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# 论数码物的存在

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传统逻辑不关注想象的纯粹力量是无可争辩的。然而，如果逻辑理解自身，它是否需要关注想象力—这一点不需有定论。同样不可否认的是，康德探寻的出发点一再来自逻辑。[42]

如果时间成为形而上学的问题，那么将海德格尔的《存在与时间》看作康德研究的新视角是有道理的。现在我们可以理解为什么海德格尔批判形式逻辑是去时间化的。问题不在于对逻辑陈述本身的理解不涉及时间，而且事实上，如果我们将先验哲学视为经验可能性的条件，那么先验想象力必然有助于理解逻辑陈述。相反，问题是通过将语言哲学还原为一种符号运作，将语言理解为逻辑陈述是如何已经将时间性问题从其理论中排除的。而这种对时间性的排除将使得基于它的形而上学知识失去依据。但是为什么这样的先天时间举足轻重?因为对海德格尔和他理解的康德而言，这种理解为康德第四个问题的答案铺平了道路：什么是人类?如果时间是人类存在的首要性，那么人的此在必须通过时间来研究；也就是说，人类的特征—逻各斯必须从时间上理解，而不是从逻辑上理解。语言作为通往存在真理的道路，必须通过将时间性视为可以理解的此在的首要性，与先验想象力共享相同的地位。正如海德格尔所写，

并非因为时间起着“直观形式”的作用，并且在《纯粹理性批判》的切入点上被解释为这样，而是因为对存在的理解必须从此在有限性的基础出发，投射到时间上，时间，本质上与先验想象力统一，在《纯粹理性批判》中获得了核心的形而上学功能。[43]

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根据海德格尔的观点，传统逻辑或形而上学必须通过这种无知的过程，或者更确切地说是遗忘的过程来重新评估。新康德主义者回归康德的逻辑基础时似乎忽视了第一版与第二版之间的区别。海德格尔问道，康德在第二版中的修改难道不是已经将掌控还给理解力而非先验想象力?这一诠释使他发问：“这难道不是使黑格尔的形而上学比以往任何时候都更加彻底地成为逻辑’的原因吗?”[44]我们在胡塞尔1936年《欧洲科学的危机》中找到类似的顾虑也并非巧合：逻辑危机。[45]海德格尔认同胡塞尔的苦恼，即便不认同他的解答：作为科学基础的逻辑纯粹性消除了真正的人类经验。

康德之后的第四综合

逻辑学的基础作为海德格尔批判的形而上学基础，预料到计算思维的出现。当我们审视从弗雷格到希尔伯特，然后从哥德尔到图灵的形式逻辑的历史时，我们可以很容易地看到计算机与对康德的这一特定解读之间的联系。海德格尔对逻辑的批判使我们重新评估技术系统的基础以及话语关系与存在关系之间的张力。逻辑知识作为确然性与先验，通过创建一个短路，贯穿人类经验(无论是心理学、想象力，还是幻想等)，我们可以回想起弗雷格的研究是“用一个算术的分析理解取代其综合理解”以“加快进程”。[46]哲学史家朱利安·罗伯茨(JulianRoberts)将它与现代技术中数字取代模拟之间作了类比，以便基于机械规则的耗时过程可以被替换为逻辑门，并且所有不必要的“杂质”可以降到最低。在此意义上，作为现代科学技术基础的逻辑知识本身就是技术性的。

让-皮埃尔·迪皮伊(Jean-PierreDupuy)比较康德的先验主义与人工智能，尤其是在控制论者沃伦·麦卡洛(Warren McCullough)著作中的人工智能，麦卡洛“意图接受为综合先验判断提供物理基础的挑战”。[47]麦卡洛与沃尔特·皮茨(WalterPitts)著名的1943年论文《神经活动中内在观念的逻辑演算》恢复了康德的动机：首先，逻辑被视为人类理解力的基础学科；其次，大脑被认为是一种执行逻辑原理的设备。[48]无论是以表现主义还是连接主义的形式，人工智能的方法仍旧是一种康德式的项目。对于迪皮伊而言，人工智能恰恰是康德先验主义的移植，并剥夺了它的主观性；也就是说，它成为无主体的先验哲学。我们或许可以继承海德格尔说，计算思维是一种被剥夺时间/操劳的思维，因为它基于纯逻辑运作。正如海德格尔所言，计算思维的这种“无时间性”结束了形而上学，因为它代表了形而上学的完成，而新的哲学化方式需要开始。人工智能中的先验规则是后验构建的，就像《纯粹理性批判》中的先验能力是由伊曼努尔·康德构建的一样，因为它们最终都是对人类大脑功能的臆测。

