“失败与不稳定之间的总相关数（在世界上的62个国家里）为0.50。”

——哈佛大学行政管理学教授S·亨廷顿

“这是十足的废话。亨廷顿是怎样测定诸如社会朱败这类事情的呢？他有社会失败计量器吗？我反对科学院将那些只不过是政治见解的东西确认为科学”。

——耶鲁大学数学教授S·朗格

“对于想把自己的辩论置于20年前的闲谈基础上的朗格的科学标准能说什么呢？”……“一种怪诞的偏见”……“一个疯子……”。

——评论朗格的攻击的其他学者

对于那些喜欢观看上述那种知识分子之间的相互攻击的人来说，《时代》周刊所详细发表的就是一场可饱眼福的“决斗”。一边是政治科学家和《民主的危机》的合著者之一心，亨廷顿（Samuel Hnutington），另一边是数学家和“复乘法阿贝尔簇丢番图近似”一文的作者S · 朗格（serge Lang）。问题是：面对朗格的反对是否应把亨廷顿接纳入朗格为其成员的美国科学院。经过两轮辩论后的得分是：朗格为2，亨廷顿为0，亨廷顿依然被排斥在外。

朗格与亨廷顿之争似乎是学术狭路上的一场愚蠢的流血决斗，不值得任何人注意。但这场特殊的决斗却是一场重要的决斗。如文章标题所表明的，它涉及到科学的一个重要问题：像政治学和心理学这样的所谓软科学到底是不是真正属于科学，它们应不应和化学、物理等“硬科学”具有同等地位？

争斗场是一贯尊严而神秘的国家科学院（NAS），它是一个拥有几乎包括所有学科领域的1500多名美国著名科学家的荣誉学会。NAS每年要选出大约60名新会员，选举工作早在每年的春季年会前就开始，做法是由候选人的学科领域的院士专家进行多阶段的评价。年会出席者对候选人提出挑战的情况很少，因为在此之前已由有关专家进行过彻底审查。在我进入科学院的八年时间中只记得在此之前只有过两三次这样的挑战，但都从未只字见报。

初看起来亨廷顿在1986年的提名是不应会受到挑战的。他的资历令人印象深刻：美国政治科学学会主席；哈佛大学名誉教授；发表过多种受广大读者欢迎的著作，其中《美国的政治：不和谐的前景》1981年被评为最佳社会与行为科学书籍而获得美国出版商协会奖：还获得过其他许多荣誉。他的有关发展中国家、美国政治以及军事与民事的关系等方面的研究都获得美国国家科学院内外的社会与政治科学家们的高度评价。

如果说亨廷顿不应受到挑战的话，那么看来朗格更不应是这一挑战的提出者。朗格只是一年前才被选进科学院，而且他的纯数学专业与亨廷顿的比较政治学真是风马牛不相关。但如《科学》所谈到的，朗格以前曾自称要担负“学术警察局长的角色，带领院士警队追击谬误”，特别是在政治与社会科学方面。因而当他看到亨廷顿利用“伪数学”时就大动肝火，立即给NAS的全体成员寄去几大包攻击亨廷顿的邮件，里面装的全是学者甲如何回答学者乙对学者丙的攻击这类信件的复制品，并要求院士们给他寄回邮费和复制费。按NAS的条例，候选人如在年会上受到挑战将被除名，除非有三分之二的与会者投票支持他的候选资格。但经过1986年和1987两届年会的激烈辩论亨廷顿都没获得所必需的三分之二票数的支持。

为了突出重点我们必须把辩论中的许多富于感情色彩的冗词赘语删掉。而令人遗憾的是很多这些冗词赘语都是与政治有关。亨廷顿曾做过几件今天在美国是受到诅咒的事：他接受过中央情报局的资助研究；1967年他曾为国务院进行过一项关于南越的政治稳定问题的研究并据说他是越南战争的早期支持者。但所有这些都不应影响他的候选资格。因为NAS的选举都只是根据学术水平而不管政治观点如何。如果一位大学校长或一位局外人因政治原因而批评一位学者的话，那么美国的院士们就会完全一致地挺身而出维护学术自由、朗格也强烈否认他反对亨廷顿是出于政治动机、但不管这些，在NAS的辩论中还是一再冒出有关亨廷顿在越南问题中的角色地位问题。显然，学术自由：是意味着局外人不能提出学者的政治问题，但其他学者则可以。

