論文科知識與理科知識

任何人都能直觀地感受到文科知識與理科知識的不同，但這種不同究竟落在何處，不同人卻總有不同的解釋。本文將從研究對象之客觀性和學科知識結構的角度論述文科知識與理科知識的區別。

一

不論文科或是理科，作為一門被認可的學科，其研究對象及研究方法必然在一定程度上是客觀的，正是這種客觀性賦予一門學科以公共承認的基礎以及方法論上的自覺。我們不妨把這種客觀性稱為一門學科的認識論基礎，它是一種在學科反思中才會被明確提及，而一般情況下僅被學者〔同行〕默認接受的隱性知識。這類隱性知識可能來源於錯綜複雜的學科實踐歷史，也可能受外部客觀世界的某些因素決定，這不是本文的重點，重要的是它規約了該門學科的知識結構、真實性準則與價值標準，但其自身無所謂真假。就學術本身而言，我們只可能在一門學科自身的規範之內談論真理或價值問題，一旦以一門學科的認識論原則評判另一門學科——尤其是在兩者研究領域分歧較大的情況下——就必然會導致看似在理實則完全不得要領的批評，愈演愈烈的所謂文理科之爭即是出於這種缺乏審慎的越界。誠然，一個人可以訴諸社會效益等外在於任何學科範疇的要素去「公正」地評判不同學科的價值高低，但必須注意的一點是，在選擇諸如社會效益等因素作為衡量標準時，我們畢竟已經選擇在某種學科話語之內對該標準做出了解釋。因此，要想達到徹底的超然視角是不可能的。

文科和理科的研究對象在客觀性上存在差異，這點是毋庸置疑的，但究竟何者更接近於客觀卻不可輕易下判斷。按照如今佔主導地位的實證主義原則來看，經驗可證實性是首要的客觀性標準，一種知識是客觀的，僅當它是經驗可證實的。這種標準毫不留情地否定了大部分人文學科的客觀性，因為大量文科知識，哪怕在原則上，也不是可證實的。然而，即使在無爭議的科學領域，如物理學——隨著現代物理學向微觀與宏觀不斷發展，實證的概念自身也越發模糊，經驗求證的方法反而隨理論的需要不斷調整，我們似乎只是把大量截然不同的實驗方法歸給經驗驗證之共名，卻無法肯定的確存在著一種可以無限接近和徹底描述的融貫的外部物理真實。更重要的是，實證數據之客觀性的增加並不能提升我們對事物之存在的認識，接受這種客觀性意味著剝奪了我們客觀地「理解」事物的可能。當科學向其理論體系中添加大量預設為存在的對象，我們反而沒法追問究竟「何物存在」了。

為此，另一種相近的路線以數學作為客觀性的根本依據，如康德所斷言，一門學科的科學化程度與其數學化程度成正比。這種直覺的根據或許在於，數學（計算）是不可錯的，在假定精確性的前提下，兩個人進行同一運算過程所得結果必定相同，這是一種遠超實驗可重複性之上的必然性。但是，這種天衣無縫的數學其實只存在於外行人的想象裡。事實上，就算在最嚴格的數學證明中，為節省篇幅提高效率，也不得不省略過於複雜的細節；而過程中某些具體參量的選取略有不同，更可能直接導致計算結果的差別。如果一個數學證明真的被徹底實現為邏輯演算的形式，那麼無論是誰，只要有足夠的耐心，就不可能無法理解這個證明。而事實是，一篇專業的數學論文對外行人來說無疑是難以理解的，這是因為，作者在面向同行寫作時已經預設了讀者對相關數學概念的直觀，故證明可以僅限於在共同背景知識的基礎上提煉要點（細節自行補充）。即便有嚴格的同行評審，多年後才發現一個證明之錯誤的案例也時有發生，這也是對數學不可錯之想象的一大否證。此外，數學基礎主義與實證主義面臨著同樣的問題，儘管數學決定的客觀性較實驗驗證更令人信服，但數學與物理世界的對應性是不可置信的。雖然我們依據物理世界建立數學模型，並慣於運用數學語言描述物理現實，但就此並不能推出，我們用數學對物理世界做出的任何描述必定是有效的，就像不能斷定我說的每一句話都指涉現實。換句話說，就算數學結論必是客觀真實的，若要把這種客觀的結論加諸物理現實，它就很可能呈現為一種空洞的客觀性。

