导论

马泰奥·帕斯奎内利（Matteo Pasquinelli）¶

Introduction¶

灾变是过去的分崩离析。 反灾变（anastrophe）是未来的聚合成形。

——兰德与普兰特（Land and Plant 1994）

创伤之理性

终有一天，把二十世纪的思想及其智能机器重新理解为对错误、异常、创伤与灾变之积极定义的探寻，将不再是一种任意之举——这一组概念需要从其认知的、技术的与政治的构成中加以理解。有些人或许会惊讶地发现，福柯（Foucault）关于生命权力（biopower）与自我技术的历史，同控制论（cybernetics）及其早期对错误友好的通用机器（universal machine）有着共同的根源；或者会惊讶地得知，欲望机器（desiring machines）——它们“在运转时不断发生故障，实际上只有在不正常运作时才运转”(Deleuze and Guattari 1983, 8)——其实是在回应第一次世界大战时期关于战争创伤与大脑可塑性的研究。纵观计算的历史（从早期控制论到人工智能，再到当下的算法资本主义［algorithmic capitalism］），主流技术及对它的批判性回应，都共享着一种对工具理性或技术理性之决定论与实证主义的共同信念——此处借用法兰克福学派（Frankfurt School）的表述 (Horkheimer 1947; Marcuse 1964)。与此相反，本文集的目标是重新发现错误、创伤与灾变在智能机器设计与增强认知理论中的作用。这些问题既合时宜又十分紧迫：媒体对人工智能即将迎来奇点（singularity）的炒作，似乎只是在喂养一种平庸的灾变论，却没有提供一个基本的认识论模型来框定这样一场“智能爆炸”（intelligence explosion）(Chalmers 2010)。¶

错误的定义在启蒙运动（the Enlightenment）的发生中同样扮演了根本性的角色。按照贝茨（Bates 2002）的看法，无论是批评者（如法兰克福学派）还是捍卫者（如自由主义者与社会主义革命者），都错误地以为启蒙运动仅仅是由对理性的单纯信心所驱动的。贝茨则强调，理性时代（the Age of Reason）执着于错误的构成，并认为人类知识从根本上说是一种偏差（aberration）。既然“真理的方法实际上寄生于其假定的否定之上”，贝茨 (2002, viii) 进而指出，启蒙运动事实上为一种现代的错误认识论奠定了基础。因此，批判理论的进路应当转而指向其自身的前提，以探究工具理性的整部历史——从理性时代到智能机器时代——是否实际上掩盖了一种深刻的、结构性的迷误（errancy）。¶

这些关于技术与理性之关系的旧有关切，今天作为计算与认知之关系的关切重新浮现。当前的哲学论争似乎在新唯物论（neomaterialism）与新理性主义（neorationalism）两种立场之间形成两极，也就是在对怀特海（Whitehead）与塞拉斯（Sellars）的新解读之间，例如在那些站在技术对象、物质与情动之能动性一边的人，与那些主张理性之首要性及其潜在自主化形式的人之间。^[1] 本文集以一种更为谦逊的方式穿越这些二元对立，提出应当作出如下区分：一方面是那些承认错误、异常、病理、创伤与灾变具有积极和构成性作用的哲学，另一方面是那些支持一种没有动态的、自组织的、构成性断裂的扁平本体论（flat ontology）的哲学。任何认知与计算的范式（无论是新唯物论的还是新理性主义的），若不承认认识上的异常以及理智（noetic）失败的作用，都无法得到评价。从法兰克福学派所传授的“理性之创伤”这一教训出发，“创伤之理性”必须被重新发现为智能机器时代真正的内在逻辑。¶