但更令惊奇的却是亨廷顿为中央情报局以及其他政府机构提供咨询完全符合NAS的创办宗旨。美国国会于1863年创办科学院就是要使它成为美国政府的科学技术问题的官方咨询机构。之后NAS又建立了国家科学研究委员会（NRC），这两个机构都一直为政府提供有关从营养到未来的军备材料问题的广泛报告。如从每天报纸中可以看到的那样，我们的政府非常需要有专业水平的咨询，特别是有关发展中国家的问题，而这正是亨廷顿的专长之一，这样，亨廷顿的乐意执行NAS的创办宗旨——为政府提供咨询——却被NAS的一些成员用来反对他本身。究竟他的政治问题在每一院士的投票中起了多大的作用不得而知，但我发现不幸的是它们的确是起了作用。

但是我认为争论中所涉及的一个更有决定性的问题是有关对软科学的理解——即朗格认为亨廷顿所用的是伪数学——的问题。为了了解软硬科学这两个术语，我们可以去问问任何受过教育的人对科学的理解。回答可能是几种陈规老套的观点：科学是可以由穿着白大衣和手拿试管的人在实验室里完成的事情；它涉及到可用仪器进行和精确到几个小数位的测试工作；同时它关系到受控的可重复实验，在这种实验里除了一个或几个问题他允许有变量外所有都保持确定。通常被认为符合这些传统见解的科学领域包括化学、物理和分子生物学的大多数部门。它们被赋予硬科学这一讨人喜欢的名称，因为它们运用了受控实验和高精度测定才能提供的坚实证据。

因此我们都常常是把硬科学看为是唯一的一种科学。但是科学（它来自拉丁语sciential——“知识”）的原本含义却远为广泛得多，它并不受小数位和可控实验的限制。它是一种不断用经验证据来验证理论的阐明与预测自然现象（也即认识自然现象）的事业运营。世界上充满着富于智力挑战和极需了解但是不能在实验室中对之进行几个小数位测定的现象。大部分生态学领域以及进化和动物行为等就是如此；大部分心理学和人类行为以及包括文化人类学、经济学、历史和行政管理在内的全部人类社会现象也属于这一范畴。

很明显，这些软科学——这是人们对它们的轻蔑称呼——是更难研究的。如关于猎狮的行为或第三世界革命这些问题就不能放进试管里进行研究。对于这类现象你不能按你的意愿随时开始或终止它。你也不能控制所有变量或甚至任何变量。你甚至还会发现难于确定一种变量是什么。你仍然可以利用经验验证来获取知识，但你必须修改在硬科学中应用的验证类型，硬软科学之间的这些区别常常是那些倾向于蔑视软科学而又特别是蔑视社会科学的硬科学家所不理解的，事实上NAS也是在70年代初面临要为政府提高有关社会问题的高水平咨询时才开始接纳社会科学家、而亨廷顿却不幸成了这种广泛流行的误解和蔑视的试金石。

虽然我和朗格或亨廷顿都不认识，但有关软硬科学之间的更广泛的争论早就吸引了我的注意，因为我是工作于这两个领域的少数科学家之一。我的科学生涯是开始于化学与物理这一硬极，之后我又获得生物学硬端的膜生理学哲学博士学位。而现在我是把我的时间平等地分配于生理学和属于生物学软端的生态学。而我的妻子玛丽 · 柯恩则是从事于一个更软的领域——临床生理学。因此我发现我每天都不能不面对软硬科学之间的差异。虽然我并不同意朗格的某些结论，但我认为他所提出的关于“亨廷顿是怎样测定社会失败这类事情的？他有社会失败计量器吗？”的疑问却正确地点出了软科学的关键所在。事实上除非你对社会科学研究有过认真的思考，否则关于有人能够测定社会失败的想法都会显得是十分荒谬的。

