Information in the Structure of Reality:the Scientific Worldview and the Fundamental Question of Philosophy

We offer a new understanding of the scientific world and the contents of the basic question of philosophy,which is based on an analysis of the phenomenon of the specific information in the various components of the structure of reality.It is shown that,in addition to material objects,processes,and events,in the real world are also intangible objects,processes and conditions that are in its information content.So the basic question of philosophy is proposed to treat the relationship as a tangible and intangible component of reality.More succinctly it can be formulated as the ratio of matter and information.This allows you to point to some new challenges studying the phenomenon of information in various components of the structure of reality.

Problems and Suggestions for the Scientific Research Management System of Universities

The revolution of science and technology in the new era is rising.New industries,formats,and models led by information technology are emerging.Scientific research has entered the fourth data-intensive paradigm.As an important part of the science and technology innovation system,universities also have new requirements for their scientific research management system.In this article,it is suggested that the efficiency and quality of scientific research management in universities could be enhanced by reconstructing the organizational structure of scientific research management,improve the service capabilities of scientific research managers,perfecting the scientific research evaluation system,and innovating the management model of cross-research teams.

基于“四个面向”的高校“有组织科研”范式构建--一个单案例研究

当今世界正经历百年未有之大变局,世界各国科技竞争加剧,科技创新成为各国博弈的主战场。我国在基础研究、关键核心技术等领域正在遭受西方发达国家的围堵。高校作为基础研究主力军和重大科技突破策源地,传统科研范式在响应国家重大需求方面存在原始创新能力薄弱、科技成果转化率低、协同创新能力不足等问题。持续增大的外部压力、创新高风险与高投入使得“有组织科研”成为当前我国高校提升创新效能的重要选择,也是高校深度融入国家创新体系的重要举措。阐述“四个面向”和“有组织科研”的内涵,梳理“四个面向”与“有组织科研”、“有组织科研”与自由探索的关系,从高校传统科研范式亟待解决的问题入手,构建基于“四个面向”的高校“有组织科研”范式,对重庆大学“有组织科研”实施路径与成效进行解析,验证理论的科学性与适用性。

以效为标·以数为据·以调为治——论中医学的数据科学思维

中医学的本质是追求人与自然的统一和健康平衡,是人类智慧与疾病对抗并寻找和逼近健康解决方案中最优解的过程。中医学持续的生命力源于对临床疗效的追求、从大量复杂数据中寻找促进健康的证据,以及调整健康状态的干预模式。中医学的诊疗模式本身就蕴含着数据科学思维,体现了以数据驱动的决策模式,是一种天然基于数据的科学。

新一轮科技革命和产业变革背景下科技创新范式演变分析

在新一轮科技革命和产业变革背景下,需要进一步加强研判科技创新工作的最新趋势和动向,更好地把握当前全球科学发现、技术发明等创新活动的新特点,深入分析科技创新范式的演变逻辑。在梳理已有文献的基础上,总结归纳了新一轮科技革命和产业变革背景下科技创新的新特点和新形势,从价值、主体、客体、路径等4个维度出发,提出科技创新范式的“四维”理论分析框架,并基于该框架,深入探讨了科技创新范式的演变逻辑。最后,提出从体现时代性、把握规律性、富于创造性的体制机制改革举措入手,基于科技创新新范式的主体、客体和路径等维度,畅通各环节,拉长长板,塑造新优势,并围绕强化政府职能、发挥市场作用、培养科技人才、推动科技成果转化等方面提出了具体对策与建议。

考古学如何重建上古史

中国考古学的古史重建主要采取“二重证据法”,用考古材料印证文献记载。考古学文化是用来分辨古代族群和政体的关键概念。就当代历史学和考古学的范式而言,这种将两类证据简单对应的做法已经难以胜任这项任务。考古学文化是整理材料的一种方法,而古史重建需要一套与之有别的方法。这是在社会科学理论指导下的多学科探索,以重建上古时期社会复杂化的过程。这种古史重建不再是编年史学的补充或延伸,而是像年鉴学派所倡导的那种整体史。秘鲁维鲁河谷聚落形态的国家探源,以及埃及统一的考古学探索两项经典案例,为我们提供可借鉴的他山之石。

俄罗斯心理语言学范式的发展状况

俄罗斯心理语言学具有其一套独特的学术体系或思想特质,同时也有其别具一格的学科体系。本文即是从后一种视角出发,将半个多世纪以来的俄罗斯心理语言学发展状况置于世界心理语言学发展格局中予以比照,具体审视该学科在世界第三代心理语言学中的特殊地位及其科学体系的完备性和研究领域的前沿性等,并就存在的主要问题或不足提出批评。

