科学与技术的关系

当我们想要捋清两个物体或多个物体之间关系的时候，其实我们应该首先需要弄明白这两个物体到底是个什么东西，而当我们要弄明白它们到底是什么东西的时候，其实我们就是在经历一个从感性的物质现象世界到理性逻辑世界转换的过程。也就说，我们从理性层面给这个物体进行范围的限制，将它们形成清晰相对无误的文字形式。更进一步说，我们需要首先对它们进行定义，当定义完它们后，我们就对它们有了一个大概的认识了，它们之间的关系（区别与联系）也就不证自明，一目了然了。

说到这里，新的问题又出现了，你可能会问，我们怎么才能对它们进行下定义呢？有什么方法吗？也就是说，我们依靠什么方法才可以更全面，更可靠的对它们进行认识呢？这个问题很好，人类历史上也涌现出了无数的有智慧的人们，他们毕其一生精力来专门研究这个问题。经过我们人类文明上千年的发展，经过这些一代代智慧的接力式沉淀，我们确实形成了一整套“认识”——哲学。

它大致包括本体论、认识论、方法论，而每一个部分都百家争鸣，繁花璀璨，都能摘得人类智慧最高的桂冠。当然，他们的学说或理论也在当时的历史时期都闪耀过，辉煌过，甚至到今天依然是人们津津乐道的对象。他们这些之后以文字、声音、图像等其它形式作为载体而传承下来的知识，也依然是人们汲取智慧的源泉。既然弄清楚了这一点，下面我们就科学与技术两者之间的关系展开说明，并且更近一步，我们从计算机科学的角度来诠释一下科学与技术两者之间的关系。

科学与技术的区别

先说科学，科学是什么呢？我们给它一个定义：

科学，是建立在可检验的解释和对客观事物的形式、组织等进行预测的有序知识系统，是已经系统化和公式化了的知识。根据这些（科学）系统知识所要反映对象的领域，主要可分为自然科学、社会科学、思维科学、形式科学和交叉科学。

说的直白一点，科学就是我们认识这个客观世界的规则或知识。我们人类从古至今，代代相传下来的经验，然后从这些经验抽象出来的原理也可以看作是某种形式的知识。我们有一个词叫“科学知识”，这也多少能反映出来科学和知识两者其实是一体的道理。甚至我们还一直号召要大力学习科学知识，用知识武装我们的头脑，这其实就是这里谈的“科学”这一层面要解决的问题。下面我们从科学的目的、任务、形态、选题方向、成果形式、评价标准和管理方式对其进行简单的说明。

科学的目的侧重于回答“是什么”、“为什么”的问题，揭示客观过程的因果性、规律性。

它的任务是在人类作用于自然的创造活动中，认识自然、探索客观真理、揭示事物的本质、规律，是人类改造自然的行动指南。

在知识形态上它主要表现为一元性的知识，它将纷杂的现象统一于某一种本质，从众多的假说中筛选出一种定论，使其简洁明了。

从选题方向看，科学从科学理论与科学实验的矛盾、科学理论自身的矛盾、多种科学假说争鸣等科学发展自身的逻辑中去寻找、发现和选择研究的课题。

目的是从中发现新的现象和规律，要求具有理论学术意义，但不能要求在经济和社会生活中立见成效。从成果看，科学成果是观念形态的东西，主要是科学发现、科学预见、科学原理等，属于由物质向精神转化的范畴。

其成果形式有专著、论文、研究报告等。而从知识评价标准看的话，我们对科学进行真理性评价。

科学的任务是研究解决某个事物“是什么”、“怎么样”、“为什么”的问题，要求有所发现，从而提高人类的认识水平，评价标准主要是判断真假问题。

在管理方式上，科学是由科学共同体、通过制定行为规范来实施的，其管理是柔性的、松散的。科学是无国界的，它的知识是公有的、共享的，属于全人类。

技术

现在我们再谈一下技术。技术与科学相比，科学更强调研究，而技术更强调实用。我们也给技术下一个定义：

技术是解决问题的方法及方法原理，是指人们利用现有事物形成新事物，或是改变现有事物功能和性能的方法。也就说，技术应具备明确的使用范围和被其它人认知的形式和载体，如原材料（输入）、产成品（输出）、工艺、工具、设备、设施、标准、规范、指标、计量方法等。同样，我们像科学一样，下面从技术的目的、任务、形态、选题方向、成果形式、评价标准和管理方式对其进行简单的说明。

技术的目的侧重于回答“做什么”、“怎么做”的问题，追求满足主体需要的功利性，它所承担的主要是生产力，是改造自然、创造物质财富的手段和存储知识、获取信息的手段。

技术由单一到多样，它将某一种科学知识转化为多种技术设施、工艺手段，从相同的原理中做出多种类型的设计方案。

技术主要从国民经济发展、国防建设需要、人民生活水平提高等实际需要中发现和选择所研究的课题，要求能付诸实施并产生一定的实际效益。技术成果是知识形态的东西与物质形态的东西的有机结合，它更多地表现为由精神向物质的转化。

其成果形式有技术样品、模型、技术规程、设计图纸等。对技术进行价值性评价，它的任务是研究解决人们应当“做什么”和“怎么做”的问题，要求有所发明或有所创新。它的成功与否往往要受到多种相关因素的制约，除受资源、环境、地域、社会、经济、法律等制约因素制约外，还要接受人们的价值取向和生活习惯等因素的评价。

