、电压的升高、或温度的升降等。这种情况有一个突出的特点，人们一旦在特定的数据技术水平上有了重大发现，为了解决更深刻的问题，就必需有更重大进步，进而要求在技术再上台阶，达到更高的水平。研究成果在每个数据技术层次上都会达到饱和，但勘察却不会在任何一个层次上停下来。一旦某一特定数据技术层次上的潜力被挖掘殆尽，我们的所有虔诚和智慧都无法在这一层次上再有什么创新和发现。只有登上另一个复杂的数据技术水平之上后，才可能有进一步的重大发现。
于是，我们看到一种技术升级现象。对新数据的需求迫使我们离开人类熟悉的家园，在自然的参数空间中越走越远。一方面，科学进步原则上永远是可能的有意义的科研成果永远不会穷尽另一方面，永无休止的勘察要求不断提高数据的提取技术和探查技艺。
技术升级具有许多经济衍生物。科学探索经济学呈现出一幅成本不断升级的景象，它使人想起了军备竞赛。科学研究中固有的技术升级与军备竞赛很相仿，由于敌方的技术不断提升，现有的技术不可避免地因过时而遭废弃。这两种情况的经济结构是一样的，因为新技术会使成本以指数的形态增加。（不妨回顾一下b系列轰炸机，二战时期的b－17轰炸机，在冷战时期发展到b－47和b－52轰炸机，现在则发展到超音速b－1轰炸机。）由于科学要在最大范围内掌握自然，它与自然展开了一场技术上的军备竞赛。技术能力的升级以及与之相关的成本升级都是这一现象的表现。
在任何成熟的自然科学分枝，为了进一步取得实质性结果，人们对技术能力提出了更高的要求。于是，重要的科研新成果的购买价格便不断地上升。某一特定的技术工艺层次上的重要研究成果一旦被完成，人们就不间断地向另一个更新、更复杂（当然也更昂贵）的层次迈进：人们要求得到更精确的测量，更极端的温度，更高的电压，更复杂的结合，等等。为了保持稳步前进，对人力和物力的要求也与日俱增。成本升级现象可以从两个角度来解释，一是在特定技术水平上能够实现的实质性成果是有限的，二是从一个技术层次向另一个层次推进时，资源成本会持续快速地增长。
升级过程提供了一种视点，透过它可以〖JingDianBook.com〗看到，自然科学的进步最初并不急迫，因为我们只在自己周围的参数邻域探索自然。
在这一阶段，经济要求非常低，因为所需要的技术相对粗简。但是，随着时间的推移，有意义的科研成果的资源成本不断升级，因为实现其目标的技术难度不断增加。这些困难是经验探索的基本也是不可消除的组成部分，因为我们必需在更“广阔”的范围内与自然发生关系，在参数空间中更困难的部分进行工作。
归纳与理论化
在科学探索活动中，我们对自然进行扫描，寻找有趣的现象，寻找有用的、可以解释的规律。科学理论化，作为一种根本的归纳过程，就是构想出一种能够包容全部现有数据的最不复杂的结构。在每一阶段，我们都尽量把现象及其规律性纳入到这一最简单（在认识论上最有效的）解释结构中，以便解答我们对世界的问题，并指导我们在世界中的行动。
不过，这里必需强调一个问题。有人认为，把解决问题的猜想与经验数据纳入到一个协调系统中是一个很保守的过程。这种印象是错误的。系统化工作体现了一种拓宽经验范围扩大、扩展基本数据（理论上的三角测量根据这些数据才得以进行）的迫切性。其重要意义不亚于假设它们很典雅（elegance）。简明/和谐与全面/包容是一个整体的两个组成部分。这就是为什么拓宽探索自然的参数空间是这一过程的不可分割的组成部分的原因。
随着科学技术的提高，数据库也会越来越大，越来越复杂，在数量和种类上也会不断扩大。技术进步还会不断扩大我们窥视参数空间的窗口。在自然科学的发展进程中，我们通过这一窗口研究参数空间，不断地扩大我们的数据库，根据我们的所见进行概括与总结。在这里，我们看到的不是单色月景，只要看到一面，就等于看到了全部，根据较少数据得出的理论也较适用于一般情况。历史经验表明，随着我们对参数空间的探索越来越深，我们的自然观念随时都可能发生巨大改变。新技术进入参数空间的新领域后，往往会破坏数据与理论之间已经达成的平衡。
