是什么造就了一門成熟的科學？

編者的話

科學的成長從來不是一條筆直的時間線，而更像是一場漫長而曲折的冒險。煉金術士的迷霧尚未散盡，我們已經開始討論基因編輯與人工智能；心理學仍在為“抽象名詞”尋找可觸摸的實體，而生物學，則不斷在顯微鏡與算法之間重新定義生命的邊界。

Slime Mold Time Mold 的這篇文章，就像一場思想實驗，也是一次精神上的頑皮挑戰。他們用玩味又犀利的筆觸，追問一個看似簡單卻至關重要的問題：什么時候，一門科學才算真正“成熟”？

從瓦特的飛球調速器到《矮人要塞》里嘔吐的貓，從 DNA 的突變到心理學的“煉金術階段”，作者帶我們穿行在科學史的隱秘走廊里。他們指出：唯有當我們能夠用實體、屬性與規律去描述它的對象時，科學才真正擁有了理解世界的語言。

這是一篇關于科學如何變得“有生命”的文章，它將讓我們重新審視自己的研究方式與認知模型——當我們談論“理解”時，我們究竟在理解什么？當我們說“機制”時，我們是否真的能看見那些在暗處運轉的齒輪？知識究竟該如何被理解和被創造呢？

——Asimov Press 中國團隊

圖片來源：Ella Watkins-Dulaney

撰文 | Slime Mold Time Mold

翻譯 | Rhei0x

審校 | 范陽

揚·巴普蒂斯特·范·赫爾蒙特（Jan Baptist van Helmont，1580–1644）在他那個時代是個非常敏銳的思想者。例如，他創造了“氣體”（gas）這個詞，其靈感來自希臘語中表示“混沌”的詞匯（χ??ο?）。不過，他更廣為人知的是在 17 世紀初進行的一項關于植物和樹木生長的實驗。他取了一棵重 5 磅的柳樹幼苗，種在 200 磅的土壤中，并精心澆水照料了整整五年。五年后，他將樹從土中取出，分別稱重，發現樹已經重達 169 磅，而干燥后的土壤只減少到了 199 磅 14 盎司。

這個實驗強有力地表明，樹的重量并不是來自土壤。然而范·赫爾蒙特卻得出了錯誤的結論：他認為這是水元素轉化為木材的證據。盡管他對氣體的研究頗有建樹，但他從未考慮過，大部分的質量可能實際上來自空氣中的某些物質。

作為一名煉金術士，范·赫爾蒙特還相信一些奇怪的理論，比如你可以把羅勒葉研碎，夾在兩塊磚之間，在太陽底下暴曬，就能變成活蝎子。（你大概也不會驚訝地得知，這個實驗是無法復現的。）說不定他在當時還算理性——其他煉金術士則聲稱，羅勒的氣味能在你大腦里孵化出蝎子1，或者如果你用大蒜“快速地”擦拭一塊磁鐵，或者把磁鐵放在鉆石旁邊，它就會失去磁性。

還記得當元素周期表長這個樣子的時候嗎？

范·赫爾蒙特時代的煉金術，還不是一門成熟的科學。而今天的化學，顯然已經是了。在 17 到 18 世紀之間的某個時刻，對物質和材料的研究從一門“不成熟的科學”——一群人戴著奇怪帽子閑逛的游戲，轉變為一門“成熟的科學”——一群科學家戴著奇怪帽子認真工作。那么，一門科學究竟是如何走向成熟的？

一個答案是：成熟的科學會討論機制（a mature science talks about mechanisms）。

這是一個不錯的起點，但它常常被誤解。人們非常樂意在流程圖中，在兩個方框之間再畫一個方框，然后稱之為“機制”。但雖然 A → Z → B 比 A → B 稍微詳細一點，它仍然是表面的。與人們有時聲稱的相反，并不存在這樣一種“狀態變化”——即當你在流程圖里加夠多的方框后，就會突然擁有一門真正的科學。

因此，我們需要一種方法，能夠超越泛化；從對人們所見事物的分類，轉向解釋其內部運作方式?！皺C械論”（mechanistic）這個方向是對的，但我們更傾向于說：當一門科學開始以“實體（entities）”、“屬性（properties）”和“規則（rules）”來描述它所研究的那一角宇宙時，它就開始走向成熟。

這個過程是有階段的。首先，我們必須問：哪些是螺母，哪些是螺栓？我們要識別出這一科學領域所關心的對象或過程，也就是那些隱藏在表面之下、在內部相互作用的微小要素。這些就是實體（entities）。

接著，我們必須問：這些螺母和螺栓之間有何不同？即使在同一類實體中，常常也存在變異。也許有些螺栓比其他的更長，有些螺母是六角形的，有些則是方形的或是翼狀的。這些差異就是屬性（properties）。

