我们面临的下一个问题是，数码物应该如何概念化?根据科学家与/或数学家的共同观点，我们可以建立一个物体的超集，其中在自然物旁边可以找到一个叫做技术物的物子集，正如吉尔伯特·西蒙东所言。同样可以设想的是，在这个子集中，我们可以找到名为数码物的另一个物子集。根据不同的分类方案，可能会出现比先前已经计入的更多的子集。然而，我不想依靠这种分类方法，而是要分割技术物与数码物。数码物是工业物的新形式。若“新”需要新的理解，那么对这一问题的解决可以始于询问这个“新”来自何处。无论是作为延续，还是作为破裂或断裂，新的只能相对于旧的而呈现。正如西蒙东或许会说的，发明总是试图消除障碍，恢复发展的总体连续性。[3]本书的分析将主要关注一系列由“新”的影响所造成的不相容性，这些不相容性要求我们在历史的视角下将注意力转向物的起源。在本章中，我通过将数码物置于计算历史中，并引入吉尔伯特·西蒙东的分析来描述数码物的起源。我将比较新环境中数据与物之间的关系，并分析对其起源的这一描述如何可以帮助我们理解计算技术。
物与数据的双重运动
使事物变为数据的方法并不新奇。现代计算机出现之后，它们遵循数字化的逻辑，即几乎所有东西都可以用数字格式来表示。数字化的形式主要有两种：第一种是映射或模仿的系统(例如数字图像，数字视频等的产生，它们在整个物理世界中可见地重复分布)，而第二种通过将标签附加到对象上并将它们编码到数码环境中产生(借助于这一数字延伸，该对象获得具有唯一的代码和/或一组参考的识别)。数据物化的第二个运动随后发生。我称第一个过程为数据的物化，第二个过程为物的数据化。这并非是说这些东西在被元数据方案物化之前不是物，而是说它们在人的参与下被形式化为物，然后被计算机识别为对象；或者根据海德格尔的思想，它们是物(Ding)，然后才成为对象(Gegenstand)。表示物的这种方式被广泛地认为是知识表示。数十年来，知识表示一直是人工智能中的一个关键主题，而且在一些现名为“语义网络”的大规模项目[4]失败之后，知识表示的重要性逐渐增加。这一物化过程有两个非常重要的含义：(1)它脱离了基于超链接的万维网而成为基于物的万维网；(2)它代表了机器更重要的角色，不仅仅是输入输出设备，也可以部分地作为“思维机器”。我想从两个技术问题的角度来看待这个发展，它们同时也是哲学问题：物化的问题与关于思维机器的意向性和经验问题。事实上，本书是通过数码物阅读哲学史，同时通过哲学阅读数码物历史的尝试产物。最后，我们会看到，计算是不亚于哲学的哲学，哲学的技术性也不亚于技术。要将这条研究道路继续下去，我们需要展开数码物出现的技术细节，然后再进行更为哲学化的分析。
49
第一章数码物的起源
43