现代科学建立在什么基础之上？
1. 理性与逻辑：思维的基石
现代科学最核心的基石，就是对理性和逻辑的信仰。这意味着我们相信，世界是可以被理解的，而理解的途径是通过严密的思维推理，而不是诉诸于超自然力量、直觉或权威。
逻辑推理： 从亚里士多德的演绎逻辑，到现代数学中的形式逻辑，逻辑为科学提供了分析问题、构建理论、评估证据的框架。科学研究中的每一个结论，都必须能够经受住逻辑的拷问，不能自相矛盾，也不能有明显的逻辑漏洞。
非盲信： 理性还体现在对一切宣称的质疑精神。科学不相信“因为我说你就得信”，而是要求“拿出证据来”。这种质疑不是为了反对而反对，而是为了逼近真相，避免陷入偏见和谬误。
2. 经验与证据：实践出真知
如果说理性是科学的“骨架”，那么经验和证据就是科学的“血肉”。现代科学之所以能区别于哲学思辨，最重要的标志就是它对可观察、可测量、可重复的经验证据的高度重视。
观察与实验： 科学研究的起点往往是细致的观察，而推进则需要精心设计的实验。实验是主动地去“提问”自然，而不是被动地等待自然“回答”。通过控制变量，科学家可以分离出影响结果的关键因素，从而揭示事物之间的因果关系。
可验证性（可证伪性）： 科学理论必须是可验证的，更重要的是，必须是可证伪的。这意味着，理论的预测必须能够通过实验来检验，而且，如果实验结果与理论预测不符，那么理论就可能需要被修正甚至抛弃。这种“不怕被证明错误”的态度，正是科学进步的关键。例如，爱因斯坦的相对论就提出了许多可以被实验验证的预测，而这些预测的成功，极大地增强了理论的说服力。
量化与测量： “不测量就没有科学。” 现代科学追求将现象转化为可量化的数据。精确的测量是客观性的基础，它允许我们描述现象的程度，比较不同的观察结果，并进行数学分析。从长度、质量、时间到更抽象的温度、能量、粒子属性，量化让科学的语言变得精确而通用。
3. 假说与理论：解释世界的框架
在观察和实验的基础上，科学发展出假说和理论来解释我们观察到的现象。
假说（Hypothesis）： 假说是一种对自然现象的初步、可检验的解释。它通常是基于已有的知识和初步观察而提出的一个“猜测”，但这个猜测不是随意而为，而是有一定依据的。
理论（Theory）： 当一个假说经过大量的实验和观察检验，并且能够成功地解释一系列现象，甚至能够做出新的预测时，它就可能上升为科学理论。科学理论是目前为止对自然界最可靠、最普适的解释。例如，万有引力理论、进化论、量子力学等，它们都不是“猜想”，而是建立在海量证据之上的成熟体系。
预测性： 好的科学理论不仅能解释已知，更能预测未知。这些预测一旦得到证实，就会进一步巩固理论的地位。
4. 合作与共享：知识的积累与发展
科学不是孤立的个人行为，而是一个全球性的合作过程。
同行评审（Peer Review）： 科学研究成果在发表前，通常会经过同行专家的评审。这个过程旨在确保研究的质量、方法和结论的可靠性，避免未经检验的错误信息传播。
知识的积累： 科学的进步是建立在前人基础之上的。每一个新发现，都是建立在过去研究的知识体系之上。科学家们通过发表论文、参加学术会议等方式，不断分享自己的发现，供他人检验、引用和发展。
开放性： 科学的成果应该是公开和共享的（尽管在某些情况下，专利等商业因素会有影响）。这种开放性促进了知识的传播和新思想的碰撞，加速了整个科学的进步。
5. 谦逊与怀疑：永无止境的探索
现代科学的另一个重要特质，在于它内在的谦逊和持续的怀疑精神。
承认未知： 科学最深刻的认识之一，就是认识到人类的认知是有限的。即便最成熟的科学理论，也可能在未来被更精密的理论所取代或完善。科学家们清楚地知道，我们对世界的理解总有改进的空间。
自我修正： 科学体系并非僵化不变。当新的证据出现，或者现有的理论无法解释新的现象时，科学体系就会启动自我修正的机制。这可能涉及对理论的微调，也可能导致颠覆性的范式转变（如从牛顿力学到相对论和量子力学）。这种自我修正能力，是科学生命力的体现。
批判性思维： 科学家鼓励批判性思维，不仅是对外在的，也是对自身的。对自己提出的理论、方法和结论保持警惕，不断审视其局限性，是科学研究不可或缺的一部分。
总结一下，现代科学建立在以下几个相互关联、不可分割的基础之上：
理性与逻辑： 相信世界可被理解，并运用严密的逻辑推理。
经验与证据： 强调可观察、可测量、可重复的实证，并追求可证伪性。
假说与理论： 构建并不断检验能够解释现象、预测未来的模型。
合作与共享： 通过同行评审和知识传播，实现集体智慧的积累。
谦逊与怀疑： 承认认知局限，保持自我修正和批判性审视的态度。
正是这些坚实的基础，使得现代科学能够持续不断地拓展人类的认知边界，为我们认识和改造世界提供了前所未有的力量。它是一场永不停歇的求真之旅，在理性的指引下，在经验的支撑下，不断前行。
网友意见
科学以研究为基础。可以将科学定义为“系统性的知识体系、智力活动和实践，积累并组织关于一切事物的结构与行为的解释，做出预测并对其进行检验”，强调预测的具体性和可证伪性。