最后，我們要問：有哪些規律描述了系統的動態？也就是說，系統如何對外力作出反應，或隨著時間發生變化？這些就是規則（rules）。

一臉不悅的揚·巴普蒂斯特·范·赫爾蒙特。

每一門相對成熟的科學，都能對這三類問題給出回答。以化學為例，它已經經歷了明確劃定自身實體與規則的過程。而其他科學，則仍在這條路上，或者卡在某個環節。我們不妨看看另外兩門科學，它們正處于不同的發展階段：

生物學正在走向成熟，但它的發展極不均衡：有些領域已經完全成熟，而另一些，我們還在摸索那些揭示機制所需的基本概念。

心理學則落后得多。對于“心智實體”（entities of the mind）的探索幾乎才剛剛開始，甚至可以說還未真正起步。心理學希望實現的目標包括：預防拖延和成癮、描述人格維度，以及治療焦慮和抑郁等疾病。要達成這些目標，這門學科必須建立起機制模型。心理學若要真正理解我們內心發生的事情，必須經歷它自己的“從煉金術到化學”的轉變。

以機制思維來看待一個學科，意味著你要像從零開始構建它那樣來看待你所研究的世界片段。就像搭建一個模型鐵路展示，你首先得去模型店下單，而這要求你已經對需要哪些零件有了相當清晰的認識。這些零件——無論你是在研究鐵路模型、一只甲蟲，還是整個宇宙——就是實體，也就是這臺機器的內部結構。要理解一件事物，你必須知道它是由什么構成的。

在為模型店準備訂單時，你的零件清單不會無限長。一臺蒸汽機或一架巨型噴氣式飛機，可能包含100、200，或 5000 種不同的零件。即便如此，你知道，這個數字是有限的。這正是以“實體”為單位進行思考所帶來的一個奇特卻深刻的啟示：我們至今不知道宇宙中究竟存在多少種基本粒子，但我們可以確定，這個種類數是有上限的。

這也是機制思維與簡單描述之間的分水嶺，也是科學區別于工程的地方。你可以用一大箱樂高積木拼出幾乎無限多種對象，因此單純研究樂高拼裝本身可以永無止境地進行下去。但那一箱樂高積木里的積木數量是有限的，而且只要不是每塊樂高都獨一無二，那么“積木類型”的數量就更少。

但光有“實體”的概念，還不足以構建一個模型——每個實體還具備屬性。比如，在引擎中你會找到“齒輪”這一類實體。雖然它們都屬于同一類部件，但每個齒輪都有不同的屬性：半徑不同、齒數不同，等等。

有時，實體與屬性的關系是固定的。舉個例子：每個質子都擁有 160.2176634 zepto 庫侖的電荷，這是一個固定值。但即便如此，電荷仍然是“質子”這個實體的一個屬性。而有時，同類實體之間則會展現不同的屬性。比如，兩個硫原子可能擁有不同數量的中子，從而成為不同的同位素。屬性，正是我們用來測量實體的維度（Properties are the dimensions along which you can measure an entity）。

最后，我們需要講到規則（rules）。當兩個實體在幽深林地中相遇，會發生什么？規則定義了實體如何根據其屬性相互作用。分子按照能量守恒與動量守恒的普適原則發生相互作用。樂高積木的相互作用則受制于磚塊與凸點之間的物理結構——除非加入熱熔膠（“高能樂高”），否則樂高積木只能以特定方式拼接。

當我們用物理學或化學來研究一顆炮彈時，這兩種方法會使用不同的實體來進行描述。對牛頓力學的信徒來說，炮彈本身就是一個實體：它是一個擁有質量、位置與速度的物體，這些屬性會隨著它與其他實體（比如地球）相互作用而演化，并且遵循特定規律。

而在化學家眼中，這顆炮彈則是由許多微小實體——原子——構成的。每種原子擁有諸如“原子質量”等屬性，并且遵循一套不同的相互作用規則。這種視角讓我們能夠預測：如果這顆炮彈掉進了一桶硫酸（H?SO?）里，會發生什么。

這兩種范式之間有足夠的重疊性，可以將它們看作相容的——比如“質量”在兩者中都是一個屬性，且概念近似。但這兩種范式的實用方向截然不同。如果你想判斷這顆炮彈放在暴雨中是否會生銹，那你不會用位置和速度來描述它；同樣地，如果你要預測它會落在哪里，那你也不會用原子和化學反應來建模。

所有能正常運作的大系統，都是由遵循某些規則的小組件相互作用而構成的。粗略地說，計算機里發生的一切，都是非常簡單的實體（如二進制存儲單元和基本布爾邏輯）以極其復雜的方式組合出來的結果。雖然這些組合非常復雜，但所使用的基本實體數量極少，而且本身相對簡單。比 0 和 1、NOT、AND、XOR 更基礎的東西，恐怕也不多了。

