的时候，他希望找到一种表达——对于今天我们看到的规律，能够给予一致性的、更具普遍性的表达。这非常具有挑战性。同时他和物理学家在争论量子力学的世界观时，也有了某种意义上的隐隐的对于科学客观性的更深入的思考。那个时候正是相对论和量子力学蓬勃发展的时代。他说：如果把科学视作一种现存的和完成的东西，那么科学是人们所知道的最客观的、与人无关的东西。但是，科学作为一个尚在制定中的东西，作为一种被追求的目标，却同人类其他一切事业一样，是主观的，受心理状态制约的。所以，科学的目的和意义是什么这个问题，在不同时期，从不同的人那里，所得到的回答是完全不同的。
我们在科技传播中经常会遇到这样的问题：科学和技术要不要分开、要不要结合好？前面我们谈的是科学研究、科学发现的基本规律，而技术演化本身又是一种不同的规律。科学和技术在人类文明史上是两种不同的形态，甚至在相当长的时间里，它们是走在两条道路上的，但它们都是人类的文明形态。
布兰·阿瑟写过一本书叫《技术的本质》，他对技术演化的规律大概是这样描述的：技术的本质是对现象有目的的编程。也就是说人类总是捕捉现象，基于这个现象再结合人类自身生存发展所需要解决的问题进行组合、重新域定，继而推动技术的发展。技术发明至少从人类进入农业文明时代、新石器时代之后的近万年的历史中，是远远早于科学的。它是和人类解决自身问题、生存发展密切相关的。
文艺复兴之后，人类通过科学实验和观察形成对世界认知的主动性，产生第一次科学革命。这个时候所谓的“上帝死了”，西方人需要用人类认知、掌握和改造世界的能力来证明自身伟大。这个过程在两百多年前是由于科学与技术结缘、带来技术革命和工业革命导致的，以至于科学和其他人类文明成果的地位完全不一样。
科学革命前的技术发明是基于人类的感官所感受到的现象，进行各种要素的组合，来解决自身生存和发展问题。科学革命之后，人类终于注意到发明技术的又一个启发，就是科学发现的自然规律往往超出人类直觉。基于科学发现来指导技术的组合和新技术的发明，会产生和过去完全不一样的生产力效果，比如蒸汽机。人们发现蒸汽能带来推力，并早就利用蒸汽推力发明了传统蒸汽机，但是效率不高。牛顿力学产生后，瓦特根据力学原理开始对其进行改造，让效率提高，这给人类带来了影响深刻的工业革命。
后来类似的例子就更多了，比如爱因斯坦的质能方程，使人们看到微观世界原子的聚变和裂变可以带来巨大的能量。再比如相对论中对于运动和时间的理解，产生了今天更精密的时钟和基于精密时钟的卫星导航定位。再比如对于量子能带理论的认知，实现了对半导体和粒子输运的有效调控，让人类发现了半导体，发明了晶体管，产生了今天的信息技术。所有这些技术发明不是基于人类的直觉，而是基于科学发现揭示的微观原理或宏观原理所形成的。
这种技术发明实现了科学和技术的深度结合，带来了一次又一次工业革命。也是在工业革命之后，在人类文明史上从来没有出现过的生产过剩性质的生产能力的巨大跃升出现了。现代科技进入中国是在西方工业革命之后，特别是在工业革命成果武装了帝国主义的军事力量之后，使中国在被殖民和侵略之后形成了一种特殊境遇，导致了科学和技术在中国科学传播中处于一种无以复加的“力量”形象，“科技”在中国的语境传播中总是连在一起的，但是这并不意味着科学发现是技术发明的前提。
人类今天虽然发明了互联网、大语言模型等一系列新技术，但我们对它们的科学原理并没有更深刻的解释或者理论认知。同时，技术发明成为人类认识复杂系统的新的技术装置、技术手段。因此科学和技术是相互作用的关系。
第三点想跟大家交流的是科学研究与科技创新的关系。如何理解知识创造和技术创新关系的完整含义？