机器的病理

正如皮克林（Pickering 2010）在其开创性著作《控制论之脑》（The Cybernetic Brain）中所讲述的，控制论诞生于一个以实践为基础、对错误友好也对社会友好的环境之中，这与 1970 年代加利福尼亚那个促成计算机革命的动荡地下文化颇为相似。控制论常被视为信息论及其可预测的通信信道的演进，但第一代控制论学者中有许多人其实受过心理学与精神病学的训练。正如皮克林提醒我们的，控制论机器的观念是依照大脑的适应理论塑造出来的；根据这一理论，大脑这一器官的功能不是对外部环境的表征，而是对外部环境的适应。有机体为适应其自身的环境界（Umwelt）而挣扎的经典图像，当然属于进化论的历史，而在此之前，众所周知，也属于德国自然哲学（Naturphilosophie）。在此附上这一历史注记，并不是为了以活力论的方式召唤信息技术的某种生物形态基底，恰恰相反，是为了发掘抽象在各种生命哲学中的作用。无论我们是否意识到，任何机器始终都是一台认知的机器，是人类智力的产物，也是延展认知（extended cognition）之齿轮组中的一个部件。^[2]¶

法国哲学家与美国控制论学者并没有以同样的热情接受有机体与机器之间的类比。康吉莱姆（Canguilhem）在其颇具影响的讲演《机器与有机体》（“Machine and Organism”）中指出，机器不同于有机体，它不能表现出病理行为，因为它不具有适应性。有机体之所以会患上精神疾病，是因为它具有自组织和自我修复的能力，而机器的部件则具有无法被重新调派的固定目标。^[3] 康吉莱姆 (1947, 109) 的结论是，并不存在机器病理这种东西，其依据还在于“一台机器不能替代另一台机器”。然而贝茨注意到，早期的“控制论学者对病理性崩溃抱有浓厚兴趣，［并且］维纳（Wiener）声称某些心理不稳定状态有着相当精确的技术类比物”(Bates 2014, 33)。早期控制论学者常常以错误、冲击与灾变来讨论机器的适应性反应。就连稳态（homeostasis）这一核心概念，最初也是由生理学家沃尔特·坎农（Walter Cannon，正是他将这一概念引入控制论）构想为有机体对紧急状况的反应，即身体切换到逃跑或战斗状态之时 (Bates 2014, 44)。在早期控制论范式的中心，可以找到灾变，它是这一范式被遗忘的运作内核。¶

灾变之脑

纵观二十世纪的思想，理性工具化的传奇始终伴随着一条不那么著名的谱系，即灾变的工具化，而后者很可能才是前者真正的认识论引擎。控制论中的灾变模型，乃至数学中的突变理论（catastrophe theory，自 Thom 1975 始），碰巧都受到了神经学家库尔特·戈尔德施泰因（Kurt Goldstein）的直觉的启发；有意思的是，戈尔德施泰因也是康吉莱姆讲演《机器与有机体》背后的主要影响来源。^[4] 戈尔德施泰因处于二十世纪神经学与哲学诸多关键趋势的交汇点上，此处简要介绍他的思想，是为了从另一个角度照亮增强智能的演变。¶

在柏林的科学与知识界，戈尔德施泰因并不是一个玄奥的人物。1934 年他被盖世太保（Gestapo）逮捕并被驱逐出德国时，正担任莫阿比特（Moabit）医院神经科的主任。流亡阿姆斯特丹期间，他仅用五周时间就口述并出版了其开创性专著《有机体的构造》（Der Aufbau des Organismus，字面意思即有机体的“结构”或“建构”）。戈尔德施泰因的临床研究始于对第一次世界大战士兵脑损伤的研究，在思想上则受到德国观念论与生命哲学（Lebensphilosophie）的影响。他与格式塔学派以及他的堂兄恩斯特·卡西尔（Ernst Cassirer）共享一种精致的符号形式理论（从数学到神话），认为创造符号形式是人类心智的一项关键能力。戈尔德施泰因对梅洛-庞蒂（Merleau-Ponty 1942）与康吉莱姆（Canguilhem 1943）同样是极其重要的灵感来源。福柯（Foucault 1954）本人的第一本书也正是以对戈尔德施泰因关于精神疾病之定义的批判开篇的，其中讨论了抽象、异常与环境（milieu）等概念。¶