這正是所有系統的工作方式：萬物皆由更小、更簡單的事物組成，而它們又各自遵循一套特定邏輯。然而出于某種原因，我們往往覺得這一點不合常理——在沒有受過機械式思維訓練的地方，我們通常會本能地以印象式思維來理解世界。

這就帶來了問題：如果沒有模型，就容易陷入循環論證。這就是心理學為何會出現諸如“人們更重視近期發生的事件，因為存在近因偏差（recency bias）”這類解釋的原因；也是醫學為什么會說“你感到疼痛，是因為你患有纖維肌痛癥”（Neo-Latin fibro-，希臘語 μυο- 表“肌肉”，?λγο? 表“疼痛”）的原因。

但當你理解了那些規則之后，看似混亂的現象就會展現出其底層秩序。實體遵循一定規則，并擁有以邏輯方式運作的屬性——這就讓我們有可能獲得全新的理解路徑。這也是為什么，我們最偉大的科學突破，往往出現在我們開始構建模型的時候。

在“印象式研究”（impressionistic research，用簡單預測來描述現象）和“機制研究”（mechanical research，以規則和實體為基礎進行建模）之間，有著一道明顯的分界線。兩者都可以發揮作用，但有些問題，僅靠印象式研究是永遠解決不了的。

大多數電子游戲都是抽象的。但《矮人要塞》（Dwarf Fortress）并非如此。這款游戲的非官方口號是：“失敗是種樂趣！”（Losing is fun!）

表面上看，《矮人要塞》是一款管理游戲，你要指揮一群矮人在荒野中建立殖民地。實際上，它更像是一個機械化宇宙的模擬器，混亂又充滿生命力，某種程度上和我們現實的世界頗為相似。復雜系統之間產生層層疊疊的涌現故事，但在這個模擬世界中掙扎求生的最終結局幾乎總是一樣的：災難性的失敗。

在多數電子游戲中，身體傷害是高度抽象的。傷害往往被簡化為一個單一的數值：生命值（Hit Points, HP）。而在《矮人要塞》中，受傷的細節非常具體。游戲中設定了五個傷害等級，一個矮人（或者其他生物）可以在從“右下臂”到“胰腺”等各種身體部位受到創傷。

這是來自臭名昭著的《矮人要塞》實況系列 Boatmurdered 中一名受傷矮人的例子?？蓱z的矮人工匠 Kel Zimkelònul 被野生蛇人襲擊，如你所見，他渾身是傷。其中，他的右小腿骨折，右手也完全不見了。

盡管細節如此豐富，《矮人要塞》相比現實世界仍然是抽象的。矮人并不是由單個細胞構成的，他們沒有 DNA（至少現在還沒有），但他們確實有眼瞼。然而，正因為這款游戲在電子游戲中屬于極少數的“高度機械化”作品，它也成了說明抽象世界與機械世界差異的一個絕佳例子。

《矮人要塞》的系統復雜到，連它的開發者都無法完全預測一個簡單改動會帶來怎樣的后果。所以每當發布一次包含新功能的更新后，開發者往往要花好幾個星期來修復成堆的 Bug。在某次更新后，開發者塔恩·亞當斯（Tarn Adams）收到了一條玩家的反饋：“我的酒館（tavern）里全是貓嘔吐物，還有幾只貓死了。為什么？這游戲出問題了?！?/p>

原來，在那次更新中，亞當斯引入了“酒館”這個新機制。酒會灑在地板上，貓會溜進酒館。而由于之前的某段代碼允許矮人走動時留下血跡，這些貓的爪子也會沾上酒精。接著，另一段允許貓咪舔干凈自己的代碼就起作用了，它們會把酒精舔掉。

亞當斯寫的那段代碼設定為：貓舔自己時會攝入“整劑量”的覆蓋物。而在這種情況下，這“整劑量”就相當于一整杯酒。系統接下來運行關于“血液酒精濃度”的計算，這些計算是基于貓這種體型的生物設計的，結果導致貓喝醉、嘔吐，甚至有幾只因此死去。

在一個抽象的世界里，貓舔爪子上的啤酒是不會死的。這類意外組合根本不會發生，因為抽象世界不夠復雜。而這件事之所以可能發生，是因為它發生在一個機械化的世界里——也就是為什么現實世界、還有《矮人要塞》，才會出現這種奇奇怪怪的現象。