这里我想特别提到一个概念叫“知识创造”。知识怎么能创造呢？规律不是被发现的吗？实际上科学发现和基于科学发现的技术发明的创新活动，让人类形成了更多理解世界、改造世界的知识，我们统称为知识创造。科学发现其实也是一种创造。从建模意义上讲，在表达人类对世界规律的理解意义上讲，科学研究也有某种意义上的创造的意涵。我们通常讲科学发现和技术发明是从0到1的创造过程。
还有一个重要的概念就是我们今天经常说的“技术创新”——Innovation。我国的很多文件在翻译科技创新时也是用Innovation。Innovation指的是把科学发现和技术发明转化为现实生产力的一系列的制度设计创新和基于这种制度创设完成的把知识变成生产力的活动，是从1到N的创新活动。
一个是认识世界规律的活动；一个是改造世界，产生生产力效应的活动。这两个活动是有所不同的，知识创造是把财富变成知识，技术创新——innovation——是把知识变成财富，是一个迭代循环。
更重要的是在这个过程中，出现了新的现象。过去科学发现往往是科学家出于对自然的好奇和个人的兴趣产生的，而今天许许多多的知识创造的来源，是技术创新到达天花板之后所推动的，也就是有了使命驱动下的科学研究，这是当代科学研究的一个重要现象。所以我想，在科技传播中是不是也要有所体现，科学研究不仅是好奇心和兴趣的驱使，还有当今意义下的使命驱使。
最近我注意到英国有一本书叫《创新的起源》。其中“创新”一词就用了Innovation。谈到这个过程，作者特别讲到了创新不止于发现和发明，创新还是知识的转化，是把想法和发明转化成一种可行的、负担得起的、切实能够为人类带来利益的活动。这是Innovation最要紧的地方。同时他也特别强调，在经济领域，甚至在今天国家发展领域普遍被接受的一个概念——我想也是在科技传播里需要特别体现的——创新还是一个经济行为。工业革命之后，人们越来越多地认识到经济增长的主要动力不在于使用更多的资源，而在于在创新驱动下，用更少的资源做更多的事。我理解这就是今天我们强调创新驱动发展的重要意义之所在。
因此我们可以看到，我们今天所讲的科技创新是知识创造和技术创新相互作用的创新活动。而科技创新中的经济含义具有持续性创新和颠覆性创新的周期迭代特性。当新的科学发现或者新的技术发明出现之后，其引发的技术创新早期会有效地在经济社会生活中扩散，带动经济的高速发展；进一步扩散之后，它的边际效益就会下降，进而出现一个周期的天花板。而捅破这个天花板的新的科学发现或技术发明就是颠覆性创新，接着又会进入一个新的发展周期。
颠覆性创新什么时候出现？我个人的看法是，颠覆性创新与天花板出现时机是相关的。
我们在科技传播中经常会面对这样一个问题：西方科学为什么出现在西方，而没有出现在中国？我们回头看一看经典科学，其对于科学的理解，对世界的理解，往往是人把复杂世界线性化为确定性的简单模型，是一种还原论的思想，是把世界看作“一加一等于二”的，把一个充满矛盾的世界消解成一个一致性系统，尤其是进行了人和自然的二元分割。虽然人是自然的一部分，但是在西方经典自然科学研究中，人是作为认识主体，而把自然作为客体放在实验桌上进行研究、观察，并且把自然界看成是一个确定性的机械系统。只要把世界的基本成分的源头搞清楚，就可以知道整体系统。
这个方法是有效的，它带来的牛顿力学催生了一系列科技进步和发展，带来工业革命。但我们又看到，今天的技术进展、新的发明，例如互联网、大模型，用经典的科学方法没有办法理解和解释。因此，人们进一步面对所谓“一加一大于二”的复杂世界观，是一个成长关联的世界观，是一个充满矛盾交织的系统，个体和整体之间的相互关系是非线性的复杂的生命系统，这对于传统的西方科学方法是一个巨大的挑战，我们在期待新科学。