第六章逻辑与时间

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我们也可以看到，这种形而上学差异造成文化与技术之间的对立。但是，如果所有的逻辑思维必须以先验想象力为基础，那么我们是否也能将它们视为两个不同的级，一个来自逻辑，另一个来自时间性?在对康德的诠释中，海德格尔进行了第二次先验演绎(与康德在《纯粹理性批判》中讨论的先验演绎相比)，它将时间性视为哲学思想的终极先验。只有通过将先验领会还原为时间而不是图式，才能重获超验而不失世界。海德格尔正是通过时间为批判开辟了一个更广阔的视角。因为目前最重要的不是收集支配综合的纯粹规则，而是了解时间如何使综合成为可能。这给了我们解决级差异的关键之一。贝尔纳·斯蒂格勒在《电影的时间与存在之痛的问题》中表明，在康德的第三综合或海德格尔的第一综合中，认定需要空间外化。它要求重新认识某些东西：某种不存在于此在中的东西。因此认定需要记忆支持，这就是技术。斯蒂格勒认为，技术是“作为世界历史性流逝的意识时间的空间化”。[49]斯蒂格勒批判海德格尔错失了真正的问题，即第三综合“将外化假设………为所有投射的初始力量”。[50]斯蒂格勒在此发现了一种新的时间组织，在此之中必须囊括记忆的支持。斯蒂格勒命名的第四综合,[51]已经将此在重构为技术组合。同步是想象的力量，不仅基于此在的意识而发生，而且也依赖于技术系统的时间。

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如果这揭示了第三综合与技术结合才能够正确发挥认定功能，那么我们就可以在先验想象力与逻辑之间看到一种新的关系，因为技一术(techno-logy)的先决条件是逻各斯(λòγos)。也就是说，通过技术—但不是以其纯粹形式—逻辑回归它作为形而上学基础的地位。技术汇集了这两个数量级。如果我们的论点到目前为止是合理的，那么我们可以思考想象力在技术中的角色，这不仅需要用来认定的记忆或对象，如记录和绘图，还需要程序和算法。杰克·古迪(JackGoody)和沃尔特·王(WalterJ.Ong)[52]的研究展示了写作与认知过程之间的关系，不仅涉及通过使用工具而对身体进行功能转换，而且还涉及对头脑的转变。他们提供了两个直接证据：首先，技术为我们提供了存储功能；其次，视觉领域的出现(例如，与言语相反的书面形式符号)使得能够进行不同类型的检查，重新排序与提炼意义。写作是处理单一数据流的技术物，而数字化使得超出了我们想象的大量数据与知识产生逻辑综合。数字化之后出现的第四综合为我们带来了新的感性。这种感性不再是康德术语所描述的纯粹被动、等待被综合东西；相反，它带有一个目的，一种力量。第四综合也有其自身的时间性特征。我在下面的部分主张需要通过递归来理解它。

作为综合的算法

当此在拿起锤子敲击钉子时，它通常不会为了好玩(尽管它可能会这样做)，而是为了解决一个问题，这就要求它必须遵循一定的逻辑与约束。当使用工具时，它总是遵循特定的途径。我们甚至可以在锤子中找到它，这需要一个包括提起与击打的简单步骤。如果逻辑为推理建立规则，那么我们或许可以说算法是一个思考过程。那么算法与逻辑之间的关系是什么?让我们回想一下计算机科学家罗伯特·科瓦尔斯基(Robert Kowalski)的方程：算法=逻辑+控制。[53]算法只是一个逻辑运算，通过它来找出不同的关系，这里的控制仅仅意味着设置约束；例如，考虑到终态是这些约束之一，在某种程度上我们应该把约束也理解为关系。我提出在两个不同的层面上解决算法问题：首先，就其在信息科学中的理解方式而言，其次，就我所称的机器阐释学而言，通过重新解读算法概念的历史。

第六章 逻辑与时间

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## PDF_PHYSICAL_PAGE_INDEX=234 | PRINTED_PAGE=224

从设计范式的角度来看，此处必须介绍两个原则，即(1)分治法(divide and conquer);(2)递归。实际上，一些教科书认为前者包括后者[54],但是这掩盖了关于递归性的重要问题。在这里，我想将它们分开理解，并将递归作为讨论的主要焦点。正如该词所暗示的那样，分治法是一种将问题分解为子问题的方法，解决每个子问题并最后结合所有结果以产生最终结果。处理子问题的最明智且最复杂的方式称为递归。如果需要一个正式的定义，递归是“一种算法技术，其中一个函数为了完成一项任务而自行调用任务的某个部分”。[55]事实上，有时我们有意识地在日常生活中处理递归，例如，道格拉斯·霍夫斯塔特(DouglasHofstadter)就此开了一个与德语相关的玩笑。德语倾向于把动词放在句尾。如果严格遵守语法，我们可能会听到一位教授漫谈整个演讲，最后才挤出一连串的动词，而每位听众都无法理解他所说的意思。[56]为了理解递归，我们必须将它与循环区分。让我们考虑一个例子：给定一个数字x并给定一个整数n,计算x的n次幂。循环方法会在函数本身内计算最多n次乘法。递归方法则将其划分为两种情况，并在函数本身内调用函数，直到满足条件，循环函数的运行时间为O(n),递归函数的运行时间为O(lg(n)),性能显著提高。为使这个例子更加直观，我们可以想象，任务是产生n个镜像：(1)我们可以一个接一个地复制它们(图表19)或者(2)我们可以设置两个面对面的镜子，每一面镜子反射另一面到n/2度(图表20)。