這個“嘔吐貓漏洞”很好地說明了為什么大多數電子游戲都是抽象的，而不是機械化的。詳細的模擬工作量巨大，也不怎么有趣。游戲開發者永遠無法考慮到所有可能的交互以及那些二階、三階甚至更高階的效應，所以機械化設計往往會引發各種詭異的邊緣案例（bizarre corner cases）。你現在或許也能理解：為什么上帝幾千年前就停止了版本更新。再往下修復 Bug，實在是太令人頭疼了。

光是訴諸“實體”——談論貓、酒館和矮人——并稱之為“機制”，這還遠遠不夠。拜占庭的斐羅（Philo of Byzantium）在公元前三世紀就嘗試過這種做法：他研究燃燒現象，并用“火的原子”（atoms of fire）來解釋它的本質。他訴諸的是隱藏的實體；那么，為什么他的煉金術還算不上是一門成熟的科學呢？

原因之一，是他的描述過于模糊，無法構成一個模型。一個模型應當能夠預測出具體后果。比如在《矮人要塞》中，只要是有血的生物就可能喝醉；而在這款游戲里，貓是有血的。所以，即使這個結果完全是無意而為，也毫無預見性，《矮人要塞》中的貓就是會喝醉。

醉貓，是這個游戲運行機制下的自然且必然的結果。那么，斐羅所說的“火原子”又能推出什么自然且必然的后果呢？我們猜測是：幾乎沒有。他看到火，然后推理道：“火肯定是由某種東西構成的。那么它是由什么構成的呢？當然是火的原子！”但你應該也能看出，這種說法和“火是由火精靈、火神、或火焰樂高構成的”之間幾乎沒什么差別——只不過缺乏更多細節。

你永遠可以隨意挑選一個名詞，說它是某種現象背后的實體，然后聲稱你發現了某種機制。你看到某種你不理解的行為，可以隨手歸結為一個新的“腳本”（script）；你可以說某些化學反應是由某種“原理”（principle）或“本質”（essence）驅動的。人們之所以愛參加派對，是因為他們體內存在某種叫做“外向性”（extraversion）的隱藏特質。新兵能否成功成為海軍陸戰隊員，是因為他們有或沒有所謂的“堅毅力”（grit）。鴉片讓人昏睡，是因為它含有“催眠特性”（somniferous property）。

這些說法的明顯問題是循環論證。但還有第二個問題是：這種思維方式最終只能讓你列出一張永無止境的“清單”。你總是可以往上面繼續添加東西。而真正的實體思維，應該迫使你去壓縮這個列表。就像一臺機器的內部結構，能用到的螺母和螺栓種類是有限的。

正如孫子所說：

五音不全，五色不明，五味不盡。

然而，五音之變，不可勝聽也；五色之變，不可勝觀也；五味之變，不可勝嘗也。

戰法不過奇正，奇正之變，不可勝窮也。

化學第一次揭示出：地球上所有自然存在的物質，僅由 94 種元素構成。這是一份有限的清單，后來隨著人造元素的發明，總數才增至 118 種。雖然這個數字比古代“四大元素”多很多，但用來解釋地球上一切物質（乃至絕大多數可觀測的宇宙物質）卻顯得驚人地少而精。

更令人驚嘆的是，這 118 種元素本身，其實只是三種更基本的實體——質子、中子和電子——的不同組合。如此豐富的變化，竟源自如此有限的一組基本構件！如果化學當初始終只執著于描述“磁鐵”、“熱氣”、“空氣”等表面現象，那它根本不可能走到這一步。我們之所以最終能找到“元素”，靠的正是去構建模型，去理解表象之下到底發生了什么。

早期的生物學家更像是博物學家。他們研究的對象是各種動植物物種，研究方法是描述與分類。但“物種”并不能作為一個好的科學實體——這一點直到今天仍在不斷被證明。物種之間并沒有客觀清晰的邊界，因此這些邊界經常變化。一門成熟的科學，它不是。

1665 年，羅伯特·胡克（Robert Hooke）用顯微鏡觀察軟木切片，發現它是由許多小腔室構成的。他寫道：“我們的顯微鏡告訴我們，軟木的物質完全被空氣填滿，被一個個彼此獨立的小盒子或‘細胞’所包裹。”到了 1680 年代，列文虎克（Antonie van Leeuwenhoek）進一步擴展了我們對這個不可見世界的認識——他用自己設計的顯微鏡，在雨水、馬尿和他自己的牙齒上發現了微小的“微生物”（animalcules）。

細胞和微生物的發現，似乎標志著生物學迎來了顯而易見的“實體與規則”時刻：它們為“動植物由什么構成”這個問題提供了一個清晰、直接的答案。它們由細胞構成，而這些細胞遵循一套“細胞規則”相互作用。

