“人工智能”这个词语是怎么来的？

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“人工智能”这个词语是怎么来的？
《大西洋月刊》撰稿人汤姆·查特菲尔德（Tom Chatfield）发表文章，讲述了数字时代一些词汇背后的故事，展示了科技中人性化的一面。以下为原文摘录
很多人都不知道，Wikipedia（维基百科）这个名字来自于夏威夷的一辆巴士。1995年，在维基百科推出的六年之前，一位名为沃德·坎宁安（Ward Cunningham）的电脑程序员抵达了檀香山国际机场，这是他第一次次来这个岛。当时他正在考虑开发一个新网站，帮助软件设计人员互相协作，让用户可以自己使用Web浏览器编辑网站内容。这在当时是一个惊人的创新。给这个网站取个什么样的名字好呢？

“我当时希望给这种不同寻常的技术取个不同寻常的名字，”坎宁安2003年时说，“这时我看到了Wiki这个词，因为机场大巴的名字叫Wiki Wiki Bus。”
Wiki在夏威夷语中是“快速”的意思，“Wiki Wiki”则表示非常快速。就这样，坎宁安的网站有了一个独特的名字WikiWikiWeb。
维基百科的诞生
坎宁安并没有参与维基百科的开发，维基百科是建立在坎宁安的技术上的无数网站中的一个。Pedia这个词来自于“encyclopedia”，意思是百科全书。Pedia在希腊语中表示知识。所以Wikipedia的意思是“快知识”。该网站大获成功，后来成为数字时代最具代表性的词汇之一，但很少有人知道它的起源和夏威夷岛屿有关。
在数字时代，科技常常给人一种水到渠成的感觉。，每一项技术被嵌在一段独特的历史中。它们名字的来源强调了意外和偶然，让你觉得事情没有那么理所。如果不知道这些人性化的故事，你可能看不到技术的本质人类意志的扩张，非常奇妙，但并不完美，带着种种偏见和意外后果。
在向青少年介绍科技现状的时候，我经常把维基百科作为一个切入点，让他们改进维基百科的词条，并在这个过程中，想想“更好”的含义。他们的反应几乎都是一模一样。改进维基百科？那上面的内容不是专家写的吗？不是的，我说。这就是维基的意义内容是用户自己写上去的，意味着没有哪个页面是定论。维基百科上没有最终的答案，最高权力掌握在社区手中。
沃德·坎宁安维基技术最早的一些用户并不喜欢维基百科，因为他们觉得维基百科背叛了这项技术的初衷。他们认为，维基百科的成功鼓励了一种公正和持久的错觉，其网页成为了一种自成体系、自我证实的“真理”，堵塞了对真理的讨论——或把讨论限制在它自己选定的编辑团队中。
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。，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。”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。，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。，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——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。（腾讯科技）