预测与解释 prediction versus accommodation (Eric Christian Barnes)

首次发表于 2018 年 7 月 17 日；实质修订于 2022 年 9 月 23 日

在早期的哲学文献中，“预测”被认为是一个理论的经验后果，在该理论在构建时尚未得到验证的情况下产生的，“解释”是已经得到验证的。认为预测在科学理论评估中优于解释的观点被称为“预测主义”。然而，通常情况下，预测主义更精确地被理解为当预测时，证据比解释更强烈地确认理论。关于“预测”的概念已经进行了大量的讨论，并解释了为什么预测主义是真实的或不真实的，以及科学史和最近的逻辑（Martin 和 Hjortland 2021）是否表明科学家在评估理论时是预测主义者。关于预测主义的争论在科学现实主义的争论中也起着重要的作用。

1. 历史介绍

在 18 世纪和 19 世纪，关于科学方法进行了激烈的辩论，其中涉及到“假设方法”，该方法假设了关于不可观察实体的假设，这些假设“解释了现象”，因此可以说是真实的（参见劳丹 1981a）。这种方法的批评者指出，假设总是可以人为地调整以适应任意数量的数据。但是有人指出，一些这样的理论还具有进一步的优点，即能够生成关于此前未观察到的现象的具体预测，因此像约翰·赫歇尔（John Herschel）和威廉·惠威尔（William Whewell）这样的科学家认为，通过这种“新颖”现象证实的解释现象的假设是可以被证明的。惠威尔认为，预测具有特殊的重要性，因为能够正确预测出令人惊讶的结果的理论不可能是偶然的，因此必须是真实的（惠威尔 1849 [1968: 294]）。因此，似乎预测的证据比适应的证据更能强化理论。但是约翰·斯图尔特·密尔（在与惠威尔的辩论中）坚决否认了这一观点，肯定地表示

这样的预测及其实现确实能够给无知的庸俗人留下深刻的印象，他们对科学的信仰完全依赖于其预言与事实的类似巧合。但是奇怪的是，科学思想家对这样的巧合给予了相当大的重视。（1843 年，第 2 卷，23 页）

约翰·梅纳德·凯恩斯在他的著作《概率论》中简要阐述了为什么预测主义具有误导性真实外观的原因。

预测或预先指定的特殊优点完全是虚构的...[对于预测主义的]合理性源自不同的来源。如果一个假设是事先提出的，通常意味着有一些基础，这基础来自于我们的先前知识，而不仅仅是归纳的基础，如果是这样的话，这个假设显然比仅仅依赖归纳基础的假设更强。但如果它只是一个猜测，它之前出现在验证它的某些或所有情况之前并没有为其增加任何价值。任何假设的重要性来自于先前知识与由直接实例产生的归纳基础的结合，而不是假设首次提出的场合。(1921: 305–306)[ 1]

凯恩斯明确指出，对于一个假设来说，归纳基础指的是假设所适配的数据。凯恩斯的意思是，当某个理论家首次提出一个假设进行测试时，通常会有其他（可能是理论性的）支持形式促使提出这个假设。因此，那些在没有根据经验数据（它们随后被证明符合的数据）构建的假设通常比仅仅为了适配数据而提出的假设更有支持性，因为后者缺乏前者所具有的独立支持。预测主义的合理性外观是因为初步假设诱导证据的作用被压制了。

卡尔·波普尔可能是哲学史上最著名的预测支持者。在他的演讲“科学：猜想与反驳”中，波普尔回忆起他童年时期试图解决“何时应将一个理论视为科学？”这个问题的经历（波普尔 1963 年：33-65）。波普尔已经确信他那个时代的某些流行理论，包括马克思的历史理论和弗洛伊德的精神分析学，都是伪科学。波普尔将区分科学理论和伪科学理论的问题称为“划界问题”。众所周知，他解决划界问题的方法是将可证伪性（或“可测试性”）作为科学理论的标志。

波普尔声称，伪科学的特点是其巨大的解释能力。它们不仅能解释世界呈现的所有相关现象，还能解释其领域内可能出现的任何可想象的现象。这是因为伪科学所提供的解释足够灵活，可以事后调整以解释任何事情。因此，伪科学永远不会与数据不一致。相比之下，真正科学的理论对应该观察到的事物做出具体预测，因此存在被证伪的风险。波普尔强调，相对论理论确立其科学性的原因在于它以伪科学从未做到的方式“冒险”。

像惠勒和赫歇尔一样，波普尔诉诸于理论的预测作为区分假设方法的非法使用和合法使用的方式。但是，虽然惠勒和赫歇尔认为预测的成功是假设方法生成的理论可接受性的必要条件，波普尔在解决界定问题时关注的不是预测的成功，而是理论是否进行了预测。当然，对于波普尔来说，科学理论的预测被证实和被证伪之间存在重要的区别。被证伪的理论应该被拒绝，而经过测试的理论应该被“暂时接受”，直到被证伪。波普尔并不像惠勒和赫歇尔那样认为成功的预测可以构成理论的合法证明 - 实际上，波普尔认为根据证据无法证明理论的概率，因为他接受了休谟对归纳逻辑的批判，认为证据支持理论的真实性是不可能的。因此，我们应该将波普尔归因于预测主义的承诺，只是在广义上，他认为预测比解释更为优越 - 他并不认为预测比解释更强烈地证实理论。最终，波普尔发现很难调和他声称享有预测成功的理论应该被“暂时接受”的主张与他的反归纳主义（例如，参见萨尔蒙 1981 年）之间的矛盾。

Imre Lakatos（1970 年，1971 年）提出了他的“科学研究计划方法论”的科学方法解释，这是对波普尔方法的发展。科学研究计划由一系列“核心命题”组成，这些命题在整个计划的生命周期中保持不变，同时还有一个“保护带”，由辅助假设组成，这些假设被调整以使核心命题与经验数据相一致。研究计划的支持者试图将计划与经验数据相一致，从而产生了一系列理论 T1，T2，...，Tn，其中至少在某些情况下，Ti+1 用于解释对于 Ti 来说是异常的数据。Lakatos 认为，只要每个新理论都能预测一些新颖的、以前未预料到的事实，研究计划就是“理论上进步的”。研究计划在经验上是进步的，是因为它的新颖经验内容得到了证实，也就是说，每个新理论都导致了“一些新事实”的发现（Lakatos 1970: 118）。因此，Lakatos 提出了对于划分问题的新解决方案：研究计划在理论上不进步的程度上是伪科学的。理论评估是根据竞争的研究计划来构建的：长期来看，一个研究计划通过证明在经验上更进步，从而击败竞争对手的计划。

2. 临时假设

根据麦克米伦-韦伯斯特学院词典[2]的定义，如果某物是“临时的”（ad hoc），那么它是“为了特定的或即时的问题或需求而形成或使用的”。因此，临时假设是为了解决特定问题而形成的假设，比如通过异常数据来证明某个理论的免疫性（从而解释这些数据）。因此，一个假设之所以被称为临时假设，与其内容无关，而仅仅与提出该假设的科学家的动机有关。目前尚不清楚为什么这样的动机会引起怀疑。然而，在科学方法的讨论中，长期以来一直对临时假设持怀疑态度，这种怀疑与预测主义者对解释的怀疑相呼应。

