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0引言

“我明白了!”大厅后面的一声打破了沉默。“你想用只有哲学家才能理解的语言阐明只有计算机科学家才能有的直觉。”

三十年了,依旧怵然萦怀。不过,改变的时候到了。

1项目

本散论旨在对计算的基础进行全面、系统、严谨的哲学分析。这至少是最初的目标。让人惊讶的是,尽管计算的地位显赫,有着半个多世纪的数学理论,更不必说强劲不衰的炒作,计算的基础却出奇地晦暗不明。随着关于计算与信息之哲学的若干论文、文集和专刊的散播,情况最近开始有所改善1。然而,许多标准术语,比如程序进程算法符号数据结构信息实现架构复杂性状态非确定性数字化虚拟在线等等,还只是部分地得到了研究,而并无令人满意的分析。甚至在最基本的问题上也并没有一致意见:计算是什么呢?计算这一概念是具体的(物理的)还是抽象的呢?等等2。 

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这种纯朴状况的程度并非昭然若揭。技术进步飞快向前,计算机科学发展神速,计算隐喻渗透了公共话语。尤其说明问题的是计算领域的术语广泛进入各种理论解释中,而没有什么人注意到概念上的困难。对许多人来说,这些说法已经变得如此自然,以至于看不出来它们是计算术语了,哪怕它们其实是最近才出现的。将生物有机体视为“信息处理系统”,对组织程序进行“纠错除虫”,把学弹钢琴叫做“编译”和弦演奏的知识到肌肉记忆里,这些说法已不再让人觉得奇怪,哪怕在一代人之前是不可理解的。同样,在短短几十年里,生物学、语言学、人类学、物理、艺术和其他领域的研究者,变得满足于让他们的解释植根于本质上是计算的概念,比如复杂性显式性 〖explicitness〗 信息携带等等,不假思索地把这些说法当作严肃而实质性的承诺。

然而,依靠计算的观念,就有点像在薄薄的冰面上滑行:只要你不停下来,一切都好。一停下来探究,裂缝就张开来,表面的光洁就不复存在。踌躇徘徊一小会儿,试图搞清楚怎么回事,就会坠入形而上的深渊。这年头,谁能说何为真实何为虚拟?什么是真货而什么只是模拟?而在线的现象究竟是抽象的呢还是具体的3?是形式化的呢还是非形式化的?是符号性的呢还是非符号性的?是真实的呢还是表征性的?恐怕谁都没有把握。

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这些表面裂缝反映出的并非浅层的紊乱,可以为更多的教育、更好的沟通或者多一点时间所治愈。其实,即使那共识的外表也是虚幻的。越是刨根究底,越多的一致就会瓦解掉。比如说,目前并不清楚某物之为计算性的携带信息的、或者算法等等这些基本属性是像某物之质量与动量那样是内禀的 〖intrinsic〗 呢,抑或像4这个数那样是抽象的,还是说像被大家喜爱那样是关系性的;甚或像书籍与文本的的含义那样需要外部的赋予或解释4。同样,复杂性这一概念越来越多地被认为是计算机科学、生物学和物理学的基础5,但是复杂性这一概念自身却引出极大的难题,为任何现有的数学、哲学或其他学科所不能解决。从一个角度来看是复杂的东西(错综复杂的有机分子排列),在另一个角度下可能会简单(一朵玫瑰),而在第三个角度下,却以另一种完全不同的方式,表现出复杂性(示意自杀)。计算的情况是一样的,实现黑白复印机上的17种功能怎么会需要2800万行代码呢?既然要研究复杂性,那就免不了要研究某物之为复杂或不复杂的方式?而对方式的研究应该算一种什么样的科学呢?

就方法而言,计算能否真的会就范于科学分析其实是不清楚的,尤其是真实世界里的计算,既为世间的纷乱所塑造,也塑造这些纷乱;或许,计算的现象本质上是人类实践,因而更适于从社会科学与人文甚至艺术的角度来研究?

令人震惊的是这些问题很少得到注意。这或许是由于计算那工程性的焦点,以及第 4页技术发展那疯狂无序的步伐。或许这是由于这些发展所基于的经验是相当社区性的,虽然在“行内”直观但充分地为大家所分享,却基本上还是默然的 〖tacit〗 。或许这是因为计算机科学是从其他学科(尤其是在20世纪上半叶的逻辑和元数学)生发出来的,让我们觉得可以从计算在智识上的这些祖先那里继承其基础。或许,这只是因为计算,即使在新千年的这些最初年代里,仍然是比较新的。不管什么原因,人类社会最广为赞颂的发展之一的核心概念们仍然出奇地缺乏理论检讨。

问题并不在于基本问题都完全被忽视了,而在于那已经发生的基础性讨论几乎全部是在学科内部的6。由此,大部分的辩论是专门性的,专注于某个特定理论框架是否充分,以阐明或评判辩论中的各方,而不在于更深地去挖掘,以阐明这些不同提议藉以框架自身的那些概念的根本性质;不在于从更广阔的视野阐明整个领域所基于的那些概念。这样一来,现存的讨论更类似于20世纪初经典和量子物理学之间的辩论,或者是当代关于量子力学和宇宙学如何结合的辩论,而与几个世纪以前祛魅 〖disenchanted〗 的机械论哲学的兴起不同。哪怕计算概念和隐喻的传播,像野火般席卷整个学术界乃至整个社会,事实上更类似于近代早期的那些发展,而不是二十世纪的科学重构7。 

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一些理论家最近针对某些广为接受的关于计算的模型,尤其是那些历来被视为典范的基于抽象自动机(包括图灵机)的数学模型,进行的批评8,就体现了这一内部主义的特色。 有的作者论证说,这些形式化模型必然无法解释广阔、杂乱、分布式的实时网络和交互能动系统。这些网络与系统,不仅越来越多地结构着我们的生活,而且也开始感染那些渗透于更广阔的智识解释中的隐喻与假设。这些批评者还进一步指出,我们应该拒绝或至少淡化历史上曾经是核心的离散自动机与“存储程序计算机”的概念,这些模型中的交互最多也就是与被动的存储带或存储器交互而已;而代之以一整套更生动的新模型:异步交互能动体 〖agent〗 、动态网络、不用表征的机器人、甚至是基于戏剧的模型。

我非常同情这些内部批评。图灵机和冯•诺依曼架构在本书中将会受到他们该受的批评。(不过它们的重要之处也需要提炼和保存。)然而,尽管概念重组的提议可以突出基础性的困难,其自身却并不能澄清概念的立足点。原因之一在于对新的提议也需要进行概念评估。能动体究竟是什么?是否任何有行动的东西都可以算数?那么,当陆地的引力“行动”起来把我们拉回地球的时候,它算是能动体吗?什么才算是表征以至于非表征性的系统不能表征呢?这可是一个哲学上的雷区。表征需要显式的符号吗?还是说默然的意义系统也算是有表征的?那么,说意义是默然的又是什么意思呢?候鸟是否默然地表征着星星的运动呢?地球的轨道默然地表征着太阳的位置吗?而互动又是什么意思呢,它一定要求能量交换吗?还是说信息的交换呢?能量与信息之间,又是如何关联的呢?假如你答应了说如果你不来吃晚饭,就会在中午之前来电话,而我静静地站着,听到钟声响起,慢慢开始微笑。我们互动了吗?

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由于计算概念被如此广泛地出口到远近各个领域,澄清计算之基础的重要性就越发迫切。正如已经提到的,其他各种学科,包括逻辑、数学、物理学、语言学、经济学、心理学、生物学、神经科学、人类学,甚至文学和艺术都在把核心问题与基础性观点以计算或信息的术语来重铸。计算停留在计算机科学系的独特职权范围内的日子早已是遥远的过去了。其实,这年头,极少有哪个主要大学的主要院系不自己开设关于计算和信息课程,至少是关于该学科范围内计算与信息处理的影响的课程。但是,如果所有这些“客户”并没有(或没有收到)对他们所采纳概念的严谨理解,他们或其他任何人如何理解他们自己学科内的重述呢?哪怕这些院系,有越来越多的“数字化出生”的人9, 要假定这些各个学科的成员都真正而并非表面地分享那承载其领域的内部批评与辩论的全套默然的理解,那是有点不切实际。

