Model-based Reasoning in Scientific Discovery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
- 科学哲学
- 哲学原著
- Model-based Reasoning
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- Cognitive Science
- Research Methodology
- Computational Modeling
- Knowledge Representation
- Scientific Inquiry
- Deductive Reasoning
- Epistemology
具体描述
The book Model-Based Reasoning in Scientific Discovery, aims to explain how specific modeling practices employed by scientists are productive methods of creative changes in science. The study of diagnostic, visual, spatial, analogical, and temporal reasoning has demonstrated that there are many ways of performing intelligent and creative reasoning which cannot be described by classical logic alone. The study of these high-level methods of reasoning is situated at the crossroads of philosophy, artificial intelligence, cognitive psychology, and logic: at the heart of cognitive science. Model based reasoning promotes conceptual change because it is effective in abstracting, generating, and integrating constraints in ways that produce novel results. There are several key ingredients common to the various forms of model-based reasoning to be considered in this presentation. The models are intended as interpretations of target physical systems, processes, phenomena, or situations. The models are retrieved or constructed on the basis of potentially satisfying salient constraints of the target domain. In the modeling process, various forms of abstraction, such as limiting case, idealization, generalization, and generic modeling are utilized. Evaluation and adaptation take place in the light of structural of structural, causal, and/or functional constraint satisfaction and enhanced understanding of the target problem is obtained through the modeling process. Simulation can be used to produce new states and enable evaluation of behaviors, constraint satisfaction, and other factors. The book also addresses some of the main aspects of the concept of abduction, connecting it to the central epistemological question of hypothesis withdrawal in science and model-based reasoning, where abductive interferences exhibit their most appealing cognitive virtues. The most recent results and achievements in the above areas are illustrated in detail by the various contributors to the work, who are among the most respected researchers in philosophy, artificial intelligence and cognitive science.
