三位科学家指出老派唯物主义可能是科学前进的隐形笼子。数学事实不是物理事实，体验永远第一人称。要突破，就得承认规律藏在可探测的潜在空间里。
这三位分别是天体物理学家、神经科学家和合成生物学家，各自从不同角度挑战了传统的唯物主义框架。
- Adam Frank 是一位天体物理学家，主要研究恒星起源、宇宙中的文明以及意识问题。他在讨论中指出，科学所谓的“客观视角”根本不存在，所有认知都始于第一人称的经验。
- Lisa Feldman Barrett 是神经科学家，情绪研究领域被引用次数最多的学者之一。她提出了“关系性实在论”的观点，认为颜色、速度、硬度等属性不是物体自带的，而是观察者与物体之间关系的产物。
- Michael Levin 是合成生物学家，专注于再生生物学，用青蛙干细胞制造了“异种机器人”。他强调数学事实（如圆周率）不是物理事实，说明解释世界的源头不限于物理世界，并主张通过实验探索“潜在空间”中的规律。
科学家们说老派唯物主义可能是个坑
咱们先搞清楚这帮大牛在吵什么。几位顶尖科学家站出来说，现代科学可能被一个叫“唯物主义”的老框框给绑住了手脚。
什么叫唯物主义？就是那种“世界就是一堆原子撞来撞去，别的啥也没有，你的喜怒哀乐都是大脑电路的反应”的想法。你可能觉得这不就是科学常识吗？错了。这三位要说的是，这恰恰是科学偷偷默认的一个设定，而这个设定放在今天，可能已经变成了拦路虎，不是垫脚石。
天体物理学家Adam Frank一上来就吐槽。他说我们总觉得科学告诉我们要做个彻底的唯物主义者，好像只有承认世界全是物质和粒子，才配叫搞科学。
但他觉得这是个天大的误会，是科学史上一个严重的偏科现象。
你想想，学做饭一开始照着菜谱死磕，按克称盐，掐表煮面，确实能吃上饭。但时间长了你就发现，真正的大厨根本不背菜谱，他们靠手感、靠经验、靠对食材的直觉。科学也是这样，唯物主义在早期特别有用，帮我们搞定了力学、化学这些硬邦邦的东西。但一遇到意识怎么产生的、生命到底怎么起源、量子力学里那个观测者到底是怎么回事这些硬骨头，唯物主义就开始卡壳，甚至强行把复杂问题简化成粒子碰撞，这就尴尬了。
神经科学家Lisa Feldman Barrett接着补了一刀。
她说问题其实更狠。很多科学家默认一个叫“传统实在论”的东西，就是说存在一个完全客观的、跟你这个观察者没半毛钱关系的真实世界，像上帝客厅里摆好的家具一样。科学家的任务就是把这个世界的真相一五一十地挖出来。（康德：物自体不可知，客观事物不被命名就无法知道）
她认为这个暗藏的假设才是真正的麻烦制造者。
你看见一个红苹果，红色真的是苹果自带的属性吗？当然不是。那是特定波长的光波打到你眼睛里，你的大脑和神经系统翻译出来的结果。
一个棒球以九十英里时速飞过来，那个速度真的是球自己的属性吗？也不是。那是球跟击球手、跟观众席、跟你测量它的方式之间的一种关系。
所以她说，实在其实是“关系性的”，不是东西本身有什么固定性质，而是东西跟观察者之间的关系共同构成了我们所说的“现实”。
这个思路直接动摇了唯物主义那种“世界就是一堆独立于人的物质”的根基。
数学事实先给唯物主义来了一记闷棍
合成生物学家Michael Levin扔出一个让物理学家头疼到失眠的问题：你们发现没有，有一大类事实完全不是物理事实。比如数学定理。圆周率π的具体数值，自然常数e的数值，分形图形的形状，四元数的运算规则，这些玩意儿没有任何一个物理学家能用粒子对撞机撞出来。你从空集的定义出发，然后定义后继数，一步步按照逻辑推，最后必然会得到这些具体的、不能改的数字。这不是你选的，是你被迫发现的。
这说明什么？说明物理不是一切解释的源头和终点。
他开了一个脑洞很大的玩笑：如果你在物理系或者化学系一直追问“为什么”，比如问为什么这个粒子会这样运动？回答是因为某种力。再问为什么这种力是这样的？一直往下追问，追问到最后，你会发现你站在数学系的办公室里，手里拿着半拉西瓜，一脸茫然。
物理现象背后的对称性、周期性、那些看起来漂亮的深层解释，最后都指向抽象的、非物理的数学结构。
这不是什么迷信，这是实实在在的学术现实。你不可能把数学系就地解散，然后拍拍物理系同事的肩膀说“哥几个加把劲，把微积分和数论也顺便搞定吧”，那根本不可能，数学家会跟你拼命。
这就给唯物主义出了一个超级难题：唯物主义的核心承诺是什么？是“所有能算作解释的东西都必须老老实实待在物理世界里”。但数学事实显然不在物理世界里。你找不到一个代表“数字三”的粒子，也找不到一个名为“加法”的力场，更没有“微积分”这种物质形态。这些东西是真实存在的，它们能深刻地影响物理世界。没有微积分你连火箭都造不出来。但它们本身不是物理的。
那唯物主义怎么办？它只有两条路，要么假装看不见这个问题，把头埋沙子里，要么承认自己的地盘从一开始就不完整，被数学给从根基上攻破了。