歸結起來，上述兩種客觀性準則都以排除和篩查為方法。實驗驗證比較不同理論，並排除誤差較大者，卻無法斷言誤差較小者必是最優解；數學儘管可能給出明確的答案，但更多時候都在摸索前提與結論的適用界域，試圖在兩者之間達成平衡。命題最終得到證明，往往是通過逐一排除、縮減範圍，循序漸進地約束到唯一解（而有時只能滿足於較弱的斷言）。這種排除得以成為可能的前提是由外部因素制約的對象域預先被給定，不論是可檢驗事實還是邏輯及運算規則，其真實性一般來說不會有太大爭議，更不依賴於每個人的主觀意識。故其根據歸於對象 (object)，客觀性 (objectivity)〔作為主觀性的對立〕正是由此而來。而在文科領域，這種排除法一般是不可能的（儘管某些人文學科的確具有「準實證性」），因為其研究對象並非由某種無爭議的基本規則制約，而其研究策略即解釋更是具有驚人的相對性。「任何解釋都是一種解釋」，沒有哪一種解釋比另一種更真實。由於這種固有的無定論狀態，文科知識被剝奪了客觀性的可能。但是，如果進一步考察所謂客觀性/對象性，我們就會發現，其來源 obiectum〔拉丁詞〕的本義乃是〔置於（心靈或視覺）之前的東西〕，這便揭示了客觀性之本質的視覺隱喻，即客觀的事物必然是與主體相對，並為主體所「見」的東西。現代科學的理論與實驗無疑正愈發背離這一核心隱喻，它轉向數據和公式（符號），於是關於何物存在的直觀就此隱沒了。在這一點上，文科知識卻反而是可見的和生動的 (vivid)，它直接向心靈展示一幅畫面，再沒有什麼比這更直觀的了。因此，我們完全可以說，按照客觀性的原始涵義來看，文科知識才是更加客觀的。重點在於，相對於現代科學表現出的對理解的漠然，文科實實在在地給出了各種各樣的解釋世界的「圖示」。

請注意，在此我不是說由大量數據和公式支撐的現代科學因其難以理解而不具有客觀性，更不是說現代科學中不存在一種理解，而是說我們判斷科學知識具有客觀性的根據不在於數據、演算或實驗的可重複性（這些或許能成為真實性或有效性的根據），而在於對這些數據、演算或實驗進行的理論解釋。依據這些機械可重複的過程形成可見的圖像，使其能被人類理解，這才使一門科學成為客觀的。而鑑於現代科學的理論研究與對這種研究的反思日漸分道揚鑣，具體科學的自身反思往往被歸入加前綴的分科哲學之中，科學似乎陷入了一種尷尬境地——所有人都承認它是客觀的，但其客觀性依據卻不在自身之內。這足以構成人文學科對科學的一大詬病：「科學不思想」。事實上，哪怕一名科學家對自身的研究做出了「哲學式」的反思，我們的「學術規範」也不鼓勵她將其與研究成果一並發表。（當然，不排除大量科學研究只是機械重複套用，的確沒有多少反思空間。）在自然直覺中，名副其實的客觀之物只是在我週身的所有日常物品：觸手可及的茶杯、桌上的檯燈以及我伏案寫作的書桌，我們的理解依賴著層層聯結的隱喻網絡，最終必然是將認識上最為疏遠的東西歸結為直接陳列於眼前的物。這種多層級聯的還原即是數據和公式所暗示的對象逐步獲得客觀性的過程，據此，我們（人類）延展自身的基本感知能力，以獲取足以與該對象發生交互的認識/經驗能力。