以认知科学为例。此领域大张旗鼓地采用计算隐喻,因而也应受到其应受的严格审视10。  而在反思之下,过去50年来此领域中许多最充满激情的辩论,其意见纷纭之处,事实上既是关于心智究竟是什么,也同样是关于计算机究竟是什么。以塞尔 〖Searle〗 那声名昭彰的“中文屋子”为例,塞尔以它来论证说,纯粹的语法(或形式化)符号操纵不能构成心智。或者如德雷福斯 〖Dreyfus〗 那开创性的《计算机不能做什么》一书中的新海德格尔式论证第 7页,指出那不可言说的背景和默然的知识是一切真正的人的能力的基础。或者考虑动态主义者的呼唤:拒斥计算模型,转向那些基于动态系统理论的模型。或者是那些以神经科学或生物学来取代计算主义者11。这些批评者的说法都基于他们对计算的构想,而这些构想的正确性不光是一点也不显然,而且,我最终会说明它们其实都是错误的(是与直接经验相悖的)。因此,作为对心智并非计算性的这一观点的论证,它们都是失败的。其失败,并不是因为他们不是基于对心智现象的真知灼见(就是说,不是因为心智不是他们所说的那样),而是因为他们误解或低估了某物之为计算性的意味着什么。

由于细节很有指导意义,让我们特地考虑一下1990年代席卷认知科学队伍的“反计算”浪潮。部分由于人工智能没有兑现其在19601970年代做出的必胜预言,认知科学在源起时的“心智的计算理论” 〖computational theory of mind〗 受到了来自各方面的严苛攻击;大家同时还看好一组广泛的所谓替代性选择:动态系统认知神经科学人工生命复杂自适应系统进化认识论行为机器人学等等。一次又一次,这些新提议是由“动态-反对-计算”这类的说法来支持的12。不管这些新提议自身的价值如何,问题在于究竟是计算的什么地方让它遭到如此严厉的拒斥,这仍然是不清楚的。而更为严重的是,当对计算的构想比较清楚时,它是的符合计算的实际情况吗?如果某个计算的模型作为心智的模型而遭到批判或嘲笑,而该模型本来并不符合现实世界中的计算系统,比如 〖Unix〗 、微软的 〖Word〗 或者 〖iPhone〗 ,那么攻击的刺痛,如果不是彻底丧失的话,至少也大大减低了。

好也好赖也好,二十世纪最后十年的反计算论证不是孤立的事件。第 8页它们引来了一个大的动乱时期,最终导致认知科学领域里沧海桑田般的变化。约翰•侯格兰 〖John Haugeland〗 把认知科学奠基于其上的心智模型叫做“老式人工智能”13。  此模型把智能视为一个比较抽象的离散的串行的显式符号化的规则统辖下的那种个体理性。基于计算所由之源起的逻辑传统,这个奠基模型典型地体现在那些超脱、自主、形式化的系统上,比如,那些被编程来下棋或解决数学难题的定理证明系统。这种去身 〖disembodied〗 的和非语境性的 〖a-contextual〗 的古典模型作为日常生活与事件应对的模型,已经为大多数认知科学家所彻底拒斥了,而代之以通常称为“情境”方法 〖“situated” approach〗 。情景方法反之将其课题(关于这里的课题究竟是认知、意识、思维、人格、还是人类境况等等有一些争论)作为物理具身的 〖physically embodied〗 嵌入于宿主环境的,至少是非符号性的甚至是完全非表征性的,本身就是积极的,根本上是社会性的,并且是高度依赖语境的。从这一新的视角看来,具体现实世界中的导航和依赖语境的即兴创作,而非抽象的推理,才是智能活动的典范形式14。 

这一切与计算有何关系呢?关系在于:绝大多数认知科学家认为此巨变是对心智之计算模型的拒斥。奇怪的一点,也是非常说明问题的一点,是计算本身在同样的二十多年里,经历了(迄今仍在继续的)几乎相同的范式转换。在整个这一时期,虽然是在完全独立的文献和社区里,计算机科学家推动着(同样,继续在推动着)更具体、更置身于语境的具身与嵌入式的第 9页实践与理论。看来,计算本身,如果(尚?)不包括其数学理论上的说法的话,作为真实世界的、具体的、活生生的现象,正在经历与其同源的认知领域里相同的巨变。也就是说,不光是心智是什么的经典观点受到挑战,计算实践正在践踏关于计算是什么的同样经典的观点,(尤其是)包括经典认知科学家所预设的那种“逻辑主义”的构想。现代实时嵌入式操作系统背后的实际计算系统,比如那些支撑世界各地互联网上数据传递的数据包路由器,更不要说几乎所有当代汽车里都有的那些控制刹车的计算系统。这些,与认知科学家有过的任何关于心智由何构成的建议相比,是同样“具体”和“情境”性的。

基础研究应该关注这些事态发展,而不是仅仅反映计算机科学和公众想像中的各种形态转化和发展,因为这些发展所提出的质疑事关计算 在其禀性上是否是抽象的、离散的、符号化的、理性主义的等等,就像现在计算机科学领域内视为计算的“独此一家”的理论 〖“the” theory of computation〗 的那一理论所预设的那样。计算必然是如那不加追问就接受下来的基本理论所形容的那样吗?如同越来越多的认知科学家不屑一顾地嘲笑的那样吗?或者说那种理性主义的、形式化的、自主的构想本身只是特定的,历史情景中的一种计算,或者关于计算的一个想法15? 或许它在当年是适当的,或许适用于某种目的但是(谁知道呢?)最终并没有什么有益之处,只不过是稚嫩的早期理论尝试,注定要沦入历史的垃圾桶里16?

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令人屏息的是,没有人知道答案。我们对计算的了解,才刚刚深人到允许我们提出这样的问题,就不用说拿出一个满意的答案了。

这里的问题可以提得更为普遍。在我们目前对计算的理解中,那在概念上尚未受到挑战的,哪些是本真的、实在的或必要的?哪些是没道理的和/或特定于历史情景的?都有来自各方面的什么样的力量和限制?关于现实世界中的实践,什么在事实上是真的,什么又是假的?当前的理论里面究竟有多少是非本质性的?而什么又构成实践而没有被加以理论检讨?如果没有一个更为充分的对概念基础的理解,没有对计算现象本身更深入的理解,这些问题不可能得到回答。

本研究的目的是要给这个未知的概念领域绘制地图。一定程度上,此项目可以通过类比来理解。基础性研究在科学、元科学、科学哲学里有很好的历史先例。一个世纪以来,物理学里生发出了很多对量子力学的恰当解释、测量问题的性质、波函数的塌缩、观察者的角色等等的激烈讨论。类似地,逻辑学家也在辩论哥德尔不完备性定理的认识论后果,形式化的性质,直觉主义、建构主义以及柏拉图主义的地位。生物学家探讨自然选择的单元,追问突现 〖emergence〗 对于自然主义还原论前景的影响,定性基因的信息携带作用17。  在我们迈入新千年时,许多种科学关注着不确定性、非线性复杂性以及湍流等等对宿命论与可预测性等问题的影响。当然在科学之外也有类似的辩论,比如在人类学、文化、文学中关于主客观性以及物质性参与 〖material participation〗 的(相互)关系、关于参与性观察者的性质与政治,关于社会和文化分析的自反性质,以及各种各样其他问题的讨论。

然而,尽管运算 〖computing〗 与计算的基础性第 11页问题18。  有着无与伦比的重要性,它们尚未得到同样的系统性审查。这种情况从当前哲学系的构成中就看得出来没有人能否认,计算、信息、架构、数字化等等观念的智识运用可以比肩于(如果不是远远超过)相对论或量子力学的理论影响。数学哲学和物理学哲学普遍被视为科学哲学的骨干专业,而科学哲学本身也是哲学的中心领域,而且生物学哲学最近在世界范围内爆炸性地增长,加入(如果不是取代的话)数学哲学和物理学哲学而成为首要的科学哲学学科之一;然而,“计算的哲学”的课程和专业还几乎并不存在19。  历史地来看,在20世纪3040年代,这种实际存在的计算的哲学,发生在催生了计算的传统领域里面:逻辑与元数学(参见哥德尔,克莱尼,丘奇,甘迪等等)20。  在 20世纪后面几十年里,关于计算本质的哲学讨论,主要由心灵哲学家(丹尼特 〖Dennett〗 、德雷茨基 〖Dretske〗 、德雷福斯、福多尔 〖Fodor〗 、侯格兰、塞尔、凡•盖德 〖van Gelder〗 等等)从事。也就是说,这些讨论计算之哲学的作者,他们的专长的根基在于对知觉、认知和意识等等的直觉,而非来自编写操作系统和Java小程序的经验21。 

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正如我一开始时提到的,这一切该变变了。(至少经典)认知科学里计算主义的中心地位,生物学里越来越多的基于“信息”的解释,以及整个学术界里对计算解释与隐喻的其它使用,这些都表明,在整个智识的众神殿里基础性讨论越来越多地来自计算机科学与具体计算实践的混合。从历史看来,把计算视为其他学科智识上的继子女似乎就足够了,就好像计算可以用另一学科的护照来旅行那样,可以作为某种形态的数学,作为关于认知的某种观念,作为工程的某个分支等等。然而,考虑到越来越多的技术成果,计算技术的日益复杂老练,以及对于基础性分析最为重要的、计算的观念在周围的智识生活中的全面渗透,这些后果是如此巨大,足以保证计算应该有它自己的、独立的基础性研究。