不過話說回來，也有理由相信這些并不是我們真正尋找的實體與規則。雖然所有生命體都由細胞構成，但細胞本身并不能被清晰地枚舉。確實存在不同類型的細胞，但至今我們還無法列出一個有限、明確、客觀的列表——這與化學中的元素周期表形成鮮明對比。你可以統計一個生物體的總細胞數（人類大約有 37 萬億個細胞），但細胞的類型是依賴上下文的（context-dependent），其邊界模糊，分類也具有可變性——實際上，和“物種”非常相似。

1859 年，隨著《物種起源》的出版，查爾斯·達爾文似乎為生物學提供了一套更精確的解釋機制：進化論。它的解釋力甚至不依賴 DNA。達爾文在世時并不知道 DNA 的存在（DNA 實際上直到 1869 年才被弗里德里希·米歇爾從士兵繃帶上的膿液中提取出來），而他也不需要知道。進化論的偉大之處在于它既簡單又深刻：任何一種具有變異與自然選擇的復制機制，都會隨著時間推移積累適應性改變（Any kind of replication with natural selection will lead to the accumulation of adaptations over time）。復制的內容并不重要——無論是基因、代碼還是模因（memes）——只要有變異和選擇機制，進化就會發生。這不是關于染色體的學說，而是關于選擇邏輯本身的學說。

然而問題在于，這種邏輯讓“實體與規則”變得不再具體：在這里，“實體”可以是任何擁有變異的生物，而“規則”即便再簡單（比如選擇的數學模型），卻適用于所有生物。如此一來，達爾文式的實體與規則集合就過于龐大，難以構建出生物學內部清晰的結構。

那么，生物學中還有哪些東西是可以被明確枚舉的呢？

查爾斯·達爾文已知的第一幅草圖，展示了他關于進化樹的構想。

20 世紀初的孟德爾遺傳學為我們提供了另一個候選方向。盡管理解 DNA 并非提出進化論的必要前提，基因及其底層組成部分卻是高度機械化的。基因、蛋白質和核苷酸的定義遠比“細胞”更清晰、更少歧義。

構成生命的一切，背后只用了 5 種基本核苷堿基：腺嘌呤（A）、胞嘧啶（C）、鳥嘌呤（G）、胸腺嘧啶（T）用于 DNA；而在 RNA 中，胸腺嘧啶被尿嘧啶（U）取代。自然界雖然存在 500 多種氨基酸，但只有 22 種 α-氨基酸真正出現在遺傳編碼中，被整合進蛋白質里。2

我們對癌癥機制的最新研究進展正好凸顯了基因作為生物學“實體”的有用性。多年來，人們都是根據癌癥發生的部位來分類的：乳腺癌、結腸癌、肺癌等等。你或許至今仍習慣說“腦癌”或“胰腺癌”。但隨著我們對癌細胞內在機制的認識不斷深入，科學家們開始嘗試用引發癌癥的基因突變（如 BRAF V600）來對癌癥重新分類，而非其起源部位。醫生現在可能會說：“你患有一種具有某種特定突變的癌癥，恰好這個腫瘤出現在你的肺里，”而不是說：“你患了肺癌。”

事實證明，試圖從“細胞的哪個部分失靈了？”的角度去理解癌細胞，要比“癌癥最初出現在哪個器官？”的角度更有效。并非所有起源于肺的癌細胞都是由于相同機制變異而來的，就像廢舊摩托車并不是因為相同原因被丟棄的一樣。有些你可以帶回家修好，有些則只適合報廢。

腫瘤對治療的反應，通常更多地取決于導致它的基因突變，而不是那些細胞恰好位于身體的哪個部位。因此兩個患有“乳腺癌”的病人，可能需要完全不同的治療方式；而兩個腫瘤長在不同部位的病人，反而可能適合同一種療法。只要你還在關注癌癥的表層特征，你就注定會被困惑；而一旦你深入其基因構成，你就能真正理解它的工作方式。

像我們對癌癥認識的這種進展，讓人感覺生物學確實正在走向成熟。很難想象有哪個例子，比這個更能體現從表象走向結構思維的轉變。我們的希望是同樣的變革也將出現在其他疾病診斷中。已有跡象表明，目前被統一稱為“類風濕關節炎”的疾病（rheumatoid arthritis），實際上可能包含不止一種疾病。更先進的基因檢測技術，就像它曾徹底改變癌癥診斷一樣，或許能讓這一點變得清晰。

還有一些其他路徑，也可能推動生物學進一步走向真正成熟科學所具備的機械性與預測力。比如：發明更好的工具，或發現不帶例外的原理。

想想望遠鏡的發明吧：在更精密的工具出現之前，天文學的發展只能停留在有限的層面。肉眼觀測固然可以，但一旦發明了望遠鏡，伽利略便能利用三角學來估算月球山脈的高度，并由此開啟了天文學作為一門成熟科學的新紀元。

