2019年7月31日下午，清华科史哲讲座第27讲在清华大学科学史系系厅举行，本次讲座的主讲人是伦敦政治经济学院的马吕斯·巴克曼（Marius Backmann）博士，讲座题为“时间与旧的归纳之谜”（Time and the Old Riddle of Induction）。巴克曼致力于从本体论角度思考归纳、时间、科学的形而上学、自然律和自由意志的问题。
“归纳之谜”也就是归纳法是否可以以及能在什么程度上传导真值（truth-conducive）？归纳问题有许多不同的表述，巴克曼先解释了自己所关心的归纳问题是所谓枚举归纳（enumerative induction）的问题。。以下三个推断都是枚举归纳：
- 我们看到一个黑色乌鸦，然后又看到第二个，然后又看到第三个，于是我们说所有乌鸦都是黑色的。这是从特殊到一般。
- 我们回忆我们曾经看到过的所有乌鸦，发现它们都是黑色的，所以我们说我们看到的下一个乌鸦也将会是黑色的。这是从一般到特殊。
- 我们统计我们以前看到过的m只乌鸦，然后发现其中n只都是黑色的。于是我们说，设我们接下来看到p只乌鸦，那么其中将有p·n/m只黑色乌鸦。这是从一般到一般。
由此我们看到，枚举归纳是在给定样本、整体和关于它们的一些一般性质后，然后对原始数据及其统计量（如比例，均值，方差，回归系数等）的规律进行归纳。巴克曼接着称所有计数归纳都是推广的（ampliative），意为它们都想从样本的性质推得整体的性质。
他的主要论点为：若一个归纳既是推广的又是枚举的，那么它在推断未来情形的时候将面临很大的困难。其要点是，在过去、当下和未来，都有我们未观测到的事情，但归纳法对未来的事情特别无力。
他的策略是首先排除不可行的思路，如诉诸自然的齐一性（the regularity of nature）或事物的必然联系（necessary connections），然后考察一个具体的论证归纳法可传递真值的策略，即通过大数定律（LLN）。由于LLN的成立需要两个条件，即随机取样（random sampling）和有限整体（finite population），可论证当我们对未来的事情做推断的时候，这两个条件都不满足，从而说明LLN策略不可行。
具体的论证是：首先，我们的取样工作受限于时序的特定节点（temporarily ordered and restricted），所以LLN只适用于附近的时区（temporal region）；其次，整体可能不是固定和有限的，相反，根据不同的时间本体论（temporal ontology），它可能是无限的，可能不断变化，所以样本并不是它的近似；上述两点不能通过多取样本而补救。关于取样的论证不限于LLN，而且可以一般化，因为所有的思路都需要表明样本趋同。关于趋同的论证依赖于所选取的时间本体论，具体而言，现在主义（Presentism）和区块增长观（Growing Block View）都趋向于认为未来是本体论开放的（ontologically open）。前者说只有现在的事实（present facts）是真实的（real）；后者承认过去和现在的事实是真实的，但未来的还不是（not yet real）。
讲座结束后，在场的老师与同学针对讲座内容提出许多具体问题，交流了对归纳概念、时间概念等问题的看法。讲座后，部分师生与巴克曼博士共进晚餐。
（曾天奎 文，王巍 校）