所以这就是我们的目标:为近百年来最重要的技术发展的概念基础,提供一个全面、系统、哲学上严谨的分析。

正如我所说的,此项目那至少是这样开始的。

2计算

本研究将分为两个阶段。

第一阶段大体上将是分析性的。其目的是解构我们目前关于计算的理论理解所基于的那些假设和概念框架:形式化符号操纵有效可计算性图灵机有限状态自动机信息处理数字化 〖digitality〗 数字状态机,“规则遵循 〖rule following〗 ”,纽厄尔 〖Newell〗 和西蒙 〖Simon〗 物理符号系统,如此等等。这些概念通常不被视为第 13页“内部替代性选项”。就是说他们不被视为不同的体系结构,适用于不同的目的或问题,或者是关于计算应该如何奠基或理论化的竞争对手。相反,这一簇概念以各种方式绑在一起,作为一个整体被视为奠基或构成或支撑关于计算究竟是什么的称霸[reigning]的“神话”[mythos]。22

在此过程中,若干其它概念——程序进程程式 〖procedure〗 数据结构算法可计算性复杂性等等,也将受到审查,部分的是针对各单个概念自己,但更实质性的是基于前面那些基础概念。在第一阶段接近结束时,各种更多的最近的架构提议也将受到考察,包括自组织系统联结主义人工生命和广义的动态性 〖dynamics〗 。与前一组概念相比,后面这些观念更多是从替代主义而非基础主义出发的,哪怕他们有时被作为计算的皇冠竞争者而引入。也许正因为如此,在其基本特征上它们往往依赖于前面一组概念。例如关于什么是“计算上可能的”、什么是有效的计算等概念;而这些概念又进一步立足于最初的、大体上是围绕图灵机理论的共识。因此,至少在第一阶段里,最初的那组概念,即形式化符号操纵有效可计算性图灵机有限状态自动机信息处理、和数字化将被集中研究。

此分析的最早结果之一将是表明尽管这些观念通常被认为是等价或兼容的,它们其实在概念、历史、社会环境、外延等等方面都有着远比一般认识到的大得多的差异。第 14页因此,出于分析的需要,我将把它们称做关于计算的“构解 〖construals〗 2324。并通过一系列的深入分析度量每一构解,并追寻其源头。

每一构解的分析将分为两部分。首先是追问它是基于什么直觉的:为什么人们相信它,它的正确之处在哪里,它对于建立一个更加充分的后继理论能够贡献什么样的价值。我把这种正面的重建——持续努力去把握这些现存观念中每一个的深刻和有洞见之处——视为此项目最重要的长期贡献之一。其次,我同时也将记载下他们的失败:他们最终无法满足关于概念、解释和经验的充分性的简单准则。归根到底,我最后会论证说,尽管每个构解都基于深刻的洞察,它们中没有那一个,也没有任何一种组合,足够强大到能够面对我所委任的最终陪审团:给具体的经验实践以公道。后面将有时间来考察这个标准后面的理由和其本身的优点。现在,只要用一个术语来简单地标记它就够了。自始至终,所有关于计算的候选构解都将要直面我仿效哈钦斯25而称为野生的计算的那些革命性地改变了20世纪晚期和21世纪早期生活的那一套喷发式的实践、网络、技术、制度和行为。

3分析

从第二卷开始,分析以每卷讨论一个构解的步伐进行。首先讨论有最深的历史与逻辑根源的形式化符号操纵这一构解。第三卷会转向图灵机理论下的有效可计算性构解,这一构解虽然常常被认为是基于第 15页逻辑构想的,但我会论证说,它远离其祖先的程度其实比任何文献上所认识到的都要彻底。类似地,随后那些卷将相继讨论信息处理数字化数字状态机等等。

不过,在这一逐渐推进的系列分析可以开始之前,一些初步的基础是必需的,以确保分析尽可能严谨、有建设性和非预设地进行;或者,既然预设当然是不可根除的,至少在充分的自反批判精神下进行。这将是第一卷的任务:建立一个智识上的“大本营”,从它出发可以合理地发动特定于每一构解的袭击。

与第一卷互补,本引言的目的是概述,而不是准备。在此引言里,我想提出一些关于下面若干方面的初步意见:(1)使整个项目成为可能的框架和方法;(2)最终将要走向的一些积极成果与重建;(3)将会揭示出来的若干实质性问题;以及(4)针对这些情况,整个项目的进行如何在船到中流时改变和深化。

改变是免不了的。而且我们将被抛入形而上的深渊。好在不会没有准备:从第一阶段的分析研究所揭示的那些详细的重建和考虑中,将会最终发展出形而上学方面的建设性的第二阶段。

3a意义与机制

最基本的结论将会是计算最好是理解为意义与机制的辩证互动。这并不是说我们可以预先假定计算机既是机制又是有意义的,这样做就会以我已说过要尽力避免的方式来抢先阻击此研究。相反,这里所声称的只是说,从长远来看在智识上最有成果的做法是从这两个交叉的角度来考察计算。

为什么是辩证互动,而不是只是互动呢?这个问题切入到分析的深处。目前,我不打算承诺接受第 16页黑格尔式综合或马克思主义唯物论,或辩证一语的任何其他专门性内涵。我只是希望用它来标志研究的一个结果,那就是:尽管不是简单地相互反对,意义机制也不是融洽的伙伴。它们将无情地撕扯对方,一个不断为另外一个所重塑;如果谁青睐不稳定性的话,那这里的关系可以形容为多产的不稳定性。在这里,说明这两个概念在支撑研究框架这一点上占有首要地位,也就够了;如果再没有其它原因的话,那至少这二者的交织,将会考验此研究的气概。

至于说意义,对很多读者而言,把计算机视作可解释、符号性、表征性、携带信息或以其他方式而有意义的设备是件挺自然的事情;只有对于一些人,这一点才是有争议的(不过,有趣的是这里的“一些”将包括计算机科学里的一大茬)。这里所谓有意义的设备,是指那些系统,其最终性质不仅派生于因果作用,来自它们在这个世界里的冲撞推拉,而是来自这些因果作用与冲撞推拉之意指这样那样的情形、携带关于这样那样事态的信息表征这样那样的现象、意谓这样那样的东西或者至少能够意味这样一些事情;或许对于系统自身就是有意义的,不过要理解这是什么意思以及如何才能实现它,却还是征途漫漫的事情。但是至少这样的系统能够由它们或者向它们的使用者、外部观察者或其他从事解释的系统解释为表征性或有意义的或有内容的26。  用哲学术语来总结的话,我们就可以说计算机在这种或第 17页那种意义上是意向系统或实体。在适当的时候,我们需要对意向性本身作为重大课题来加以研讨。目前,我会把‘有意义的’、‘含有意义’、‘意向性的’(以及后来将出现的‘意义重大的 〖significant〗 ’)大体上视作同义词。

同样对大多数读者来说,在我们的辩证论题的机制这方面看到计算机在有效性机械效力方面受到基本而实质性的约束是很自然的。在直观的水平上,(虽然随后我就会挑战这种看法),我们可以把'有效'的意思大致理解成因果地(即物理地)有效,或者至少是因果或物理地可实现;即是说,把计算机视为具体的实体,视为那些作为计算机而可以在物质世界里实际干活的东西。在我看来,这就是把计算机视为不同于那些相信神圣沉思者所设想的神圣沉思:一种抽象的,不为有限性、有效性或具身性等等因素所制约的现象。相反,关于整个计算领域里最广泛地得到认同的这个基本信条,有着一种几乎是列宁式的共鸣:计算事关怎么办

在这方面,计算机似乎代表了自1617世纪科学革命以来就掌控了人类想象力以及后来的“自然科学”发展的所谓“机械论哲学”的巅峰。在经过三、四百年里科学的无情扩张之后,特别是由于用计算模型来驯化明显为神圣的关于人的题目,比如意识、利他性、社会性和心智,这方面的进展,对许多人而言,计算机已经成为代表机械论世界观之顶峰这种说法,真的是毫不为过。