在生物學中，顯微鏡、熒光 DNA 染料、超聲技術等各種能幫助科學家更好地描繪研究對象“螺母與螺栓”（即微觀機制）的工具，使我們的理解遠遠超越了這門學科的“煉金術時代”?；驕y序這樣的工具，讓我們能基于突變而非器官位置來診斷癌癥，并且使靶向基因疾病成為可能。幾十年來我們一直知道堿基對、RNA 和 DNA 的存在，但由于工具的落后，我們無法充分利用它們。如今，我們需要幫助生物信息學領域的“斯賓諾莎們”磨制出新的鏡片。

除了更好的工具之外，生物學也急需更多努力去尋找真正的組織原則與模式。目前的情況是：每條規則都有例外，而這些例外又有更多的例外，望不到盡頭。

這種狀態有點像當年天文學家還以為地球是宇宙中心的時候。他們手上雖然有一些可用的概念——行星、恒星、彗星——但整個體系是倒過來的，直到日心說模型被采納，一切才開始變得有條理。生物學如今也需要類似的重組，使其擺脫依賴例外的狀態，真正建立起通用的原理。

這件事卻極其難做。以分子生物學為例，多年來科學家堅信遺傳信息的傳遞是單向的，即從 DNA 到 RNA 再到蛋白質。按照這種觀點，蛋白質是功能產物，DNA 提供主指令，RNA 則是一個臨時的工作副本。3 但越來越多的例外正在挑戰這個“規則”，比如一種叫逆轉錄酶（reverse transcriptase）的酶，它可以用 RNA 模板合成 DNA。

然而，盡管揭示機制與尋找組織原理的努力極為重要，要想將復雜性充分簡化，從而將生物學打磨成一門成熟科學，仍然是一項艱難的任務?；蛟S“生物學”這個領域本身就太龐大了，以至于不能指望領域內的所有問題都能用一套工具解決。對于某些問題，比如傳染病，從“細胞”的角度思考非常有幫助；而對于另一些問題，比如基因療法，聚焦于核苷酸與氨基酸才更有前景；至于再一些問題，從“進化”的宏觀視角出發——幾乎是一種純粹的信息論的思維方式——可能才是最合適的。至于選擇單位是以什么形式編碼的？那根本就不重要。

比起生物學，心理學更像是仍處于“煉金術階段”的學科。當代心理學幾乎完全是印象主義式的（impressionistic）——我們對其中的機制一無所知，沒人能指出那種類似“藍圖”或“構件”的東西。心理學家確實擅長給事物命名，但這些名稱往往只是抽象名詞；它們最多只能記錄某種效應和現象，而無法解釋背后的因果。正如我們的一位朋友亞當曾說過的：

這種做法的問題在于，它讓你陷入那些實際上并不存在的東西里。比如說，“生活熱情”（zest for life）到底是什么？它的字面意義就是——“你在《生活熱情量表》上的反應”。那么，《生活熱情量表》又在測量什么呢？它測量的……正是“生活熱情”本身。如果你對任何心理學中的抽象概念追問得足夠深入，你最終都會發現一個自我循環的同義反復。

我們確實可以觀察到一些有趣的現象。例如，將信息進行“分塊”（chunking）會讓記憶變得更容易——這在日常生活中隨處可見，比如電話號碼。想想看，哪個更容易記?。?48-428-2328 還是 3484282328？

同樣地，我們也注意到，當海馬體受損時，人們可能會在幾分鐘內忘記新經歷，但仍然可以記得舊記憶?；谶@些觀察，我們可以合理推測，大腦中可能存在“短期記憶”和“長期記憶”這兩種功能分類。但觀察這些現象和真正理解記憶是如何被儲存的，是兩回事。

再比如，當你讓人們根據一長串形容詞來為自己（或他人）打分，然后用因子分析處理這些數據，往往會出現一個五因子解（five-factor solution）。把這五個因子命名為責任心、外向性、宜人性、神經質、開放性，并稱之為“大五人格”（the Big Five），聽起來也確實合理。

但這遠遠不能等同于知道為什么有些人更隨和，而有些人則更難相處。在心智中，一定存在某種“旋鈕”“開關”或“參數”，決定了這種我們稱之為“宜人性”（agreeableness）的表層差異。但我們并不知道這個實體是什么，也沒有任何可靠的理論來解釋它。而且，這個東西可能并不是一個真正的旋鈕或開關，而是某種實體或實體屬性上的差異——等我們搞清楚這些“實體”究竟是什么之后，才能明白它們的作用。

要讓心理學從“煉金術”邁向“化學”，成為一門成熟的科學，它必須找出一整套可用來描述與建模的規則（rules）與實體（entities）。只有這樣，心理學家才可以建立起物理模型，并進行機械式的實驗研究。