在这个过程中有一系列探索。20世纪80年代初，在美国新墨西哥州圣塔菲，一群搞核物理研究的科学家靠募资成立了一个非官方的研究机构，他们的第一个课题由花旗银行投资，让经济学家布莱恩·阿瑟做“经济作为一个演化的复杂系统”的研究课题。也就在同时期，中国也有一位科学家——钱学森，他在酝酿思考新的科学领域，“复杂巨系统”思想就是在这个时候提出的。我看了看科学史，钱学森的经历和年龄正好和圣塔菲的科学家是非常相似的。而钱学森说他的思想受到中国传统哲学思想的整体观和马克思主义的辩证唯物主义的启发和影响。
所以我想我们在今天推动新科学发展的时候，要注意还原论和整体论对世界的不同看法。还原论认为要把世界看作一个稳定的、封闭的机械系统，用简化的线性模型实现整体等于部分之和。这样就可以通过源头完成所谓因果确定性的推理。同时至少在哲学领域，大家认为世界是个开放的复杂系统，整体是大于部分之和的，若干要素是关联的，谁也不决定谁。因此，这样一种自下而上的连接演化是世界的本来面目。
但是整体观往往在相当程度上无从下手。还原论使我们获得了一系列基于简化的世界产生的一系列规律的认知，也就有了我们今天比较经典的可观察、可重复、可预见、可验证的一种简化了的科学研究的成果验证方法，它强调一致性、确定性和因果性。
而所有这些方法在给我们带来科学成就，带来科学革命、工业革命、技术革命的过程中，也深化了人们对世界的认识，使人们不得不面对，当用这种方法去理解生态、大脑、城市、经济系统的时候，它又是非常无力的。人们开始对所谓复杂系统的研究，以及用大数据，乃至用大模型来理解这个复杂世界的努力。而这种努力的过程中有很多重要的思想，比如量子物理用所谓互动关联视角来理解世界。
法国物理学家卡洛认为，我们今天看世界都是在做观察，只是我们观察的物质会和我们发生互动，所以它所展现出来的结果实际上不可避免地受到人的因素的影响。我们需要高度关注和警觉我们所发现的规律的客观性。他说也许在量子力学中，物质是有与人无关的特性的，但是我们可能看不到，我们看到的只是我们和粒子互动的结果，每一次去实验、观察，就是一种相互影响的互动。当这种影响的互动和人们所要表达的世界，和对世界的认知指导的行动，不产生人们不可接受的误差的时候，这是没问题的；当这个误差不能不接受的时候，那此影响就不能被忽略了。
因此我们可以看到过去的简化方法是把这个误差忽略掉，今天我们不能不关注这样一个影响。因此我们再回到中国传统哲学思想里，我最近和一些哲学家、物理学家、化学家做交流的时候，他们都提到了老子思想、整体思想，而且特别提到了中国传统哲学思想对于欧洲科学革命、文艺复兴的那些重要哲学家和科学家产生的影响，乃至于对今天西方科学家产生的影响。
我们经常说老子哲学思想中“道可道，非常道。名可名，非常名”。我现在理解，所谓“道”就是世界本来的面目，所谓“可道”就是我们可以去认识世界的本来面目。所谓“非常道”，是人对世界的认识总是和世界的本来面目有偏差，所谓“名”就是模型，是我们对世界的描述。所谓“可名”，就是建模，是我们表达对世界的认知。而“非常名”是因为我们对世界的表达往往与世界的本来面目是有偏差的。
所以，在技术传播中我们可以这么讲，经典西方科学之所以没有出现在中国，可能是因为还原论的思想和中国哲学中所强调的整体论的世界观是有差异的，经典西方科学把世界简化为线性的、确定性的科学研究方法，和中国传统的哲学观是差距较大的、不相容的。但是这不意味着中国传统哲学思想不会孕育新科学，这是我对这个问题的看法。
今天，大模型带给人类很大的启发，人类可以用自己的语言表达出各自对世界的看法，我们把每个人对世界的丰富看法（可能是不一致的）灌之以一个新的模型，叫深度神经网络。深度神经网络把各种各样的人对世界的不同的互动感受，用自然语言表达出来。深度神经网络不需要消歧，不需要做成新的符号化的表达，可以直接用它来形成人类对世界的认识。深度神经网络学习了人类对于世界不同侧面的表达并把它叠加起来。