必须指出的是，戈尔德施泰因 (1934) 把创伤与灾变设定为大脑的运作功能，而不仅仅是对外部意外的反应。戈尔德施泰因并不区分有序行为与无序行为，也不区分健康与病理——任何正常或异常的反应，都是同一种与环境之间的适应性对抗的表现。戈尔德施泰因关于大脑的有机规范性，似乎比单纯的神经可塑性（neuroplasticity）观念更为精致：大脑不仅能够在损伤之后自我修复，而且还能够自组织出“轻微的灾变性反应”(Goldstein 1934, 227)，以便使自身达到均衡并得到增强。因此，大脑处于一种永久的、构成性的主动创伤状态之中。更重要的是，在这一认知规范性模型之中，对创伤与灾变的成功加工总是意味着新规范与抽象行为形式的产生。抽象是与环境相对抗的结果，而在任何新的抽象的中心，都可以找到一个胚胎状态的创伤。¶

这一影响了早期控制论的直觉内核，更一般地说，也可以延伸到智能机器时代。既然如今人们不太在意机器与大脑之间的严格区分，认知便被视为延展的，其定义也纳入了各种外部功能与各类部分对象（partial objects）。因此，增强智能的技术可以被理解为一个不断适应其环境的灾变过程，而非工具理性的线性过程。机器向外部敞开，无论是自主的还是半自主的，都在不断延展着人类的创伤。¶

人工智能的人类面具

承认认知的中心存在一个灾变过程，也要求一种关于权力与认知资本主义（cognitive capitalism）的新分析。与此相反，当下围绕人工智能风险的炒作，似乎只是在重复一种更常见于好莱坞电影的怪诞灾变论。^[5] 在这场论争中，“智能”的定义仍然是一个悬而未决的问题，本文集也试图在这一论争上确立一个不同的角度。从哲学的观点来看，人类智能本身始终是人工的，因为它会催生认知的新维度。反过来说，人工智能的设计仍然是人类智力的产物，因而也是人类智力之增强的一种形式。正因如此，本文集的标题以更为谦逊的方式指向增强智能（augmented intelligence）这一概念——以此提醒我们，人与机器之间存在一份后人类的遗产，它至今仍难以割断（尽管机器展现出不同程度的自主能动性）。¶

在当下关于人工智能奇点的叙事中，至少存在三个棘手的问题：第一，期待机器智能表现出拟人化的行为（即人类中心主义谬误［anthropocentric fallacy］）；第二，描绘一幅机器认知能力平滑指数增长的图景（即自举谬误［bootstrapping fallacy］）；第三，认为机器智能会实现某种良性统一的观念（即奇点谬误［singularity fallacy］）。关于人类中心主义谬误，本文集中本杰明·布拉顿（Benjamin Bratton）的文章讨论了“大机器”（Big Machine）前来灭绝人类的图像，这在根本上是一种拟人化的投射，把动物特有的特征（如捕食本能）归于机器。克里斯·埃利亚史密斯（Chris Eliasmith）则针对自举谬误，提出了一套更具经验性的人工心智演进年表，它以若干递进阶段为基础（如“自主导航”“优于人类的感知”等），据此，“似乎极不可能出现任何类似于数学奇点的东西”(Eliasmith 2015, 13)。同样，布鲁斯·斯特林（Bruce Sterling）也确信，不同智能技术的统一与同步将会非常混乱：¶

今天我们并没有人工智能，但我们确实有别的东西，比如计算机视觉系统、机器人的移动能力、抓取系统。我们拥有这一宏大构想的零零碎碎，但这些碎片本身就是大产业。它们不会拼合成一个超级事物。Siri 会说话，但她不会抓东西。有些机器能抓取和操纵物体，但它们不会说话。［……］不会有奇点。(Sterling 2015)

总体而言，围绕人工智能所培育的灾变论与乌托邦主义，都与智能机器历史开端处被发现的那种“随时准备迎接创伤”（ready-to-trauma）的逻辑背道而驰。这一问题指向了当前时代一道尚待弥合的认识论与政治鸿沟。¶

参考文献

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第一部分：从控制论创伤到奇点（Part I: From Cybertrauma to Singularity）

注释