维基百科、人工智能这些词是怎么来的？

　　一部机器人出现在巴黎布朗利河岸博物馆的展览中。

　　很少有人知道，维基百科(Wikipedia)这个名称与夏威夷的一种巴士有着密不可分的联系。1995年，在这个著名在线百科全书上线六年之前，一位名叫沃德·坎宁安(Ward Cunningham)的计算机程序员抵达了檀香山国际机场，这是他第一次来到夏威夷。坎宁安当时正在开发一种新的网站，以帮助软件设计师相互协作，这种网站可以让用户自己通过网页浏览器进行快速编辑。这在当时是非常了不起的创新，但该给它起个什么名称好呢?

　　“我希望为这种不同寻常的技术起一个不同寻常的名字。”2003年，坎宁安对一位好奇的词典编纂者说，“当我去乘坐机场巴士，一种叫做Wiki Wiki的巴士……我学到了wiki这个词。”

　　Wiki在夏威夷语中的意思是“快”，重复使用是为了加强效果：Wiki Wiki巴士就是非常快的巴士。就这样，坎宁安的软件拥有了他一直寻找的特别名称：WikiWikiWeb。

　　“维基百科”名称的第二部分来自单词“encyclopedia”(百科全书)，其中“pedia”在希腊语中的意思是“知识”。所以，维基百科的意思就是“快知识”。不过，这家网站现在已大获成功，其名气已经掩盖了它的词源——以及一个事实，即，对一个岛的偶然访问为我们带来了数字时代最具代表性的词语之一。

　　如今谁能想象用自己的膝盖控制计算机?

　　我喜欢探究新词语的词源，尤其是那些科技词语。在数字时代，科技往往就像一种自然法则，它们的崛起仿佛自有理由。然而，每一种科技的出现都有特定的历史环境。对我而言，词源强调了事物的偶然性，如果不去探究，我可能会把它们当成理所当然之事。如果不了解这些尽展人性的故事，我就无法看到科技的本质：它们是人类意志非凡而又不完美的延伸，却又陷在各种偏见和意想不到的后果之中。

　　在向青少年发表关于科技的演讲时，我常常将维基百科作为讨论内容。我会找到一个条目，完善它，让维基百科变得更好，并在此过程中思考“更好”的意义。听众的反应几乎总是一样的：完善条目是什么意思呢?难道它们不都是由专家编写的?我告诉他们，并非如此。这正是维基网站的全部意义：用户自己撰写网站内容，这意味着没有一个页面是固定不变的。维基网站没有最终的答案，其所有权属于用户群。

　　基于坎宁安原始技术搭建维基网站的一些人对维基百科并不感冒，因为觉得它违背了这项技术的初衷。他们认为维基百科凭借自己的成功，助长了一种公正和持久的假象。维基页面可能成为“自成体系的‘真理’”，从而导致讨论被关闭——或是被限制在选定的编辑团队中。

　　在这些担忧背后还存在着一股更强大的力量：时间本身的流逝。我的青少年听众都已不记得维基百科出现前是什么样子，而坎宁安最初推出的维基网站，论“年龄”则超过了他们所有人。就像这些青少年生活中的很多软件和硬件一样，维基百科已经成为“生态”的一部分——人们栖息于这个生态中，并根据它来调整自己。

　　数字技术与时间之间的关系并不稳定。旧的格式和平台会很快淘汰;新事物意味着更好、更快、更精彩。然而，数十年前的决定也在继续发挥着影响。举例来说，如果你想了解鼠标的设计，你需要回溯到美国宇航局(NASA)在1965年发布的一份文件，其中探讨了控制计算机的各种潜在方式——包括一种用膝盖带动的踏板、一种“图形转化器”式的平板电脑和手写笔、一种光触笔以及一种操纵杆。在回溯过程中，你会发现自己穿越到了这样一个年代，那时的人们并不清楚人机交互的最佳方式是什么，他们甚至不知道何谓人机交互。那份文件中写道：“虽然膝盖控制法仍处于研发初期，但它在速度和精准度方面的排名很高，看上去很有潜力。”

　　

　　对词源的探究让我们知道，一切事物都曾经是新事物。

　　如今谁能想象用自己的膝盖控制计算机，就像在一台老式缝纫机上工作?追踪一个词语的发展历程能够很好地平衡数字文化对于当下的痴迷，从而了解软件和硬件的每一次迭代是如何在旧有思想和价值观的基础之上向前发展的。当你连接到一个无线网络，你就进入了和无线电报相同的词语空间，后者是在19世纪90年代被开发出来的。和现在一样，当时要建立起成功的网络，需要达成国际协议，打通监管和技术许可，并积极订立相当于商标的技术标准。以电子方式进行通讯，就是参与到一个经过协商而达成的广泛共识当中，它的建立以及日后维护的基础是数十年积累而来的假设。

　　同样，谈论科技也是在进行假设：它要求人们对科技的意义和用法拥有共同的理念。然而与大多数词语相比，有一些词语理应受到更多的质疑。六十年前，一组科学家制定了一份会议议程，旨在预测和塑造未来——同时也为了建立一个他们认为将会改变世界的研究领域。他们的任务是利用数字计算这一新兴技术来重建并超越人类智能。他们选定的名字呢?达特茅斯人工智能夏季研讨会。

　　达特茅斯会议的假设是在1955年的一份提议中提出的，其中明显充满了自负：“进行这项研究是基于一个假设，即学习的各个方面或者智能的任何其他功能在原则上都是可以被精确描述的，因此我们可以制造一台机器对它进行模拟。”然而直到今天，在这个领域，“智能”一词仍然只是介于燧石和稻草人之间。从自动驾驶汽车，到面部识别，从精通国际象棋和围棋，到基于数十亿个样本进行的翻译，越来越聪明的自动化科技既令人不安，又令人着迷。然而，占据着新闻标题的“人工智能”让我们更加难以看清机器的本质——与其说人工智能是人类智能的镜像，不如说人工智能完全不同于人类智能。随着人工智能的发展，这越来越有说服力。

　　正如阿兰·图灵(Alan Turing)在1950年一篇关于计算机和智能的文章中所说：“吾等目力短亦浅，能见百事待践行。”如果我们要诚实地面对未来，我们不仅需要清楚地认识自己从何而来，还要能准确地描述眼皮子底下正在发生的事。人工智能，虽说不过尔尔，但跨越了一系列新兴学科，这些学科有着更精确的标签：机器学习、符号系统、大数据、监督式学习以及神经网络。不过，一个有着六十年历史的类比成为了词语中的“化石”，它让围绕这些动态所进行的讨论出现了混乱——同时替代实际知识，滋长了无益的幻想。

　　即便我们可能落入词语的陷阱，但今天依然是语言极度丰富的时代——这不仅是以大众文化水平得到提高为标志，更在于大众对文字书写和话语记录的参与。通过数十亿台手机、平板电脑、笔记本电脑和台式电脑的屏幕，人类实现了前所未有的自我表达。

　　如果我们愿意费心审视这些词语，它们能够讲述和揭示的将超越我们的认知。对词源的探究让我们知道，一切事物都曾经是新事物。从某种程度上说，新词背后的故事促使我们重新思考：如何寻回初遇新事物时的那种震撼和新奇感。

　　在我看来，了解维基百科的词源并不能帮助我们理解它成功的原因，我们也不会因此知道如何更好地使用它。但它却能够提醒我们一件事：事物的现状并不总是和过去一样——但愿人们还会懂得，事物的未来也不会总是和现在一个样。

　　翻译：何无鱼

　　来源：The Atlantic

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