新加坡特殊经济区域创新实践及对中国科技成果转移转化示范区建设的启示

新加坡特殊经济区域通过政府主导、市场运作、产学研协同的模式,为新兴产业发展提供了良好的环境和动力。借助“制度-结构-行为-绩效”(Institution-Structure-Conduct-Performance,ISCP)范式从政府前期开发和市场机构后续运营的制度机制层面,创新主体、设施和环境引导建设的结构导向层面,资金投入、人力资源引培、土地梯次开发弹性利用和打造创新社区的行为措施层面,以及区域新兴产业发展壮大的绩效层面,对新加坡特殊经济区域创新实践进行了研究。以此框架分析了中国科技成果转移转化示范区存在的问题,得出围绕产业发展,引入空间再造和激活创新要素角度,涉及创新的制度和机制、主体和结构、环境和人才等方面的启示。

社会影响力评价:高校有组织科研评价的新方向

相对于学术影响力评价而言,社会影响力评价的本质是以科研成果的创新质量与社会贡献为核心,对促进高校有组织科研的导向性、交叉性和协同性具有重要意义。构建基于社会影响力的科研评价体系应坚持社会逻辑的评价理念、强调评价内容的跨界整合、促进多元主体协同创新和指向评价方法的综合集成。社会影响力评价带来高校有组织科研评价理念引领度、社会贡献度、主体参与度、方法集成度等评价要素的多重创新。对此,高校有组织科研社会影响力评价应秉持系统科学思想,迈向复杂科学评价范式;立足质量创新导向,完善科研评价体制机制;引入循证科研评价,创新数据信息采集方法。

“从0到1”的基础研究内涵、过程与关键问题

加强“从0到1”的基础研究是实现高水平科技自立自强的必然要求,然而,科学共同体和实践领域对其概念尚未形成统一认识。以范式转移为切入点,引入科学知识网络,系统阐释“从0到1”的基础研究内涵,指出范式转移、开拓性、非共识性是其区别于其它基础研究的重要特征。研究表明:①范式转移程度和科学价值水平是判断基础研究原创性的两个重要维度,通过二维四象限法可将“从0到1”的基础研究划分为重大型、价值型、转变型和微创型4类;②在科学知识网络中,“从0到1”的基础研究过程分为潜在核心节点探索和核心节点形成两个阶段,核心节点的出现兼具规律性和偶然性,核心节点存在差异且会发展变化。明确“从0到1”的基础研究概念和特征对于有效发挥科研评价的筛选与导向功能、优化基础研究资助模式以及构建促进原创的科学建制具有关键作用。

AI for Science:科研应用及其带来的革新与挑战

人工智能驱动的科学研究(AI for Science)被视为科学发现的第五范式的曙光。依循演绎主义的科学研究逻辑,梳理了人工智能在科学假设生成、数据收集以及分析挖掘中的应用。人工智能“数据算法算力”三原则,对科学数据的质量、算法的复杂性以及计算能力提出了更高的要求。AI for Science时代预计会出现科技巨头、AI专家、软硬件工程师、政府以及教育机构等紧密协同的新型科研模式。然而,AI算法的黑箱特性对科学研究的可解释性和可重复性构成潜在威胁。因此,在推进人工智能驱动的科学研究的发展过程中,必须坚持伦理优先的原则,注重科学数据的安全性管理,防范化解大模型分布外泛化带来的解释性弱等问题。

能源革命下的电力系统范式转换分析

科学革命的本质是范式转换,将此基本科学哲学观点应用于能源革命,“碳达峰、碳中和”目标下,能源革命的本质是发展范式的转换,即由从低能量密度向高能量密度转型升级的范式,由低环保向高环保的能源利用范式转换。在能源发展范式转换下,传统电力系统将逐渐呈现高比例新能源电力系统特征,系统面临经济性、安全稳定水平、充裕度下降,发展空间受限等危机,且原有电源集约化、电网等级高压化、同步电网扩大化规则构成的规模化发展范式无法化解危机。原有范式失效,规则逐渐松弛,分布式电源、微电网、大容量储能等发展要素驱动下的技术创新模式的转变将会引导建立新的发展范式,新的发展范式下建立的电力系统即为新型电力系统。

AI for Science在农业领域的应用研究

近年来,在算法、数据、算力三大引擎驱动下,人工智能(artificial intelligence,AI)发展迅速,并在AlphaFold3、核聚变智能控制、新冠药物设计等前沿领域取得诸多令人瞩目的成果。AI驱动的科学研究(AI for Science,AI4S)解决了科学数据分析维度高、尺度跨度大以及局限性科研实验制约大规模跨学科科研活动的瓶颈问题,促进科学研究迈向以“平台协作”为主要特征的新模式。分析了AI4S的国际态势,梳理了当前我国农业数字化发展现状及现实困境,将文献、统计数据、调研案例分析相结合,提出推动AI4S赋能我国农业发展的实践路径。AI4S将成为撬动农业生产从“看天、看地、看庄稼”的传统模式向智能感知、智能决策、可视化管理等模式转变的强力引擎,推动科学研究从单打独斗的“小农作坊模式”迈向“安卓模式”的平台科研。在此平台上,科研人员共享算力、模型、算法、数据库和知识库等基础设施,围绕农业全产业链全生命周期研发应用,通过“滚雪球效应”加速科研创新和成果应用。利用AI技术赋能农业生产数字化、网络化和智能化,为支撑理论-实验的在线迭代,还需要完善高质量农业科学数据资源体系、适度超前推进AI关键技术与基础设施、优化新范式下的交叉创新科研生态、加强农业数据安全监管、制定完善的配套政策和激励机制等措施来打通数据壁垒,推动AI+农业落地,从源头强化农业科技创新,推动农业强国建设。