說“為心理學找到它的‘元素周期表’”這類話，聽上去可能有點陳詞濫調，甚至顯得天真。但說到底，心智是由某些東西構成的。也許這些構成元素有大約 118 種，就像化學元素一樣；也許它可以被歸約到僅僅三種基本要素，像我們當初發現原子物理那樣令人震驚；又或許，它永遠無法被化簡到少于一萬種“配料”。我們尚無定論，但我們腦中的這鍋“思維大雜燴”，肯定是由某組可識別的成分構成的。那我們當然有理由問一句：這鍋里到底煮的是什么？

目前已有一些試圖為心理學制定“實體與規則”框架的方案——從荒誕滑稽的到機制上可行的，不一而足。

我們先從最荒誕的例子說起——第一個例子是《模擬人生》（The Sims）。可能有讀者會質疑：《模擬人生》怎么能算是科學模型？你可以怎么稱呼它都行，但《模擬人生》及其后繼作品確實是在模擬人類行為的模型，這就使它們成為心理學模型，無論你是否愿意承認。其他那些試圖模擬真實大腦輸入與輸出的電子游戲，也同樣如此。

在游戲中，模擬市民（Sims）會自己吃飯、洗澡、娛樂，如果你觀察它們一段時間，甚至會忘記它們其實是虛擬的。當然，它們缺少很多東西，比如人類的語言能力——因為在創世之初，開發者 Will Wright 就詛咒他們只能說“模擬語”（Simlish）——但它們仍提供了一個相當不錯的人類行為仿真模型。

第一個檢驗標準是，這個模型是否至少能粗略模仿它的目標對象。但比模仿更高級的，是替代（replacement）：任何能夠真正完成人類心理任務的系統，本身就具備強大的說服力，能夠成為一種心理模型。

當然，《模擬人生》無法替代人類心理勞動（mental labor），因此我們來看一個不那么荒誕的例子：計算機。數字計算機是一個有趣的“錯誤起點”（false start）。從最早的計算器開始，它們就已經能替代人類完成某些心理任務，甚至在某些任務上比人類高效得多：你可以試一下，3482 × 9192 等于多少？

理論上，數字計算機可以運行任何算法，因此我們的思維如果是由某種算法驅動的，那么原則上也能在計算機上運行。但問題是，絕大多數計算機程序并不像人類那樣行為，也不像任何其他動物。ELIZA 這個早期的聊天程序通過模式匹配騙過了不少人，但總的來說，它的行為和人類完全不同。

說到這里，許多人可能已經忍不住在屏幕前喊出：那深度學習和人工神經網絡呢？這正是我們要討論的下一個方案?？纯唇裉焐疃葘W習與大型語言模型能做到的事情，你很難不注意到它們與人類和動物行為之間的某種詭異相似性。圖像識別模型可以識別鳥類和停車標志，準確度與人類差不多；像 ChatGPT 這樣的大型語言模型，閱讀和寫作的能力也堪比普通人；自動駕駛汽車的駕駛能力甚至超過了許多司機……等等。

這一傳統下的模型可以歸結為幾個基本構件：神經元與連接（neurons and connections），加上諸如反向傳播（backpropagation）等簡單規則。雖然它們的整體架構可能很復雜，但底層機制卻非常樸素。它們看起來很有潛力，能夠成為具備屬性和規則的實體候選。

不過，也有理由謹慎對待將神經網絡當作人腦的直接模型。盡管這些系統打著“神經”的旗號，它們與真實神經元的相似程度其實非常有限。在一些領域，神經網絡的發展也已經停滯。它們在 2019 年之前對《星際爭霸 II》（StarCraft 2）的表現已經非常出色，但到今天依然無法超越最頂尖的人類選手。

更深層次的問題在于：神經網絡是一種強大的函數逼近工具。它們能模擬人類行為的外在表現，但這并不意味著人類的實現方式也一樣。神經網絡可以擬合廣泛的函數，但這并不說明大腦內部采用了類似的機制。

早期的蒸汽機脾氣古怪、耗費人力，常常會在沒有預警的情況下加速或減速。要保持它們的穩定運行，需要持續的人力監控。操作員必須手動調節閥門、監控壓力，并用手穩定發動機。若疏于操作，發動機可能會遲緩、熄火，甚至在極端情況下發生爆炸。

這一切因飛球調速器（flyball governor）的發明而改變。這是一種由詹姆斯·瓦特（James Watt）在 18 世紀末引入的巧妙機械裝置：通過兩個隨發動機轉速升降的旋轉金屬球，自動調節蒸汽流量，從而在無需人工干預的情況下穩定發動機速度。這是工業史上最早的自動控制系統之一，也標志著一個轉折點：工程師終于可以坐著看報紙了，而機器則能自行完成關鍵調整。