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用户评价
当我看到《Model-based Reasoning in Scientific Discovery》这个书名时，我的脑海中立刻浮现出科学研究中那些充满智慧的火花。我一直认为，科学的进步，很大程度上依赖于我们能够构建出有效的“模型”，并以此为基础进行推理和探索。我特别好奇，书中会如何定义“模型”这一核心概念，它是否包括了数学模型、概念模型、可视化模型，甚至是我们大脑中的心理模型？在我看来，科学发现的过程，往往是在对现实世界进行抽象和简化，构建出能够抓住事物本质的模型，然后在这个简化的框架内进行推理和预测。例如，在物理学中，经典力学模型是如何帮助我们理解宏观物体的运动规律的？在经济学中，供需模型又是如何帮助我们分析市场行为的？我非常期待书中能够深入探讨，这些模型是如何被构建出来的，它们在科学发现的各个阶段扮演着怎样的角色，以及模型本身是如何被修正和迭代的。书中是否会涉及，那些伟大的科学发现，往往伴随着全新的模型的出现？这种模型与发现之间的相互促进关系，是我一直想要深入理解的。这本书的书名，仿佛是一个灯塔，指引我深入探索科学思维的奥秘。
评分当我第一次看到《Model-based Reasoning in Scientific Discovery》这个书名时，一种强烈的预感涌上心头：这本书将深入探讨科学探索最核心的机制。我一直认为，科学的真正魅力在于它能够不断地超越自身的边界，而这种超越，往往离不开“模型”的构建与运用。我非常好奇，作者是如何界定“模型”的，它是否包含了抽象的数学框架，具象的图示，甚至是科学家们脑海中的直观表征？尤其让我着迷的是“Model-based Reasoning”这个短语，它暗示着一种主动的、基于模型的思维方式，而不是被动地接收信息。我期待书中能够详细阐释，科学家们是如何利用这些模型来指导他们的研究，如何通过对模型的调整和验证来逐步逼近真理。例如，在粒子物理学中，标准模型是如何在实验数据的支持下，成为理解基本粒子及其相互作用的重要工具的？在气候科学中，复杂的地球系统模型是如何帮助我们预测气候变化的？我非常期待书中能够提供深入的案例研究，来展示模型推理在科学发现过程中所扮演的不可替代的角色，以及它如何推动科学知识的边界不断向前拓展。这本书的书名，为我开启了一段关于科学思维深层运作的探索之旅。
评分这本书的书名，《Model-based Reasoning in Scientific Discovery》，让我立刻对其中所涵盖的内容产生了强烈的求知欲。我一直坚信，科学的进步并非偶然，而是建立在严谨的推理和对世界深刻的理解之上。而“模型”在我看来，正是连接两者之间的关键桥梁。我希望这本书能够深入地探讨，科学家们是如何通过构建和运用模型，来理解未知、预测未来，并最终实现科学发现的。尤其让我感到兴奋的是“Model-based Reasoning”这个短语，它暗示了本书不仅仅关注模型的静态描述，更侧重于模型在推理过程中的动态作用。我好奇作者会如何解析，一个初步的模型是如何被逐步 refined（精炼），如何与其他模型进行交互，以及在模型发生冲突时，科学家们是如何进行权衡和选择的。例如，在物理学领域，从牛顿力学模型到相对论模型的演进，是如何体现了模型驱动推理的迭代性和革命性？在生命科学中，基因组学模型如何帮助我们理解疾病的发生机制？我非常期待书中能够提供丰富详实的案例，让我得以窥见那些伟大的科学发现背后，模型推理的强大力量。这本书的题目，为我打开了一扇通往科学探索深层机制的窗口。
评分《Model-based Reasoning in Scientific Discovery》这个书名，就像一个引人入胜的谜题，瞬间勾起了我深入探究的欲望。在我看来，科学研究的核心在于理解世界，而理解世界离不开有效的“模型”。我一直好奇，那些伟大的科学发现，背后隐藏着怎样的思维过程？这本书的书名，正是点明了“模型驱动的推理”这一关键要素，我非常期待书中能够详细阐述，科学家们是如何构建、评估和运用这些模型的。模型不仅仅是描述已知的工具，更重要的是它能够引导我们去探索未知的领域。我好奇作者会如何解析，当面对全新的、未知的现象时，科学家们是如何从零开始，构建出具有解释力和预测性的模型的？例如，在宇宙学领域，黑洞的理论是如何从对广义相对论的数学模型进行推理而产生的？在神经科学领域，大脑的认知模型是如何帮助我们理解意识的本质的？我非常期待书中能够提供不同学科领域的案例分析，让我看到模型推理在各个科学分支中的普遍性和独特性。这本书的书名，为我揭示了科学发现背后那令人着迷的智力游戏。
评分《Model-based Reasoning in Scientific Discovery》这个书名，如同一扇通往科学思想深处的大门，瞬间激发了我强烈的阅读兴趣。我一直认为，科学的本质在于对世界的深刻理解，而“模型”正是实现这一理解的重要媒介。我非常好奇，书中将如何阐述“模型驱动的推理”这一概念，它是否意味着科学家们在进行研究时，会主动构建和运用一系列的“心智模型”来模拟现实，测试假设，并最终发现新的规律？我期待书中能够深入探讨，在不同科学领域，模型构建和推理过程中可能存在的共性和差异。例如，在理论物理学中，数学模型如何成为探索宇宙基本规律的有力武器？在生物学中，基因调控网络模型又如何帮助我们理解复杂的生命活动？我非常期待书中能够通过具体的科学史案例，来生动地展示那些伟大的科学发现，是如何伴随着全新的、更有效的模型的诞生而实现的。这本书的书名，预示着一场关于科学探索核心奥秘的精彩解读，我迫不及待想要深入其中，领略模型推理的无穷魅力。