二

然而，正如我在本文開頭所述，一門學科研究對象與研究方法的客觀性其實就是學科規範的客觀性，儘管在上文中我們脫離具體學科規範而談論客觀性，但在一門學科之內，「什麼被視為客觀的」卻取決於學科內在規範。從學科之外來看，這種規範性只是一門學科得以成為可能的認識論基礎，而從學科內部來看，它是這門學科得以成為可能的存在論基礎，它建構了這門學科的對象。任何一門學科都不可能直接研究外部世界的客觀對象，所以其存在論基礎即是對某個特定對象領域的預先劃定，這種作為學科規範的隱性知識預先規定了「何物存在」這一客觀性之問的答案，換言之，它在日常物擢升為對象之時建立起第一條紐帶。從另一個角度來看，「存在」即意味著對主體〔學者〕的心靈和感知而言是可見的，而學科規範規定了學者在研究時可以運用哪種感知和理智能力，在何種條件下可對事物的存在下斷言，向事物的哪方面特性提問——這也正是我們常說的一門學科的思維方式。在一門業已成熟的學科之下，它的知識結構總是先於研究對象的客觀性，僅有與當前知識體系之結構特徵相容的事實或對象才會被接納入研究範疇。而當一些將會影響甚至轟動整個知識體系的事實被迫納入其中，我們就說這一學科發生了一場範式革新。或許在短短幾年內，它就會開始以一種截然不同的方式思考。

由此可知，在當下，知識結構很大程度上先於客觀性。在學科建制內，整個客觀性領域〔大寫的，或某種意義上先驗的〕已經被劃分成諸學科彼此區隔的屬地；可以說，並非客觀性創造了學科建制，而是學科建制構建了其研究對象（不同於直覺客觀性）的客觀性。因此，對知識結構之區別的分析應當先於對學科內客觀性的分析。若要理解文科和理科這樣不可通約的「兩種文化」，我們首先應當比較兩者的知識結構。

質言之，文科知識是濾網式的，而理科知識是筑基式的〔這裡的討論不涉及心理學、社會學等準實證學科〕。前者基於一個基本固定的對象領域並不斷細化其描述，最終目的不是歸因的準確而是理解的細膩，其核心意向是收縮的；後者則在推演過程中不斷標出/定義新的對象，擴大其對象領域，使得推演和奠基的巨大鏈條涵蓋外部現實的更大部分，具有一種把萬物納入其中的擴張意識。例如，任何一個讀過哲學史的人都可以大差不差地複述出康德哲學的主要內容和歷史地位，但如果要問《純粹理性批判》中某個具體問題的論證思路，甚或A版和B版中某重要段落之差別反映了康德思想上的何種變化——這必定是初學者答不上來的。初學者與專業研究者面向的是同一個文本，但他們對文本理解的細膩程度是大不相同的，專業研究者可以從文本中讀出更多隱微的細節，也可以提出更多的問題，聯繫更多可加以對比的話題。就像是欣賞音樂，常人只能聽出最淺表的旋律，而資深樂迷卻能輕鬆分辨器樂的不同層次，並做出相應的評價。模式在總體上是一致的，但在局部上卻有分辨率之高低，這就是文科知識的深淺之分。而理科知識在局部是一致的，中學生與大學生在解一元二次方程的能力上不會有任何區別，但在總體上，（理科）大學生的數學知識顯然廣於中學生，對同一個初等數學對象的理解也必然深於中學生。理科知識也有深淺之分，但與文科不同，它不是認知的細化，而是發現一個對象背後更多的聯繫，因而最終仍是歸於廣度。這種深度，確切地說應是高度，即從更高的視角俯瞰此前所學，才能發現對象之間的隱秘聯繫。康德區分了外延的量與內包的量，這正適於區分文科知識與理科知識的結構：理科知識是外延的，不會脫離關係考慮單個個體，它的核心是直觀；文科知識是內包的，它更接近一種知覺。

