科学既无聊乏味，又令人沮丧。或者说至少在99% 的时间里是这样的。科普读物的读者们看到的是剩余的1%：有趣的现象、引发争议的理论、让人印象深刻的实验反驳或验证。然而所有科学家都知道，在这些成就的背后，是实验室里长年累月的乏味工作。科学走向成功的最大障碍就是很难说服杰出的人才放弃不断推测和争论带来的智力乐趣，不再建立理论和据理力争，转而投身于几乎完全由实验数据构成的生活。比如，“之前没有人需要处理数百万个下丘脑……关键因素不是钱，而是意志……每周工作60 个小时，要足足花一年的时间才能得到100 万份样品。”
那么，这样的科研工作意义是什么呢？
花40年每天记录雀鸟，用50年追踪1000名新西兰人有意义吗？
在一项长达40年的研究中，演化生物学家彼得·格兰特与罗斯玛丽·格兰特夫妇从1973年起，每到夏天就会前往加拉帕戈斯的大达夫尼岛观察、诱捕、计数并测量雀鸟，目的是展示“活生生的演化过程”，即雀鸟经过数代的繁衍，其体形和喙的大小受干旱、洪水和其他环境变化的影响而变化的过程（图1–1）。1981年，他们开始追踪一种比任何已知品种的体形都大，而且鸣叫声与众不同的雀鸟。31年后，他们已经跟踪研究了这种雀鸟的6代后代，足够的数据表明，他们见证了一个新物种的起源与形成。
图 1-1 加拉帕戈斯的大达夫尼岛面积不大，气候也并不宜人。它的宽度还不到半英里（约 800米）经济学或医学领域的纵向研究同样需要进行几十年的数据采集：达尼丁多学科健康与发展研究中心从20世纪70年代初开始就一直在跟踪研究1000名新西兰人，这个项目将持续到21世纪20 年代。如果通过实验得到的数据一定能带来重大的理论启示，那么这样艰苦卓绝的付出或许还值得支持。但正如库恩所说，实验探究的相关性往往取决于范式的正确性：如果使用的方法在概念或者真实性上有问题，那么结果也就不值一提了。到达尼丁中心在新西兰的研究结束时，我们也将从其他来源了解到更多有关人类健康的信息。这样一来，如果关于一些之前未知的重要变量的信息在无意间被忽略，或者一些被认为很重要的变量其实并不重要，这个项目就会被笼罩在阴影之下。历史上的第一次纵向研究就出现了这样的情况，刘易斯·特曼长达数十年之久的“天才的遗传研究”认为智商与天才紧密相关，但几十年后，这种关联性被证明并不存在。认真统计雀鸟数量的格兰特夫妇有可能并未发现任何特别有趣的种群变化模式，更别提什么新物种了。如果是那种情况，那他们辛勤的劳动和付出都将毫无意义。
规模较小的科学研究也是如此。在一个典型的物理实验中，光是让仪器正常运转可能就要花几年的时间；在认知心理学或者生命科学领域，可能要用几年的时间来进行初步研究并预演实验设计，以寻找能够带来重大成果的研究方向。地球化学家和生物学家霍普·洁伦讲述了一年夏天她在科罗拉多州跟踪研究一片朴树开花情况的经历。她的目标是确定温度和水的化学组成对朴树果实成分的影响，这也是她在伯克利的博士研究的一部分。然而，那些树始终没有开花，也就没有果实。洁伦的一个夏天就这样白白浪费了。她问一个不太热情的当地人为什么这些树没开花。答案是什么呢？“它们就是有时不开花。”于是她开车回了加利福尼亚州。即使机器运转平稳、统计数据丰富，其结果也总是会涉及某些深奥的问题，比如植物种皮的结构、对人为的视觉刺激做出反应所需的时间、由交叉光束产生的明暗相间的条纹等，这些问题的价值完全取决于它们在更大的理论框架中所产生的意义。那么，要是框架错了呢？那多年的研究、多年的生命，都被浪费在了仔细研究无关紧要的琐事上。因此，科学有一个动力从何而来的问题。这不是鼓励学生成为科学家那么简单：他们会从事科研的原因有很多，尤其是发现带来的兴奋感。这也不是如何鼓励科学家每天到实验室去（当然他们会因此得到报酬）或者在实验室里观察、测量和做实验的问题，因为这些是他们基本工作职责的一部分。这是一个如何激励科研工作者付出长期超高强度的投入的问题，为了完成最有价值的科学研究，必须要进行实证检验。如何说服科学家坚持不懈地进行一项实验，直到最后获得一个可以测量但有可能毫无意义的数字呢？