关于这一点,我们会回头再来料理。就目前而言,审慎得多的做法的是从意义和机制的这种辩证互动来看待计算。作为开局,这也就够了。此外,这个开始时的研究框架还将系统地发展为实质性的论题,也就是说,将从假说演变为论断27。  我会论证说计算机的确而且必然同时第 18页涉及机制的和意义的方面28。  如果去除掉意义或有意义性(即某种风味的意向性)的约束,计算机不比“机器”多任何东西;而且,我最终将会论证,那样的话计算机也就与“东西”没有区别了:只不过一堆堆泥土而已。除非承认有意义性对于计算是本质性的,否则即使是最完善的关于计算的理论,也会蜕变成不折不扣的广义的关于物理世界的理论。反之,如果去除掉关于效力或机制的概念,那么关于什么是可计算的就不再有可以看的出或加以强制的任何限制,因而也就抽空掉了制约的概念,也就抽空了此理论在智识上的实质内容。如果摆脱了一切效果或机制方面的束缚,摆脱了任何维持物理可实现性的要求,计算就成为梦幻(甚至是神论)了:意义无摩擦地在虚空中转动。29

3b效力

虽然按照意义与机制的辩证关系来分析计算似乎是合情合理的,我需要立即讨论一种构想,此构想在一些人眼中似乎挑战我这种做法,并挑战刚才提到的那种关于计算事关现实世界中事物的因果作用的直觉。我所指的是关于有效性的一种构想,此构想支撑着目前被普遍接受的计算与可计算性的数学理论,而它自己又是从图灵对计算的构想所来自的逻辑主义背景下衍生而来。

在这个传统里,人们虽然绝不是普遍地,却也是通常认为图灵机理论构造与相关的可计算性和/或递归理论立足于对效力和有效性的抽象构想,而与任何物理或物质可实现性的考虑或限制无关30。有一句归于埃德斯格·戴克斯特拉 〖Edsger Dijkstra〗 的话最有名地表明了这种态度:“正如天文学之与望远镜无关,计算机科学与计算机无关。”31这里的想法(不过天知道这个说法在这里是被当作理论的解释或结果,还是作为其背后的动机) 是说我们可以(1)在纯粹数学或逻辑的基础上制定或证明一个抽象的计算效力的概念,然后(2)用它来界定一个数学上纯粹的但却有限制因而也是有实质内容的计算概念,第 19页而又不为具体物理世界的任何偶然性或特定性所污染32。 

这样说吧,我用效力谓词 〖potency predicate〗 来意指所有那些人们已经非正式地认为以这样那样的方式与“做成事情”相关的那些谓词或属性。33 因此,我会把因果力 〖causal powers〗 、计算效能 〖computational effectiveness〗 ,也许还有物质性和物理性等等概念包括在效力谓词里。这样,可计算性理论的数学或抽象的解释,就可以被认为是在断言存在着两个本体论上甚至逻辑上相互独立的效力概念34种类:(1)一方面是与计算有关的那种效力有效性,(2)另一方面是适用于所有具体事物的物质性物理性。这种独立性观点的追随者会认为,如果上帝在星期一只是创造了物理世界,那么他设立计算效力上的制约条件(例如,建立哥德尔不完备性与图灵不可计算性)则是在另外一天,在同一周的晚些时候,或者前一天晚上什么的,但无论怎样,他创设一切的方式能够允许他甚至根本性地改变两者之一,而对另外一个来讲不会有任何差别。

最终我会论证说,与当前理论的大部分相反,这样一种划分的方法是失败的,虽然该提议是值得考虑的,特别是由于其肩膀上所承担的历史重负。不过,我在目前这些段落里的目的不是要去评估它,而第 20页只是要让读者安心,说明我将能够给在意义/机制的辩证关系的研究框架里给它以充分的评估和辩护。特别要强调的是,我不会把那些将计算视为抽象的理论看作是抛弃了机制上的制约,而是看作将机制这一概念视为抽象的35

这个例子是很有代表性的。每当研究一个新的构解时,我将要针对其效力谓词进行追问,也就是说,追问它所依靠的是什么“机械性”或“有效性”的概念:此构解对这一约束之持久的必要性的来源有什么说法,它认为约束的来源是抽象的还是具体的,是必然的还是偶然的,它认为计算在物理规律跟我们的世界根本不同的那些世界里会是一样的还是不同的等等。同时也要探究哪一种对其论断的解释,在回答所有这些问题时对计算实践最为公道。由于目前我只是提出意义/机制之辩证来作为分析研究的框架,(还)没有把它采纳为实质性的论题,我就可以对每个构解如何看待‘意义’和‘机制’保持开放的态度。

总之,有很多理由让我们把对计算的“意义/机制”描述作为主要原则,在最高的层次上围绕它来组织我们的研究。此一辩证关系有着深刻的历史根源;只要我们对意义和机制本质上被视为什么采取开明的态度,它将让我们能够在智识上达到所有关于计算的常设的构解;而且,尽管它有着那终极的辩证辛辣,最后将会证明我们可能遇到的任何关于计算的构解都不会比它更深刻。因此,在下面,先是在方法上,然后在适当的时候将变成实质性的,我将假定计算机牵涉了(构成为、体现了、相关于——在有理论之前,要知道应该用什么字眼是困难的)这两个(是的,神话般的)概念的辩证互动。

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4正面结果

在转向通过应用此框架而发掘出来的基础性问题之前,看看此研究的正面的,特定于计算的结果是有用的。除了其他好处以外,这将让我们看到我们已经部分理解了的东西里面所需要的一些重述 〖reformulation〗

4a有效可计算性

如上所预示的,最为重大的结果之一,就是我们将需要以具体性的术语来重述我们对计算与可计算性的数学理论的理解。同样,正如已经提到的,这个理论虽然是众所周知的所谓“计算的独此一家的理论”the theory of computation〗 ,它其实是不配这个名衔的。

正如我已经说过的,普遍的看法基本上是有效可计算性理论专注于“机制可以做什么”。但是,有三个概念问题掩蔽了对它应有的正确评价,乃至它的陈述。

首先,如前面提到的,尽管使用了‘有效性’与‘机制’等词语,此理论的描述几乎总是抽象的,就好像它是数学的一个分支一样。虽然,这本身不见得是个问题,但是这种做法,让据称是抽象的效力与那些由物理规律、物理现实所施加的非常真实的制约两者之间的关系留有空隙、悬在半空中,得不到说明,也没有理论合法性。只是假定说上帝有过两个相互对立的创造举动是不够的;对于两者之间的独立性,即使不是要解释清楚的话,至少必须有所辩护。

第二,此理论一般被想象为是定义于数之上或数的函数之上(数有时候被用来给其它图灵机建模)。这样做为什么成问题,需要仔细说明;不过,立刻就有一个忧虑:关于数的本性(是什么)这个问题在科学、社会或学术界并没有发展出水晶般清晰的共识。因此,要让计算的基础理论立足于数的概念,就是让一个课题从另一个课题继承形而上的歧义(而不是像在物理中那样,只是使用数和其他数学个体来对某个课题内容进行分类,这样做本体论上没那么令人忧虑,哪怕在认识论上不那么透明)。

第三,至于概念解释方面,与我们的分析方法相称,图灵机理论通常被给与语义的外表:图灵机带子上的印记被视作表征——一般性的表征,或者是关于数、函数和/或其它图灵机的所谓编码的那一类限定了的表征36。然而,所得到的理论完全没有解释这些它显然依赖的表征或编码的方面。

与目前公认的观点几乎完全背道而驰,我将论证下面三个结论。

4a · i

首先,尽管如我已提到的,在开初时我对各种直觉都是兼容并包的,我最后将会结论说,一旦他们被严谨地加以分析,所有试图推导出有效可计算性的抽象概念的企图都是失败的,而且必然失败;就是说,那种制约计算因而也给与计算以实质的效力,远非抽象,而是不可取消地具体的:是世界的片段的物理本性的直接后果(更明确地说,效力在其经典表达下,是经典物理世界里“数字化的”片段的后果)。就是说,实际上,或者至少我会这样断言,可计算性理论在其底层性质上,就其所说出的底层的形而上规律性而言,并不比物理学中的任何其他理论更“数学化”。因此,它也不应该比任何物理理论被更多地框架为数学性的(哪怕,如我很快将要解释的,它使用数学结构来给物理现实建模)。

第 22页

4a · ii

第二点远远更有争议,不过我相信这是可以令人信服地证明的。我将要论证说不光可计算性与递归理论里那必要的效力约束是来自物理规律的,而且它们完全不涉及意义或意向性方面的问题。就是说,我们对递归与可计算性理论分析的解释里有一个语义的方面,其实只是虚幻的表象。

经典计算当然会显得是事关充满语义的那些问题的,更具体而言,在图灵机一例中,是事关表征性地解释之下的记号构型的操纵。实际上,就理论而言,图灵机被分析为由两个层面的结构所构成,正与我们在研究蕴含、推论、正确性、完备性等等时对逻辑的分析同构。在两种情况下,一个层面上的具体结构(在计算里是图灵机带子上的印记;在逻辑里是公式或表达式)被作为表示另一个层次上的数学或语义实体(在图灵机的情况下是数与函数;在逻辑里是事实、模型、以及同样的数与函数等等)。图灵机控制器的操作,类似地被视为与逻辑推理系统里的那些形式化地描述的步骤相平行。如此等等。