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人的思维可以理解递归，但很难追踪递归过程。[57]谷歌的页面排序是一个递归函数，因此每一个链接都具有不断变化的权重与多重关系，并且页面排名被递归地计算，从而保证它们是“及时”的，永不过时。我们依赖机器处理数据不仅取决于过程的宽度，还取决于其深度。这一垂直维度通常会被忽略，因为更加简单的解释强调效率与大规模处理。递归函数尽可能多地调用自身，直到达到终态(即n次)。递归深入到时间问题。我们可能会记得瓦雷拉写道：“定义机器的是关系；机器的组织与其实质性无关，也就是说与将其定义为一个物理存在的其组件的属性无关……因此，图灵机是一个特定的组织。”[58]这种说法阐明了算法与关系之间联系的相关性。通过算法，我们可以看到关系的新综合，递归允许认定与回忆发生在三个综合之外。

如果我们将关系诠释为本体论上的基础，把时间解释为一种关系(话语)以及关系的综合(存在)，那么我们可以理解瓦雷拉与梅图拉纳所说的结构耦合。我想在随后说明，这种耦合可以在关系的当下化或时间化中掌握。涉及延伸心智，对单纯的人一工具反馈循环的理解是不充分的。虽然克拉克在讨论延伸心智时曾多次提到瓦雷拉和梅图拉纳的结构耦合，[59]但他并未使系统发生超越意向性，而是保持在某种形式主义之中。[60]这就是为什么休伯特·德雷福斯批判延伸心智的概念落入笛卡尔范式，并且仅仅表明“时间紧张的情况——不涉及速率与节奏”。[61]

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第六章 逻辑与时间

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递归性与计算阐释学

先前对递归算法的理解仍然是技术性的，且不够哲学；要做到这一点，我们需要进一步探讨递归性问题及其在逻辑与数学上的意义。在他的著作《递归函数与可计算性的早期历史：从哥德尔到图灵》[62]中，数学和数学史家罗德·亚当斯(RodAdams)概述了从19世纪中叶到图灵机时代递归概念在数学证明中的发展。在亚当斯的叙述中，理查德·戴德金(RichardDedekind)是第一位使用递归定义术语的数学家，在他1888年的文章《数字是什么，数字应是什么?》中，他用它来处理数学归纳。这在戴德金的例子中变得非常清晰，如图表21所示。

递归地理解数字意味着什么？它意味着将数字转换为递归函数。

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当我们考虑两个随后的数学发展时，这一变化就变得非常重要。第一个是陶拉尔夫·斯科伦(Thoralf Skolem)在1923年的论文《不使用无限域上的约束变量，通过递归思维方式建立的基础算术基础》。斯科伦想要摆脱伯特兰·罗素与阿尔弗雷德·诺思·怀特海德(AlfredNorthWhitehead)的《数学原理》（他们经常使用量词“始终”和“有时”）中的存在与普遍性概念。因此，斯科伦用递归函数取代了存在。如果一致性可以从递归函数的角度来考虑，这意味着本体不再优于运算，但顺序是颠倒过来的：

如果我们认为算术的一般定理是函数断言并以递归思维方式为基础，那么这种科学可以凭借一种严格的方式建立，而不用罗素与怀特海德的“始终”和“有时”的概念。这也可以表示如下：在不使用约束逻辑变量的情况下，可以为算术提供逻辑基础。[63]

第二步是哥德尔发展的与图灵机等价的一般递归函数。正如我们今天所知，图灵机与邱奇(Church)的λ演算是对大卫·希尔伯特提出的判定问题的回应，我们在上一章中曾经对此简要讨论过。希尔伯特的代数于几何概念不同于他之前的数学家。希尔伯特的抱负是将数学还原为符号逻辑，以使所有证明都可以还原为形式化程序。判定问题涉及自然数的可计算性，图灵与哥德尔都指出希尔伯特问题没有解决方案。然而，也正是通过解决这一问题，图灵才能够开发我们今天所知的图灵机。