麻省理工学院的物理学家塞思·劳埃德说：“你必须相信自己现在研究的任何东西都能带给你工作所需要的能量与热情。”或者正如安德鲁·沙利在谈到对TRH 和其他分子结构的研究时所写的那样：只有像我这样坚定地相信这些物质一定存在的人，才会有耐心去完成分离程序中各种烦琐的步骤。这就是库恩理论对动力问题的回答：要使科学家有动力持续研究，就要塑造科学家的思想，让他们看不到自己的研究可能是基于一个错误假设。如果范式的正确性完全得到认同，那么长期而艰苦的经验性研究的价值也就毋庸置疑。收窄科学家视野的目的是鼓励他们更加努力地工作，更深入地挖掘，前进到更远的地方，远过他们能准确地看到自己的目的地、准确地感知自己研究项目的意义的情况所能抵达的地方。归根结底，正是因为科学家坚信范式会确保他们的研究不会徒劳无功，他们才有足够的把握将范式运用到极致，也就是进行详细而精确的实验，揭露范式的不足，引发科学危机，从而为革命创造先决条件。这就是库恩的奇特悖论：范式之所以能改变， 恰恰是因为在其中工作的科学家无法想象它会改变。正是他们对范式成功的确信，招致了范式的毁灭。尽管波普尔和库恩在很多方面都不一样，但在一些特别重要的事情上，他们的观点都是正确的。首先，科学的特别之处，也就是科学思想与先前的哲学思想的区别，与其说是产生新理论的能力，倒不如说是清除旧理论，将它们从人类的可行选项列表中永久删除的能力。科学的成功就在于不懈寻找理论与证据之间最细微的差异，并无情利用之。其次，波普尔和库恩都认为要解释科学的重要力量，不仅要解释其特有的逻辑工具，解释科研工作者的动力从何而来也同等重要。虽然前者的逻辑工具会告诉你如何处理证据，但如果你没有正确的数据类型和足够多的数据，也是无济于事。在大多数情况下，要得到这样的数据，需要对没什么内在趣味的细节保持强烈而持久的关注。因此，科学研究需要某些东西去引导思考者将自己的生命奉献给一项平日里单调而且很消极的事业，同时阻止他们选择有吸引力的替代方案，也就是抓住一切机会创造新思想和新思维方式的哲学策略。波普尔在所有优秀科学家共有的驳斥他人的强烈欲望中找到了动力。库恩的激励因素则更加微妙，还有点儿阴暗。库恩式的科学家个体根本没有批判性：他们接受主流范式，基本上没有相反的看法。但他们在积极地榨尽这种范式的最后一点点预测力的过程中，也把它推向了毁灭。在波普尔和库恩看来，科学之所以能在经验的基础上恒久运行，就是因为科学家一丝不苟地坚持使用一种方法。对于波普尔来说，方法是通用的，而且永远是固定的，证伪就是科学方法。对库恩来说，方法是由范式规定的，因此每当科学革命者采用一种新的研究策略时，方法就会改变。库恩理论的优点在于，只要这种方法在解决问题能力，特别是预测能力方面有改善，那它是什么其实并不重要。即使方法本身发生了改变，但科学离不开方法并且受范式支配的事实也会赋予它证伪的能力。因此，库恩和波普尔一样，在我看来也是“方法论信徒”：他认为科学家在进行理论研究时，忠实地遵循既定的方法是很重要的。方法之所以重要，是因为它会暴露出预测能力上的缺陷，同时也因为它给了科学家加紧推进实验的信心。波普尔式的科学家知道，由于证伪的逻辑不容置疑，所以他们的同行会和他们一样重视自己的实验工作。库恩式的科学家也有同样的期望，因为他们知道同行也认可主流范式内固有的一套规则。所以规则讲得通是不够的，它们必须得到广泛的认同。在这个问题上，我也认为波普尔和库恩都是正确的。波普尔和库恩的理论不仅仅是哲学性的，他们针对科学的实际组织过程及其随时间变化的方式也提出了主张。因此，要评估他们的理论，就应该求助于这些领域的专家，也就是科学社会学家和科学史学家。当代科学是否显示出库恩所描述的范式结构，即单一意识形态与方法论指导着所有科学家在任何特定领域内工作的情形呢？问问社会学家就知道了。在科学革命中，是否破天荒地突然出现过一种由范式主导的群体思维呢？问问历史学家就知道了。科学家是像库恩的理论所暗示的那样努力维持现状，还是像波普尔所说的那样努力推翻现状呢？要是想知道当代科学家的情况，就去问社会学家；要是想了解很久以前的科学家的情况，就去问历史学家。在过去的几十年里，这些问题的答案已经有了，而且基本上都是否定的。你会看到，几乎没有证据表明冷静的波普尔式批判精神存在，也没有证据表明大家普遍遵从某种范式。事实上，科学家在思考理论与数据之间的联系时，似乎根本没有遵循任何规则。IEEE Spectrum
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