发明预测的科学方法与统计学结合

2023-11-27 理论教育版权反馈

【摘要】：吉尔菲兰不是最早对发明进行预测的人，在他之前已经有很多书籍和文章对未来发明进行预测。但是，吉尔菲兰认为先前许多研究者在发明预测方面都存在或多或少的错误，只有通过科学的预测方法，才能有效和准确的预测未来的发明和发明的未来影响。2．发明预测的时间机会的提供吉尔菲兰对发明的预测首先借助于统计学的方法。

吉尔菲兰不是最早对发明进行预测的人，在他之前已经有很多书籍和文章对未来发明进行预测。但是，吉尔菲兰认为先前许多研究者在发明预测方面都存在或多或少的错误，只有通过科学的预测方法，才能有效和准确的预测未来的发明和发明的未来影响。吉尔菲兰提出了发明能够进行预测的原因主要有以下几个方面：

1．发明能够形成趋势^[58]

发明的趋势可以投射到未来，这就是统计学家所说的外推法。一个重大的发明，像汽车或者电视机，都不是一个英雄或者知名发明家的一次发明活动的产物，相反，重大发明总是凝聚大量微小的发明，成千上万个细小的部件添加到一个发明中去。这些大量的发明产生大数法则，使得统计成为可能并且可以外推出预测曲线。就像一个商人，他手中的数额显示出它的生意稳定增长的趋势，那么他可以预测未来生意情况。因此，当我们看到更厚的关于食品合成的专利卷宗，看到愈加宽大和清晰的电视屏幕，我们可以准确、自信、合理地判断未来不长的时间内的发展趋势。

根据重要发明是一系列微小已有发明组合这一原则可以得出一个结果，即在一个新的发明路线的起初阶段，一般都不会即刻达到成功，往往要经过几年或者数十年，经过多个发明者不断添加部件到第一个发明上去，这个发明才逐渐得到充分使用并取得成功。这使得发明的预测变得更加容易，因为归于未来的某些发明先前就已经开始出现了。

由此，在给定的条件和新的力量面前，人们或许可以准确地预测一个发明。对吉尔菲兰和奥格本而言，发明是一个逻辑发展的过程，需要放在较宽广的视野中考察，而不是仅仅关注于某个发明者工作的细节，这是吉尔菲兰讨论发明的预测理论的逻辑起点，也是技术预测的基本原理，即发明者个人对于发明的全局而言是不重要的，发明的趋势是可见的，发明是可以被预测的。

2．发明预测的时间机会的提供

吉尔菲兰对发明的预测首先借助于统计学的方法。他统计了历史上一些重大的发明，发现一项发明从概念产生到第一次做出可以工作的模型或者申请专利需要176年的时间，然后再到第一次实际应用，这又需要24年，接下来到达商业化的成功还需要14年，最后想要达到在人们生活中占据重要的使用位置，则还需要12年。由此可见一项发明从概念产生到为商业化做好准备会有时间上的滞后，这个滞后时间从两年到几百年不等，但平均是33年的间隔^[59]。即便想去寻找例外，也几乎找不到一个发明可以在十年之内就能发展成重要的发明或者其对等发明能够得到充分使用，也很少有发明在20年内达到此种状态。(www.chuimin.cn)

发明一旦做好实际使用的准备，以后的进步就大大加快了，因为获取利益的机会逐渐明朗，这些机会将立即刺激发明的进一步研究甚至在风险中进行。那么这些精彩的发明从产生到商业化为什么会滞后？一方面，这些优秀的发明多是基础性的而不是改进型的发明，他们在新路线中产生，这本来就很难在实际现有的观念中坚持下去；另一方面，新发明要花费14～18年时间获得专利授权。还有许多不完善的发明，在经历了很长时间的实验、生产、商业化而后走向失败，并且发明者的付出得不到任何回报。因此，对发明者而言，从发明第一次出现到充分使用之间的时间滞后是一种机会，发明者可以充分计划和预测社会的下一步发展的是什么样的，从而可以或多或少的使发明更为完善并扩大使用范围，可以提前预测发明的后果。发明者还可以在这样一个时间间隔内决定哪一种发明值得更进一步地投入，哪一种发明在必要的情况下可以舍弃，等等。

发明的时间滞后问题也对当前发明预测研究提供了一个很好的法则：只去预测已经产生的发明，因为这些发明的物理可能性之前已经得到论证，那些被证实不能实际使用的，通常也没有什么前景。

3．发明产生的原因可以提供预测

在发明社会学的研究中，社会力量促成发明已经给予充分论证，只要文化遗产和技术遗产条件具备，某些发明的出现就是不可避免的^[60]，发明也几乎不再是偶然的纯粹意外条件所产生的，比如天才的出生，事件的某一环节在一些原因下突然发生等。人们考察发明的历史内容越多，就会发现偶然产生的发明越少，当前发明者的数量巨大，发明活动频繁，但是偶然的机会因素在发明的产生中已经很少出现。发明的产生，有先前的科学和技术的发展，还有许多社会原因和阻碍因素，有新增加的，也有一直持续存在起作用的，有改变着的需求和机会，有技术教育的增长，有购买力、有资金、专利和商业制度，还有企业劳动力等其他没有提到的很多。这些促成发明产生的基本要素同时也给我们提供了预测发明的途径^[61]。

促成发明的这些原因产生的现存的和势不可挡的影响已经被重复发明的频率所证明，奥格本和托马斯博士总结了40个重复发明和108项重复发现，斯腾博士（Bernhard J．Stern）罗列了大量在医药中的重复发明，另外，美国专利局的资料表明，在已经申请专利的发明中，有大约一半的发明因为之前已经出现类似的发明而不能被授权。发明者时常被劝告要保护他们发现的优先权和他们发明产生的日期，所以大量的重复发明的记录被印刷公开。实际上一定还有更多的重复性发明虽然没有公开但是却存在着。大量现存的重复性发明表明，发明有着广泛的原因，不是某个天才，某一必不可少的人物，也不是幸运的机会造就了发明；同时这也显示出，发明的广泛原因如何用来预测一个发明。

关于同时出现的对等发明，首先一些不同的发明会产生相同的社会影响；其次，对于吉尔菲兰来说，功能性对等的群集发明的出现表明，当我们知道一些发明产生相同影响的时候，就可以确定对等发明中的另外的发明产生的影响。由于许多功能性对等的发明产生的社会影响相同，那么发明的社会影响就不是哪一个特殊发明的作用，即没有哪一个发明是不可或缺的。这有助于我们预测发明的社会影响，可以不必考察某一特殊发明的社会后果。此外，对等发明往往包含解决问题的多种途径，即便其中有几种是无效的，但是其他很多种方法很可能是可行的，所以我们对发明的社会影响的预测依然有稳固的基础。

发明预测的科学方法与统计学结合

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