因此大模型驱动的机器学习是叠加了丰富的“非常名”以逼近“恒名”的一种新型建模方法。传统的科学建模是消除歧义的，用一个一致性的理论表达世界所有规律的追求。而今天大模型给了我们一个新的建模启发，我们可以把不同的世界观叠加到一个模型当中去。用机器学习出来的这个模型就是叠加态，用这个叠加态来逼近那个实际上充满矛盾的现实世界。
现实世界不是用一个恒定的一致性的理论就可以刻画的，经典科学仅仅是对世界某一个一致性侧面的表达。而今天大模型似乎给了我们一种新的建模方法，所以AI是不是科学？2024年诺贝尔物理学奖获得者约翰·J.霍普菲尔德从物理世界中那个能量极小化的磁性的存在形态得到启发，用一种新的建模手段——神经网络来表达这种形态。而杰弗里·E.辛顿（2024年诺贝尔物理学奖获得者）找到了用于机器学习的方法，获得这种表达的模式。诺贝尔化学奖颁给对于蛋白质的结构进行建模的新的表达方法，也是用神经网络建模的。对于蛋白质这个复杂世界，人们用过去的一致性的数理建模是非常局限的，是极其不精准的。而用这个建模方法来做预测，似乎和今天我们用所有的数理方程来进行预测和进行材料设计的效果都是不一样的。
所以你能说这样一种人工智能的建模方法，不是理解世界的一种认知方法吗？建模的结果难道不可以说是当下我们对这个物理世界的知识认知的一种表达方法吗？这种表达也是人类对世界的一种表达，难道它不是科学成果意义下的科学吗？所以我们可以说人工智能也是科学，从这个意义上讲人工智能模型也是一种知识体系，机器学习是形成这个知识体系的方法，是用这个知识体系来认识世界。训练深度神经网络这个活动就是用这个方法来找到这个模型的科学研究活动。
获得这个模型，让它帮助人类更好地理解复杂世界，从科学预测意义上讲，它就是有效的。当然大家反映大模型经常“胡说八道”，也有不靠谱儿的地方。我们不理解人工神经网络是怎么工作的，我理解，这是我们希望用还原论的方法来理解一个复杂世界建模方法的这种窘境。我们需要新的认知方法。当然在这个过程中，我们还可以继续讨论。但是这些问题已经现实地摆在了科技界、科技传播界面前，我们要准确地回答这些问题，客观地回答这些问题，使得我们在今天的科技传播中有更准确的表达。
我想最后谈科技传播，我们要准确地去表达科学的真理性的相对性，去准确地传播科学发现和技术发明在人类文明史上是完全不一样的。两种文明发展形态的结合是在工业革命之后才发生的。在今天我们讲科技创新，已经不是简单讲科学发现与技术发明，还特别强调这些知识对人类社会的进步带来了巨大的经济上的意义和影响。在科技传播中，我们不能简单地下结论说中国传统哲学阻碍了科学发展，我们应该有这个自信，中国传统哲学完全可能孕育新科学。我想我们应该有更进一步的思考和研究。
（本文由王怀民院士在2024年中国科技传播论坛暨中国科技新闻学会第十七次学术年会上的主旨报告整理而成，经本人授权发表，刊登时有删节）
王怀民，分布计算领域专家，国防科技大学原副校长兼教育长、教授，中国人民解放军少将。2019年当选为中国科学院院士。主要从事面向网络的分布计算研究，在分布计算模型、技术与平台方面取得系统性和创造性成果。主持研制的分布计算软件平台，是首批完成军品设计定型的国产软件，在重要指挥信息系统实现长时间可靠服务；主持研制面向互联网的虚拟计算环境，在云间资源按需聚合的虚拟计算模型和技术上取得突破，为构建高效可信的云计算平台提供了系统性支撑；主持研制可信的国家软件资源共享与协同生产环境，提出基于网络的软件开发群体化方法，支撑中国开源软件开发和教育服务平台建设。
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