"schibboleth”。
Schibboleth就是技术,特有语言则是补余性,因为它变成了“谁”的(重新)构成性动力。特有语言是“什么”的个例。那么“谁”的哪种构成性有待考虑也必须考虑呢?
16.“认识”科学
随着“认识”科学的产生，技术在西方思想史上首次成为启发性载体，一种新型的解释范例从机器的认识概念中找到了统一性：
这里谈的不是科幻，而是名副其实的科学，它建立在一种既深刻又大胆的理论概念之上，那便是：我们自己说到底就是计算机。①
于是“谁”与“什么”之间的差异便不复存在，因为阐明“谁”就是将他理解为“什么”。一个特殊的“什么”引导“谁”去理解他自己。研究这种认识需要汇聚心理学、语言学、语言心理学、人类学、劳动经济学、神经科学、逻辑学、哲学和人工智能的机器人学。这些学科均受到“计算机模型能力”的影响，即“在研究中将自然物与人造物一视同仁”②。认识科学初期的“正统”模式认为，推理只不过是计算，即“执行一组选自某既定范围的基本运算”。正是从图灵测试③和万能机器的概念出发，被称为认识的现象首先指技术的功能和动物或人的行为。结果是抽象机器的概念(它产生于数学领域，又被输出到技术领域重新使用)构成了有助于我们理解一般认识现象的既独特又丰富的启发性载体。通过同时延伸信息与抽象机器的概念，汇聚这些科学的计划试图缔造一种有关不同层次认识的遗传学从而搞清下列过程：物理化学层次如何引发生物化学层次，生物化学层次如何表现神经生理功能，神经生理又如何造就神经心理，最后，神经心理又如何产生语言层次和社会层次。这样一来，认识科学的观点便被用来解释目前通行的所有进化理论，而且这种新生的动力终将成为普遍的进化理论。奇怪的是，尽管其聚合模式以技术为属性，认识科学却没有把技术事件作为记忆的外延，作为生命以生命之外的其他方式的延续—即知识的后种系生成之本质特性—而归入其模型中。
第三章记忆的工业化
①海于格兰:《机器中的精神》,Odile Jacob,1989年版。
②丹尼尔·安德勒：“不确定形势中的进步”，《争鸣》，第47期，第5页。
③ 图灵:“电脑与智能”,《思维与机器》,Champ-Vallon,1983年版。——原注。阿兰·图灵在十九世纪四十年代就提出了理性的智能机器“图灵机”,因而被誉为计算机理论之父。——译注
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