野口英世黄热病研究与科研范式的批判性刍议

日本著名微生物学家野口英世的黄热病研究一度举世瞩目,但其研究不久便遭到质疑。基于科赫法则,野口认为类黄疸性钩端螺旋体为黄热病病原体,然而泰勒尔在条件不具备的情况下没有盲从科赫法则,批判性地证明了黄热病病原体为滤过性病毒,否证了野口的结论。面对泰勒尔的质疑野口没有及时反省,最终逝于前往非洲研究黄热病的途中。由野口黄热病研究的失败可见,科学研究中不应预设结果,要做到大胆假设、批判性求证。深入分析类似于野口的科学家在科研活动中的思维路径,有助于认识科研范式在应用中遇到的真实问题。

现代经济学的科学范式与中国潜能

现代经济学的研究重心在于“是什么样的”实证问题,而非“应当是什么样的”规范问题。作为分析工具,它对人类社会经济生活是如何做出预测的?它的科学范式受到了哪些质疑?又有哪些可能的回应?本文概述现代经济学的科学范式,通过简单例子说明,我们可以怎样应用该范式预测行为(即选择)、推导规律,再实证检验;再通过牛顿力学等学科类比,介绍相关争议与可能的回应。现代经济学在中国具有理论发展与应用落地的巨大潜能,本文推介三个方向:市场设计、行为与实验经济学、结构计量经济学。

量子力学革命是一次“小写的近代科学革命”

科学革命分为“大写的科学革命”和“小写的科学革命”。“旧量子论”是经验拟合的“特设性假说”。“新量子论”的革命性特征与近代科学相符合:量子力学认识对象本体论预设是机械的,认识论预设认识对象与认识者是分离的且是真理性追求的,方法论预设是祛魅的且是机械还原的。就此而言,量子力学革命是近代科学革命的延续,是一次“小写的近代科学革命”。至于现代科学革命,是有机论自然观基础上相应的方法论原则,如返魅性原则、复杂性原则、整体性原则、非决定性原则的贯彻。以此考察量子力学,它不属于现代科学革命。

库恩科学诠释学的核心要义:理解即思想革命

分析库恩思想从1947年顿悟所带来的“旧科学文本之新读法”,到1962年《科学革命的结构》中作为世界观的范式;从1964年《思想实验的作用》中的理解即“重新概念化过程”,到1969年《再论规范》中范式本质之体现的意会知识——“发现相似性的能力”;从1982年《可通约性、可比较性、可交流性》中强调理解是对科学文本中整体思维结构的理解,到专业词典的分类结构的三次变化可见:库恩以“理解即思想革命”为核心的科学诠释学思想为弥合科学和人文的鸿沟提供了全新的方法论工具和本体论视角,其核心——理解即身处其中的研究者自身思想革命与视域融合的整个过程,是一种多学科融合发展的独特探索路径与思维模式。一方面,库恩通过“新读法”揭示出文本背后作为整体世界观的范式,另一方面他又将思想革命呈现为词汇网络变革的语言革命,指出对科学史学家与科学哲学家来说,理解是解释的基础,诠释是包含学习—理解—解释的整个过程。在库恩科学诠释学中,历史情境的重要性与在方法论诠释学中相同,但其包含着实践性这一自然科学所带来的本质属性,同时,对系统性的要求更强,并因库恩而自然地含有着主客统一的趋势。

科学与政治:理解重大传染病防治制度演进的两面观

为更好地呈现重大传染病防治实践中的科学与政治这两副“面孔”如何互动的图景,基于生物医学、社会医学、政策科学以及社会心理等学科,对防疫制度的演进历程进行学术史考察。其中,科学逻辑是人类应对重大传染病风险的核心力量,政治逻辑则是影响一个国家或社会能否有效实现防治目标的重要保障。在此基础上,又提出一套科学与权力如何互动的整合性范式,以联结国际–国内政治因素,融合宏观权力动因与微观认知基础,并通过危机沟通的信息场域使该范式更加鲜活,并由此对麦克尼尔的寄生理论范式作进一步思考。

人工智能驱动科研的哲学审视

当前人工智能与各学科之间的汇聚、耦合特征日趋明显,成为驱动科学研究变革的重要力量,人工智能驱动的科研正在推动新一次的科研范式革命,科研活动将走向数据化、自动化和智能化。从认识论视角,人工智能驱动科研将带来智能涌现、暗知识等新的知识类型,并实现一种基于高维度计算的认知模式;从方法论视角,人工智能驱动科研拥抱不确定性,解决复杂性问题,通过概率模型提供有价值的知识成果,并将开创一种融合人类科学家和人工智能科学家的科学研究模式。