第五，人工智能进路。如果说要弄清科学认知和科学思维的过程，就必须从大脑皮层和神经元等不同水平上掌握大脑的解剖结构和内在机理，那么，通过在认知神经科学与计算机技术相结合的基础上形成的人工智能来模拟大脑活动过程，无疑是一条有益的途径。在人工智能（简称AI）史上，不论是早期的物理符号主义学派，还是后来的联结主义学派，它们都力求将人脑与人工智能系统进行类比。前者把人脑看作是计算机的信息加工系统，后者把人脑看作是分布式人工神经网络。它们都力求通过人工系统来做大脑所能做的工作。这样做的结果，不仅增进了人工智能专家对大脑的理解，也增进了他们对科学认知本质和科学认知过程的理解。更为重要的是，通过计算机还能够直接模拟出某些科学发现的过程。例如，早在20世纪70年代，著名计算机科学家、管理学家西蒙（）等人通过运用“启发式”（heuristics）经验规则独创性地开辟了机器发现（machinediscovery）这个将AI技术结合科学史、科学哲学进行科学发现研究的新领域。[58]在西蒙看来，科学发现的实质就是解决问题。[59]不过，西蒙等人基于物理符号主义方案基础上的科学发现规范理论并不像当初所设想的那样前景美好。其原因就在于它受到了根深蒂固的唯理智主义或逻辑主义的影响。在这样一种背景下，人工智能的联结主义学派作为一种整体论模型再度登场，人工智能关于科学的解释也因此发生了变化。如P.萨伽德指出了计算机网络本身所具有的“社会化”的特点，而这种特点可以用来比拟科学共同体内部及科学共同体之间的工作方式。[60]他还通过计算机编程的方法，建立了能够说明科学案例中描述和解释概念变化的心理模型。他关于近代化学革命中拉瓦锡氧化理论得以确立的概念框架变化模型，被认为是科学哲学认知转向的出色范例。[61]
第六，具身认知进路。古希腊哲学家普罗泰戈拉的“人是万物的尺度”这句名言可说是这一进路的滥觞。该进路把人的活动、人的物化的成果看作是人的内在尺度（包括身体结构）的外部投影，看作人的器官功能和能力的扩展与延伸。这方面最有代表性的观点是德国地理学家、技术哲学的奠基者恩斯特·卡普（ErnstKapp）提出的著名的“器官投影说”。卡普把技术发明看作“想象”的物化，把人体器官看作是一切人造物的模式和一切工具的原型。按照这种“拟人化”的方法，人们发现“首先由延长行动器官的功能开始，逐渐过渡到延长感觉器官的功能、再发展到延长思维器官的功能。这个三段式过程，恰好和人类自身进化过程遥相呼应”，这似乎是一条人类科学技术发展的规律。[62]不过，这种“拟人观”由于过多看重人体器官与科学技术体系结构及发展模式之间外部某些特征的相似性，并不能有效说明人类科学发展的本质和一般规律。随着哲学中的“身体”研究的转向，人们更强调身体的活动性、介入性、情境性及其与周围世界的交互作用关系。正如哲学家卡尔-奥托·阿佩尔（Karl-OttoApel）所指出的：“在前科学的经验中就已经有这种世界介入了：人类自身‘与’自然的‘比较’成了实验科学的‘尺度’。”[63]也就是说，人类身体的实际活动是所有知识得以形成的必要性条件。它通过感性活动做出的“世界介入”，在知识的身体先天性与意识的先天性之间构成互补关系，从而形成行为的解释学与形式化、符号化的科学之间的沟通。在当代，“具身认知”（embodiedcognitive）概念和研究范式的提出，使人们进一步认识到心智、认知与身体及其活动的密切关系，并深化了人们对科学认知的认识。
