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如果你认为研究人员只是在20世纪90年代早期灵光乍现的瞬间“发现”了实用主义道路，那就错了。不论是尝试让机器以任何可能的方式解决问题，还是让它们专门模仿人类的方法，在我所谓的“实用主义”和“纯粹主义”之间做出选择，都不是新鲜事。回到1961年，在“纯粹主义”的鼎盛时期，艾伦·纽维尔和赫伯特·西蒙写道：研究人员正在“谨慎地在尝试用机器完成人类执行的任务，与尝试模拟人类实际用来完成这些任务的过程之间划清界限”。 34 1979年，人工智能哲学家休伯特·德雷福斯同样将“人工智能工程师”（一群“对制造通用智能机器不感兴趣”的实用人士）和“人工智能理论家”（从事他所认为的高尚的学术职业）进行了区分。 35 早期的研究人员意识到，他们可以专注于通过建造机器来完成历史上需要人类来完成的任务，也可以专注于试图理解人类智能本身。 36 对他们来说，真正吸引他们注意力的是后者。
正如我们所看到的，在一定程度上，这是因为复制人类行为最初似乎是制造有能力的机器阻力最小的途径。人类有非凡的能力，如果你可以简单地模仿人类，为什么要从头开始设计机器呢？但他们倾向“纯粹主义”还有第二个原因。对许多研究人员来说，为了理解人类智能本身的项目要比仅仅制造有能力的机器有趣得多。他们的著作中充满了对古典思想家和对人类思想的思考的激动人心的引用——像戈特弗里德·威廉·莱布尼茨、托马斯·霍布斯，勒内·笛卡儿和大卫·休谟这样的人。人工智能研究人员希望他们能追随这些人的脚步。让他们兴奋的不是关于机器，而是关于人类的问题：什么是“意识”？“思考”或“理解”到底是什么意思？
对于该领域的许多先驱来说，人工智能只是实现人类目标的一种机械手段。正如颇具影响力的哲学家约翰·塞尔所言，人工智能的唯一目的是作为“研究人类思维的有力工具”。另一位杰出的哲学家希拉里·普特南认为，评判人工智能领域应该仅仅看它是否“教会了我们一些重要的东西……关于我们如何思考” 37 。这就是为什么当时许多人工智能研究人员认为自己是认知科学家，而不是计算机科学家。 38 他们想象自己是在一个更大的项目——理解人类大脑的子领域里工作。 39
然而今天，正在发生一种优先级的转变。随着技术进步的加速，人类智能显然不再是获得机器能力的唯一途径。许多研究人员现在更感兴趣的是建造功能良好的机器，而不是试图理解人类智能。更重要的是，那些仍然对人类智能本身的理解感兴趣的研究人员也发现他们被“拖”向关注更实用的目的。“实用主义者”的机器能力已经引起了大型科技公司的兴趣——谷歌、亚马逊、苹果、微软和其他公司。这些公司拥有大量数据和处理能力，并雇用了大批才华横溢的研究人员，这些公司在人工智能开发方面处于领先地位，塑造了这个领域，并改变了它的优先级。在它们当中工作的许多人看来，为了理解人类智力本身而进行的探索，对于那些做白日梦的学者来说一定越来越像是一种深奥的活动。为了保持相关性，许多研究人员——甚至是那些倾向于“纯粹主义”的研究人员——不得不与这些公司及其商业野心保持更紧密的联系。
以开发“阿尔法围棋”的深度思考公司为例，它在2014年被谷歌以6亿美元的价格收购，现在的员工都是该领域的顶尖人才，他们是被从顶尖学术部门挖来的，他们的薪酬让以前的同事感到嫉妒——人均年薪为34.5万美元。 40 该公司声明，他们正试图“解决智能问题”，乍一看，这表明他们可能对解开人类大脑之谜感兴趣。但仔细看看他们的实际成就，你会发现他们在实践中的关注点是完全不同的。他们的机器，比如“阿尔法围棋”只是在非常特殊的情况下才算“智能”，在某些情况下它们表现得非常出色，但它们并不是像人类那样思考或推理。
同理，想想亚马逊的Alexa、苹果的Siri和微软的Cortana等人工智能助手。我们可以向这些机器提出简单的问题，就像我们向人类提出问题一样，它们会用类似人类的声音进行回答。（2018年，谷歌展示了它们的Duplex——人工智能助手的录音演示，该人工智能助手呼叫一家美发沙龙进行预约，然而接线员并不知道她是在和一台机器说话，因为机器的语调和类似人类的“嗯，嗯”声都非常逼真。 41 ）然而，无论这类系统有多么令人印象深刻，也无论它们与人类有多么相似，它们都没有表现出类似于人类的智能。它们的内部运作与人类的大脑并不相似。它们没有意识，也不像人类那样思考、推理，或有人类的感觉。
那么，从任何意义上来说，把这些机器描述为“智能”是否恰当呢？感觉似乎并不恰当。大多数时候，我们最终会依赖于这个词，或者类似的词，因为我们没有其他的词可用了。但因为我们主要用这些词来谈论人类，在用它们来谈论机器时的感觉并不对。哲学家将此称为“类别错误”，即将表示一类事物的词语用于表示另一类事物：就像我们不会期望胡萝卜会说话或手机会发怒一样，我们也不应该期望机器是“智能的”或“聪明的”。那么，我们还能如何描述它们呢？当人工智能领域刚刚起步，还没有被命名的时候，有一个想法是把这个研究领域称为“计算理性”。这个词可能不像“人工智能”那么令人兴奋或激动，但它可能是一个更匹配的词，因为这正是这些机器正在做的事情：利用计算能力在浩瀚的海洋中搜索可能采取的最理性的行动。