评分我翻开这本《Model-based Reasoning in Scientific Discovery》，首先映入眼帘的是作者对“模型”一词的宽泛界定，这让我感到耳目一新。它并非局限于狭隘的数学模型或物理模型，而是将直观的图示、类比的思维方式，甚至是我们大脑中构建的心理表征都囊括其中。这种广阔的视角为理解科学发现的过程打开了一个全新的维度。我尤其对书中关于“模拟”的论述感到着迷。作者似乎在探讨，科学家们在进行研究时，不仅仅是在被动地接收数据，而是在主动地在脑海中，或者通过工具，构建一个与现实世界相对应的“模拟世界”。在这个模拟世界里，他们可以操纵变量，测试假设，观察结果，从而推导出关于真实世界的洞见。这种“思想实验”的本质，以及它在科学发现中的作用，是我一直以来想要深入了解的。书中是否有具体的案例来佐证这种观点？例如，在物理学中，玻尔模型如何帮助理解原子结构，或者在生物学中，DNA双螺旋模型如何揭示遗传信息是如何传递的？我期待作者能够通过详实的案例分析，展示模型构建和模拟在具体科学发现中的不可或缺性。而且，我认为，理解模型推理的过程，对于培养创新思维和解决复杂问题的能力也具有重要的指导意义。这本书的书名，仿佛是一个邀请，邀请读者一同踏上探索科学探索奥秘的旅程。
评分我一直认为，科学发现并非是单纯的逻辑推演，而是一个充满了创造力和直觉的过程。《Model-based Reasoning in Scientific Discovery》这个书名，正触及了我的这个核心认知。我非常期待书中能够深入探讨，那些看似“灵光一现”的科学突破，背后隐藏着怎样的模型驱动的推理机制。在我看来，“模型”不仅仅是用来描述已知现象的工具，更是用来探索未知、预测未来的“探针”。我好奇作者会如何解析，科学家们如何从零散的信息中，构建出有力的模型，并利用这些模型去“看清”那些隐藏在表象之下的规律。例如，在物理学领域，熵的概念是如何从对热力学现象的观察中，通过模型化的思考而被提炼出来的？在化学领域，原子轨道模型是如何帮助我们理解化学键的形成和分子的性质？书中是否会探讨，在模型构建的过程中，类比思维和隐喻的作用？许多伟大的科学思想，都源于对其他领域的借用和转化，这种跨领域的类比，是否也是模型化推理的重要组成部分？此外，我也对“发现”这个词的含义感到好奇。它是否意味着一种“发现”已有的规律，还是说在某种程度上，模型本身就“创造”了新的认知维度？这本书的题目，给我留下了极大的想象空间，我期待它能提供一个深刻而全面的视角，来理解科学探索的本质。
评分这本书的书名，"Model-based Reasoning in Scientific Discovery"，光是看到就让我产生了极大的兴趣。作为一名对科学哲学和认知科学领域有着浓厚兴趣的读者，我一直在寻找能够深入剖析科学研究核心过程的著作。"Model-based Reasoning"这个概念本身就触及了我一直以来思考的问题：科学家们在进行探索和发现时，究竟是如何构建和运用内部表征的？这不仅仅是关于逻辑推理，更是关于想象力、类比、以及如何在不确定性中寻找规律。我特别好奇作者会如何定义“模型”——它是否仅仅是数学方程的集合，还是更广泛地包含了概念模型、可视化模型，甚至是我们大脑中形成的意象？此外，“Scientific Discovery”这个词组也暗示了这本书并非仅仅关注理论的构建，而是着眼于那些突破性的时刻，那些我们突然“看见”事物真相的瞬间。书中是否会探讨历史上的伟大发现，例如牛顿发现万有引力、达尔文提出进化论，亦或是爱因斯坦的相对论，是如何与模型驱动的推理过程紧密相连的？我期待作者能够提供具体的案例研究，让我们得以一窥那些智力闪光的瞬间，并理解其中模型推理所扮演的关键角色。同时，我也对书中可能涉及的认知科学和心理学视角感到好奇，想知道人类大脑是如何进行这种抽象思维的，是否存在普适性的推理机制，还是说不同的学科领域有其独特的模型构建方式？这本书的题目给我留下了巨大的想象空间，我期待它能成为我理解科学本质的一把钥匙。
评分《Model-based Reasoning in Scientific Discovery》这个书名，直接击中了我的兴趣点——科学发现的本质是什么？在我看来，科学研究并非仅仅是收集数据和应用公式，更关键的是如何在纷繁复杂的世界中，提炼出能够指导我们理解和行动的模型。我尤其想知道，作者是如何阐释“模型驱动的推理”这个概念的。在我理解中，这意味着科学家们并非被动地接受事实，而是主动地利用模型来构建解释，预测结果，甚至产生新的问题。书中是否会深入探讨，不同类型的模型在科学发现中所扮演的角色？例如，一个抽象的数学模型，如何帮助我们理解宇宙的运行规律？一个直观的示意图，又如何帮助我们理解复杂的生物过程？我非常期待书中能够提供具体的案例，来展示科学家们是如何通过构建和运用模型，来突破现有认知，实现科学上的飞跃。例如，DNA双螺旋模型的提出，是如何依赖于对已有数据的模型化解读，并最终引领了分子生物学的发展？这本书的题目，预示着一次对科学思维深层运作的精彩剖析，我迫不及待想要深入其中。