对于波普尔来说，如果一个猜想是“临时的”，那么它是“为了解释特定困难而引入的，但是无法独立测试的”（波普尔 1974: 986）。因此，波普尔对临时性的理解在普通英语意义上增加了进一步的要求——对于一个仅仅为了解释一个现象而引入的临时假设，除了该现象之外，它没有可测试的后果。对于为了解决理论中的异常而引入的临时理论修改，修改后的理论除了原始理论的后果之外，没有其他可测试的后果。

波普尔提出了两种解释为什么临时假设是可疑的。一种是，如果我们将 T 作为对 f 的解释提出，但是又引用 f 作为我们相信 T 的唯一理由，波普尔认为我们从循环推理的角度来看是可疑的（波普尔 1972 年：192-3）。这在波普尔的一方面可以说是谬误的 - 循环证明将提出一个命题 p 来支持第二个命题 q，当 q 已经被提出来支持 p 时。但在上面的例子中，虽然 f 被提供作为 T 的证据，但 T 被提供作为（而不是证据）f 的解释 - 因此没有循环推理（Bamford 1993 年：338）。

波普尔对临时假设为何受到怀疑的另一个解释是，它们与科学的目标相悖，对波普尔来说，科学的目标包括提出具有增加经验内容的理论，即增加可证伪性。对于波普尔来说，临时假设缺乏独立可测试性，从而降低（或至少未能增加）修改它们的理论的可测试性（参见上文）。然而，波普尔声称通过临时修改理论的过程往往会导致可证伪性不足，并且是“非科学的做法”已经受到质疑（例如，Bamford 1993 年：350）。

后来的作者认为，出于免受证伪的目的提出的假设可能因各种原因而“可疑”，因此可能以各种方式“临时”。扎哈尔（1973 年）认为，如果与其前任相比，假设没有新的后果（即不具备独立可测试性），则它是临时 1；如果它的新预测没有被验证（要么是因为尚未进行测试，要么是因为已被证伪），则它是临时 2。

如果它是通过修改辅助假设而获得的，而这种修改与程序的启发精神不符。（1973 年：101）

超越波普尔的独立可测试性标准，引入以适应某些数据的假设可能是特别的，因为它只是未经证实（特别的 2），或者因为它与所提出的研究计划的基本承诺不一致（特别的 3）。

另一种方法提出，如果一个假设 H 是作为对实验结果 E 的响应而引入到理论 T 中的，那么它是特别的，如果它在一般上不被支持，并且似乎是对一个实际上需要实质性修订的理论进行肤浅的掩盖。因此，对一个假设提出特别性的指责实际上是对假设旨在拯救的理论提出严重的怀疑。这种特别性的概念可以解释爱因斯坦对洛伦兹-菲茨杰拉德收缩假设的批评，将其视为以太理论的补充假设，以及泡利对经典量子力学的中微子假设的提出（Leplin 1975, 1982；有关进一步讨论，请参见 Grünbaum 1976）。

看起来很明显，科学界对于一个假设是否是临时性的判断是可以改变的。鉴于这种可修订性，以及理论评估的审美维度（这使得评估在某种程度上成为“观察者的眼中钉”），如果我们用“临时性”一词来指代“非法提出”（Hunt 2012），那么拥抱一个临时性理论可能没有特定的意义。

3. 新颖性的早期描述

波普尔写道

只有当确认是冒险预测的结果时，才应计算确认次数；也就是说，如果在没有相关理论的启发下，我们本应预期与该理论不相容的事件，那么我们本应预期与该理论不相容的事件——这个事件将会推翻该理论。（1963 年：36）

波普尔（以及随后的拉卡托斯）因此支持了一种新颖性的时间条件——如果预测在构建理论时尚未被证实为真（或预计将被证明为假），则该预测被视为新颖。但很明显，这使得确认的重要问题在某些事实被知晓的时间上变得不太可信。

因此，扎哈尔提出，如果一个事实不属于支配假设构建的问题情境，那么它就是新颖的“（1973 年：103）。这种新颖性形式被称为“问题新颖性”（加德纳 1982 年：2）。但在同一篇论文中，扎哈尔试图通过引用爱因斯坦在构建相对论时没有使用水星近日点的已知行为的案例来说明这个新颖性概念。[3]加德纳指出，后一种新颖性概念，他称之为“使用新颖性”，与问题新颖性不同（加德纳 1982 年：3）。如果 T 不是为了适应该证据而构建的，那么该证据对于 T 来说就是使用新颖的（无论它是否是理论旨在解决的相关“问题情境”的一部分）。在随后的文献中，所谓的启发式新颖性概念已被认定为使用新颖性——它在沃拉尔 1978 年和 1985 年进一步阐述。[4]

另一种方法认为，理论的一个新颖后果是指在理论形成时，理论家并不知道的后果。这似乎是时间观念的一种版本，但这一观点隐含地涉及到启发式观念：如果一个理论家在构建解释该结果的理论之前就已经知道了这个结果，那么很难确定该理论家是否以某种方式调整了理论以适应这个事实（例如，她可能是无意识地这样做的）。因此，基于知识的观念是我们处理这个困难的最佳方法（Gardner 1982）[5]。

然而，启发式观念在很大程度上是有争议的，因为它使得对理论的认识评估奇怪地依赖于其构建者的心理生活，具体取决于理论家的知识和意图，以构建一个适应某些数据而不是其他数据的理论。Leplin 的评论是典型的：

理论家的希望、期望、知识、意图或其他任何因素似乎与他的理论的认识地位没有关系，无法为它们提供关键的作用...（1997: 54）

（有关类似评论，请参见 Gardner 1982：6；Thomason 1992：195；Schlesinger 1987：33；Achinstein 2001：210-230；和 Collins 1994。）

另一种方法指出，科学家们使用竞争性理论，并且新的确认的作用是在它们之间做出决策。因此，如果理论 T 的结果不是领域中除了 T 以外的最佳可用理论的结果（例如，通过爱因斯坦的相对论理论预测水星近日点构成了一种新的预测，因为它不是牛顿力学的（直接）结果；Musgrave 1974：18），则理论 T 的结果是“新的预测”。在 Lakatosian 框架中运作，Frankel 声称，如果一个结果与一个理论及其研究计划不相似，那么这个结果对于一个理论及其研究计划来说是新的，而这个研究计划的成员已经使用了一个与该问题的理论解决方案相同的事实来支持它（1979：25）。在 Lakatosian 框架中，Nunan 声称，如果一个结果尚未被用于支持，或者不能轻易地用某个竞争性研究计划中的理论来解释，那么这个结果就是新的（1984：279）。[6]

显然有多种形式的新颖性，人们普遍认识到一个事实可以在多个意义上是“新颖的” - 正如我们将看到的，其中一些比其他的具有更多的认识论重量（Murphy 1989）。

4. 一个预测主义的分类

全球预测主义认为预测总是优于解释，而局部预测主义认为这只在某些情况下成立。强预测主义断言预测在本质上优于解释，而弱预测主义认为预测的成功在认识论上是相关的，因为它是其他具有认识论重要性的特征的症状。强预测主义和弱预测主义的区别与不同类型的新颖之间的区别相互交叉。例如，一个人可以主张时间预测在本质上优于时间解释（强时间预测主义），或者时间预测是理论的某些其他好的特征的症状（弱时间预测主义；Hitchcock 和 Sober 2004：3-5）。这些区别将在下面进一步说明。