我们对物理参数空间的探索往往是不完整的。我们对温度、压力、粒子速度等参数范围的研究绝不会穷尽，因为研究得越深，物理阻抗越大。我们不可避免地碰到这样的（真实）问题：尚未探明的事物的规则结构与已经探明的事物的结构并不吻合。总的说来，新数据与旧理论不能吻合。（例如，牛顿的理论可以令人惊异地预测出太阳系的现象日（月）蚀，天体汇合点，等等但这并不意味着古典物理学不需要根本的修正。）
一般情况下，科学理论是这样形成的：在参数空间的有限区域内发现某种现象的局部规律，然后把它推广到全局。科学理论的论断是不受时空限制的，也不受参数范围的限制。理论科学规定了事物在时间和空间的形态。它并不要求用复杂的统计学知识鉴别出我们在科学中运用的归纳法是否必有风险。它并不要求复杂的科学史知识鉴别出我们最担心的事情是否会发生。在我们的理论扩展到参数空间的各个部分时，很少有哪种理论能历经扩张而依然完整。对于可观测的自然规律和不可观测的自然结构来说，不同的观测层次会有不同的结果。在每一个复杂的研究阶段，我们好像都会碰到事物的不同秩序和特点。我们在研究自然时发现的东西必然在一定程度上反映了观测技术的特征。我们在自然中发现或找到的东西总是依赖于探索机制。于是，科学史记录了一系列从一个错误跳到另一个错误的事件，但人们犯错时的态度极为认真，对使用的数据极为负责。
甚至在目前已经掌握的全部领域内，极端精确并不预示着实际正确，只表明它在有限范围内是充分的。不论怎样拓展目前已经掌握的有限范围，我们依然不能肯定（甚至不能认为可能）与目前所掌握的全部问题相吻合的理论主体适用于更大的范围。谁都不能断言未来不会发生变化即，需要改进。
实验和理论的辩证关系
我们只有与自然交往才能了解自然，牛顿的第三定律，作用力和反作用力已成为认识论的基本原则。一切都取决于我们如何观察和探察自然，并为之付出了多少心血。正如培根（bacon）所说，我们费尽气力，用尽各种手段从自然中挤出了多少，自然就告诉我们多少。我们通过连续、深入的探索所得到的东西肯定会不断变化，因为我们是在新条件下工作，不能期望旧条件能起什么作用。新奇现象大概永远都会出现：我们永远不能认为已经达到了事物的尽头。自然永远保有自己的秘密。在探索自然的每一个技术阶段，我们都可以从不同角度窥视自然中的事物和它们的规律。
自然科学的进步就像理论家与实验家之间的对话和辩论。实验家探察自然是要看它的反应，发现各种现象。理论家则付予数据以理论结构。他们找到一种可以理解的、理性的框架，建成种种解释模式，以便把实验家们交给他们的发现物容纳进去。
但是，理论家们一旦发言完毕，球就被传到实验家们的法庭。实验家们使用更新、更有力的工具探察自然，找到新数据，新现象来验证理论。由于这些数据是新的，本身是不可预测的，它们往往无法与旧理论吻合。根据旧数据得出的理论推断无法包容它们，旧理论也无法容纳它们。于是，现有理论与新数据之间的均衡被破坏了。
到了这一阶段，球又被传回理论家的法庭。人们必需设计出新理论来容纳新数据和与旧理论不一致的数据。于是，理论家们又开始编织新的理论结构去容纳新数据。他们想使理论与数据重新达到均衡。接着球又被传回实验家的法庭，整个过程又从新开始了。
但是，科学进步要求技术不断升级，每一次往复都更复杂、更昂贵。随着科学的进步，驾驭自然的难度越来越大。我们面临的问题是，要想在认识上取得收益，就得越来越使劲地压挤自然。
科学的经济极限