控制系統越來越多地取代了人類的判斷與注意力。過去，要在冬天保持大房子溫暖、夏天保持涼爽，需要一整個仆人團隊來管理?，F在，這些任務由一個簡單的反饋回路——恒溫器——就能完成。溫室里的濕度曾經需要手動調節，而現在至少部分實現了自動化。開車時，你曾經必須自己控制車速！如今，你可以讓巡航控制系統替你完成。

負反饋回路，也被稱為“控制系統”或“調節器”（governors），就像瓦特的飛球調速器一樣，已經在不斷取代人類的心理任務。當它們被層層組織起來時，即使是最簡單的控制系統，也能展現出類似生物智能的行為，比如我們在“The Senster”這類機器人中所見。它們能代替我們的功能、表現令人信服且高效，這意味著它們有潛力成為心理學的一部分模型 ?。

不要聽信那些說“心理學永遠只能模糊不清”的唱衰者。在心理學中，存在一些根本性的問題。

我們經歷事件，并將部分經歷以某種形式存儲為記憶。因此，“記憶是如何運作的？”就是一個根本性問題。這些記憶以某種方式、某種格式被儲存著，終有一天，有人會揭示它的原理。

我們渴望保暖、渴望攝入鹽分，出于難以理解的原因，許多人會連續數小時沉迷于玩《糖果傳奇》（Candy Crush Saga）。這些行為背后總有原因——即便不是一個好理由。這些驅動力似乎是彼此獨立的，因此它們應該有一個清單?！暗降子卸嗌俜N驅動力？”似乎是一個根本性的問題。

如果你把這些“驅動力”看作控制系統，那么就會引出更多問題：我們渴望攝鹽，那到底是什么信號被調節？“鹽分調節器”（salt governor）的設定點是什么？安全感、地位、溫暖，這些驅動力的“設定點”又是多少？像“業余隧道挖掘”（hobby tunneling）這種行為背后，又是哪些調節機制在發揮作用？

當我們觀察心理學中的某個部分——一種行為、一句言語、或是對路怒的傾向——我們必須能夠用某種東西來解釋我們所看到的現象。在表象之下一定有什么東西在運作，有某種“齒輪”在轉動——當只不過它們并不是真正的齒輪，而且目前沒人知道它們到底是什么。

生物學也是同樣的道理。生命由微小的機器組成，而在這里，我們對它們有一定的了解。DNA 是編碼，RNA 是信息，線粒體是細胞的能量工廠。我們已經遠離了“拿蒜頭猛擦磁鐵”的時代。那條探索之路經歷了荒誕但略帶機械感的問題，比如“水能變成木頭嗎？”，最終引向了更有意義的問題，比如：“當一棵樹的重量增加時，它一定是通過向自身形態添加新的物質來增加質量。如果新增的質量不是來自土壤，那它必然來自其他地方。這些新的原子從哪里來的？”

必須有人去提出這些問題，并以一種可以被解答的方式來表述它們。而當他們提出這些問題時，接下來就是我們所有人的責任：努力尋找答案。

注釋

1. “羅勒（Basil）有一種能滋生蝎子的特性，其氣味能讓蝎子在人的腦中生長，Hollerius 對此進行了深入研究。他曾在一個非常喜愛這種香味的人腦中發現了這種昆蟲。”——托馬斯·布朗爵士，《常見謬誤》（Pseudodoxia Epidemica）。無論如何，下次吃香蒜醬的時候小心點。

2. 其他 478 種以上的氨基酸被認為是“非正典”，基本上是同人版的氨基酸，所以我們假設它們主要存在于上帝的“花絮設定”（God’s omake）中。

3. 中心法則（Central Dogma）——由弗朗西斯·克里克最初提出——從未被打破。克里克所說的只是：“一旦信息進入蛋白質，它就無法再出來。”他從未說過 RNA 無法被逆轉成 DNA，那只是許多生物學家當時錯誤持有的信念。

4. 這個觀點很早就有人提出了，但依然被低估了，這也是我們寫了一個系列文章更詳細闡述它的原因。

Slime Mold Time Mold是一個由“瘋狂科學”精神驅動的集體意識體（a mad science hive mind），活躍于網絡博客世界。他們可能正在早餐時做華夫餅，也可能是在溪流中嬉戲的兩個孩子。你可以在 slimemoldtimemold.com 閱讀他們的博客，并或在 X（原 Twitter）上關注他們：@mold_time。

• 引用：Slime Mold Time Mold. “What Makes a Mature Science.” Asimov Press (2025). https://doi.org/10.62211/26jw-08ok
• 英文原文鏈接：https://press.asimov.com/articles/mature-science

本文經授權轉載自微信公眾號“ASIMOV PRESS”。

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