“人工智能”这个词语是怎么来的?

鼠标的设计

在这种担心的背后，有一种更大的趋势——时间本身的流逝。十几岁的青少年并不记得维基百科出现以前是什么样子。这个网站的年龄好像比他们每个人都大。他们生活中还有很多软件和硬件，维基百科只不过是其中之一，他们生活在这个环境中，适应了这个环境。

数字技术与时间之间的关系并不融洽。旧的格式和平台迅速遭到淘汰，“新”意味着更好，更快，更亮。然而，几十年前的决定继续发挥着影响。如果你想了解计算机鼠标的设计，你需要回去看1965年美国航空航天局的一份文件，其中探讨了各种可能的计算机控制方法，包括一种用膝盖移动的踏板，一种平板电脑和手写笔，一种光笔，一种操纵杆。

在读这份文件的时候，你会发现，在那时候，人们并不清楚与计算机交互的方式哪种最好，就连“与计算机交互”是什么意思都不那么明白。文件中说：“虽然在做测试的时候，膝盖控制方式的发展在在早期阶段，但它的速度和精度排名都很高，看上去很有前途。”

如今谁能想像用自己的膝盖来控制计算机，来打字，就好像是在使用老式缝纫机一样呢？

人工智能

有一些词语确实应该经受更多的质疑。六十年前，一些科学家制定了一个会议日程，希望为预测并塑造未来奠定基础。他们的任务，是用计算科学重建和超越人类心智的运作。这个大会被他们命名为“达特茅斯人工智能研究项目”。

1955年的一个草案明确提出了达特茅斯会议的假设：“研究是基于这样一个猜想：学习的每一个环节，或者智能的任何其它功能，原则上都可以被精确描述，可以让机器进行模拟。”然而到了今天，“智能”这个词仍然很笼统。从自动驾驶的车辆到面部识别，从下象棋和围棋到基于数十亿个样本的翻译，越来越聪明的自动化方案让人入迷。然而，但每一篇文章标题中的词语都让我们偏离对机器本身的认识——机器和人根本不像，并不是对人类智能的反射。

阿兰·图灵1950年发表了一篇关于计算机器和智能的论文，其中写道，“我们只能看到很短的未来，但我们可以看到未来有很多事情需要去做。”如果要诚实地面对未来，我们就需要清楚我们经过了哪里，需要准确描述眼前正在发生的事情是什么。人工智能包含一系列新兴学科，它们有更精确的名称：机器学习、符号系统、大数据、有监督学习、神经网络。然而，由于其术语中嵌入了一个六十年前的类比，大多数关于它们的讨论都受到一些干扰——同时又滋生了很多无益的幻想。

知道维基百科的起源未必有助于我们了解它为什么成功，也未必可以教会我们更好地使用它。但它确实是个提醒：我们今天习以为常的事情，当初可能并非是这样。所以，未来的事情也未必就会是今天的样子。 返回搜狐，查看更多