此一观点,在图灵的经典论文的第一句话里(此句话引入计算的概念)就非常明确,:“‘可计算’数可以被简要地描述为其小数表示可以用有限手段来计算的那些实数。”37 虽然图灵的说法可以作为可计算数的(约定性?)定义而成立,但是我将论证说,普遍地认为由此而来的观点,即计算应该被分析为结构上与逻辑相平行,这一说法是个简单然而深刻的错误。就是说:要发展出关于计算的适当的理论,图灵机带子上的印记就应该解释为数的表征或编码这个观念,我断言为假。

取而代之,我将论证下一论题:定义于图灵机带子的“编码”关系的方向应该是反第 23页过来的,从数指向印记。就是说,实际情况并不是如普遍地假定的那样,印记的构型编码了数,而是说数与定义在数上的函数是印记的构型以及它们之间的变换的模型。正是由于这一结构,使得这里的情形与其它的物理科学类似,在那里数被用来给速度、质量、能量等等建模;只不过在计算的情形下,由于将要解释的原因,要被建模的现象并没有显然的单位来描述。‘110111’这样一个(据称是二进制的)记号,并非如传统所假定的那样,编码55这个数。对于保证最后将要做出的理论结论而言,实际的情况是‘110111’这个记号,在理论里面,由55这个数来建模,就好像离开地球轨道的逃逸速度,当以每小时多少英里为单位时,是用24000附近的一个数来建模那样38。 

总之,真相与我们大家都被引导去相信的刚好背道而驰。(也和提出递归论的那些人所设想的背道而驰;不过,那是他们活该倒霉39。)

第 24页

而且,让事情更糟的是,我断言,记号与数之间的语义关系并非位于可计算性理论的课题里面,其真正的归属要高一层,是属于理论家的数学建模工具里的一部分。就是说,尽管在经典模型里面:记号与数之间的关系被假定为(1)语义性的,(2)属于理论本身的真正课题的,按照我的重构,从数到印记的建模关系(1)存在于理论家他们自身 〖themself〗 40 的层次上(就是说与其他理论工具一样,存在于理论之为理论的层次上),并且,因此(2)它并非实际课题的一部分。用哲学术语来说,普遍地与印记和机器相关联的数与函数,是理论家使用来给印记的构型建模的;而完全不是作为课题的一部分而被提到41。 

讽刺的是,戴克斯特拉搞反了。数和函数是望远镜;计算机才是明星。

这就意味着可计算性与计算复杂性结果(例如第 25页在确定性图灵机上,很大的整数几乎肯定不能在多项式时间内分解成它的素数因子),将全都必须按照物理设备的具体排列能否完成什么来加以重述。类似的,所有的涉及“判定”、“算出”等等的结果,例如停机问题,就是说是否存在能够“判定”任意图灵机在任意输之下是否会最终停机的图灵机这一问题,也需要重述,因为某个机器在进行“判定”这样的断言预设了对其输出带子上印记的解释(“判定”是一个意向而非机械的概念)。说得更强一些,从递归理论或有效可计算性的数学理论,一点也得不出任何关于什么能否被判定的结论,因为判定在本性上是语义活动。

4a · iii

如此这般,我们就不可逃避地被带到了第三点这一很强的结论:可计算性与计算复杂性理论,即以“计算的理论”之名行世的理论,是失败的。其失败不是因为它关于计算做出了错误的断言,而是由于它根本不是关于计算的(野生的也好,家养的也好)42。反之,它更像是关于差别(有效)因果作用 〖differential (effective) causality〗 的数学(即是说数学地建模的)理论:关于具体物理东西的那种构型或安排可以为有限的物理过程所切换、移动或变化成完全具体的东西的其它构型或安排,以及这些变化需要多少时间,使用多大空间。就那么多。它十足完全是有效机制的理论。

第 26页

它尤其不是有意义的机制的理论,没有在任何意义上超过了任何有意义的机制都必须遵守机制的规律,这样一个空洞乏味的理论。就是说,如我将会断言的,如果计算确实事关意义与机制的辩证互动,那么这个重组之后的可计算性理论,我们现在可以把它叫做关于效力的(数学)理论,或者关于差别因果作用的(数学)理论,而且它之适用于计算机,正如它将适用于人、星系、气体凝结等等,但它不是计算的理论,因为它作为理论并不是关于计算机的或者计算的计算性的。

4b形式化符号操纵

第三个结论性质有所不同,它由对计算的形式化符号操纵这一构解的分析得出。这一理论,是形式化逻辑发展的直接基础,它明确地,而且我认为是真正地涉及符号的操纵,因而与前面提到的可计算性的数学理论不同。就是说,这一理论专注于我们刚看到的广为接受的官方的“计算的理论”所忽略了的:计算那仍然关键的语义方面。由于它同时认真对待意义与机制两方面,形式化符号操纵,就其出发点而言,比有效可计算性理论对于计算会更公道,尽管这两个理论经常被视为同盟甚至混为一谈。

然而,形式化符号操纵这一构想也会被证明是失败的43。但这次却不是因为它不是关于计算的,因为它确实是关于计算的,而是因为它是错误的。现实世界里的计算,即我所说的“野生的计算”,实际上在任何可辨的关于“形式化”的解读上并不是形式化的。具体说来,普通所假定的,计算机事关或由“独立于其语义”的符号操纵所构成,将被实际证明是过强了。如果把一场复杂的调查研究缩减到一句话的话,可以这样讲:形式化符号操纵这一构解最终失败是因为在现实世界的情形中,语义域 〖semantic domain〗 构成性地卷入到第 27页定义于其内、其上、其间和其周围的计算过程中。现实世界的计算机是积极主动地卷入到它们的课题里的;就是说,它们是它们所表征的世界里的重要选手。在它们的一来一往中,它们实质上有效地使用、实质上影响着它们的符号结构所(语义地)关涉的事态。与此相伴的符号与所指在计算进程集结里的“协同构成” 〖co-constitution〗 ,打败了形式性所假定的各种符号与所指之间的独立性。

现实世界里的计算进程,并不是如形式符号操纵这一构解所设想的那样由与外间的所指领域隔离开来的,由内部符号世界所构成的(就好像典型的形式系统,比如关于抽象的数的公理系统,或者关于遥远而独立的任务域,比如NASA关于行星岁差的数据库等等所体现的那样),而通常是参与性的:它们涉及符号与所指之间在内部和外部的复杂因果作用,以复杂的构型相互耦合。这不是说语义属性是有因果效力的;那将会是一个更强的、我最终将会否定的结论。而是说这里的参与性卷入强到足以击败任何将这样一些过程定义为形式化的之企图。

顺便提一句。尽管计算不是形式化的而语义却并非有效能的这样一个断言,就是说计算的进行既不是独立于其成分符号的语义属性,又不是因果性地基于这些属性,是我们将会从我们总体上将要抛弃的那些占统治地位的观点中提炼出来的正面的、细腻的洞见的代表。正如将会在第一卷里解释的,部分地是为了取得这样的胜利,我所采取的研究方法的本质主义色彩,将比我最后做出的任何实际结论强得多。

4c通用性与等价性

第四个结果与普遍地用来证明一个或一种机器与另一相“等价”以及用来支持“通用”第 28页计算机这一概念(因为所谓通用就是与任何其它的等价)的等价性度量有关。直说吧,我将论证说这是一个糟糕的想法:极端误导人,五十年来一直是智识灾祸的祖先,而且仍然分散我们对有意义的机制之能力与限制的理解。

普遍地采用的度量尺度的一个立刻的问题是它几乎是索然地粗糙。所谓“有效地等价”的计算机之间的差别可以超过科学里的大多数重要的争论——比如在当前认知科学与心灵哲学里的争论(比如关于心智是表征性的、动态的、还是/或者也是功能性的;心智是否可以行为性地充分描述,还是说恰当而令人满意的智识处理必须涉及内部机制;等等)。通用计算机可以做“任何事”的断言也是不可全信的,因为打伦巴拍子,煮咖啡,以及发电子邮件都是它们所鞭长莫及的,不过计算的能力或“鞭”所及的范围为何应该有如此的限制,其实预先是并不清楚的。这种限制不管其性质是什么,最多应该只是作为“理论之后”的结论而非理论之前的假设。

不过这里有更深刻的困难。前面提到过的可计算性理论的具体性重述,引出或者至少指向一些基本问题。不过它们将取决于对另外一个几乎从来没有被挑战的假设追问的:计算处理器(“计算机”、 “CPU44图灵机控制器等等),是“硬梆梆的”——具体的、物理的等等,而不是像程序、带子上的印记构型等通常被认为是瞬间的短暂的或抽象的。一旦大家认识到程序也是具体的排列,而且此认识的影响反映回了理论的基础,处理器与程序之间截然的区分就开始消蚀。

