我们何以成为后人类 文学、信息科学和控制论中的虚拟身体

梅西会议别具一格。与会者并不提交现成的论文，而是被邀请发言。发言者只需简述要点，以便启发争论。在会议上，兴趣的焦点，不是发言者的陈述，而是与会者之间的争论。梅西会议是一系列彻底的跨学科盛会，任何有识之士都可以参加所有的议程。会议记录显示，来自各种不同领域的研究者—神经生理学、电气工程学、哲学、语义学、文学、心理学及其他学科都尽力彼此理解，在别人的理念和自己的专业领域之间建立联系。在这个过程中，某个概念，最初乃是作为物理系统中的一个特定模式，后来则可能成为一种原理或者暗喻，具有更广泛的价值。

梅西会议的动态方式，为这种混合交融提供了保证。在自己的领域中，研究者可能无法认同其他研究者所讨论的机制或技巧，但可以通过隐喻或者象征的方式理解它，并且把这个象征或者隐喻借鉴到自己的研究中来。在会议记录的副本中，这种过程反复出现。例如，克劳德·申农使用“信息”这个单词，指称一个与消息概率有关的技术性术语；格雷戈里·贝特森（GregoryBateson）使用同一个单词来谈论启动仪式(initial rituals)，比喻的说法就是“制造差异的差异”，并且将它与相互质疑的社群之间的反馈回路联系起来。一旦某些原理和隐喻结合，原本涵义狭窄的概念就会延伸到意义宽广的网络。最初，我将这种网络称为“型”或者“丛”(constellation)，意思是说，在梅西会议期间，强调的动态平衡。本章将要研究那些聚在一起呈稳态平衡丛/型的基本元素；同时也将揭示梅西会议期间将反身性和主体性绑在一起的联想链(Chain of associations)。当时，对很多物理科学家而言，反身性是十足的“非科学”，绝对算不上“科学”。通过追溯反身性认识论在梅西会议结束之后的发展，本章的结论是，反身性得到了充分的改进，算得上第二波控制论期间生产科学知识的认识论。

第三章 围绕信息实体的争论：关于控制论的梅西会议

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信息的意义（无意义）

信息之于物质的胜利，乃是第一次梅西会议的重要主题。约翰·冯·纽曼（JohnVonNeumann）和诺伯特·维纳开宗明义，明确表示在“人一机”等式中，最重要的实体（entity）是信息而非能量。他们的主张为讨论指定了方向。尽管并非完全忽视有关能量的问题（纽曼详细讨论了如何排除真空管散发热量的问题)，热力学只不过是一个附带的话题。核心议题是有多少信息可以在系统中流动，以及信息流动的速度有多快。维纳强调从能量到信息的运动，明确指出“最根本的概念是消息(message）……消息的根本元素的决定(decision)”。[1]决定之所以重要，并非因为它可以生产物质或商品，而是因为它生产信息(information)。控制信息，力量随之而来。

但是，到底什么可以算作信息呢？在第一章里，克劳德·申农将信息界定为一种概率，一种可能性，没有体积，没有物质性，甚至与意义无关。尽管本书无意也无力完整地阐述信息理论，但是下文从维纳的报告中引述的解释，将会提供一个根本的推理性概念。[2]与申农一样，维纳也将信息视为对选择的表现/表达。更具体地讲，信息是对从一系列可能的消息中选择的某个消息的表现。假设有32匹马在赛跑，我们想赌第三号马赢。赌注登记者怀疑警察监听了他的电话，因此吩咐他的代理人使用代码。他学习过传播学理论（也许就在维纳任教的南加大的某个有关传播理论的暑期班上)，知道任何消息都可以通过二进制的代码传播。当我们打电话时，他的声音程序提示，数字是否在1到16之间，如果在，请按数字1；如果不在，请按数字0。当语音程序讯问，数字是否在1到8之间，1到4之间，直至1到2之间时，我们采用相同的代码/编码。现在程序就知道，我们选择的数字肯定是3或者4。然后说，如果是3，请按数字1；如果是4，请按数字0；最后确认发送。利用这些二进制的区分，我们需要五次反应来传播自己的选择。

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这种简单的决定过程是怎样被转译成信息的呢？我们先归纳自己的结果。概率理论表明，二进制选择的数字C必然唯一对应n种元素中的某种要素，其计算如下：