5. 空支持论证

全球强大的启发式预测主义的一个版本是零支持论，认为理论从未从它们被建立来适应的证据中获得确认，正是因为它们是如何建立的。这个论点被归因于培根和笛卡尔（Howson 1990: 225）。波普尔和拉卡托斯也赞同这个论点，尽管重要的是要记住，他们不承认任何形式的确认支持，即使是来自成功的预测。但其他人认为成功的预测确实证实了理论，尽管他们支持零支持假设。吉尔提出了以下论证：

如果已知事实被用于构建模型，并因此纳入了所得到的假设中...那么这些事实与假设之间的契合并不能证明假设是真实的[因为]这些事实没有机会反驳假设。（1984: 161；Glymour 1980: 114 和 Zahar 1983: 245 提供类似的论证）

这个想法是，理论的构建方式提供了一种非法的保护，使其免受事实的证伪，因此事实不能支持理论。然而，其他人认为这个论证是站不住脚的，指出由于假设的内容是固定的，认为任何事实都有机会来证伪理论是没有意义的。理论说什么就是什么，任何特定的事实要么证伪它，要么不证伪它。

Giere 已经混淆了实际上是一个随机变量（实验设置或数据源 E 以及其一组不同可能结果）与其值之一（结果 e）...此外，可以合理地说 E 很可能会产生与实际产生的结果 e 不同的结果。（Howson 1990: 229; 另请参见 Collins 1994: 220）

因此，Giere 的论点崩溃了。

Howson 在一系列论文中（1984 年，1988 年，1990 年）提出，使用简单的例子（如下所示）可以证明空支持论被证伪：

一个瓮中装有未知数量的黑白票，其中黑票的比例 p 也未知。数据仅包括从瓮中进行大量有放回抽取的 k 次抽取中黑票的相对频率 r/k 的报告。根据数据，我们提出假设 p=(r/k)+ϵ，其中 ϵ 取决于 k 的某个合适的值。根据标准统计学理论，这个假设得到了数据的很好支持，因为它明显是根据数据构建的。（1990 年：231）

在这种情况下，Howson 指出，有一个背景理论为实验提供了一个模型（它是一个伯努利试验序列，即一系列具有两个结果的试验，每次试验中获得任一结果的概率相同；它只留下一个要评估的参数）。只要我们有充分的理由相信这个模型适用，我们对假设高概率的推断就是标准统计方法的问题，而空支持论被推翻了。

有人认为贝叶斯主义的局限之一是它不可避免地致力于（明显错误的）空支持论（Glymour 1980）。贝叶斯主义的标准条件是 e 支持 h 的不等式 p(h∣e)>p(h)。但是当 e 是已知的（因此 p(e)=1）时，我们有 p(h∣e)=p(h)。这被称为“旧证据的贝叶斯问题”。Howson（1984）指出，可以通过选择一个基于 e 未知的概率函数 p∗ 来克服这个问题，因此即使 p(h∣e)=p(h)，仍然可能成立 p∗(h∣e)>p∗(h)。因此，关于旧证据问题的大量文献将不在此处总结（参见，例如，Christiansen 1999；Eells＆Fitelson 2000；Barnes 1999，2008 年：第 7 章；Hartmann＆Fitelson 2015）。

6 个预测主义的当代理论

6.1 可靠的发现方法

Patrick Maher（1988 年，1990 年，1993 年）提出了一个重要的思想实验和其预测主义影响的贝叶斯分析。

这个思想实验包含两种情景：在第一种情景中，一个主体（适应者）被呈现出一个包含 99 次抛硬币的序列 E。E 形成了一个表面上随机的正反面序列。然后，适应者被指示告诉我们前 100 次抛硬币的结果 - 他回答说 E 并预测第 100 次抛硬币会是正面朝上 - E 和这最后一次抛硬币的结合是 T。在另一种情景中，另一个主体（预测者）被要求在没有目睹任何结果的情况下预测前 100 次抛硬币的结果 - 预测者支持理论 T。然后硬币被抛 99 次，E 被确定下来，预测者的前 99 次预测被证实。问题是在这两种情景中，T 被更好地证实在哪种情景中。强烈直觉认为 T 在预测者的情景中比在适应者的情景中更好地得到证实，这表明在这种情况下预测主义是正确的。如果我们允许'O'断言证据 E 被输入到 T 的构建中，预测主义断言：

(1)P(T∣E&¬O)>P(T∣E&O)

Maher 认为最初 99 次抛硬币的成功预测构成了有说服力的证据，证明预测者“有一种可靠的方法”来预测硬币抛掷结果。在适应者的情况下，T 与 E 的一致性并没有提供任何特定的证据证明适应者的预测方法是可靠的 - 因此我们没有特定的理由支持他关于第 100 次抛硬币的预测。如果允许 R 断言所讨论的方法是可靠的，并且 MT 断言方法 M 生成了假设 T，这相当于：

(2)P(R∣MT&E&¬O)>P(R∣MT&E&O)

Maher（1988）对（2）提供了严格的证明，该证明在各种假设下被证明蕴含（1）。

Maher（1988）做出了一个简化的假设，即预测者使用的任何预测方法要么完全可靠（这是用“R”缩写的主张），要么不比随机方法更好（¬R）。（Maher [1990]表明，可以放弃这个假设，并假设科学方法的可靠程度存在一个连续的程度；预测主义的结果仍然成立。）在定性上，当 M 生成 T（从而预测 E）而不需要证据 E 时，我们应该推断生成 E 的方法比 E 恰好为真但 R 不比随机方法更好的情况更可靠得多。换句话说，我们判断使用可靠的方法 M 进行硬币翻转预测时，我们更有可能偶然发现一个主题，而不是偶然发现 99 个真实的翻转预测序列，因为那只是幸运的猜测。

P(R)≫(12)99(1−P(R)).

Maher 提出了一种弱启发式预测主义，因为他声称预测成功是可靠发现方法的使用的症状。[ 7]

对于 Maher 的预测主义理论的批判性讨论，请参见 Howson 和 Franklin 1991（以及 Maher 的 1993 年回复）；Barnes 1996a，b；Lange 2001；Harker 2006；和 Worrall 2014。[ 8]

6.2 解释的调整

如上所述，临时假设因各种原因而受到怀疑，其中之一是，为了解决特定困难而提出的假设可能与其所声称要拯救的理论或相关背景信念不太一致。[9] 这可能是因为在理论本身或理论选择的操作准则的观点上，没有明显的方法来解决困难。例如，燃素理论声称物质在燃烧时会释放燃素。然而，已经证实有些物质在燃烧时实际上会增加重量。为了适应后一种现象，有人提出燃素具有负重量，但这种假设显然是临时性的，因为它与背景信念不一致，即物质根本不具有负重量，并且许多物体在燃烧时会减轻重量（Partington＆McKie 1938a：33-38）。