或许值得提一下的是,挑战程序与处理器之间的分野在某种程度上是常识性的。其实,证明一个机器m1与另一个机器m2等价的(标准)做法一直就有点古怪。严格说来,我们并不是证明m1自身m2等价。而是说,证明由m1加上一个程序p这样的一对与m2等价,哪怕在任何复杂性、理论重要性等等的普通概念下,绝大部分的任务都是由p来承担的!尤其奇怪的是,在证明m1通用就是说与任何其它无限多的不同的mk等价时,采用的是不同的对子,就是说每个mk是与不同的程序pk相搭配的。然后呢,就说m1自己所有不同的mk等价!这绝对是有史以来被智识地推崇的最古怪的“结果”之一。

为什么那些程序pk虽然(各自)构成了这里的复杂性与实质内容的大部分,却被如此彻底地整个儿忽略了,而所有的功劳都归到了那(简单许多的)m1呢?依我所见,答案不是那么让人开心的。看看下面这个类比吧。假定我想要证明我手里这支九毛九买的钢笔(称它为q)有通用的小说写作能力,就是说它能够写出任何可能写出的小说。那么,给定任何小说ni,我为了证明q都能写出它,只要通过将q与该小说的作者ai配对,然后让他去把那本小说写出来就好了。这当然很荒谬,因为在每种情况下,功劳实际上是小说家的,而不是钢笔的。此外,不仅这支钢笔实质上无关紧要;而且并无任何有实质性的东西被证明为通用的,因为我每次都是把那支钢笔与不同的小说家配对,才能遍历所有可能存在的小说家。

那么,既然在q+a这一组合里,要把任何功劳归于钢笔q都是荒谬的,那为什么在m+p这一组合里,我们还把功劳都给了通常是非常简单的机器m,而不是通常要复杂许多许多的程序p呢?不光如此,由于相应于每个被证明m与之等价的机器,存在这不同的程序p,我们怎么能够自信地认为一个单个的、稳定不变的东西真正地与高度各异的一群其它东西等价呢?

我自己的观点是,归根到底,原因在于两个形而上的事实或者直觉,而每一个都没有被阐明。第一个是因为机器m是主动的、充满能量的,是在事情,而不是像程序p那样,通常(被认为)是被动的,是其他东西的反应的对象。第二个第 29页原因来自我们把东西或设备与它们的可能安排或构型相区分。可是,我可不愿意上法庭为这样两个区分进行辩护。比如说,设备其实也以它们自己的方式不过是化学制品的排列而已。因此,设备与构型的区分,特别是在基础性理论的层次上,恐怕不应该成为我们信心充足的基础。事实上,我倒是觉得,反思一下的话,我们拥抱关于通用性的整个论证形式,因而把(很普遍的那种)计算等价性断言当真的那种乐意心情应该开始消蚀了。

不用说,我这个论证不会被所有理论家顺畅地接受的。对于我假定的类比,读者们无疑会有他们自己的回应。明确一点,以正视听:我当然不是没有认识到(1)在一个通用的计算机上人们可以实现差不多任何计算过程,或者(2)给某些东西编程这种能力是奇妙而非凡的。相反,我承认这两者都是惊人而有力的事实。不过,关于可编程性的问题将会重现很多次:它的力量之根源在哪里?它究竟怎么会如此强大?我们在理论上又应该如何恰当地解释可编程性呢?

前面我说过,今天叫做“计算的数学理论”,或者“可计算性的数学理论”,或者“复杂性的数学理论”的那一系列理论成果,最终必须以具体性的术语加以重述。我最终的策略会是发挥前面提到过的机器与程序的区别可能事关活动性和能量等方面的直觉,以我所谓马达定理来具体重建那些著名的通用等价性证明。这个马达定理大体上是说:给定马达m1,以及充足的一批其他被动部件45,我能够组装出那些部件的一种构型p,以使由马达m1适当地与那些部件的特制构型p相连接而成的设备(该设备可能有着鲁贝•戈德堡 〖Rube Goldberg〗 机械那样的复杂性),其行为可以与人们可以建造的任何机器的行为同构(当然,这里的“等价”是相应于某一非平凡的同构性度量)。

这样一个马达定理是不是很了不起呢?就是说,我们是否应该觉得可以证明这样一个定理是件很了不得的事情呢?谁知道呢?我个人觉得这没什么大不了的。绝大多数活动的具体设备都有若干马达、齿轮、滑轮、容器、管道等等。至少对于我而言,如果只用一个足够大的马达,再配上不限量的其他完美的、无摩擦的设备–—开关、绳索、滑轮等等,就好比是世界上最为惊人的Meccano或Erector set––那就应该可以建造出与任何给定设备在功能上同构的设备,只要我们必须满足的等价性度量足够地宽泛,就像在现在这个情形下那样46。 

不过,或许针对规范性的评估应该等到我们做完详细的重建之后。不管怎样,我将断言,在恰当的反思后,对通用计算机这一观念的充分的概念理解将会走向大体上像这样的一个结论。

如此等等。

如我所说,这几个结果还只是开头:它们是用来标示在完整的研究里将要达到的那些类型的论证和结论。慢慢地但稳健地,经由形式化可计算性信息离散性(数字化)等等,我们对计算领域的理解将会在走向重建的途中,被系统性地拆解。

5问题

这些结自身还不足以涵盖包括我们将要达到的结论的整个范围。因为,除了这些特定的调整第 30页、重述和新的结果之外,还有三个更为基本的问题,这些问题最终并非要超越前面的那些结果,而是会重构其叙述与意义。

5a意义

首先,如前面说过的,在标准的清单里面没有哪个理论或构解,包括任何公认理论的重述,强大到足以把握计算的语义或者哲学家们所说的意向维度:关于符号、表征、信息、可解释进程等等究竟是什么意思的那些问题。既然我们的研究立足于将计算视为事关“意义”和“机制”两者,这一论点可以很简单地表达为:没有任何现有理论,充分地把握住了“意义”47。 

照我看来,我们对关于意义的两个方面事实的理解特别差。第一是它的“长程”或关系性特点:符号、表征、数据结构、思想、信息如何可以,比如说,当我们想到月球背面的温度或者西西弗斯神话时,“跳过”时间、空间与可能性的鸿沟,从而让我们(或计算机、或它们的用户)面对很早以前的、很远的甚至是虚构的事态呢?最终,我们将会看到,有意义的结构的关系性特点一定程度上是以计算有效性来定义的,哪怕是与它相对立来定义的。关于计算过程第 31页的语义或意向性特点,在于它们辅助对于超越它们“有效抓握”的情况的指称。而这一断言所依赖的“效力”的概念正是有效可计算性理论,在恰当地以具体性术语来重述之后,所能够解释的。如果某个系统––动物、网络路由器、机器人或心智––不能够“伸手触及”它所感兴趣的情境,那么还有另外一个极端聪明的策略:它可以利用有意义或表征性的结构来代替那个情境,以便它能相应于那远处的、目前不能达到的事态合理地行事48。那么,这里就是表征的家园;在计算情景下分析它将给我们提供非拟人化的因而也就很有用的情景,以便可以研究它的基本特点49。 

意义的第二个理解得很差的方面就更困难了,这事关其规范性特点:真理、指称、意义以及其它意向属性里卷入了价值、优点、美德、重要性等问题。我们将从形式化符号操纵这一关于计算的构解提炼的正面结果(哪怕前面提到的那些它的失败),就是说它指向把计算作为规范性统辖之下的因果转换系统这样一种理解。不过,要让这成为一项实质性的重构,要让我们能够理解它,我们需要达到对规范性的某种理解。这个任务很艰巨,不是通过对形式化符号操纵这一构解进行简单的重构或者局部修补就可以完成的。

5b机制

那么,这就是三个重大问题中的第一个:我们对意义的理解仍然不足以支撑我们达到关于计算的完善理论的目标。第二,或许更让人惊讶的,不过,如前面勾勒的关于可计算性理论之作为区分效力的具体理论的特定结果已经预示了的,我们其实也并不真正理解第 32页辩证关系的机制这方面。不过,这里的情况并不是平行的。

正如大家会期望的,通过三个世纪的自然与“机制”科学,我们对机制的理解是相对先进的—–比我们对意义的理解要先进得多。但是,仍然有若干一般性的忧虑之处。

首先,正如我们在讨论信息时会特别突出的,我断言为可计算性理论的真正课题的区分效力这一概念,与担保此世界能够让一个事态携带关于另一事态的信息这一形而上事实的长程相关性尤其有密切联系。不过,要识别哪些形式的局部区分性因果效力与长程相关性是有关的,并非易事(除了其他考虑,这也是跟前面关于如何发出赴晚餐的信号那个例子有关:通过一件事情的不发生来了解另一件事情。