C = log2n

我们的例子是，

C = log2 32 = 5

我们做出的五次选择传达了我们想要的决定。(此后，为了简化算法，所有的对数都以2为底数。）利用这个公式，维纳将信息I定义为某组消息中n种要素的对数：

第三章 围绕信息实体的争论：关于控制论的梅西会议

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$$
I = \log \bar { n }
$$

当要素（概率）相同时，这个公式可以计算出I的值。但通常的情况并非如此。比如，在英语中，字母“e”比字母“z”更常见。对于更普遍的情况，当要素 $\mathfrak { s } _ { 1 } , \ \mathfrak { s } _ { 2 } , \ \mathfrak { s } _ { 3 } , \ \cdots \mathfrak { s } _ { \mathfrak { n } }$ 的概率不相同时，P(s)就是要素将会被选择的概率：

$$
I \left( s _ { \mathrm { i } } \right) = \log 1 / \mathrm { p } \left( s _ { \mathrm { i } } \right) = - \log \mathrm { p } \left( s _ { \mathrm { i } } \right)
$$

在我们打电话买赌注的例子中，这就是通过具体事件传播信息的普遍公式。电气工程师必须设计回路以便处理各种消息，他们对具体事件的兴趣不大，而更加关注来自消息源头的平均信息量，比如代理人可能用来传递赛马情况的不同信息的平均值。

更复杂的情况可以通过下面的公式来表达：

$$
\begin{array} { r } { \mathrm { I } = - \sum \mathsf { p } ( \mathsf { s } _ { \mathrm { i } } ) [ \log \mathsf { p } ( \mathsf { s } _ { \mathrm { i } } ) ] } \end{array}
$$

p(si) 表示消息要素 $s _ { \mathrm { i } }$ 将会从包含n种要素的一组要素中选出来的概率(∑表示i从1到n的总体条件)。[3]

我们现在处于进一步理解信息内涵的位置，正是维纳和申农对信息进行理论化思考的地方。一定要注意，这里对理论的阐释，完全没有考虑信息的意义；只有消息要素的概率进入了等式。为什么要将信息与意义剥离？申农和维纳希望信息在从一个语境到另一个语境的过程中保持某种稳定的值。如果将信息与意义拴在一起，当每一次被植入新的语境时，它的值都可能发生变化，因为语境会影响意义。例如，假设你在一间没有窗户的办公室打电话询问天气情况，我说，“在下雨”。相反，如果我们都站在街头，被瓢泼大雨淋透了，同样的回答会有不同的意义。在第一种情况下，我在告诉你你不知道的事情；第二种情况下，我是在开玩笑(或者我脑子有问题)。在两种环境下，将信息与意义连在一起的信息的概念，将不得不产生两种不同的值，尽管消息本身（“在下雨”）是一样的。

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为了快刀斩乱麻(戈尔迪之结/Gordianknot)，申农和维纳对信息的定义，是为了让信息可以被计算为相同的值而不考虑信息所处的语境。换句话说，他们将信息与意义分离开来。在语境（Incontext）中，这是一个适当的、明智的决定；在语境之外(Taken out of context)，这个定义允许对信息进行概念化处理，将它当做一种可以在不同物质基质之间流动而不发生改变的实体(entity)，比如莫拉维克将大脑中的信息下载到电脑中的设想。讽刺的是，这种对于信息的具体化（reification）是通过理论用来定义信息的同一种去语境化（decontextualizing）行动实施的：理论将信息抽离语境；莫拉维克将理论抽离语境。由此，由于工程考量（engineering considerations）所必须的简化变成一种固定思想(ideology)，在这种思想中，具体化的信息概念似乎被认为是与人类思想的复杂性完全相称的[4]。

关于理论该如何运用，申农自己非常小心谨慎，反复强调他的理论只考虑通过传播渠道有效传递的消息，而不考虑这些消息所包含的意义。尽管其他人很快就赋予这个理论更加宽广的语言涵义和社会涵义，申农自己却抵制这种尝试。在回应阿勒科斯·贝弗里斯(AlexBavelas）在第八届梅西会议上关于群体传播（group communications）的报告时，申农谨慎地说，“(我没有看见）我用在传播工程（communication engineering）中的信息概念与你在这里所讲的有多大联系……，这里的问题与寻找最好的符号编码没有多少关系……，而是关于发送什么？向谁发？送这类语义学问题的决心”。[5]对申农而言，将信息定义为一种概率，是一种战略选择。通过这种方式，他可以不考虑语义学问题。他不想牵涉作为传播系统之一部分的接受者的思维定势(mindset)问题。这一点上，他的态度非常坚决，以至于建议贝弗里斯区分传播渠道中的信息和人的思维中的信息，并且将思维中的信息描述为“主观的可能性”。不过，这些区分/概念应该如何界定和计算，他并没有清晰点的方法。