因此，“捏造解释”通过指出，适应过程倾向于提出与理论选择的操作性约束自然不一致的假设，从而为预测主义辩护，而成功的预测则不受此担忧影响（Lipton 1990, 1991: Ch. 8）。当然，一个重要的问题是科学家是否真的依赖于证据被预测（或适应）来评估理论——如果一个理论被捏造以适应某些数据，科学家是否可以简单地指出捏造的理论存在一致性缺陷，并不关注数据是被适应还是被预测？然而，一些人认为科学家对这种一致性的判断是不完美的——一个适应某些数据的科学家可能认为他的适应是完全一致的，而他的同行可能有一个更准确和客观的观点，即它不是一致的。科学家对他提出的适应的“评估支持”可能与其“客观支持”不一致，科学家可能依赖于他的证据被适应作为证据表明它是被捏造的（或相反，他的证据被预测作为证据表明它没有被捏造；Lipton 1991: 150f）。

6.3 任意和非任意的连接

Lange（2001）提供了一个关于抛硬币示例的替代解释，声称解释（与预测不同）倾向于生成不被确认数据强烈支持的理论。他设想了一个“调整过的”抛硬币示例，其中最初的 99 个结果形成一个严格的交替序列“正反正反…”（而不是原始情况中提供的“表面上随机的序列”）。同样，我们设想一个能够正确预测 99 个结果的预测者和一个目睹这些结果的解释者。预测者和解释者都预测第 100 个结果将是正面。现在，我们对于主体能够正确预测第 100 个结果的概率几乎没有差异。

这表明，Maher 最初的两个示例之间的直观差异并不反映出预测和解释本身之间的差异。（Lange 2001: 580）

Lange 的分析涉及到 Goodman 所称的“任意连接”——其特征是

一个组件的建立使整个陈述失去了可信度，这种失去的可信度传递给了其他组件的陈述。(1983: 68–9)

一个任意连接词的例子是“太阳是由氦组成的，2017 年 8 月 3 日是星期四，17 是一个质数”。在原始的抛硬币案例中，我们判断在适应者的情景中 H 得到了弱支持，因为我们判断表面上随机的结果序列可能是一个任意连接词——因此，前 99 个连接词的确认几乎对第 100 个结果的预测没有任何意义。但是，预测者成功地预测了前 99 个结果，强烈暗示这个序列实际上并不是一个任意连接词：

(w)e 现在相信，更有可能的是，这个代理人之所以提出了这个特定的序列，是因为我们没有注意到的东西将这个序列联系在一起——这将使得假设对第 100 次抛硬币的准确性不再是一个巧合.... (Lange 2001: 581)

在判断它不是任意的连接词之后，我们现在准备将前 99 个结果视为强烈证实第 100 个案例的预测。换句话说，两种情况之间的差异不是主要取决于是否预测或解释了 E，而是我们是否认为 H 是任意的连接词，因此 E 是否为 H 的剩余部分提供支持。

因此，在朗格的调整案例中，预测效应不存在是因为从最初的 99 次翻转中清楚地看出该序列不是任意的连接词-因此 E 在两种情况下同样强烈地证实了 H。

朗格进一步提出，在实际科学中，通过解释已知证据来构建假设的做法往往会产生任意的连接词。因此，洛伦兹的收缩假设附加到他的电动力学中以解释未能光学上检测到与以太相对运动的失败，导致了一个任意的连接词（因为支持收缩假设的证据并不支持电动力学，反之亦然）-基本上出于这个原因，朗格认为爱因斯坦将其作为特设而拒绝了。相比之下，当理论预测到证据时，通常是因为该理论不是任意的连接词。对于朗格来说，预测和解释的证据意义在于它们倾向于与构建任意连接词的理论相关（负相关和正相关）。朗格的观点可能被归类为弱启发式预测主义，尽管朗格从未对科学家是否实际上依赖这种相关性来评估理论表达立场。

对于 Lange 理论的批判性讨论，请参见 Worrall 2014: 59–61 和 Harker 2006: 317f。

6.4 严格测试

Deborah Mayo（尤其是在 Mayo 1991、1996 和 2014 年）认为，预测主义为真的直觉源于对假设的严格测试的重视。对假设 H 的测试在 H 为假时很难通过，这就是测试的严格程度。直观上，如果一个新的结果 N 被证明是由 H 推导出来的，并且在假设 ∼H 下 N 的概率非常低（因为它是新的），那么对 N 的测试似乎可以被视为对 H 的严格测试，并且积极的结果应该强烈支持 H。在这里，新颖性和严格性似乎是一致的，但 Mayo 观察到它们有时会分离。例如，许多人认为，如果 H 被构建来适应某些证据 E，那么 H 适应 E 并不支持 H，因为这种适应并不构成 H 经受了严格测试（或者根本没有测试）。Mayo 的一个主要目标是揭示这种后一种推理所涉及的谬误。

Giere（1984: 161, 163）肯定了不能支持 H 的证据 H 是为了适应而构建的，因为根据 H 的构建方式，它注定要适应那些证据。Mayo 总结了他的推理如下：

（1）如果 H 是使用构建的，则无论如何都可以确保成功适应。

但是 Mayo 指出，“无论如何”可以有两种解释：（a）无论数据是什么，和（b）无论 H 是真还是假。当解释为（a）时，（1）是正确的，但为了证明适应的证据不能支持 H（正如 Giere 的意图），必须将（1）解释为（b）。然而，当这样解释时，（1）是错误的。Mayo（1996: 271）用一个简单的例子说明了这一点：让证据 e 是一个特定班级学生的 SAT 分数列表。使用这些证据计算平均分 x，并设置 h =这些学生的平均 SAT 分数为 x。现在当然 h 是从 e 中使用构建的。无论计算出什么平均分数，它都会适应数据，无论数据是什么-但很难说 h 无论 h 是真还是假都会适应证据。如果 h 是假的，它就不会适应数据，因为数据只会适应真实的假设。因此，h 经过了最严格的测试：如果 h 是假的，h 几乎不可能适应数据-尽管 h 是为了适应 e 而构建的。

梅奥提供了一个额外的例子，说明一个使用构建的假设如何能够被视为经受住了与爱因斯坦的广义相对论有关的著名 1919 年爱丁顿日食实验的严格考验。广义相对论预测，经过太阳的星光将会被弯曲一个特定的角度（具体为 1.75 角秒）。实际上，在日食期间进行了两次探险，一次是前往巴西北部的索布拉尔，另一次是前往几内亚湾的普林西比岛。每次探险都产生了支持广义相对论的结果，但索布拉尔探险队产生了第三个结果，似乎否定了广义相对论。然而，这个结果被取消资格，因为确定了用于获取星星位置图像的镜子已经被太阳的热量损坏。虽然人们可能担心这种对异常证据的排除是波普尔所警告的那种临时调整，但梅奥指出，这实际上是使用证据来支持一个假设（第三个结果不可靠）的合法情况，这等于该假设经受住了严格考验。梅奥得出结论，对使用构建的假设进行一般性禁止“未能区分有问题和无问题的使用构建（或重复计数）”（1996 年：285）。然而，哈德森（2003 年）认为，历史证据表明有合理的理由质疑第三个结果不可靠的假设（他用这一点来支持他自己的观点，即使用构建的假设本身就是假设可疑的初步证据）。梅奥（2003 年）回应说，鉴于第三个结果仍然可疑，涉及的物理学家们有权将其丢弃。

