阴阳五行等理论在科学辩证上是否站得住脚？
首先，我们要明确一点：科学，尤其是在现代语境下，是以经验证据、可重复实验、逻辑推理和数学模型为基础的学科。 它追求的是对客观世界可量化、可预测的规律的揭示。科学的特点在于其不断证伪和自我修正的能力，任何理论都需要接受严格的检验。
那么，我们来看阴阳五行理论。它起源于中国古代，是先民们观察自然现象、总结生活经验而形成的一套哲学思想和世界观。阴阳代表着对立统一、相互依存的两个方面，如昼夜、男女、动静等；五行（金、木、水、火、土）则被用来描述事物之间相互联系、相互转化的规律，例如相生（金生水，水生木等）和相克（金克木，木克土等）。
从科学辩证的视角来看，我们可以这样分析：
1. 阴阳五行理论的“辩证性”体现在其对事物联系和转化的强调。
联系性： 阴阳的对立统一，以及五行之间的相生相克，都揭示了事物并非孤立存在，而是相互联系、相互影响的。这与现代科学中认识到的系统性、关联性有相似之处。例如，生态系统中，不同物种之间存在捕食、共生等关系，这在某种程度上可以与五行相生相克的关系找到某种类比。
转化性： 五行相生相克也包含了事物转化的思想。比如，水能养木（相生），木旺盛了可以燃烧成火（相生），火燃尽成灰（土），土中可生金（相生）。这种循环往复的转化观，与我们理解的自然界中的物质循环、能量流动在哲学层面有某种契合。例如，水循环、碳循环等都是自然界物质转化的体现。
2. 然而，阴阳五行理论的“科学性”存在显著的局限性。
缺乏可证伪性与量化： 这是阴阳五行理论与现代科学最核心的区别。阴阳、五行的概念往往是抽象的、模糊的，缺乏明确的定义和可操作的测量标准。例如，如何“量化”木的“旺盛”程度？如何“测量”一种“克制”另一种的力有多大？这些都难以通过可重复的实验来验证或否定。科学的语言是精确的数学语言，而阴阳五行更多使用的是类比和象征性的语言。
概念的模糊与随意性： 在实际应用中，将具体的自然现象或事物归属于某个“行”往往带有一定的主观性和随意性。比如，为什么肺属金，而脾属土？这种归属关系并没有普适的、可验证的内在逻辑，更多的是一种约定俗成的分类。科学则要求分类要有明确的依据和标准，以便于研究和沟通。
缺乏预测能力： 科学理论的价值在于其预测能力。牛顿力学能够预测行星的运动，量子力学能够预测粒子的行为。而阴阳五行理论在预测具体、可量化的自然现象方面，则显得力不从心。它更多的是一种对现象的“解释”或“归类”，而非“预测”。
经验性与直观性的局限： 虽然阴阳五行理论来源于观察，但这种观察是宏观的、直观的，缺乏科学研究所必需的微观层面的深入探索和精确测量。例如，古代人观察到火会烧尽万物（火克金，但这里更多的是一种“消耗”的理解），但并不知道其中的微观化学反应。
3. 如何看待这种“似是而非”的关系？
可以将阴阳五行理解为一种早期哲学模型或经验性的知识体系。
哲学意义上的启发： 它的优点在于提供了一种观察和思考世界的方式，强调了联系、平衡和变化的重要性。这种辩证思维对于认识复杂系统是有一定价值的，尤其是在人文科学、哲学思辨领域。它能够启发我们从整体和动态的角度去看待问题。
科学上的类比与借鉴： 在某些领域，比如传统医学（中医），阴阳五行理论被用作一套认识人体生理病理的框架。虽然中医的很多理论在现代科学看来缺乏足够证据支持，但其整体观、辨证论治等思路，在与现代医学结合时，也提供了某些值得探讨的视角。比如，在中医的“五行生克”理论中，肾（属水）的功能对肝（属木）有制约作用，这在某种程度上可以与现代生理学中激素调节、神经反馈等概念进行某种哲学层面的类比，但绝不能混淆。
历史发展的阶段性： 将阴阳五行理论置于历史长河中，可以看出它是人类认识自然过程中早期的一种尝试。随着科学的进步，我们有了更强大、更精确的工具和方法来探索世界，这些工具和方法自然会取代或深化原有的认知模型。就像天文学从占星术发展而来，但占星术本身并非科学。
总结来说，从严格的科学辩证角度来看，阴阳五行理论在“科学性”上是站不住脚的，因为它缺乏可证伪性、可量化性以及精确的预测能力。 它的概念模糊，方法论与现代科学的实证精神相悖。
然而，在“辩证性”的哲学层面，或者作为一种古老的思维模式和认识世界的方式，它确实包含了一些具有启发意义的成分，例如对事物普遍联系、相互转化和动态平衡的强调。 这些哲学思考，可以在一定程度上为我们理解复杂世界提供一种不同的视角，甚至可以作为科学研究的某种“灵感”或哲学基础，但它本身不能作为科学理论来接受检验。
我们既不能将其视为一套精确的科学理论，也不能简单地将其全盘否定。关键在于区分它的哲学价值与科学价值，理解它在人类认识史上的地位，并在保持科学严谨性的同时，从中汲取有益的哲学思考。就像我们研究古代的哲学思想，是为了理解人类思想的演进，而不是要用古希腊的哲学来指导现代物理学实验一样。
网友意见
如果说的科学是专指自然科学的话，包含阴阳五行等的术数理论当然不属于，但要说它只属于哲学就错了， 因为它其实是一种解析客观事物方式，可以理解为形式科学，与数学与逻辑学是一样的。
庄子有云：“至人之用心若镜，不将不逆，应而不藏，故能胜物而不伤。”用心若镜的，静观万物，看透事物的本质，不要掺杂自己的情绪而影响认见，才能做到胜物不伤。
说起来不少顶着个砖家博士名头的，整天尽搞反传统煽情绪刷流量，博一时之名利，是不是已经失去了一个求知者的应有本分了？
那些整天反五行理论的就的那些人，看到这里不用不爽，因为接下来不但会让你们不爽，还想让你们感觉被扇了一嘴巴~~~~~~
^_^ 以上仅是开个玩笑，莫当真，欢迎大家讨论，提出建设性意见，现在来说正文：