图灵对希尔伯特问题的回应涉及一个思想实验，它想象一条无限长的纸带，由正方形组成；有一个读写头可以读取正方形中的符号，计算它们，并输出相应的状态。在图灵的概念中，有一些重要的条件：(1)他假设一个理想化的人类计算机，其思维状态由其运作的符号定义；(2)他要求计算过程可以被图灵机模拟；(3)“需要考虑的思维状态的数量是有限的”。[64]思维的机械化在图灵机中以证明的数学工具来实现。从众所周知的邱奇-图灵假设的表述中可以清晰地看出：“算法的直观概念相当于图灵机算法。”[65]在哥德尔的证明中，我们找到了递归与图灵机之间的等价关系。哥德尔于1931年发表的题为“《数学原理》及有关系统中的形式不可判定命题”的论文包含了他的递归理论。与符号逻辑的形式化相反,哥德尔用数字(称为哥德尔数)运算化了形式系统，以使不同公理之间的关系可以用数字表示。这种新的编码方案遵循了希尔伯特处理符号时的相同逻辑——符号本身没有意义。[66]如今,当我们编写计算机程序时，我们可以编写一个非递归函数，但是我们基本上可以将每个运作和数字还原为递归函数。由于这个过程在很大程度上独立于观察，所以这种阐释学不能被视为一种独立的想象过程。递归函数只有在达到某个终态时才会停止，而在此过程中，过去的总在未来，因为每个函数都预期着某些会使过程结束的事情发生。当从关系的基本角度理解人与机器时，它产生了一个新的机能，正如前文所指出的，我命名为第三预存[67],作为对斯蒂格勒第三持存的回应(也是基于它)。

第六章 逻辑与时间

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第三预存

那么我们如何能够把第三预存作为一种新的关系综合来理解?让我们来看一个例子：你下班后回家，疲惫而困倦；当你打开门时，一杯新鲜冲泡的咖啡已经在等着你。在你决定要喝咖啡之前，咖啡机已经为你准备了咖啡，因为它知道你想要(或会希望)喝咖啡。这是远距离，也就是说，从外部世界施加的想象力的一个第三预存例子。良好收集与结构化的数据以及有效的算法可以很好地预测我们的活动，我们不能再说它们只是持存。网络分析与人员流动性分析的整个学科致力于统计预测的研究。没有算法，数码物将仅仅持存在计算机与服务器的硬盘上。通过对数据的分析——或者或多或少地通过推断——机器能够通过识别可能的(与大概的)“未来”来产生惊喜(而不仅仅是危机)。“未来”是时间与空间的特定概念，它总是已经在我们还没有投射到的将来。然后我们可以看到，第三预存对于预前述谓经验至关重要，而这又是我们的第一与第二持存。

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我们可以通过海德格尔的一个关键概念“当下化”(vergegenwärtigen)来理解在空间与时间维度上第三预存的综合。当下化意味着把某些东西带出到“现在”中。当下化与回想是不同的，后者意味着通过使用具体的形象、色彩和叙述来呈现我们面前事物的表征或想象。相比之下，当下化是此在理解任何事物的能力，即使它不存在或不被知道，没有主题化。譬如，即使我对封面与内容一无所知，我也可以当下化一本海德格尔的书。当下化是一个以前结构为基础的时间功能。这是我身处的已在所带来的对事物的前主题经验；这是作为时间性越出的向世界的向外运动。海德格尔通过在黑森林遭遇菲尔德伯格塔的例子来说明这一点：

在当下化中，我们并不会利用记忆，就好像我们在自身内部寻找表征一样。我们不是指向内在的。相反，当我们当下化事物时，我们与它同在外部，面向塔，以便我们可以把它的所有属性，它的全部表象带到自己面前。甚至可能发生的事情是，我们可以在当下化而非直接知觉的当前化(Gegenwärtigen)中更清晰、更全面地看到事物。突然之间，我们面前有了一些东西，正如我们所说，我们在直接的亲身观察中“没有注意到”这些东西。但它不是我们自身面前的表征、图像、记忆痕迹等；而是这“在自身面前”所指向的，而且唯一所指向的东西—存在的塔本身。68]

对海德格尔而言，当下化与在手形成对比，后者的前提是一种主题化，而当下化也意味着想象。这一观视也是通过将此在移到意向物来使事物变得可理解的过程。它与我们先前讨论的当人们说“玫瑰正在盛开”时所涉及的时间性越出关系的逻辑相同。现在，当下化的目的是理解与背景不同的客体的意义，这不是通过隐匿，而是通过此在的身体化。这与胡塞尔的前谓述或谓述经验截然不同，因为对于胡塞尔而言，前谓述经验仅仅是一种被动的感官印象，而谓述经验是一种意向性的主题化。我们可能会问这种阐释学递归是否意味着一种机器语言的模式，因为它不仅关于谓述，而且也关于处理。如果可以将第三预存作为一种语言模式来掌握，那么我们就可以看到，在每次意向性的把握之前就已经进行了对话或协商。

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