第二章：本体论层面——AI是否再现真实世界？

第二章：本体论层面——AI是否再现真实世界？

2.1 模拟的本体论问题：现象拟合 vs 机制再现

在科学哲学中，模拟的本体论地位取决于它是否能够再现现实世界的结构与演化机制。传统科学模拟，如基于偏微分方程的数值模拟，试图从第一性原理出发，构建一个具有明确状态空间、边界条件与演化规则的系统。这类模拟不仅描述现象，更试图揭示其生成机制，具有明确的本体指涉。

相比之下，多数AI模拟，尤其是深度学习模型，采用的是数据驱动的函数逼近策略。它们通过在大量样本上学习输入—输出之间的相关性，实现对新样本的预测。这种方法本质上是一种“现象拟合”，而非“机制再现”。模型的内部结构（如神经元权重）并不对应于物理世界中的实体或过程，因此缺乏明确的本体映射。

这一差异构成了AI模拟的本体论张力：它是否仅仅是一个“预测器”，还是可以成为一个“机制模拟器”？如果AI模型无法明确对应于现实世界的因果结构，那么它的模拟行为就不能构成对世界的再现，只能被视为一种认知工具。

2.2 传统模拟的本体性特征

传统模拟之所以具有本体性，源于其对物理定律的嵌入。例如，在流体力学中，Navier–Stokes 方程描述了速度场与压力场的演化；在量子力学中，Schrödinger 方程描述了波函数的时间演化。这些方程不仅是数学表达，更是对物理机制的编码。

数值模拟通过离散化这些方程，并在计算机上求解其近似解，从而再现系统的动态行为。其结果具有可解释性、可干预性与可验证性，构成了科学实践中的“虚拟实验”。

在本体论上，这类模拟构建的是一个“可能世界”，其结构与演化规则与现实世界保持映射关系。因此，它不仅是工具，更是理论的延伸。

2.3 AI模拟的本体性挑战

AI模拟的最大挑战在于其“黑箱性”。深度神经网络的内部结构高度复杂，缺乏明确的物理对应关系。虽然模型可以在统计意义上实现高精度预测，但其推理路径往往不可解释，且不具备干预能力。

此外，AI模型的泛化能力依赖于训练数据的分布。当面对分布外样本或极端条件时，模型可能失效。这种“数据依赖性”使得AI模拟难以构成一个稳定的本体性系统。

尽管近年来出现了如 Physics-Informed Neural Networks（PINNs）等尝试，将物理约束嵌入神经网络训练过程【Karniadakis et al., 2021】，但这类模型仍处于探索阶段，尚未形成统一的机制建模框架。

2.4 本体论的哲学定位

从哲学角度来看，AI模拟的本体地位取决于它是否能够构建一个具有因果结构、状态空间与演化规则的系统。Frigg 与 Hartmann（2012）指出，科学模型的本体性不在于其形式，而在于其是否能够映射现实机制。

Bunge（1973）则强调，模拟必须捕捉系统的本质属性，才能构成科学知识。如果AI模型仅仅是一个高效的预测器，而无法揭示机制，那么它的本体地位就必须被限定为“认知工具”，而非“机制再现者”。

2.5 小结与过渡

本章分析了AI模拟与传统模拟在本体论上的根本差异，指出AI模拟目前仍主要停留在现象拟合层面，缺乏机制嵌入与本体映射。尽管存在如PINNs等尝试，但整体而言，AI模拟尚未构成对现实世界的本体性再现。

下一章将从认识论角度进一步探讨：如果AI模拟不能再现机制，它是否仍能构成科学知识？其预测结果是否具有解释力与验证性？我们将转向对“知识生成”的哲学分析。