技术是由国家专利部门通过专利法来实施的，这种管理是严格的、在一定时期是保密的。技术是有国界的，未经公司或政府许可时不能够输出的。科学无专利，保密是不道德的，而技术有专利，有知识产权，泄露技术秘密、侵犯他人的专利与知识产权是不道德的甚至是违法的。

科学与技术的联系

上面我们详细地对科学与技术从不同角度对其进行了很好的区分，但它们真的就是水火不相容的两个东西吗？答案是否定的。它们有着千丝万缕的联系。如果我们从最根源上说，科学也好，技术也罢，它们无非都是让人类文明延续下来，让我们人们生活的更加幸福美好。

既然这样，那我们为什么还要区别它们呢？从一个人的角度看，随着人类文明的不断发展，我们的科学知识不断地扩充，每个大领域包含很多小领域，而每个小领域又包括很多细分方向，而我们每个人的精力又是有限的，在进行研究的时候，只好选择一个很小的问题来展开。同理，原本科学与技术并不分家，只是为了研究方便，我们把两者进行了划分，科学管原理，技术管应用。但当我们要很好的发挥两者的作用的时候，科学与技术也必须非常好的进行合作。

同理，如今随着经济的全球化的加速，我们发现，我们人类单打独斗非常脆弱，我们要想生存下去，只好通过与他人进行合作的方式。而且，我们发现每个个人，每个地区各有优点也各有不足，为了实现经济收益最大化，我们选择了分工，每个人或每个团体只做自己最擅长的那一部分，然后通过互相组合来实现效益增长。现在如今的很多大型跨国公司，他们深谙科学与技术这种结合道理。正如法国哲学家伏尔泰说的那样，“一个成功的公司一定要有一个实验室，就像一个成功的舞蹈家一定要有一个舞台一样。”这些成功的公司，不断进行实验，又立马像流水线式的把这些实验结果进行落地式的应用，然后进行大规模的生成。这就是这些公司创新的秘诀。

而创新很好的连接了科学与技术。我们现在谈创新，既包含了科学的部分，也包括了技术的部分。它一边连着科学，另一边连着技术，一脉相承。假如一个国度不谈科学，然后天天喊着口号说要创新，可能吗？创新的土壤首先就是要营造科学的氛围，没有了土壤，创新这颗种子永远不会生根发芽。

这里，我们可以看到，科学的目的侧重于回答“是什么”、“为什么”的问题，揭示客观过程的因果性、规律性。当然，从几十年的尺度看的话，科学确实也就是人们常说的“无用之学”。但当我们从整个社会，整个历史等更大的尺度看的话，科学又对科技的创新起到了绝对的支撑作用。科学就如同一座大厦的根基，科技如同这座大厦的结构，而创新则决定了根基它的地基而赋予这座大厦不同的外观和风格。

在《道德经》中有句我们耳熟能详的话：“有道无术，术尚可求，有术无道，止于术”。这里的“术”就是“科学”，“道”就是“技术”。从这句话，我们可以看到，当我们文明刚刚起步的时候，我们就已经需要进行科学与技术的分层了，而且科学在下，技术在上。

计算机科学与科技

计算机这个领域，我们更能明显地看到科学与技术的区别与联系。如今的人工智能更是成为其领域中的天之骄子，从它出生之时就受到了太多太多研究人员的青睐和追捧。当它在人脸识别、自动驾驶、目标检测、语言生成、机器翻译等等应用取得了可以睥睨我们人类的能力的时候，一时间，它从只属于科研人员才熟悉的名词到成为风靡全球，家喻户晓的年度热词。从个人到国家，无一不对这一领域投入了更多的精力和关注，国家在积极地布局数字经济，希望伴随着这新一轮的科技革命和产业变革，来推动我国实体经济的一路高歌猛进，而在这一布局之下的每个人都在畅想着怎样能搭上这趟顺风车，然后轻松实现财富自由。

当这种热潮冷却后，我们不免在想，是什么原因导致了这一趋势？是否我们对它寄予了过多的关注？细细想来，答案呼之欲出，我们割裂了科学与技术之间的关系，而片面地只看到了技术对我们生活的影响，却并没有对促进这一技术的科学知识更多的关注。在计算机领域中，计算机科学是计算机技术的基础学科，它的发展为计算机技术提供了理论基础和模型框架。我们计算机科学研究的主要内容包括计算机体系结构、算法设计与分析、程序设计语言、数据库系统、人工智能等。这些研究为计算机技术的发展提供了基本的理论支持。这也是为什么我们本科需要学习这些东西，而研究生阶段在这一理论的基础上进行创新。

计算机技术是计算机科学的具体实现，通过技术手段将科学理论转化为实用工具和系统。计算机技术的发展涵盖了硬件、软件和网络等多个方面，例如计算机体系结构、操作系统、编程语言、计算机网络等。技术的发展使得计算机科学的理论成果得以应用于实际工作中，为人类社会带来了便利和发展。在实践应用中，科学和技术相互促进，相互影响。科学研究的成果可以通过技术手段应用到实践中，而实践中的数据和现象又可以为科学研究提供新的问题和研究方向。例如，在人工智能领域中，科学家们通过研究神经网络、深度学习等技术实现了一些基于机器学习的智能应用，如自然语言处理、图像识别等，这些应用又反过来为科学家提供了更多的数据和实现问题。

综上所述，计算机科学和计算机技术之间的关系是相互促进、相辅相成的关系。科学为技术提供理论基础，技术则在实践应用中不断创新和发展，以推动科学的进步。