知識結構的差別源自於研究對象的差異。理科的研究對象是整個細節無限的世界，因此從大量無關細節中抽取出要點就成了最重要的能力，它把世界還原為孤立的點及其聯繫（變量及函數），便可以更好地把握一般規律。而文科，尤其是哲學和文藝理論的研究對象則是信息密度較低的文本，所以從文本中復原出作者的所思所想，從描述中回溯事件的豐富性，以至嘗試把握逝去的時代精神，就成了文科研究之彌足珍貴的能力。這種復原越是精緻，越是能讓讀者投入其中獲得豐富的理解，研究就越具有啟發性。還原與復原，可謂文理科思維分野的一大特徵。然而，從另一個角度來看，文科知識正是因為其自我補充的豐富性而倍受懷疑。理科知識的真假永遠可以到本就給定的無限豐富的物理世界中去求證，而文科知識卻是依據貧瘠的文本創造而出的解釋，解讀總比原始文本更加充盈，又能到何處去求證呢？答案似乎只能是：來自文本的，必歸於文本。如果說文科中有什麼是客觀存在的，那麼就只能是已經寫就不能更改的文本，這就是文科如此注重文獻引用的緣故。在理科中，古代學者的著述幾乎得不到重視，其內容只會被提煉並吸納進現代知識體系之內，哪怕在學科史中，介紹前人研究成果時一般也採用現代符號表述，而不會援引原文；但在文科中，對原文的細究乃至考據卻是重中之重：學者時常就某本書中某句話是何用意展開辯論，也常有人以「不忠於原文」為由批評他人對某思想家的解讀——這些爭論唯有依賴於一種預先給定的客觀性才能發生，而這種客觀性的基礎即是原始文本。我們嗤之以鼻的所謂釋經學，其實就是追求這種客觀性的一個登峰造極的例子。

但這種客觀性是可疑的，既然對文本的解讀只是「一種」解讀，誰能規定哪種解讀是錯誤，而另一種就是正確的呢？甚至這種追尋原文的努力也可能無功而返，把文獻引用的鏈條串聯起來當然毫不費力，但文義在引用與被引用之間的流動過程卻難以捕捉，其間或許容納了數不清的遺漏、誤讀或是增補。一個人讀了一篇文章對某位思想家的解讀，而這篇文章可能引用了另一篇文章的解讀，如此反反覆覆，每次解讀都包含一點偏差，甚至不同的閱讀順序都會導致不同的理解。解讀、元解讀、元-元解讀……面向文本思考的問題就在於這種解讀與被解讀，理解與被理解的解釋循環，這裡其實並沒有一個不變的客觀性的支點，如果沒有轉向外部世界的出口，這個漩渦只會不斷抬升但是毫無增益——我們只能寄希望於寫下原文的第一個作者是面向世界思考的。如果文科的研究領域是文本的總體，而文科研究本身正在使這個總體發生偏斜，這裡的惡性循環便是顯而易見的。那麼，兩名學者爭論某個思想的細節，與兩個幼稚小孩爭論電子遊戲裡的人物設定又有什麼區別？兩者不過是同樣的自娛自樂。悲觀地看，所謂文科就是一種搶奪話語權力的遊戲，只不過相對於商人用金錢作資本，學者用語言（符號）罷了。這實在是一種太過草率的答案。

要在文科中規定一種客觀性的確是困難的，我們在此討論的不是「真」——真的概念完全可以由具體學科實踐確定下來——而是本文從起初就開始追問的「何物存在」問題，即哪些對象被一個學科承認為客觀存在的，並能有意義地對之有所陳述。例如海德格爾把哲學與分科科學區分開來，認為哲學研究的是「存在」而分科科學研究的是各類存在者，這當然可以算作一種回答，但不那麼讓人滿意。事實上，這個問題可以結合我自己學哲學的經歷來說明。最開始學哲學的時候，每每看到網上有人就哲學問題進行長篇大段的爭論，我都會感到不可思議，畢竟我們在任何情況下都不可能在現實中遇到諸如「本質規定性」「純粹我思」「理智直觀」一類東西，而這些人竟能游刃有餘地把抽象概念當作現實事物一樣討論，這在當時的我看來是無意義的，幾乎是一種幻覺影響下的怪異戲劇。但與此同時，當看到有人就一些數學問題進行討論時，我同樣無法理解他們使用的符號，卻會毫不懷疑地把問題歸結為我自己「不懂」。如今，不少當初覺得不可理解的哲學論題和數學論題對現在的我來說變成了極為平常的，如果讓我去參與一場這樣的辯論，大概也能說得頭頭是道。如果說有什麼在這段時間之內發生了改變，那就是我通過學習，把一個孤立和抽象的符號，轉變為一個具有內在豐富性的具體概念，此時，我沒必要再去問它到底是不是客觀存在，對於這樣一個生動的對象，我完全可以像談論水杯或檯燈一樣談論它。儘管我仍時不時在學科之外反思其真實性，但在學科之內，我的習慣已經幫我迴避了這一問題。因此，問文科中是否存在客觀性就像問數字是否是客觀的一樣，在數學哲學中它自然是一個不易回答的問題，在數學中它根本就不成問題。〔也許文科研究對象的客觀性——諸如文本或概念——並不像數字之客觀性那樣排他，但就客觀性而言，這一點不是本質的。〕