研究是用主动的、系统的方式收集信息，来发现、解释或校正事实·事件·行为·理论或对这些事实·法则·理论进行实际应用。研究建立在观察结果、实验数据、数学工具等现已拥有的信息之上，随着时间流逝而对研究课题产生更深刻的理解。
现代科学的研究方法通常包括五个步骤：
一、提出问题
二、给出假设
三、预测结果
四、进行实验
五、进行分析
[1]具体的科学研究不一定包含所有的步骤（例如你可以对他人的大量研究数据进行分析），顺序也不是固定的（例如你可以实验证伪他人的假设或质疑其实验数据，并给出你的假设）。
无论如何，这些步骤建立在自由的、开放获取的信息的基础之上：
- 你可以将你发现了什么、学到了什么都写下来或制成其它的媒体，分享给他人。
- 在《流言终结者》中，Adam Savage也说过类似的话：“记住，孩子们，胡搞和科学之间的唯一区别就是将其写下来。”
“提出问题”可以基于特定的观测数据，例如“为什么天空看起来是蓝色的”，也可以是开放式的，例如“如何找到一种药物来治疗这种疾病”。问题的基础通常是过去进行的实验、个人的科学观察或主张、其他科学家的工作，可以是“为他人的假说寻找证据”来评估其可靠性，或是基于证据而“质疑现有的假说或理论”。
- 在实际研究中，“提出一个好的问题”可能相当困难，并在很大程度上影响研究过程和结果。
“假设”是基于猜想的、可证伪的命题，内容可以是具体的，例如“DNA指导RNA产生蛋白质”，也可以是模糊的，例如“人们还未调查过的深海里生活着许多现在未知的物种”。统计假设可以作为科学假设，例如“这种药物可以治疗特定人群中的特定疾病”，抑或“这种药物是无效的，治愈报告归功于自愈和安慰剂效应”。科学假设并不非要被证明，“经过研究，假设被证伪了”也是可以发表的。
可证伪，意味着人们可以通过逻辑推理找到该假设错误的时候会发生的可验证的情况，这样在满足实验条件的时候就可以用实验来测试。可证伪性是由经验得来的主张的必要属性，但不是充分属性：一个主张需要更多的属性和证据，才能成为在经验上有意义的主张。
- 如果假设的内容超过目前的科技水平所能验证，但将来预计可以实验，那就算是有可证伪性。
- 如果假设的内容在逻辑上就无从实验，那么将来也无法开展有效的研究，这便很难弄到科研经费了。
- 例如验证你的理论需要比LHC强一百倍的加速器，那还是能期待将来实验的；要是验证你的理论需要“实验者是牛顿的转世灵童、熟悉黑魔法”，那就免了。
“预测结果”意味着确定假设的逻辑结果，以供从中选择一个或多个来进行实验验证。偶然事件让人们以为“预测为真”的概率越小，满足预测的实验结果就越是有说服力。
“实验”是对“现实世界是否按假设所预测的方式运行”进行调查，尽量减少随机影响，例如医学实验通常要以双盲测试的形式进行。实验失败不一定意味着假设错误，例如实验设备的故障或设计缺陷、试剂中的杂质、实验室周边环境里的各种干扰源都可能妨碍实验，实验设计本身也可能有需要改进之处。
- 出于实用性的考虑，现实中大多数单个实验针对高度特定的主题，人们通过一项项实验逐渐地积累有关更广泛主题的证据。
分析意味着确定实验结果显示什么、决定下一步要采取的行动。对于多项假设来说，要确认哪一个更能解释实验数据。如果实验重复多次，可以进行统计分析，例如卡方检验。如果证据强烈地证伪了假设，则需要建立新的假设。如果实验支持该假设但证据强度不足以提供高置信度，则必须检验该假设的其他预测。一旦假设得到了证据的有力支持，就可以提出新的问题来走向对研究课题的进一步理解。
在以上研究过程的任何阶段，通常都会结合其他科学家的证据与经验。根据实验的复杂性，可能需要进行多次迭代才能收集足够的信息来回答问题，或者针对高度特定的问题找到许多答案，以便回答一个更广泛的问题。
科学方法的其它组成部分：
可重复性——如果他人无法在重复进行你的实验时产生和你一样的结果，则表明原始结果可能有误，或者你陈述的实验步骤可能不准确，或者你的数据可能造假。对于重大的或令人惊讶的实验结果，其他科学家也可能尝试自己复制结果，尤其是在这些结果对他们的工作很重要时。
同行评审——领域内的专家对实验结果的评估。他们通常会匿名发表意见。一些科学期刊要求实验者提供可能的同行评审者列表，尤其是在该领域高度专业化的情况下。同行评审不能证明结果正确，只能说是“基于实验者提供的描述，评审员认为实验本身是正确的”。通过了同行评审的科学工作通常可以在科学期刊上发表。
数据记录与共享——科学家通常会谨慎地记录实验数据。有时候，科学家会将实验数据的一部分或全部交给其他科学家，以代替难以获取的实验样品，例如月壤。
以上便是现代科学的基础的大致情况。
大众有时候会误以为科学基于真理或是对真理的信念，其实现代科学并不自诩能够接近真理，可以参照依赖模型的实在论[2]。
参考
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