朗格所提出的问题对于任何科学——包括软硬科学——都是至关重要的，我们可以称之为如何“运算”处理概念（一般说我厌恶这类生造的行业语，但在这里它是适当的）的问题。为了比较证据与理论你就必须对各种理论成分进行测定。对于重量与速度这些成分来说其测定内容是明确的，但如果你是想了解政治不稳定问题你将测定什么呢？但不管如何，你都要设计出可产生出相应测定的实际操作处理程序，这也就是说你必须对你的理论成分进行运算处理。

不管是否想到这点，科学家们始终都是这样做的。我想用我和我的妻子玛丽的4个研究例子来说明从硬科学到更软的科学的运算处理过程。

让我们先谈谈数学，数学通常被认为是科学的皇后。我猜想数学是产生于远古时代两个穴居妇女不能运算她们的直觉观念“多”的时候。一个穴居妇女说：“让我们摘这棵树吧，它的香蕉多”。而另一个穴居妇女则不同意地说：“不，让我们摘那棵，它的香蕉更多。”在这种情况如没一个数系来运算处理这一“多”的概念，这两个穴居妇女就无法彼此证明究竟是哪棵树能提供更好的收获。

目前还有一些部落是用很原始的数系来解决这一争论。比如我曾和他们一起工作过的新几内亚吉米地区的村民就只使用两个基数——即1ya=1和rarido=2——联合起来运算更大的数目，如4=rarido-raido，7=rarido-rarido-rarido-iya等等。你可以想象两个吉米妇女对于究竟是爬那棵结有27个香蕉的树还是爬那棵结有18个香蕉的树会进行怎样的争论。

现在让我们来谈谈化学，它没有数学那样高的女皇地位并比后者更难运算处理，但它仍是一门硬科学。古代的哲学家曾推测过物质成分，但只是到十八世纪时的第一个现代化学家才解决了如何测定这些成分的问题。分析化学现在就是通过鉴定某物质或其可转换成的有关物质的某种特性来进行研究，这些特性应是可以测畳的，比如重量、该物质所吸收的光或所消耗的中和剂量额等。

比如当我和同事们研究蜂雀生理学时知道这些小家伙喜欢饮甜饮料。但如果我们没有通过测定糖的浓度来运算处理该概念，我们就将无休止地争论究竟多甜才算甜。我们使用的方法是用一种可释放出过氧化氢的酶来处理葡萄糖溶液，过氧化氢与另一种名叫联茴香胺的物质相反应（借助另一种酶）可使葡萄糖溶液转成棕黄色，我们就用一种叫做分光光度计的仪器来测定棕色的强度。最后通过指示器在分光光度计盘上的读数我们就读出了提供出关于甜的操作定义的数字。化学家们一直都在使用这种间接的论证方法，而没有谁认为它是荒谬的。

我的第三个例子是生态学，它是生物科学领域中较软的一个学科，同时它肯定地比化学更难于运算处理。我作为一个鸟类观察者经常是在雨林里而不是在沼泽里看到更多的鸟类品种。我直觉地感到这与沼泽的简单生境结构有关。而雨林则结构复杂，它包括有灌木、藤本植物、各种高度的树木以及大树的林冠。更大的复杂性就意味着拥有更多的适合不同鸟类栖居的小生境，但我怎样来运算处理生境复杂性这一概念以便对之进行测定并来验证我的直觉呢？

显然，无论如何我都无法提出如像我从分光光度计盘上读出糖的浓度那样精确的答案。但是我的一位老师、生态学家罗伯特 · 麦克阿瑟却发明了一种相当有效的近似法：他测量了需要将一块位于地面一定高度的木板沿着一个随机方向移离一位站于林中（或沼泽中）的观察者多远才使它的一半为簇叶所遮蔽。而这一距离则与该高度的簇叶密度成反比。通过不同高度的反复测量，麦克阿瑟就计算出簇叶在不同高度上的分布状况。

在沼泽里全部叶簇是集中在几英尺的地面范围，而在雨林里它是相当均匀地从地面到林冠伸展。这样，生境复杂性的直觉概念就被运算处理为所谓簇叶高度差异指数即一种单纯数学。麦克阿瑟对生境中的这些差异——初看起来是难以用数字表示的——的运算简化处理已被证明可以解释有关生境差异与鸟类种数的关系的大部分问题。这是生态学的一项重大进展。