第三章围绕信息实体的争论：关于控制论的梅西会议

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并非每个人都认为将信息去语境化是一个好主意。当申农和维纳在美国的语境中锻造信息的意义时，一位英国研究者，唐纳德·麦凯伊正在努力阐释另一种将意义考虑在内的信息理论。在第七次梅西会议上，他向梅西小组表达了他的看法。麦凯伊观点和申农观点的差异，可以从他对申农关于“主观可能性”建议的轻蔑态度上看出来。在梅西会议的修辞中，“客观的”几乎等同于“科学的”。相反，“主观的”则暗示沦落到不可量化的情感泥淖，尽管宏大华丽，但肯定不是“科学的”。麦凯伊的第一步行动，就是要从“主观的”标签下拯救影响接受者思维倾向的信息。换句话说，他不希望影响接受者思维定势的信息被贴上“主观/不科学”的标签。他建议申农和贝弗里斯都应该考虑到他所谓的“选择性信息”，即从一个集合中选择消息要素的考虑所认定的信息。但是，仅有选择性信息是不够的，还需要他所谓的另一种“结构信息”。结构信息暗示理解选择性信息的方式，它是关于如何阐释消息的消息。换句话说，它是一种元传播(metacommunication)。

为了便于描述，再说说那个“下雨了”的例子。先开个玩笑，然后再坦白。在这种情况下，我可能会告诉对话者，“我在开玩笑”。这则消息的内容被当做选择性信息（用“密特朗/metrons”计量），是通过类似于申农理论中的概率来计算的。另外，我的元评价（meta-comment）也带来结构性信息（用“logons”计量），因为它暗示对消息的处理采用某种结构而不是另一种结构（是一个玩笑，而不是严肃的陈述)。在麦凯伊喜欢使用的另一个形象的比喻中，一方面，他将选择性信息想象为从抽屉里众多的文件夹之间进行选择。另一方面，结构性信息增加了抽屉的数量(玩笑在一个抽屉里，学术论文在另一个抽屉里)。

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由于结构信息暗示消息应该如何解释，所以必然会牵涉到语义学。消息概率与意义没有关系，与此完全相反，结构信息则必须通过对接受者思想产生的变化来考量。“下雨了”，坐在没有窗户的办公室里的人和看着窗外下雨的人听到这句话，前者产生的结构信息值与后者是不同的。为了强调结构性信息与接受者思维变化之间的相互关系，麦凯伊提出了一个比喻：“通过测量设备的变化，我们似乎发现了量化地谈论尺寸/体积/规模的方式。”[6这个比喻表明，思维所创造的表达具有双重价值。从一种角度看，它们包含关于世界的信息（“下雨了”)；从另一种角度看，它们是向后指向观察者的互动现象，因为这个信息是通过“测量设备”中的变化而被量化的。也即是说，是通过思维本身的变化来测量的。并且，人们是如何测量这个变化的呢？观察者看到一个接受消息的人的思维，即观察者看到了接受信息者思维的变化，思维的变化可以被其他人观察或者测量。这个不断向前的趋势具有反身性无限递归的特征。认为表达（representation）的本质(nature）和它的效果（effect）之间具有强烈的相互关联，麦凯伊的模型辨别了形式与内容、消息与接受者之间的共同构造。他的模型根本不同于申农和维纳的理论，因为它对反身性、信息和意义的关系进行了三方位的考虑。在梅西会议的语境中，他的结论是非常激进的：主体性/主观性，绝不是避之不及的泥淖，而恰好是促进信息与意义被链接的桥梁。

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问题是如何量化这个模型。为了进行量化，需要利用数学模型来测量某个消息在消息接受者思维中激起的变化。毫无疑问，这样会带来更多纠缠不清的问题。这些问题足以解释为什么麦凯伊的信息理论没有被广大电气工程师接受的原因。在之后的几十年里，这些工程师将可能写作、阅读和使用关于信息理论的教材。尽管麦凯伊的著作依然是英国学派信息理论的基础，但在美国，申农和维纳关于信息的定义却被奉为工业标准。

