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科学解释覆盖率模型的建立与反思
摘要：科学解释是科学哲学研究的重要问题之一，亨普尔的“演绎—律则”（D—N）模型和“归纳—统计”（I—S）模型，二者合称为“覆盖率”模型，这被认为是科学解释的标准模型。本文将介绍覆盖率模型的建立及其遇到的困难，给科学解释寻找新的进路。
关键词：科学解释；覆盖率模型；亨普尔；新的进路
The establishment and reflection of
the covering-law model
Abstract: Scientific explanation is one of the important iues of the philosophy of science.The deductive-nomological model and inductive-statistical model are collectively called the covering-law model.This is considered the standard model of scientific explanation.This article describes the establishment and reflection of the covering-law model , in order to find a new scientific explanation into the road.Key Words: Scientific explanation;The covering-law model;C.G.Hempel;New approach
科学解释一直是科学哲学领域长久不衰的热门话题，因为科学不仅仅是描述自然现象，更重要的是解释自然现象，发现其中包含的自然规律。作为科学哲学的核心问题之一，构建一个合理的解释模型成为了一个重要课题。1948年，亨普尔（C.G.Hempel）和奥本海默（P.Oppenheim）合写的名为《解释的逻辑研究》中提出“演绎-律则“（deductive-nomological)即D-N模型，1962年亨普尔又提出的“归纳-统计”（inductive-statistical)即I-S模型。由于D-N模型和I-S模型都必须至少包含一个普遍规律（或统计规律），因此，合称为科学解释的覆盖率模型，意指在科学解释中援引的定律覆盖或包含了被解释项的内容，覆盖率模型被成为科学解释的标准模型。下面对覆盖率模型的建立、困境、出路逐一作出具体阐述。一． 科学解释覆盖率模型的提出 1.科学解释建立需要满足的条件
科学解释包括Explanandum被解释项和Explanans 解释项，但是建立一个科学解释仅有这两项是不够的，还需要满足相关的一些条件。
作者在《解释的逻辑研究》中就谈到了科学解释建立需要满足的条件，具体如下：
（1）Explanandum被解释项必须是Explanans 解释项的一个逻辑后承。（2）Explanans 解释项必须包含普遍定律，而且这些定律必须满足对Explanandum被解释项的衍推性要求。
（3）Explanans 解释项必须具有经验内容，它至少在原则上必须能被实验或观察所检验。
以上是科学解释建立的逻辑性条件，从中我们可以看出亨普尔的观点:解释就是论证；解释中的论证即意味着Explanandum被解释项可有普遍率导出；由此决定了解释与预见在逻辑上同构，区别仅在于其实用目的不同，或实际推演与被解释事件发生的时间顺序不同。（4）构成Explanans 解释项的语句必须是真的。
这一条是科学解释建立的经验条件。2．“演绎-律则“（deductive-nomological)即D-N模型的提出
通过分析大量解释事例以及对上述结论的思考，他们认为在科学解释中，Explanans 解释项中的定律是全称形式的，Explanans 解释项与Explanandum被解释项之间的关系是演绎的。一个解释可以理解为一个演绎论证，把满足这两个条件的模型称为解释的“演绎-律则”（deductive-nomological),即D-N模型，它的一般形式是：
就这样，他们把科学解释及其过程完全建立在逻辑的基础之上，构建了一个精确的、严格的关于科学解释的形式理论。
3．“归纳-统计”（inductive-statistical)即I-S模型的提出
但是在日后的研究中，亨普尔发现那些全称普遍的规律，只是自然律的一种，这个模型没有考虑统计规律，在现实生活中有很多现象是统计的，因此，在1962又提出了“归纳-统计”（inductive-statistical)即I-S模型。二者合称为覆盖率模型，被认为是科学解释的标准模型。4． 对覆盖率模型的完善
在D—N模型和I—S模型的基础上，亨普尔又进一步思考，即使在Explanans 解释项含有统计形式的定律时，Explanans 解释项与Explanandum被解释项也有可能是演绎相关的，与此对应的解释模型应该是“演绎统计模型”（the deductive—statistical model），简称D—S模型。需要指出的是，I—S模型的Explanandum被解释项是关于Explanans 解释项中统计定律所涉类中一给定个体成员的一个单称陈述，而D—S模型的Explanandum被解释项是与Explanans 解释项中统计定律密切相关的一类现象的概率陈述。可以说，D—S模型的提出，在一定程度上完善了覆盖率模型。
二． 科学解释覆盖率模型遇到的困难
从方法上看，科学解释的覆盖率模型所使用的方法是逻辑演绎和经验归纳。从内容上看，两个模型都强调定律的重要性，亨普尔之所以称它为“覆盖率模型”，就是为了强调普遍性定律和统计性定律在科学解释中的重要作用。我们知道，亨普尔是经验主义者，而且是早期的逻辑经验论者，所以在认识科学解释这个问题时，只注重逻辑形式的分析，而忽略了Explanans 解释项与Explanandum被解释项之间除逻辑关系之外，更重要的是内容上的相关。