Mayo（1996 年：第 9 章）为 Neyman-Pearson 统计方法所辩护，这种方法被归因于预测主义的立场——禁止在试验之后构建假设。举例来说：Kish（1959 年）描述了一项研究，该研究调查了大量婴儿训练经验（哺乳、上厕所训练、断奶等）与随后的个性和行为特征（如学校适应、咬指甲等）之间的统计关系。研究发现某些训练经验与后来的特征之间存在许多高相关性。问题在于，该研究调查了如此多的训练经验，以至于很可能一些相关性仅仅是由于偶然性而出现在数据中，即使最终可能证明不存在这样的相关性。因此，一个研究了许多可能的相关性的调查员可以调查这些数据，仅仅寻找统计上显著的差异，并宣称存在相关性的证据，尽管这样的证据是误导性的——从而参与到“试验之后构建假设”的可疑做法中。Mayo 指出，这样的假设不应被视为经过严格测试的，因此她支持 Neyman-Pearson 对这种构建的禁止。Hitchcock 和 Sober（2004 年）指出，Mayo 在这种情况下所应用的严格性定义与她在处理类似于她的 SAT 例子的情况时所采用的定义不同；Mayo（2008 年）对他们的批评进行了详细回应，并辩称虽然她确实使用了两个版本的严格性定义，但它们仍然反映了一个统一的严格性概念。

有关 Mayo 的解释的批评，请参见 Iseda 1999 和 Worrall 2006：56-60，2010：145-153，另请参阅 Mayo（1996 年：265f，2010 年）对 Worrall 的回应。

6.5 条件和无条件的确认

约翰·沃拉尔（John Worrall）从 1970 年代至今一直是预测主义文献的重要贡献者。他与埃利·扎哈尔（Elie Zahar）一起，是启发式新颖性的早期倡导者之一（例如，Worrall 1978, 1985）。在他最近的工作中（参见他的 1989 年、2002 年、2005 年、2006 年、2010 年、2014 年；还有 Scerri & Worrall 2001），沃拉尔提出了一个详细的预测主义理论，虽然有时以启发式术语呈现，但它“本质上是一个关于证实的逻辑理论”（2005: 819）——因此，它是一个弱启发式解释，认为证据的使用新颖性是建立理论强有力证实的潜在逻辑特征的症状。

Worrall 的成熟解释基于他认为是 Duhem 的科学理论观点，该观点认为科学理论自然地被认为由一个核心主张和一些更具体的辅助主张组成。通常情况下，核心理论会未确定某些“自由参数”，而辅助主张会确定这些参数的值。Worrall 经常使用的一个例子是光的波动理论，它由核心理论组成，即光是通过某种弹性介质传播的周期性干扰。这个核心主张本身会对特定类型的单色光的波长留下一些自由参数的确定。Worrall 提出了如下对解释相关的证据支持降低状态的理解：当证据 e 在理论的构建中“使用”时，通常是用来确定核心理论 T 中的一个自由参数的值。固定版本将是 T 的一个具体版本 T'。因此，只有在 T 有独立支持的情况下，e 才能确认 T'，因此解释只提供“条件确认”。重要的是，以这种方式使用的证据 e 本身通常不会为核心理论 T 提供任何证据。Worrall（2002: 201）提供了一个例子，即通过使用钠弧光的两个缝实验来支持光的波动理论（W）-数据将包括各种交替的光亮和暗暗的“条纹”。条纹数据可以用来计算钠光的波长，从而用来生成光的波动理论 W'的更具体版本-将 W 与关于这种特定光波长的主张相结合。但是，数据仅对 W'提供条件支持-也就是说，只有在 W 有独立证据的情况下，数据才支持 W'。

预测的证据对于沃拉尔来说，是指不用于确定自由参数的证据。沃拉尔引用了两种预测的形式：一种是特定证据结果“直接从核心中产生”，即是核心和“自然辅助因素”的结果；另一种是特定理论版本的结果，该版本的自由参数是通过其他数据确定的。以第一种形式为例：逆行运动[11]是哥白尼学说的自然结果（即地球和行星绕太阳运转的观点），因为行星的观测是在一个移动的天文台上进行的，该天文台定期经过其他行星。然而，托勒密天文学只能通过提出和调整辅助假设（假设行星在一个循环轨道上运动）来解释逆行运动（逆行运动并不是从托勒密学说的核心观点中自然得出的，该观点是太阳、星星和行星绕地球运转）。因此，逆行运动是哥白尼学说的预测结果，从而对该学说提供了无条件的支持，而对托勒密学说只提供了有条件的确认。第二种形式的预测是从一个特定版本的理论中得出的，但并未用于确定参数。想象一下，在上一段中，W'提出了一个新的预测 p（比如说针对另一个实验，比如单缝实验），p 对 W'（以及 W）提供了无条件的确认（沃拉尔 2002 年：203）。

然而，重要的是要理解沃拉尔在启发式新颖性概念方面反复表达自己立场（特别是在 1985 年之后）并不意味着他支持强启发式预测主义。沃拉尔在他 1989 年的文章中澄清了这一点，该文章关注弗朗内尔的光波理论的“白斑”确认的证据意义。白斑数据之所以具有如此重要的重量，最终并不是因为弗朗内尔在理论构建中没有使用它，而是因为这个数据自然地从光是波动的核心理论中得出。而用于计算钠光波长的条纹数据（参见上文）之所以没有如此重要，是因为它不是这个核心观念的结果（钠光波长也没有被其他数据固定）。因此，当“存在一条启发式路径到[T]，不预设[d 的]存在”时，d 对于 T 来说是新颖的（Scerri＆Worrall 2001: 418）。正如沃拉尔有时所说，d 对于 T 的无条件确认与 d 是否实际上在构建 T 时使用无关，而是与 d 是否“需要”构建 T 有关（例如，1989: 149–151）。因此，沃拉尔实际上是“基本使用新颖性”的支持者（Alai 2014: 304）。对于沃拉尔来说，关于启发式预测和解释的事实有助于追踪理论和证据之间的逻辑关系的基本事实。因此，沃拉尔最终是弱（而不是强）启发式预测主义的支持者。沃拉尔坚决反对时间预测主义，认为白斑本身是一个时间上的新颖结果并不具有认识论上的重要性。

有关沃拉尔的预测主义理论的进一步讨论，请参阅 Mayo 2010: 155f; Schurz 2014; Votsis 2014; 和 Douglas＆Magnus 2013: 587–8。

Scerri 和 Worrall 2001 年详细描述了科学界对门捷列夫周期定律理论评估的历史事件，据称这个故事最终证明了 Worrall 的预测主义理论。

关于 Scerri 和 Worrall 的讨论，请参见 Akeroyd 2003 年；Barnes 2005b（以及 Worrall 2005 年和 Scerri 2005 年的回复）；Schindler 2008 年、2014 年；Brush 2007 年；以及 Sereno 2020 年。