在美国，也不是每个人都承认这个标准。直到1968年，一位替美国政府工作的信息理论家，尼克拉斯·S. 察内斯(Nicolas S.Tzannes)向沃伦·麦卡洛克（WarrenMcCulloch）送去了他打算修正麦凯伊的信息理论以使之更具实用性的备忘录。[7]他希望重新定义信息，以便信息的意义可以根据语境而变化。并且，他还打算用科特莉(Kotelly）的语境代数（context algebra）作为量化地处理这些变化的方式。在这个过程中，他做出了一个重要的观察。他指出，关于信息的定义，申农和维纳从“是什么”的角度出发，而麦凯伊则从“做什么”立场入手。[8]这种提法强调申农一维纳理论中信息的具体化。剔除了语境，信息变成了像阳光一样失重的数学定量，进入一个纯粹概率的纯净领域，不再与实体或者具体的物质表现相关。为这种普遍性所付出的代价是，信息与表述相分离。当信息被用作表述时，正如麦凯伊的模型所示，它被当成了某种行动概念，而不是被当做事或者物。像动词一样，它变成了某人行使的某个过程，由此必然暗含某种语境和具体表现。为具体表现所付出的代价是（这种信息）难以量化，并且失去了普遍性。

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在“信息是什么”和“信息做什么”之间选择，我们发现了动态平衡和反身性这两个相互竞争的概念丛开始形成。将信息作为某种物(thing)，与稳态平衡结成了联盟。因为根据这种定义，信息可以转移到任何媒介之中，既保持了稳定的量值，又强化了动态平衡内含的稳定性。将信息视为行动，与反身性取得了联系。因为这样，信息对接受者的影响就必须被考虑在内。并且，测量这种影响，奠定了通过观察者的无限递归的反身性螺旋的潜力。动态平衡在第一波控制论中获得胜利，主要是因为它更易于量化管理。反身性的失败，是因为制定或者限定语境被认为是无法操作的计划。在每一点上，这些结果都与历史偶然性有关一提供的定义、主张的模式、方便的技术，甚至参与者为了自己的观点而采取的结盟或者资源动员。将信息作为一种没有具体表现的实体，这种观念的形成并不是一个主观的决定，但也并非必然不可避免的。

具体化的模式与复杂性的表现之间的紧张关系，在故事的下一阶段有重要体现。如果人类是处理信息的机器，那么他们必须具有让他们能够处理二进制代码的生物装备。根据这些条件建构人类的模型，就是麦克卡罗一皮茨神经元模型(McCulloch-Pitts neuron)。麦克卡罗皮茨神经元是一种初级模型。用麦卡洛克的话说，这个模型让控制论拥有了“血肉环境”。关键的问题是，如何从这种被剥离下来的神经元模型进入思想中的普遍性、认知中的格式塔、对系统不能表述之物的表现这类复杂的问题。在这里，原理和模型之间滑动变得非常重要，因为即使在专注于硬科学（hard-science）方法的研究者之中，比如麦卡洛克，也倾向于隐喻性地使用这种模型，以便建立相对简单的神经系统与复杂的具体经验之间的联系。在这个过程中，线路所具有的无形的逻辑形式，通过修辞的方式，从作为模型的效果（effect）转移到模型的功效的原因(cause)。这个行动类似于柏拉图的后手，将有形的现实变成对抽象的逻辑形式的混乱体现。不像其他采取这种做法的人，麦卡洛克从未放弃自己对具体表现义务。在他的著作中，逻辑形式和具体表现之间的矛盾表明，当控制论进入身体自身神经功能的内部语境时，失重信息的观念/建构是如何变复杂的。

第三章 围绕信息实体的争论：关于控制论的梅西会议

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作为逻辑算符(operators)的神经网络

在梅西会议上，沃伦·麦卡洛克是个大人物，主持了很多会议。根据各种说法，他是一个强硬的领袖，控制了哪些人发言，哪些人不发言。他曾经跟随诺斯罗普（F.S.C.Northrop）学习哲学，并且非常熟悉鲁道夫·卡纳普(RudolfCarnap）的命题逻辑。当他转向神经生理学时，被两个既是哲学又是科学的问题吸引了。“什么是数字？人可能知道的数字；什么是人？可能知道数字的人”[9]。他在神经元模型中寻找答案。按照他的设想，这个神经元模型具有两方面特征：一是物理的，二是符号的/象征的。所谓的麦卡洛克一皮茨神经元模型，具有非常重要的影响。尽管已经通过各种方式进行重要的调整，对于一代研究者而言，它还是神经功能的标准模型。当年，这个模型代表了实验工作和理论归纳的双重胜利。史蒂夫·海姆斯(SteveHeims)指出，很难从实验台上的无定形的粉红色组织推断出模型的纯粹抽象。[10]在考察简单的逻辑形式和复杂的具体表现之间的相互作用之前，我们先来看看这个模型本身。

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