那麼，為什麼我們會不自覺地認為文科的言說是缺乏客觀性的胡言亂語，理科的言說必定具有客觀性，只是自己無法理解呢？一個最明顯的原因是，文科用自然語言言說，理科用符號語言言說，人們自認為對自然語言瞭如指掌，故在看到那些異乎尋常的名詞時便會產生排斥之情，而對本就難以理解的符號語言，「需要特殊訓練才可能進入語境」這一點當然能被多數人所認同。進一步地，這種差異其實植根於兩種知識結構的區別。正如前文所述，文科知識是濾網式的，初學者與專業研究者在回答核心問題之上不會有多大差別，所以一個人剛進入一門學科，剛剛熟悉那些基本的術語，就能夠「讀懂」專業的研究文獻；但是這種讀懂僅僅是字面意義的，缺乏大量閱讀積累，她距離「理解」還相差很遠。而正是在這個中間階段，諸概念間尚未建立起穩固的聯繫，也尚未與對諸種特殊性的思考相結合而具備內在的完滿自足——它所暗示的就會是一個空洞無物且毫無用處的體系；那些揮舞著空洞名詞誇誇其談的 poser 和指著這些名詞大罵文科無用的閒人，其實壓根兒就沒有跨入學科的門檻。在理科領域，這樣的問題是不存在的，一個人若是熟練掌握了某個層次的符號，也就大致理解了這一層次的理論，餘下的就只是計算了（不能掌握計算一般被認為純粹是個人問題）；要想學習更高層次的理論，那麼她就勢必要先學習一套新的符號——這是一個或者繼續或者放棄的擴展過程，而並沒有向內部填充某種理解的豐富性。但是，如果不在擴張知識範圍的同時發現模式的相似性，並將此前所學嵌入到更高的觀點之中，而僅僅執著於量的堆積，這門學科也會變得分裂而無趣。

人工智能剛出來那段時間，文科生和理科生展現出驚人的默契，互相指著稱對方會被 AI 淘汰。依照上文所述，其原因就在於雙方都不理解對方的知識結構與自己不同，而貿然用自己學科的準則套用到對方身上。理科生看不到文科生通過解釋細化理解，並在文本中構建出一個生動的客觀空間，而將文科寫作視為無意義的復讀和賣弄，按照其理解，這當然能被 AI 取代；而文科生忽略了理科生在模式中辨識出相似性的思維過程，將其擴張知識的過程看作純粹的機械計算，按照其理解，這當然也能被 AI 取代。這種對立並不是文科和理科具體實踐之間的對立，而是揭示出兩種知識結構的對立，即理解和歸因的對立，後者往往被歸結為計算。這種對立最讓人擔憂的一點是，理科被認為與理解無緣，甚至理科生自己也幾乎放棄了反思所學知識的想法，把一切都看成了計算。之前和一同學聊天的時候，他說理科生最好也學一點文科，否則就「太沒有情趣」了——可見在理科生自己眼裡，理科也是個「沒情趣」的東西。曾幾何時，當科學先驅們抱著質朴的好奇心探索這個世界時，會想到數百年後理科知識會成為一種為謀生而不得不掌握的對多數人來說近乎折磨的手段嗎？在笛卡爾的時代，在萊布尼茨的時代，在帕斯卡的時代，乃至在龐加萊的時代，理科知識總是與一種思想結合在一起，而今，兩者分道揚鑣久矣。唉，一聲長嘆。