最早提出“
人工智能”这个名词的是约翰·麦卡锡（时任达特茅斯大学教授，后来去了麻省理工学院），当时他提出这个名词，应该是为了区分他刚刚起步的研究项目和诺伯特·维纳的项目（当时是MIT的老教授）。维纳提出了“控制论”一词来指代他自己对智能系统的展望，这一概念与运营研究、统计学、模式识别、信息理论和控制理论密切相关。而麦卡锡则强调了与逻辑的联系。有趣的是，今天占据主导地位的更多是维纳的关于“智能”的内容体系，但外表却用的是麦卡锡提出来的“人工智能”一词。
除了历史上的观点差异之外，我们还要认识到，目前关于人工智能的公共对话，多数仅限于产业界和学术界的很小一部分，这种狭隘视野会影响我们面对人工智能所带来的全部挑战和机遇。
这里说的广阔视野，和实现科幻小说中的场景关系不大，更多与人类对技术的必要性的理解和塑造有关，因为它在日常生活中变得越来越有影响力。在这种理解和塑造中，需要来自各行各业的各种各样的声音，而不仅仅是技术上对话。仅仅关注模仿人类的AI，可能会让我们无法获知，或不愿去获知更广泛的信息。
学术界也要发挥重要作用，不仅仅是提供一些最具创新性的技术理念，而且会与计算、统计学等学科的研究人员共同作出贡献，这些贡献和观点非常重要，尤其需要社会科学、认知科学和人文科学的观点。
另一方面，虽然科学对人类的前进必不可少，但我们也不应该夸大我们的努力和成果。社会的目标是建立新的成果。应该构建这些工件以按照声明的方式工作。我们不希望造出一提供医疗、交通选择和商业机会的系统，然后发现这些系统无法真正发挥作用，发现它们会产生错误，影响到我们的快乐和生活。所以，正如我所强调的那样，目前在数据和学习为关注重点的领域还没能出现一个“工程学科”。尽管这些领域的发展前景令人兴奋，但目前还不能被视为“工程学科”。
我们应该接受这样一个事实，即我们正在见证一个新的工程学科的诞生。“工程”这个词具有独特的内涵，容易让人想到冷漠、情感的机器，以及失去对人类的控制，但我们可以打造自己想要的工程学科。在当今时代，我们迎来了一个真正的机会，来构思历史上前所未有的新东西：以人为本的新兴工程学科。我在这里不打算这个新兴学科取名，但如果缩略词“AI”继续作为学科名字使用，那么我们需要意识到这个词的真正意义和局限性。我们需要拓宽视野，平息炒作，并对未来的严峻挑战有一个清醒的认识。
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