Levin说他想做一个特别实在的实验。既然我们已经承认有数学事实这种非物理的规律存在，那有没有可能还有别的非物理规律？比如生物学里有没有类似于“数学定理”那样的、藏在底层的、不可还原的规律？认知科学里有没有？你不能因为懒就假设数学是唯一的例外。他正在用实验室里造的“异种机器人”做实验。就是用青蛙的干细胞组装出来的、完全不是自然进化出来的微型生物机器人。这些东西的行为模式从哪来的？它们的基因组就是普通青蛙的基因组，但你把细胞拆开重新拼成一个全新的形状，它就会表现出青蛙身上从未见过的全新行为。这些行为背后的规则，就藏在某种“潜在空间”里。你得靠做实验、猜规律、再验证，像物理学家研究粒子一样，去慢慢摸清这个空间的底细。他说这才叫干活，而不是甩一句“这是涌现出来的”就当完事了。
你的体验永远第一人称上帝视角根本不存在
Adam Frank用一个特别日常的例子把这个问题拉到地面上。你们都玩过游戏吧。有第三人称视角，就是你看着蜘蛛侠的后背在纽约荡来荡去。还有第一人称视角，就是你端着激光枪自己看。你觉得哪个视角更真实？实际上，我们根本就没有第三人称视角的体验。那个所谓“上帝视角”，看着宇宙从大爆炸到现在，把所有星系尽收眼底，那是没有人能体验到的。因为体验本身就是第一人称的。你不可能跳出自己的身体去“客观地”看世界，就像你不可能抓着自己的头发把自己提起来。
他说那些唯物主义者假装自己可以从“宇宙之外”观察一切，好像科学的目的就是画出一张完全不带任何人味儿的“客观地图”。但问题是，画地图的那个人永远站在地图里面。你测量的每一个数据，都经过了你的测量工具、你的感官、你的理论框架的过滤。没有“纯净”的数据这回事。他打了个比方，说这就好比你想知道自己的声音听起来什么样，于是你录下来听。但你听到的依然是录音设备和房间声学环境处理过的版本，你永远无法听到别人耳朵里你的声音。科学也是这样，我们永远在从某个角度、某个位置、带着某个问题去观察世界，这个角度本身就会影响我们看到的东西。
那这是不是说科学就完蛋了？当然不是。他说恰恰相反，承认这一点反而让科学更诚实、更有力量。因为你知道自己的位置在哪里，知道自己用的是什么样的“滤镜”，你就能更好地校准你的观察，而不是假装自己站在全知全能的立场上自欺欺人。量子力学早就告诉我们，观测行为本身会改变被观测的系统。这不是 bug，这是 feature。唯物主义的问题在于，它让你以为你可以当一个纯粹的、不干扰系统的“旁观者”。但你做不到，从来没人能做到。
背景Context全都算进去之后唯物主义还能活吗
Lisa Feldman Barrett提出了一个让传统实验设计崩溃的想法。她说背景Context信息不是边角料，背景Context本身就是完全的因果因素。什么意思？你做一个实验，控制变量 X，测量结果 Y，同时控制住 A、B、C 三个背景条件。唯物主义的做法是说，只要 A、B、C 固定住了，X 对 Y 的效果就是普适的，换个地方换个时间也能重复出来。但她认为这个想法太天真了。
她拿自己每周五烤面包举例。同一个配方，同一个烤箱，同样的面粉品牌，为什么这周的面包和上周的永远不一样？因为室温变了，湿度变了，面粉的批次不同了，甚至连你揉面的手劲都随着心情变了。这些“背景Context”因素每一个都在实实在在地影响结果，但你永远不可能把它们全部控制住。所以她说，一个严谨的科学结论不应该是“X 导致 Y”，而应该是“在我们观测到的 A、B、C 水平上，X 对 Y 产生了这样的效果”。换个背景，效果可能完全不同。
那这不就跟科学追求的“可重复性”冲突了吗？她说要看你怎么理解“可重复”。在那种认为世界由简单普适机制构成、背景Context只是微扰的唯物主义框架里，可重复性是黄金标准。但如果你承认世界本来就是复杂的，所有生物包括细菌都在做简化、做分类，那么可重复性就变成了一个程度问题，不是一个非黑即白的问题。科学的目标应该从“找到不变的规律”转变为“找到可预测的结构化变化”。今天的面包跟上周的面包不一样，但如果你记录了温湿度、面粉批次、揉面时间，你就能建立一个模型，预测明天改变某个参数后面包会变成什么样。这同样是科学，甚至更贴近真实世界的科学。
唯物主义的地盘到底有多大其实早就不够用了
Michael Levin把之前几位的观点收拢起来，给出一个更激进的结论。他说严格意义上的唯物主义，或者说物理主义，其实早就死了。不是今天才死的，也不是因为生物学或者意识研究把它杀死的。杀死它的是一样更基础、更古老的东西，就是数学。数学事实的存在，从根上就告诉你，解释的源泉不限于物理世界。
他注意到一个现象。当你在生物学会议上说“有些规律可能不是物理规律，而是藏在某个数学空间里的结构”，台下的反应通常是皱眉，觉得你在讲玄学。但他说，最玄学的恰恰是唯物主义的那个核心假设：“物理宇宙里的东西就是所有能存在的东西”。这个假设没有任何证据支持，它只是一个信仰。你不信宗教，但你信这个，本质上是一样的，都是先画一个圈，然后说圈外没有东西。
那怎么办？他说出路很简单，就是做实验。数学家用推理研究数学空间的结构，生物学家也可以用实验来探测那个“潜在空间”里有没有对生命现象有用的规律。他在实验室里造异种机器人，用青蛙的正常基因组但重新排列细胞，观察出来的新行为。然后问一个问题：这些行为的规则，能不能提前预测？如果能，那这些规则是从哪个“空间”里挖出来的？它们跟物理定律是什么关系？这些问题没有一个预设的答案，都得靠动手去摸。他说这才叫科学的态度，不是站队，是挖地。