评分这本书的书名《Model-based Reasoning in Scientific Discovery》让我立刻联想到科学研究中那种“摸着石头过河”的探索过程。我一直对“模型”在科学发现中的作用感到好奇，尤其是在那些尚无明确理论框架的领域。在我看来，模型不仅仅是已有理论的具象化表达，更是驱动我们去探索未知、提出新假设的关键工具。我特别希望这本书能够深入探讨，科学家们是如何在面对大量不确定数据时，通过构建不同层级的模型，来逐步逼近真相的。例如，在生物信息学领域，复杂的基因网络是如何通过构建生物模型来理解其功能的？在天文学中，宇宙的演化模型又是如何在有限的观测数据基础上，逐步完善和修正的？书中是否会提及，在模型构建过程中，模型的“有效性”是如何被评估和验证的？一个模型的成功，往往在于它能够解释已知现象，并成功预测新的现象。这种预测能力，是否是模型驱动推理的核心价值所在？我非常期待作者能够通过具体的案例研究，展示模型在不同科学分支中的应用，以及它们是如何推动科学知识的边界不断向前拓展的。这本书的书名，预示着一场关于科学思维深层运作的精彩探索。
评分本书代表了一种非常流行的自然主义的知识论和科学哲学。简而言之，作者把科学活动中的人等同于心理学等关于人的科学的研究对象，从而将心理学的“心灵模型”（mental model）等理论用于解释科学理论中的种种现象，而这些现象早先却被认为是独立于个体的人或偶然的人性的。有别于传统科学哲学强调命题式逻辑的倾向，作者提出图像表象在科学推理中比语言表象更加基本也更加重要，因为它提供的是一种空间并置的表象，而不像语言那样拘限于线性的时间流。这种自然主义研究的启发力自不待说，但它抛离逻辑原则也有一定的问题，其中最严重的就是科学的客观性问题。作者基于心理学的大样本研究想当然地认为心灵模型可以通过叙述顺畅地得以交流，但这种对无可捉摸之模型的诉诸无法面对维特根斯坦对私人语言的诘难——这些模型不也是盒子里的甲虫吗？
评分本书代表了一种非常流行的自然主义的知识论和科学哲学。简而言之，作者把科学活动中的人等同于心理学等关于人的科学的研究对象，从而将心理学的“心灵模型”（mental model）等理论用于解释科学理论中的种种现象，而这些现象早先却被认为是独立于个体的人或偶然的人性的。有别于传统科学哲学强调命题式逻辑的倾向，作者提出图像表象在科学推理中比语言表象更加基本也更加重要，因为它提供的是一种空间并置的表象，而不像语言那样拘限于线性的时间流。这种自然主义研究的启发力自不待说，但它抛离逻辑原则也有一定的问题，其中最严重的就是科学的客观性问题。作者基于心理学的大样本研究想当然地认为心灵模型可以通过叙述顺畅地得以交流，但这种对无可捉摸之模型的诉诸无法面对维特根斯坦对私人语言的诘难——这些模型不也是盒子里的甲虫吗？
评分本书代表了一种非常流行的自然主义的知识论和科学哲学。简而言之，作者把科学活动中的人等同于心理学等关于人的科学的研究对象，从而将心理学的“心灵模型”（mental model）等理论用于解释科学理论中的种种现象，而这些现象早先却被认为是独立于个体的人或偶然的人性的。有别于传统科学哲学强调命题式逻辑的倾向，作者提出图像表象在科学推理中比语言表象更加基本也更加重要，因为它提供的是一种空间并置的表象，而不像语言那样拘限于线性的时间流。这种自然主义研究的启发力自不待说，但它抛离逻辑原则也有一定的问题，其中最严重的就是科学的客观性问题。作者基于心理学的大样本研究想当然地认为心灵模型可以通过叙述顺畅地得以交流，但这种对无可捉摸之模型的诉诸无法面对维特根斯坦对私人语言的诘难——这些模型不也是盒子里的甲虫吗？
评分本书代表了一种非常流行的自然主义的知识论和科学哲学。简而言之，作者把科学活动中的人等同于心理学等关于人的科学的研究对象，从而将心理学的“心灵模型”（mental model）等理论用于解释科学理论中的种种现象，而这些现象早先却被认为是独立于个体的人或偶然的人性的。有别于传统科学哲学强调命题式逻辑的倾向，作者提出图像表象在科学推理中比语言表象更加基本也更加重要，因为它提供的是一种空间并置的表象，而不像语言那样拘限于线性的时间流。这种自然主义研究的启发力自不待说，但它抛离逻辑原则也有一定的问题，其中最严重的就是科学的客观性问题。作者基于心理学的大样本研究想当然地认为心灵模型可以通过叙述顺畅地得以交流，但这种对无可捉摸之模型的诉诸无法面对维特根斯坦对私人语言的诘难——这些模型不也是盒子里的甲虫吗？
评分本书代表了一种非常流行的自然主义的知识论和科学哲学。简而言之，作者把科学活动中的人等同于心理学等关于人的科学的研究对象，从而将心理学的“心灵模型”（mental model）等理论用于解释科学理论中的种种现象，而这些现象早先却被认为是独立于个体的人或偶然的人性的。有别于传统科学哲学强调命题式逻辑的倾向，作者提出图像表象在科学推理中比语言表象更加基本也更加重要，因为它提供的是一种空间并置的表象，而不像语言那样拘限于线性的时间流。这种自然主义研究的启发力自不待说，但它抛离逻辑原则也有一定的问题，其中最严重的就是科学的客观性问题。作者基于心理学的大样本研究想当然地认为心灵模型可以通过叙述顺畅地得以交流，但这种对无可捉摸之模型的诉诸无法面对维特根斯坦对私人语言的诘难——这些模型不也是盒子里的甲虫吗？
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