第二,正如在前面关于其不以单位来表达这种说法所指示的,“区分性效力”(大致是说可以因果地区分的状态,比如一个开关的两个状态,或者DVD上同一片塑料的两个可以区别的坑)的各种概念需要独立于关于质量、力、动量等等方面的特定考量来研究。尽管仍然是完全具体的,理解这种形式的区分性效力涉及到在一个比传统的(经典)机制的科学更为抽象的层次上来理解机制,但是,要害在于,它又要比纯粹抽象的,比如数学,来得更具体,或者说,正如已经论证过的,比传统可计算性理论里对它的理解来得更具体50。因此,要针对计算的理解而陈述关于机制的正确理论,将需要梳理出抽象与具体之间的某种“中道”,梳理出科学到目前为止没有认识到的一种形式。

第三个问题,在表面上看起来似乎很小或很无辜,但是将被证明为重大而且会成为驱动对形而上学、本体论以及认识论的完备的形而上重建的最强力量之一,从而构成本研究的第二期/阶段。这里的问题涉及理论上第 33页一种普遍的做法,就是说从状态(或状态类型)出发来进行分析。有限状态机是形式计算理论里的家常便饭;当我的同伴在沉默中表达了他要来吃晚饭的意愿时,他在我的认知状态中引起了一个变化;动态系统理论也是以系统状态来叙说的;等等。这里的问题是:关于是什么构成了合法的状态(或者,再次地,状态类型),我们并没有任何理论。这一点在普特南 〖Putnam〗 的图灵完备的石头和塞尔的计算Wordstar的白墙(更不要说古德曼 〖Goodman〗 绿蓝 〖grue〗 蓝绿 〖bleen〗 的区分了。51要想得到与常识和智识都不符的结果,只要简单地以足够变态的方式来个体化状态就可以。不少读者也许会觉得,这都是些蠢例子;对这种心情我是有一些同情的。然而没有谁有着关于什么是合理和什么是傻气,这两者之间究竟有何分别的理论,并没有谁有何为合法的机制状态的机制性的理论。更为严重的是,证据会开始积累起来,表明担保机制状态的条件可能自身并非机制性的。而如果它不是机制性的话,那又会是怎么回事呢?

第四个担忧是元理论层次上的。尽管三个世纪的科学确实给了我们对各种类型机制的非常强大的理解,我们(在一定的反身程度上)并没有充分地整合那种理解。我们对机制的认识还是以比较无组织的形式散布在各门理论与科学中。比如,关于前面刚提到的抽象/具体这一问题:(1)某些科学,包括数学递归理论与可计算性理论,如我们所看到的,把机制视为抽象的,诡异地独立于任何物理的系泊;(2)某些科学,包括物理、化学和物质性科学把它视为具体地物质性的,因此值得更为抽象地处理的问题(比如当进化发现碳为基础的分子这种特别有力的递归组合的可能性时,它是撞上了哪种类型的“架构”?)并没有得到足够的地位;(3)某些,包括软件方法第 34页或电路设计的工程实践,与惊人地未被重建的平凡的对世界的物质理解紧密相关,就好像导线这样的凡俗概念是科学上或自然主义地值得尊重的52。为了兑现前面提到过的具体重构今天的理论这一诺言,这些部分的理解都必须恰当地被统一起来。

总之,意义不只是我们唯一的问题。整个问题的机制这一边也同样需要重新思考。

5c场地而非课题

除了我们既不理解意义也不理解机制之外,目前关于计算的理论的第三个困难更为让人惊讶,而且也有更大的后果。我已经说过我不相信我们拥有关于计算的充分的理论理解。而问题不光是我们在过去并没有关于计算的充分的理论,也不是说我们现在还没有充分的理论。结论要强得多,而且初看起来似乎有点凄惨:在未来我们永远也不会有这样一个理论。我们将永远不会有关于计算的理论,因为理论所要关涉的东西并不存在。更准确地说:本研究的一个主要结论就是计算机、运算、计算或者任何其他足够接近的东西,最终并非能够支撑智识上让人满意的、深刻而有力的理论解释。53

到最后,计算机会被证明其实更像汽车:是有着不可估量的社会、政治与经济上的重要性的东西,但其自身却并非注定要成为深入、多产、智识上令人满意的解释的课题。原因很简单。在体现意义与机制的一种辩证互动之外,计算机自身并不具有我早先说过的它们要构成真正的课题所必须具有的东西:它们不够特殊。正如我们已经看到的,一个关于计算的理论必须要把“关于计算的”作为实质性的属性,因而也就要求计算这一类别有所限制。必须要有一个“那里的那里” 〖there,there〗 ––必须要有第 35页关于计算的理论所能关于的东西–—计算现象必须构成全部事物的一个确定的子集,或者至少可能成为那样54。  不过,每个这里将要探索的理论,当加以严格检查的时候,都将会失败:或者是因为它太狭隘了,就是说不适用于我们应该(而且事实上已经)叫做计算机的东西;或者是因为它如此宽泛而在本质上是空洞的,相当于一种索然无味的物理主义。

因此,与先前宣称的目标不同,我最终会论证说计算机,在仔细审察之下,并不必然是数字化的,并不必然是抽象的,并不必然是形式化的––并不必然体现使它们成为比“有意义的物质系统”这一大类里面明确的一种的任何特征。而且这里的情形,并不能被维特根斯坦式的求助于家族相似,或罗斯 〖Rosch〗 式的对原型 〖prototype〗 的注意,或扎德 〖Zade〗 式的向模糊集合的扩展、或者女性主义者的反本质主义诉求所拯救。或许有些反讽的是,正面地来重建每一个构解而不只是说明其失败的一个强有力的结果就是,这些重建,放在一起,提供了足够的洞见,足以让我们意识到问题不在于计算模糊地或者大部分地或者大约地或者联合地是它曾经被描述的那样。相反,我们将抵达一点,在那里下面的情况很清楚:计算机是意向性上意义重大的物理人造物──是我们能够建造的最好的。

句号。没更多可说的了。

6意义的时代

第一次遇到计算不是课题这一结论,会让人觉得很失败。这样一个“结果”或许会显得似乎在指控整个项目,在根除此研究的用处。(如果计算并不存在,为何还要写––或者读!––所有第 36页这些卷呢?)然而,我实际上会论证几乎完全相反的结论。永远不会有关于计算的理论,因此也不会有关于任何别的东西(比如心智)的计算理论,这是任何投身于计算的发展的人所可能希望的最让人乐观的结论了。此结论应该可以让甚至是最不悔改的计算必胜者心软。关键并不在于计算强大到足以统治世界,如炒作大师们所说的,或者说计算将会改变世界,或者甚至计算将会改变我们对世界的理解。所有这一切都会发生;但不是因为计算是特殊的。如果宏伟的姿态还妥贴的话,就实话实说吧:计算之所是世界。

那就是第一阶段分析的最后结论。计算其实是一块场地:是历史性的机遇,让我们看到一般的、无限制的关于意义与机制的关系的展开;而不是可确定的课题,允许有它自己独有或独特的理论,值得雕刻到22世纪的学院建筑的外墙上。而且它是一个无比重要的场地,标示着三百年来物质主义自然科学的终结:科学作为一种局限于由因果作用规律性来构造性地加以解释的物质、材料与机制的研究的知识形式的终结。取而代之的,计算与信息技术—–而且越来越与生物、神经科学和纳米技术结合,全都在开始被以合流的意向术语(比如信息的术语)来理解—–作为智识历史上一个正在出现的时代的接生员而发挥着作用。我相信,这个时代,最终是会与物质科学的时代一样重要。我把这个时代叫做意义的时代

设想去探索一座老房子,在走廊某处打开一扇门,期待着进入一间没见过的屋子。让你惊诧的是,这扇门打开了一个完整的世界,有着田野、森林、开阔的远景、城市与村镇、人们与项目,忙碌的活动。你的第一反应或许是认为你不小心撞上了一个魔幻王国,自身完整的,一个虚拟的世外桃源。不过,当你继续探索,先是走几步,然后走得更远些,把东西推开,发现它们反推回来,第 37页修房子,抚养孩子,长途旅行,逐渐探索并驯服它,你发现他其实和你一直所知道的世界是同一个。但不是“同一个旧世界”,就好像你从那个魔幻之门的进入毫不相关似的。而其实,那扇门所提供的是进入你一直以来所知道的那个世界的神秘入口,但却带来了这更清晰、更活跃、几乎魔法般更有力的视角。