6.6 弓箭手类比

预测主义的一个常见论点是，我们应该避免根据建立以适应证据 E 的理论 T 来推断 T 是真实的，因为我们可以通过简单地指出 T 是如何建立的来解释为什么 T 蕴含 E。但是，如果 T 不是为了适应 E 而建立的，那么只有 T 的真实性才能解释 T 适应 E 的事实。一些哲学家指出，这种推理是谬误的。正如上面所指出的，为 T 蕴含 E 这个事实提供解释（例如，以理论是如何建立的为例）是没有意义的，因为这个后者事实是一个逻辑事实，无法给出因果解释。在这里，如果有一个需要解释的解释对象，那就是理论家成功构建或“选择”了一个（结果是 T 的）正确蕴含 E 的理论（Collins 1994; Barnes 2002）-这个解释对象可以通过指出理论家建立了一个（结果是 T 的）以适应 E 的理论，或者因为它适应 E 而认可它来解释。

White（2003）提出了一个关于预测主义的理论，从同样的洞察开始-相关的解释对象是：

（ES）理论家选择了一个包含数据的理论。

这个解释原理可以通过两种方式之一来解释：

(DS)这位理论家设计她的理论以包含这个数据。
(RA)这位理论家选择她的理论是可靠地以追求真理为目标的。

White 解释说，(RA)的意思是“大致上，导致她选择一种理论的机制使她有很大机会接近真理”(2003: 664)。(因此，White 将理论家比作一个‘射手’，在选择理论时‘瞄准’真理更或多或少可靠。)然后，White 为预测主义提供了一个简单的论证：假设~DS，ES 为 RA 提供证据。但是，假设 DS，ES 不为 RA 提供证据。因此，启发式预测主义是正确的。

有趣的是，White 将他的解释称为强启发式解释。通过这一主张，他声称，对于一个完全了解科学界在相关时间点上所拥有的所有相关证据和背景知识的观察者来说，预测的认识优势不会完全消失。这是因为理论的可靠性程度取决于证据评估和因果关系的原则(包括我们感知能力的可靠性、测量仪器的准确性等)，这些原则和关系对我们来说并不完全“透明”[12]。只要充分了解的科学家可能并不完全相信这些原则和关系的可靠性程度，导致它们导向预测成功的理论的证据仍然反映了它们的可靠性评估。因此，White 得出结论，强启发式预测主义得到了证实(2003: 671–4)。

6.7 赤池方法

Hitchcock 和 Sober（2004）提出了一个基于对解释的特定担忧的弱启发式预测主义的原始理论。在假设数据是嘈杂的（即带有观测误差）的情况下，一个好的理论几乎永远不会完美地适应数据。构建一个比一个好的理论更好地适应数据的理论，是“过度拟合”的罪魁祸首 - 如果我们知道一个理论家建立她的理论来适应数据，我们可能会担心她在构建理论的过程中过度拟合了数据，从而构建了一个有缺陷的理论。然而，如果我们知道一个理论家在没有访问这些数据的情况下建立了她的理论，或者在理论构建过程中没有使用这些数据，我们就不必担心过度拟合数据的问题。此外，Hitchcock 和 Sober 还认为，当这样的理论能够做出成功的预测时，这为我们提供了证据，即在构建理论的过程中最初基于的数据没有过度拟合。

Hitchcock 和 Sober 的方法源于 Forster 和 Sober 1994 年提出的曲线拟合问题的一个特定解决方案。曲线拟合问题是如何根据给定的一组数据（例如，在坐标图上绘制的一组[X，Y]点）选择一个最佳支持曲线的问题。一个良好支持的曲线将具有与数据的“拟合度”和简洁性（直观上，避免高度颠簸或不规则的模式）两个方面的特点。解决曲线拟合问题需要一种精确描述曲线简洁性的方式，一种描述拟合度的方式，以及一种平衡简洁性和拟合度的方法来确定最佳曲线。

Forster 和 Sober 引用了 Akaike（1973）的结果，即可以通过评估模型的拟合优度和包含的可调参数数量来计算模型的预测准确性的无偏估计。模型是一个陈述（在提出的曲线情况下是一个多项式），其中至少包含一个可调参数。对于任何特定的模型 M、给定的数据集，并将 L(M)标识为 M 中最可能（即最佳数据拟合）的曲线，Akaike 证明了以下表达式描述了模型 M 的预测准确性的无偏估计：

M≈log[Pr(Data∣L(M))]−k。

这个估计被认为是模型的“Akaike 信息准则”（AIC）得分——它以数据在 L(M)假设下的对数似然为基础来衡量拟合优度。模型的简单性与 k 成反比，k 是模型中的可调参数数量。直观的想法是，具有较高 k 值的模型将提供大量曲线，这些曲线将比具有较低 k 值的模型更接近地拟合数据，因此较大的 k 值比较小的 k 值更容易过拟合。因此，AIC 得分以一种平衡拟合优度和简单性的方式评估模型的预测准确性，曲线拟合问题可以说是解决了。

Hitchcock 和 Sober（2004）考虑了一个涉及两位科学家 Penny Predictor 和 Annie Accommodator 的假设性例子。他们独立工作，获得了相同的数据集 D，Penny 提出了理论 Tp，而 Annie 提出了 Ta。然而，关键的区别在于，Penny 是基于数据 D1 的一个初始段提出了 Tp，然后她对剩余的数据 D2 进行了高度准确的预测（D=D1∪D2）。然而，Annie 在提出 Ta 之前就已经掌握了所有的数据 D，并在提出这个理论时进行了解释。Hitchcock 和 Sober 问是否有理由怀疑 Penny 的理论在未来会更具预测准确性，并在这个精确的意义上得到更好的证实。

Hitchcock 和 Sober 认为这个问题没有一个确定的答案，然后提出了一系列的几个案例。在某些情况下，如果预测主义在其中一方成立而在另一方不成立，他们对预测主义的解释显然是一个局部（而不是全局）的解释。在 Penny 和 Annie 提出相同理论或者提出的理论的 AIC 分数可以计算和直接比较的情况下，没有理由认为他们构建理论的方式对于进一步的意义有更多的重要性。但是，如果我们不知道提出了哪些理论，或者它们是通过什么方法构建的，那么 Penny 预测了 Annie 解释的数据可以支持 Penny 的理论具有比 Annie 更高的 AIC 分数，从而具有认识优势。

在某些情况下，如果预测主义在某些实际科学事件中成立而在其他情况下不成立，那么预测主义是否在实际科学事件中成立取决于这些实际事件倾向于类似于哪些情况，但 Hitchcock 和 Sober“对各种情况发生的频率没有立场”（2004 年：21）。

尽管他们对预测主义的解释最初是针对曲线拟合问题的，但这并不意味着它仅限于这种情况。他们指出，将模型视为科学理论的本体论框架的类比是自然的，其中各种本体论承诺可以作为“可调参数”起作用——例如，托勒密和哥白尼的世界观都以某个实体（太阳或地球）位于中心的主张开始，然后通过产生具有可调参数的模型来表达这些模型。

关于 Sober 和 Hitchcock 的解释的批评性讨论，请参见 Lee 2012 年、2013 年和 Douglas＆Magnus 2013 年：582-584。Peterson（2019）认为，Sober 和 Hitchcock 的方法可以扩展到涉及心理学中交叉验证和复制方法的方法论建议问题。