在以前说过的回答里说过，五行的逻辑是强调的两两之间的关系，五行的关键，不在五行本身，金木水火土仅仅只是五个符号，你要将它们称之为abcde，或是大黄狗1号，大黄狗2号......都是可以的。
明白这个后，对五行关系建模，如果将它们看作每一个节点，两两节点之间的关系，可以表达得到：
而其中的箭头，可以理解为生克比的关系。
首先比如构建一张这样的散点图，产生简单的数据。
从-1到1随机生成100个点，y轴与x的关系是x的3次方，再加随机扰动，这样一个散点，是否能用五行关系网络模拟出来？
任意取一个激活函数，比如tannh，因为函数图像区域在-1~1区间，用它进行模拟比较方便，当然经过实验，使用其它激活函数也是可以的。
具体的元素间的关系，其实就是连接的权值，划分为生、受生、比、受克，克，当然这一切是人为来定义的，按值的所在区域划分就行了。
那么将上述的关系，创建一个输入与输出，制作成一个神经网络模型，成为这样：
顺便说一下，将关系图采用全连接网络进行表示，在直觉上其实是很容易想到的，但仅仅是想到还不够，需要更多深入研究才能挖掘出其中价值。
何恺明大神《深度学习网络架构新视角：通过相关图表达理解神经网络》一文中，将通过相关图表达理解神经网络。
这里只是做了一下反向思维，将五行关系图用全连接网络来进行。
所以，这显然可以构造一个网络出来，直接上代码验证就好：
import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt from torch.autograd import Variable x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) y = x.pow(3)+0.1*torch.randn(x.size()) class Net(nn.Module): def __init__(self,n_input,n_hidden,n_output): super(Net,self).__init__() self.hidden1 = nn.Linear(n_input,n_hidden,bias=False) self.hidden2 = nn.Linear(n_hidden,n_hidden,bias=False) self.predict = nn.Linear(n_hidden,n_output,bias=False) def forward(self,input): out = self.hidden1(input) out = torch.tanh(out) out = self.hidden2(out) out = torch.tanh(out) out = self.predict(out) return out net = Net(1,5,1) optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr = 0.1) loss_func = torch.nn.MSELoss() for t in range(5000): prediction = net(x) loss = loss_func(prediction,y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if t%100 ==0: plt.cla() plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy()) plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5) plt.text(0, -1, 'Loss = %.4f' % loss.data, fontdict={'size': 20, 'color': 'red'}) plt.pause(0.05) 为了更准确的模拟，每一层中，将偏置bias设置成了False，这样可以更直接的使用激活函数来体现关系，这里迭代了1000次，而每100次显示一幅图，第100次时
第200次时，已经达到：
迭代5000次后，loss仅只有0.0095了，拟合的函数特征曲线也比较明显了：
即使是上述如果不是两层隐藏层，只使用一个隐藏层的话，同样也能实现收敛，只是收敛速度会慢上一些，从原理上来说，当然是得益于神经网络本身就有无限逼近任何函数的能力。
构成两个全连接层，模拟了五行关系，可以实现函数拟合，这只是一个非常简单的模型，在实际的场景中，五行生克会放入比这个复杂很多倍的符号运算体系中，也能快速逼近更高级函数表达。
在理解上来说，这个过程是符合人对五行生克的理解的，因为自输入层到两个隐藏层之间的过程，相当于人为逻辑分析事物五行的过程，经过两个隐藏层（相当于进入五行生克的关系图中进行运算）对生克变化的判断后，到输出层时，又相当于人对五行生克的结果的评估与经验性判读。
利益于现代工具与计算机技术的飞速发展，可以借此进行更细微的参数探查。
这里只是做了一个很浅薄的表达，实际上还有很多可以深入挖掘的东西，在此就不多提了。
比如说，五行关系是否有更好的表达方式？比如建立动力学运动微分方程，转换为激活函数，这样因为可以反向求导，所以进行梯度优化也会更加容易。
又比如，在一些理论体系中，复现成多层网络结构后，权重之间很多时候是共享的，虽然在深度神经网络中，看到过很多权重共享的例子，然而在这种场景下是否它依然有用？
再比如，通常在这些理论中，还涉及到周期的变换需要进行转换与引入，这些如何结合才能更好呢？
路漫漫其修远兮，吾将上下而求索，可有同道一同探索？
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