就我的经验,学习计算,或许甚至用一生时间浸染于计算系统中,和这个比喻很像。在这过去的四十二年里,我逐渐开始相信,这是那些建造计算系统的人们所知道的,在他们的骨血深处知道的,但还没有办法说出来。正如开始处对那个1970年代大厅后方来的评论的反应所暗示的(那时候这一努力开始了十年左右),我会在这里初步尝试着说出来。然而,要真正对得起这些直觉需要时间,当然比我所有的时间要多;而且我怀疑这些直觉到最后也只能部分地说清楚,至少在当前的历史瞬间。如果说传统自然科学在其解释物质、材料和机制的努力中拥抱了各种形式的基于因果作用的解释,那么我相信计算正以我们才刚刚开始理解的方式将我们带入意向科学的时代。就目前而言,说出这一点或许就够了。我们的智识范围在扩展,逐渐理解世界的机械方面如何辩证地与意思、解释、语义、规范性和意义这些更广阔的问题互相牵扯。

在这一质变中,过去与今天的计算实践将扮演的特定角色—–我相信历史将会最后认定的––将是这一新理论之出现的实验性、合成性 〖synthetic〗 先导:我们或许可以叫做指号炼金术。正如1415世纪以异常丰富的散乱、合成性、未理论化的物质实践为特征,它们后来被规避的而现在却被认为是科学兴起不可缺少的先导;我相信20与(至少是早期)21世纪的计算将会被视为可类比的无序、杂乱而未理论化的实践––开始时在农舍、地下室、车库第 38页以及学术研究实验室里进行的,而现在已经在整个社会生根了的实践,这些实践体现了大批丰富的实用与实践性的,哪怕是还没有被很好理解的,专门知识55。 

这些实践将把我们带到的、它们在为我们打开的领域,不是这个世界的一个独特的角落或者一个孤立的新现象,甚至不是对世界之一角或者新现象的一种新理解。正如我们在第一卷的结尾处将会瞥到的,它们在把我们领入到对世界作为有意义的整体的更清晰、更深刻、更有力的理解。

让我最后用一个反讽来作结,这是我们在此旅途中会遇到的很多反讽之一。如果放任一下巧辩的漫画式描述的话,我说了:(1)计算的重要性之大几乎不可言传;(2)程序员们身上有着极多的深入骨血的默然的理解;(3)就显式的理论而言,我们关于计算所说的、所被告知的大部分都是错的。

那么,整整一代程序员如何可能在一开始就被教一些错误的东西,到后来却能够具有对如此重大的事情的深入而隐含的理解呢?我相信答案与下面一个事实相关,野生的计算归根到底是关于实践的。尽管有人会把目前这个研究视为从事科学哲学,其实把它放在工程哲学里边或许更为准确。我不会同意费曼或德雷茨基所说的只有我们能够制作的我们才能够理解;应该很清楚的是,我甚至不觉得我们理解那些我们确实制作的东西。不过,带着一点康德式的微笑,我会第一个承认,在描述性与理论性的方法之外,合成性或者综合性方法在我们的理解中应该有它的位置。

当这个项目在我的人生里进行时,计算的实践特性在我的想象中保持了中心地位。在整个期间,我曾与程序员和计算机科学家无数次谈到––喝咖啡时、调试程序时、会议期间、酒吧里面、还有通过电子邮件,希望能够有可能说出他们第 39页觉得他们所知道的,而这种可能性的欠缺,有时候几乎导致存在挫折。出于对这份信任的尊重,也出于我对他们的直觉的同情了解,尽管我完全没有信心认为我对得起他们的希望,我将这些卷书献给他们。

References

Adriaans,Pieter,Paul Thagard,John Woods,Dov M. Gabbay,and Johan Van Benthem,eds. 2008. Philosophy of Information. Handbook of the Philosophy of Science. North Holland.

Church,Alonzo. 1936. An unsolvable problem of elementary number theory. American Journal of Mathematics 58,no. 2 (April): 345-363.

Dretske,Fred I. 2000. If you can’t make one,you don’t know how it works. In Perception,Knowledge,and Belief: Selected Essays. Cambridge University Press.

Dreyfus,Hubert L. 1979. What Computers Can't Do. Harper & Row.

Edelman,Gerald. 1992. Bright Air,Brilliant Fire: On the Matter of the Mind. New York: Basic Books.

Floridi,Luciano. 1999. Philosophy and Computing: An Introduction. Routledge.

Floridi,Luciano,ed. 2004. The Blackwell Guide to the Philosophy of Computing and Information. Blackwell.

Floridi,Luciano,ed. 2008. Philosophy of Computing and Information: 5 Questions. Automatic Press / VIP.

Gandy,Robin. 1980. Church's Thesis and Principles for Mechanisms. In The Kleene Symposium,ed. Jon Barwise,H. Jerome Keisler,and Kunen Kunen,123-148. North-Holland Publishing Company.

———. 1988. The Confluence of Ideas in 1936. In The Universal Turing Machine: A Half-Century Survey,ed. Rolf Herken,55-111. Oxford: Oxford University Press.

van Gelder,Tim. 1995. What might cognition be,if not computation? The Journal of Philosophy 92,no. 7 (July): 345-381.

———. 1998. The dynamical hypothesis in cognitive science. Behavioral and Brain Sciences 21,no. 05: 615-628. doi:10.1017/S0140525X98001733.

Gödel,Kurt. 1992. On Formally Undecidable Propositions of Principia Mathematica and Related Systems. Trans. B. Meltzer. New York: Dover Publications,originally published in 1931.

Goldin,Dina,and Peter Wegner. 2008. The Interactive Nature of Computing: Refuting the Strong Church–Turing Thesis. Minds and Machines 18,no. 1 (March 1): 17-38. doi:10.1007/s11023-007-9083-1.

Goodman,Nelson. 1955. Fact,Fiction,and Forecast. Cambridge,MA: Harvard University Press.

Haugeland,John. 1985. Artificial Intelligence: The Very Idea. A Bradford Book. Cambridge,MA: The MIT Press.

Haugeland,John,ed. 1997. Mind Design II: Philosophy,Psychology,Artificial Intelligence. Revised and enlarged edition. MIT Press.

Haugeland,John. 1998. Having Thought: Essays in the Metaphysics of Mind. Cambridge: Harvard University Press.

Hawking,Stephen. 2001. The Universe in a Nutshell. New York: Bantam Books.

Hutchins,Edwin. 1996. Cognition in the Wild. Cambridge MA: The MIT Press (A Bradford Book).

Kauffman,Stuart. 1993. The Origins of Order: Self-Organization and Selection in Evolution. New York: Oxford University Press.

Kleene,S. C. 1936. General recursive functions of natural numbers. Mathematische Annalen 112,no. 1 (December 1): 727-742. doi:10.1007/BF01565439.

McDowell,John. 1996. Mind and World. First paperback edition with a new Introduction. Cambridge MA: Harvard University Press.

Milner,Robin. 1989. Communication and Concurrency. New York: Prentice Hall.

Port,Robert,and Timothy van Gelder,eds. 1995. Mind as Motion: Explorations in the Dynamics of Cognition. MIT Press.

Putnam,Hilary. 1988. Representation and Reality. In . Cambridge,Mass: The MIT Press.

Searle,John. 1980. Minds,brains,and programs. Behavioral and Brain Sciences 1: 417-424.

Searle,John R. 1992. The Rediscovery of the Mind. Cambridge,Mass: The MIT Press.

Simon,Herbert A. 1962. The architecture of complexity. Proceedings of the American Philosophical Society 106,no. 6 (December 12): 467-482.

Smith,Brian Cantwell. 1996. On the Origin of Objects. Cambridge Mass.: MIT Press.

———. 2001. Situatedness/Embeddedness. In MIT Encyclopedia of Cognitive Science,ed. Robert A. Wilson and Frank C. Keil. MIT Press.

Stein,Lynn Andrea. 1996. Interactive programming: revolutionizing introductory computer science. ACM Computing Surveys 28,no. 4es (12): 103-es. doi:10.1145/242224.242358.

Turing,Alan M. 1936. On computable numbers,with an application to the Entscheidungsproblem. Proceedings of the London Mathematical Society s2-42,no. 1 (July): 230-265. doi:10.1112/plms/s2-42.1.230.

Wegner,Peter. 1997. Why interaction is more powerful than algorithms. Communications of the ACM 40,no. 5 (5): 80-91. doi:10.1145/253769.253801.

Wegner,Peter,and Dina Goldin. 2003. Computation beyond Turing machines. Communications of the ACM 46,no. 4 (4): 100. doi:10.1145/641205.641235.

Wolfram,Stephen. 2002. A New Kind of Science. Champaign Illinois: Wolfram Media.