第二章：本體論層面——AI是否再現真實世界？

2.1 模擬的本體論問題：現象擬合 vs 機制再現

在科學哲學中，模擬的本體論地位取決於它是否能夠再現現實世界的結構與演化機制。傳統科學模擬，如基於偏微分方程的數值模擬，試圖從第一性原理出發，構建一個具有明確狀態空間、邊界條件與演化規則的系統。這類模擬不僅描述現象，更試圖揭示其生成機制，具有明確的本體指涉。

相比之下，多數AI模擬，尤其是深度學習模型，採用的是數據驅動的函數逼近策略。它們通過在大量樣本上學習輸入—輸出之間的相關性，實現對新樣本的預測。這種方法本質上是一種“現象擬合”，而非“機制再現”。模型的內部結構（如神經元權重）並不對應於物理世界中的實體或過程，因此缺乏明確的本體映射。

這一差異構成了AI模擬的本體論張力：它是否僅僅是一個“預測器”，還是可以成為一個“機制模擬器”？如果AI模型無法明確對應於現實世界的因果結構，那麼它的模擬行為就不能構成對世界的再現，只能被視為一種認知工具。

2.2 傳統模擬的本體性特徵

傳統模擬之所以具有本體性，源於其對物理定律的嵌入。例如，在流體力學中，Navier–Stokes 方程描述了速度場與壓力場的演化；在量子力學中，Schrödinger 方程描述了波函數的時間演化。這些方程不僅是數學表達，更是對物理機制的編碼。

數值模擬通過離散化這些方程，並在計算機上求解其近似解，從而再現系統的動態行為。其結果具有可解釋性、可干預性與可驗證性，構成了科學實踐中的“虛擬實驗”。

在本體論上，這類模擬構建的是一個“可能世界”，其結構與演化規則與現實世界保持映射關係。因此，它不僅是工具，更是理論的延伸。

2.3 AI模擬的本體性挑戰

AI模擬的最大挑戰在於其“黑箱性”。深度神經網絡的內部結構高度複雜，缺乏明確的物理對應關係。雖然模型可以在統計意義上實現高精度預測，但其推理路徑往往不可解釋，且不具備干預能力。

此外，AI模型的泛化能力依賴於訓練數據的分布。當面對分布外樣本或極端條件時，模型可能失效。這種“數據依賴性”使得AI模擬難以構成一個穩定的本體性系統。

儘管近年來出現了如 Physics-Informed Neural Networks（PINNs）等嘗試，將物理約束嵌入神經網絡訓練過程【Karniadakis et al., 2021】，但這類模型仍處於探索階段，尚未形成統一的機制建模框架。

2.4 本體論的哲學定位

從哲學角度來看，AI模擬的本體地位取決於它是否能夠構建一個具有因果結構、狀態空間與演化規則的系統。Frigg 與 Hartmann（2012）指出，科學模型的本體性不在於其形式，而在於其是否能夠映射現實機制。

Bunge（1973）則強調，模擬必須捕捉系統的本質屬性，才能構成科學知識。如果AI模型僅僅是一個高效的預測器，而無法揭示機制，那麼它的本體地位就必須被限定為“認知工具”，而非“機制再現者”。

2.5 小結與過渡

本章分析了AI模擬與傳統模擬在本體論上的根本差異，指出AI模擬目前仍主要停留在現象擬合層面，缺乏機制嵌入與本體映射。儘管存在如PINNs等嘗試，但整體而言，AI模擬尚未構成對現實世界的本體性再現。

下一章將從認識論角度進一步探討：如果AI模擬不能再現機制，它是否仍能構成科學知識？其預測結果是否具有解釋力與驗證性？我們將轉向對“知識生成”的哲學分析。