我们满怀信心地预期科学技术会不断改进，但不能指望它尽善尽美。我们没有任何理由认为能够，或必会走到道路的尽头。技术能力的每一层次都有内在的局限，要克服这些局限就得上升到另一个更复杂的技术层次上。从原则上看，压力总会越来越大，温度总是越来越高，低温试验可以达到绝对零度，粒子加速可以接近光速，真空也接近极限，等等。可以做的工作越来越多，因为越来越大的阻力限制了极限的实现。经验告诉人们，为了增进我们对自然的了解，物理学每前进一步都会发现新现象，对验证假说的能力要求越来越高，对区辨不同新理论差异的能力要求也越来越高。
人们总要与自然交往，随着交往的扩大，对资源的要求也会不断增大。但是人类的物质资源是有限的，它无情地限制了我们对本真世界的体验。我们无法通达自然的某些部分，所以，就必须承认那些我们无法辩识的现象。如果自然允许我们了解的、具有科学意义的现象仅限于我们力所能及的范围我们以前的全部经验历程恰好证明了这一点那就太令人称奇了。
既然对自然现象的认识是有限的，我们就必须现实地承认，在任何发展阶段，科学对自然的描述都是片面的、不完整的，因为人类要想在认识上控制自然，不仅需要思维工具（概念、观念、理论、知识），也需要物质资源（技术、能量），后者的重要性不亚于前者。由于我们掌握的物质资源是有限的，因此，我们的控制能力肯定是不完整的，不完美的，在一些能够做出成就的方面做不出成就。我们根本不能随心所慾。
现代自然科学的进步面临着挑战，必须不断从一个技术层次向另一个技术层次攀升。在自然科学方面，创造性才华不能超越技术发展的进程。丹麦科学史专家德拉什曼恩（a.g.drachmann）写了一本出色的专著《古希腊和古罗马的机械技术》。他在结尾处写道：“我不愿在社会条件中寻找创造发明失败的原因，除非我确信无法在时代的技术条件中找到原因。”
科学史和技术史的确受到“时代的技术条件”的制约。
自然科学是一种经验科学，在任何发展阶段，它的理论都会受到当时的技术和资料的制约。这么说并非贬低人类的智慧，而是正视科学生活的基本事实。在任何时代，科学进步都会受到一些看不见的障碍的制约，它是由当时获取资料和处理数据的技术水平所决定的。〖ht4”h〗技术水平决定了技术制约首先制约数据的获取，而后制约理论的建立。获取信息和处理信息的技术水平限制了人们的实际探索范围，决定了科学进步的限度。
科学史上最清楚的一课是，只要有了获取和处理数据的更强大的手段，我们的信息基础就会改变，随之，我们的世界观我们心中的自然图像也会改变。无穷尽的潜在技术层次序列必然会导至无穷尽的（潜在）理论序列，每个层次都会讲述一个不同的故事，为自然描绘出一幅不同的画面。当然，在许多学术和探索领域，很多发展并不依赖新数据。例如，纯数学表明，它所发现的东西并不依赖新的经验数据。但它不代表自然科学的可能前景。正是由于自然科学明显依赖于新增数据这是该学科注重经验的一面它才与形式科学（逻辑学和数学）和解释（hermeneutic）科学（如人文科学）区分开，这类科学总是从各种新奇的角度对旧数据做没完没了的解释，解释，再解释。
古希腊人当然同我们一样聪明甚至有过之而无不及。但是，在当时的信息技术条件下，让古希腊天文学家解释红色转换（redshift），或让古希腊物理学家从细菌学角度解释传染病，不仅不可能，甚至不可想像。在他们的认识范围里，根本就不可能有与这类现象相关的资料。使用当时的工具，古希腊人（不论他们的的头脑多么发达）根本不可能从物理学或概念上把握这类现象。他们无法在理论上前进，因为技术障碍使他们无法得到有关数据，这种技术障碍在当时是绝对的，因此，他们也就无法发明出内燃机和无线电发射台来。
还有一种居心不良的、蛊惑人心的观点，认为观察新现象的速度可以减慢，对资源限制的需求可以减缓，因为不论怎么说，技术能力的增强不过是在蛋糕上加点儿冰淇淋，增添一些无关紧要的装饰图案，做些小
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