归纳覆盖率模型遇到的困境，可概括如下： 1． 关于理想化的论据和实际解释之间关系的困难 1974年Ardon Lyon提出的金属受引力作用的解释反例:
所有金属都导电 ··· ○所有导电体都受引力作用 ··· ○2
———————————————
所有金属都受引力作用
···
○3
这是对D—N模型的反例。我们从上述可以看出，由○1和○2确实演绎推导除了○3，而且○2又是定律，○1和○2在原则上完全可由实验或观察来检验，完全符合D—N模型的要求。但是金属并不是因为其导电才受到引力作用，前提和结论解释不相关。可见D—N模型陷入了解释相关性的困扰。亨普尔在《自然科学的哲学》一书中，例举了虹的物理解释，虹的现象是作为太阳的白光在诸如产生云层中的球形水滴中的反射和折射的结果而出现的。这个说明用有关光的光学定律表明，每当喷雾和薄雾水滴为观察者后面的强烈白光所照亮时，就会预期到虹的出现。因此，即使我们从未见过虹，由物理说明所提供的解释性知识，也会构成很好的根据来预期或相信虹将在特定环境下出现。这就是所谓的解释相关性要求：所引证的解释性知识提供了很好的理由来使人相信被解释的现象确实会发生或者真的已经发生过。2． 解释与预测的对称性困扰
标准解释模型认为解释与预测是对称的，它们在逻辑结构上是同一的，预测是潜在的解释，解释是已知的预测，它们之间只是知识状态的不同。但是对于这样的说法，很多人提出了质疑，1966年Sylvain Bromberger提出了旗杆和影子的反例：
一旗杆立于一平地上，当给定太阳方位和旗杆高度时，我们可以根据光线直线传播定律等，推出阴影的长度。类似，当给定太阳方位和阴影长度时，我们可以推出旗杆的长度。两者都符合D-N解释模型，但是阴影的长度并不能解释旗杆的长度。
这个例子推翻了亨普尔提出的解释与预测的对称性，而且我们知道，当A解释了B时，B不能解释A，否则便是循环论证和因果反向，所以解释应该是单向的、非对称的。但是从上述例子我们可以看出，D—N模型存在这样的困扰，而且是它自身消除不了的。3． 无需定律的困扰
在科学领域和日常生活中常常会遇到一些无须定律的解释实例，例如1959年H.Scriven 提出的威廉大帝不入侵苏格兰的反例：
对于此的解释可以这样阐述，威廉大帝不想占领苏格兰的土地，而只是想通过打败苏格兰王使他效忠自己从而巩固北方边界。
这个解释不含任何定律，所以覆盖率解释模型并非普遍适用。在D—N模型中，规律起了本质的作用，而现在这个本质的作用被取消了，这就对覆盖率模型提出了挑战。4． 统计解释模型的高概率困扰
亨普尔认为，如果前提并不能给结论以高概率支持，其理由的解释力就会削弱，所以就不能算作真正有效的解释。但是，对于此问题，很多人又提出了质疑，1986年Salmon提出了心理治疗反例：
许多患有N型神经官能症病人经过心理治疗都痊愈了
··· ○1 琼斯患有N型神经官能症并经过了心理治疗
··· ○2
琼斯痊愈了
···
○3 N型官能症有一个特点，患者即使不接受治疗也会自动痊愈。所以，无论患者是否接受过心理治疗，最后都会痊愈。所以这里的概率r是高还是低，都不能按上述解释琼斯的痊愈。由此我们可以看出，统计解释的高概率要求不是解释的充分条件，也不是解释的必要条件。三．科学解释模型的新进路
覆盖率模型遇到的困难，是其自身所不能解决的。针对以上所述的这些问题，很多科学哲学研究者提出了一些解决的进路，大致可以概括为三条。1． 本体论进路
针对覆盖率模型的对称性困扰，萨尔蒙（Wesley Salmon）认为这需要因果关系来解决，他指出解释不是论证，解释就是要阐明现象背后的因果机制。他因此倡导并建立了解释的因果相关（causal relevance）即C-R模型，提出了科学解释的一条本体论进路。
萨尔蒙的C—R模型使低概率事件成为可解释的，还使无因果关系的解释项被排除。C-R模型似乎更符合科学和日常生活中一些重要类型的解释，但是因果解释也同样存在一些问题。可以说，因果理论遭遇到的最大困难是如何不用逻辑论证关系替代，又不让形而上学实体渗入关于因果性本身的说明。那么，关键在于怎样理解关于不可观察对象之理论的实在论信念。2． 认识论进路
沿着亨普尔开辟的认识论路线，范·弗拉森（Bas van Fraaen)把目光转向了语境和语用，继续修正改进它。在他看来，解释理论面对的两大难题是有些事件不可解释，有些论证不符合直觉的解释观念。他对这两个问题的解决，是以对萨尔蒙的因果理论的批评为基础的，反实在论是他整个理论的根据。他强调“语境”的概念，重视解释语用学。他认为相关性本身是语境的一个功能，但是有人持怀疑的态度认为，假如没有对它的相关性概念进行约束，那么解释就会变得十分随意。基彻(Philip Kitcher)对科学解释的统一模型做了很好的论证，他认为统一解释能够避免标准解释模型的不对称、不相关等问题。我们可以这样理解，解释的对称与否是依赖于语境的，这是一个很重要的结论。
这条进路在一定程度上增强了标准模型的解释力，可以说，认识论进路在科学解释的研究领域是具有重要地位的。3． 模型论进路
以赫西（Mary B.Hee）、卡特赖特（Nancy Cartwright）和哈瑞（Rom Harre）为代表的一派认为亨普尔对科学解释本质的理解有误，必须构造出一个模型，而不是用规律来推出现象。事实上，我们在进行科学解释中，用的可能是类比推理，而模型论进路主要就是根据模型的类比、隐喻功能进行科学解释。
他们认为其他科学解释模型都依赖于自然律，反对把科学解释的任务归结到规律身上。覆盖率模型的范围有些小，在各个科学领域，理论系统十分繁杂，这样看来，覆盖率模型显得十分单薄。但是在研究模型论的时候，需要注意的是模型与实际的关系，要保证模型的恰当性。
【参考文献】
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