最后让我们举一门最软的同时也是物理学家喜欢嘲弄的科学——临床生理学——的例子。玛丽的工作是和癌症病人及其家属打交道。任何有过个人癌症经验的人都知道诊断患癌症后所带来的恐怖。但在对待病人上一些医生比另一些医生更为直率，同时医生们对一些病人比另一些病人更为隐瞒消息。为什么？

玛丽猜想这些差异可能与医生对待死亡、癌症和医疗等问题上的不同态度有关。但她如何来运算和测定这些态度并最终将它的转换成数字以检验自己的猜想呢？我想象朗格又会嘲笑地问：“她有癌症态度计量器吗？”

玛丽的部分解决办法是使用其他科学家所发展的问题调查表，这种方法是从诸如医生会议录音磁带这些源泉中抽取出一些观点见解，然后请其他医生分别对每一种观点见解表示自己的吻合度。结果每个医生的答案都可以按其对一组问题的某种观点见解的答案与对同一组问题中其他观点见解的答案的相互联系归纳成几组。一组答案是表示对死亡的态度，第二组是表示对医疗与诊断的态度，而第三组则是表示关于病人对付癌症的能力的观点见解。之后就用这些答案来确定态度标度，并进一步以其他方法来证实这些刻度——如用它们来检验医生在其不同职业生涯阶段的情况（因而也就可能得出不同的态度）。通过对医生的态度的这种运算处理，玛丽就发现了（除了其他一些情况外）医生大都相信早期诊断的价值。同时对癌症的积极疗法看来大都是对病人采取直率的态度。

总之所有科学家——从数学家到社会科学家——都必须解决有关运算处理自见的直觉概念的问题。亨廷顿的那本引起朗格愤怒的著作是讨论了经济福利、政治稳定性以及社会与经济现代化等这些运算处理概念。物理学家也必须依靠非常间接的（虽然是精确的）运算操作来“测量”电子，但软科学上的运算操作必然是更为困难而且不是那么精确，因为它具有大量的非可控变数。在我上面所举出的四个例子中，对于香蕉数和糖的浓度所能测定的小数位会比对生境复杂性和对待癌症的态度所能测定的小数位多。

但不幸的是，社会科学的运算却容易受到嘲笑，因为这些被研究的概念都是我们大家容易认为完全了解的。每个人——不论是否科学家——都感到有资格大谈特谈政治或心理学，并非常蔑视这些领域的学者的著作。作为对比，让我们来看看朗格在其“复乘法阿贝尔簇丢番图近似”一文中的开头几句话：“设b为数域k范围所确定的一个变量。我们假定A嵌入射影空间，设Ak为k域有理数A的点群。”请问，如果悄悄地问一下自己对阿贝尔变量的意见能有多少人感到有资格嘲笑这些论述呢？

在NAS没有一位政治科学家是曾向一位数学院士候选人提出过这样的问题挑战的：“他是怎样测定如像‘多’这类事情的？他有‘多计量器’吗”？这类问题肯定会引起人们对提问者的哄堂大笑，笑他对数学的完全无知。但我认为朗格提出“亨廷顿是怎样测定如像社会失败这类事情的？”问题也同样暴露出他对社会科学的无知。

我认为可以将“软科学”和“硬科学”这两个固有标签分别调换成难科学和易科学。生态学、心理学以及社会科学都比数学和化学更为困难，因而对我们都具有更大的智力挑战。即使NAS仅仅是一个荣誉学会，而软科学的智力挑战本身也应使它成为NAS的主要方向。

但NAS并不仅仅是一个荣誉学会，它还是一个负有向我们的政府提供咨询任务的机构。至于软硬科学各自对于人类前途的重要性那是不能比较的。但我们在理解“丢番图近似”方面是否取得进展并不太重要。我们的生存是决定于是否在认识下列问题下取得进展，即人们如何处世行事，为什么一些社会遭受失败，他们的政府是否趋于不稳定，政治领袖们是如何作出如像是否要按红纽这样的决策的，等等。因而如果NAS还继续从无知的立场来判断社会科学家的话，那么它就是自摒于富于智力挑战的科学领域，同时也是自摈于它能提供最需要的科学咨询的领域。

[Discover，1987年第8卷第3 期]