6.8 认可新颖性和背景信念的确认

Barnes（2005a，2008）认为，预测主义经常是他所称之为“认识论多元主义”的一种表现。一个“T-评估者”（一位为理论 T 分配一定概率的科学家）在认识论上是多元主义者，因为她认为一种证据形式是其他科学家公开提出的支持和反对 T 和其他相关主张的概率（如果她不这样做，而只考虑自己的科学证据，那么她就是认识论个体主义者）。一种多元主义证据形式是一位有声望的科学家支持一种理论的事件——当一位科学家为 T 发布一个概率，这个概率（1）不低于评估者的概率，并且（2）足够高，以至于 T 的后续预测确认将增加该科学家的可信度（2008：2.2）。

Barnes 反对新颖性的启发式概念，理由是认为认识论上重要的不是理论的构建过程，而是理论的支持基础（2008：33f）。在上述例子中，对 N（T 的一个结果）的确认对于一个评估者来说可能具有特殊的重要性，如果评估者得知理论家在不依赖于 N 的观察证据的情况下支持了该理论（无论该理论是如何构建的）。他提议用他的支持概念来取代启发式概念：对于 X 代理人来说，N（T 的一个已知结果）相对于 T 的新颖确认是指 X 为 T 发布了一个基于一组不包括基于观察的 N 证据的证据水平概率。

Barnes 声称，对于启发式概念而言，认可新颖性的概念具有几个优势之一是，认可新颖性可以解释预测是一个程度问题：理论家越强烈地认可 T，就越强烈地预测其结果 N（因此对于信任认可者的多元主义评估者来说，这是 T 的更多证据）。另一个优势是，保留了发现背景和证明背景之间的正统区别。根据后者的区别，对于理论评估来说，理论是如何被发现的并不重要。但是根据启发式概念，这种说法是不正确的，因为它非常重视理论是如何建立的（参见 Leplin 1987）。认可新颖性尊重了发现理论的过程的无关性（Barnes 2008: 37–8）。

这种解释的一个核心观点是，确认是理论、证据和背景信念之间的三方关系（参见 Good 1967）。Barnes 区分了两种类型的理论认可者：（1）有道德的认可者为与他们的证据和背景信念一致的理论提供概率，（2）不道德的认可者为不一致的理论提供概率。解释预测主义直觉的一种常见方式是指出，适应者往往被视为具有某种怀疑态度——他们基于适应的证据对 T 的认可可能反映了一种社会压力，无论其价值如何，都要认可 T（参见上面的“模糊解释”）。这样的认可者可能会为 T 提供一个概率，而这个概率在考虑到她的全部证据和背景信念时过高——因此，预测主义成为一种策略，通过这种策略，多元主义认可者可以保护自己免受不道德的适应者的影响（Barnes 2008: 61–69）。

然后，巴恩斯提出了一种预测主义理论，旨在适用于具有美德的支持者。美德预测主义有两个根源：（1）预测本身，由支持者发布对 T 的背书级别概率，该概率导致经验结果 N，但不包括基于观察证据的 T，以及（2）预测成功，由经验证明 N 为真。预测本身对于多元论者具有认识论意义，因为它意味着预测者拥有支持 T 的理由 R（包括背景信念）。如果支持者认为预测者可信，这种简单的预测行为具有认识论重量。预测成功随后确认了 R 的真实性，从而作为支持 T 的证据。因此，新颖的确认具有确认预测者的背景信念的特殊优点-解释性确认缺乏这种优点。

Barnes 提出了两个贝叶斯思想实验，旨在建立良好的预测主义。在每个实验中，评估者 Eva 面临两种情景——一种是她面对 Peter，他在没有 N 支持观察的情况下发布了对 T 的认可概率（因此 Peter 预测 N），另一种是她面对 Alex，他在包括证实 N 的观察基础上发布了对 T 的认可概率（因此 Alex 适应 N）。这两个思想实验背后的想法是尽可能使情景相似——Barnes 做出了一些其他条件相等的假设，使 Peter 和 Alex 的概率函数最大程度地相似。然而，事实证明有多种方法可以使情景最大程度地相似：在第一个实验中，Peter 和 Alex 具有相同的似然比，但对 T 的后验概率不同。在第二个情景中，他们具有相同的后验概率，但似然比不同。Barnes 证明了 Eva 在两个实验中的预测者情景下的后验概率更高，从而证明了良好的预测主义（2008 年：69-80）。

尽管他对高尚预测主义的辩护是他解释的核心，巴恩斯声称预测主义可以以多种方式适用于实际理论评估。他认为被称为“弱预测主义”的立场实际上是模棱两可的——它可以指的是科学家实际上依赖于知识，即证据是（或不是）预测的，因为预测是理论中其他重要的认识论特征的症状（“温和预测主义”[13]），或者仅仅是预测与其他特征之间存在相关性（“薄预测主义”）。温和预测主义和薄预测主义之间的区别与高尚预测主义和非高尚预测主义之间的区别相互交叉，形成了四种弱预测主义的变体。然后，巴恩斯转向门捷列夫的周期定律的案例，并认为这四种变体可以通过科学界对门捷列夫元素理论的反应来区分（2008 年：82-122）。特别是，他认为正是门捷列夫的预测证据，而不是他的解释证据，从科学界的立场来看，具有确认他的科学和方法论背景信念的力量。

对巴恩斯解释的批评回应见 Glymour 2008；Leplin 2009；和 Harker 2011。巴恩斯 2014 年对此作出了回应。另请参阅 Magnus 2011 和 Alai 2016。

7. 反预测主义

在第 1 节中指出，约翰·梅纳德·凯恩斯拒绝了预测主义——他认为，当一个理论 T 首次构建时，通常存在支持 T 的原因 R。如果 T 继续产生成功的新颖预测 E，那么这些原因与 R 结合起来支持 T——但如果某个 T'仅仅是因为它符合 E 而被构建出来，那么 T'将比 T 得到的支持要少。这被认为是“凯恩斯对预测主义悖论的解释”（巴恩斯 2008 年：15-18）

科林·豪森赞同凯恩斯的解释（1988 年：382），并提供了以下例证：考虑竞争的解释框架 h 和 h'。h'独立地预测 e；h 不包含 e，但有一个自由参数，该参数根据 e 的基础来固定，以产生 h(a0)——这个后一种假设因此包含 e。因此，h'预测 e，而 h(a0)仅仅是适应 e。让我们假设 h 和 h'的先验概率相等（即 p(h)=p(h'））。现在可以合理地认为 p(h(a0))< p(h)，因为 h(a0)包含 h，但反之不成立——因此豪森表明，e 的证实效果将使 h'的概率不会降低，而且很可能比 h(a0)更高（1990 年：236-7）。因此，预测主义似乎是正确的，但不平等的先验概率起到了作用。[14]

凯恩斯和豪森反对预测主义的论点认为，似乎支持预测主义的证据是虚幻的——他们明确地断言强预测主义是错误的，可能是在其时间和启发式形式上。

然而，值得注意的是，Keynes 和 Howson 上述引用的论点是在“弱预测主义”概念被引入文献之前提出的。因此，目前不清楚 Keynes 或 Howson 对于弱预测主义会持何种立场。同样，Collins 在 1994 年的论文《反对预测的认识价值》中强烈反对预测主义，但他明确否认的是后来被视为强启发式预测主义的观点。他可能支持弱启发式预测主义，因为他承认

辩论的各方都同意，知道一个理论预测而不是解释一组数据，可以通过告诉我们一些关于理论的结构/关系特征的信息，为我们相信它是真实的提供额外的理由。（1994 年：213）

同样，Harker 认为“是时候抛弃预测主义了”，但他也承认“一些弱预测主义命题可能是正确的”（2008 年：451）；Harker 担心宣称弱预测主义可能会误导一些人认为预测成功在某种程度上比其他认识指标（如可靠科学家的认可）更重要。White 甚至声称弱预测主义“并不具有争议性”（2003 年：656）。

Stephen Brush 是一位历史学家，他的大部分作品旨在展示科学史上各个时期的预测性不成立。这些包括对广义相对论中星光弯曲的评估（Brush 1989），阿尔文关于空间等离子体现象的理论（Brush 1990），以及宇宙大爆炸宇宙学的复兴（Brush 1993）。然而，Brush（1996）认为，基于门捷列夫的预测，时间的新颖性在门捷列夫周期表的接受中起到了作用。Scerri 和 Worrall（2001）详细介绍了对门捷列夫理论的评估，并质疑了 Brush 关于时间的新颖性在理论接受中起重要作用的说法（2001：428-436）。（另见 Brush 2007）。Steele 和 Werndl（2013）认为，在评估气候变化模型时，预测性不成立。而 Frish（2015）则确认它显示出弱预测性。

另一种反预测主义认为，在理论确认中，解释比预测更为重要。“数据是通过解释而不是预测得到的信息表明，数据更不可能被操纵或伪造，从而增加了假设在数据的支持下正确的可能性”（Dellsen 即将发表）。

8 现实主义/反现实主义辩论

科学现实主义认为有足够的证据表明“成熟科学”的理论至少是近似正确的。对于现实主义的两个论证，即“无奇迹论证”和对所谓的“悲观归纳”的现实主义回应，新颖性的呼吁在其制定中起到了重要作用。

科学现实主义的无奇迹论证认为现实主义是唯一不将科学的成功视为奇迹的解释/原理（普特南 1975: 73）。这里的“科学的成功”指的是成熟科学理论的众多经验证实的经验后果，但正如我们所见，长期以来人们倾向于怀疑那些理论建立的经验证实的经验后果。因此，“科学现实主义的最终论证”指的是无奇迹论证的一个版本，重点关注理论的经验证实的新颖后果。这个论证宣称，如果一个理论在新颖预测方面有持续的成功记录，而该理论又不至少近似正确，那将是一个奇迹。因此，假设没有其他具有相似新颖成功记录的竞争理论，我们应该推断这样的理论至少是近似正确的（马斯格雷夫 1988）。

就最终论证明显强调新颖成功的特殊作用而言，新颖性的性质一直是现实主义解释的重要焦点。Leplin 1997 是对现实主义最终论证的一本书长阐述；Leplin 提出了新颖性的充分条件，包括两个条件：

如果观察结果 O 对于 T 来说是新颖的：

独立条件：存在一种对 T 的推理进行最小充分重建的方法，该方法不引用 O 的任何定性概括。
独特性条件：存在一些 O 的定性概括，T 对其进行解释和预测，并且在 T 首次这样做时，没有其他理论提供合理的理由来期望实例。（Leplin 1997: 77）。

Leplin 澄清，这种推理的“最小充分重建”将是一个有效的推论 D，从独立保证的背景假设中推导出 T 的“基本识别假设” - D 的前提不能削弱或简化，同时保持 D 的有效性。因此，对于 Leplin 来说，确定 O 是否是 T 的新颖结果的关键不在于 O 是否实际上在构建 T 时使用，而在于它是否对 T 的构建“需要”。与 Worrall 成熟的“基本使用”概念类似，重要的是是否存在一条启发式路径到 T，而不依赖于 O，无论 O 是否在构建 T 时使用。唯一性条件有助于加强具有真正新颖结果的理论的真实性的论证，因为如果存在另一个与 T 不兼容的理论 T'，它也提供了对 O 的可行解释，真实性的归因将无法解释 T 和 T'的新颖成功。至少一个的成功必须归因于偶然性，但如果偶然性可以解释这样的成功，它也可以解释其他成功。

对于新颖性的这两个条件都受到了质疑。根据独立性条件，任何观察结果 O 是否对任何理论都算作新颖是不清楚的，因为总是可能是真正弱的前提集合，使得 T 成立（这将在对导致 T 的推理进行最小充分重建时被引用），将 O 作为一个前提的析取式之一（Healey 2001: 779）。唯一性条件坚持认为，在 T 首次解释 O 时，没有其他可用的 O 解释 - 但显然，解释 O 的理论后来可能被提出，并且会对将真实性归因于 T 构成威胁。这个条件似乎是武断的，因为它取决于理论何时被提出（Sarkar 1998: 206–8; Ladyman 1999: 184）。

另一个对现实主义最终论证提供支持的新颖概念是“功能新颖”（Alai 2014）。如果数据 d 在构建理论 T 时并没有被实质性地使用（即存在一条启发式路径到 T 和相关辅助假设，而不引用 d），d 是对于理论 T 来说是“功能新颖”的；d 是先验不可能的；d 与用于构建 T 和相关辅助假设的数据是异质的（即 d 与这些数据在性质上有所不同）。功能新颖是一个“渐进”的概念，因为先验不可能性和数据异质性是有程度的。如果有多个理论对于 d 来说是功能新颖的，那么这些理论之间的争议不能通过最终论证来解决（Alai 2014: 306）。

反现实主义者认为，如果我们采用一种自然主义的科学哲学，那么评估哲学理论和科学理论应该使用相同的标准。因此，如果需要新颖的证实来推断一个理论的真实性，那么科学现实主义就不应该被接受为真实，因为后者没有新颖的证实来支持（Frost-Arnold 2010，Mizrahi 2012）。

在现实主义/反现实主义辩论中，另一个对新颖成功的诉诸起重要作用的组成部分是“悲观归纳”（或“悲观元归纳”）的辩论。根据这个论证，科学史几乎完全是一部在当时被认为在经验上成功的理论后来被证明完全错误的历史。没有理由认为当前被接受的理论在这方面有任何不同（Laudan 1981b）。

对此，一些现实主义者辩称“选择性现实主义”，承认虽然科学史上的大多数理论都被证明是错误的，但其中一些理论的部分组成仍然被保留在后续的理论中，而这些部分往往是导致新的成功的原因。这种现象的假设性例子包括热量理论和 19 世纪光学理论（Psillos 1999: Ch. 6），尽管这两个理论最终被证明是错误的，但它们的部分组成被保留在后续的理论中，因为这些部分是导致它们的新的确认的原因。因此，根据最终的论证，有人声称新的成功构成了支持生成这些成功的理论组成部分真实性的重要论据。然而，反现实主义者则引用了一些理论性主张的案例，这些主张后来被确定是完全错误的，但仍然能够产生令人印象深刻的新的预测记录。这些案例包括约翰内斯·开普勒在他的《宇宙之谜》（1596）中提出的某些关键主张，亚当斯和勒维里埃在预测海王星的存在和位置时使用的假设（Lyons 2006），以及托勒密天文学（Carman＆Díez 2015）。Leconte（2017）认为，预测的成功只能证明怀疑性现实主义的合理性——即某个理论的一部分是真实的，但不知道是哪一部分。

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