1969年10月29日深夜，斯坦福研究院的終端操作員比爾·杜瓦爾（Bill Duvall）坐在NLS系統前，戴上頭戴式耳機和麥克風，以便通過長途電話隨時與加州大學洛杉磯分校的大學生查理·克萊恩（C.Kline）保持緊密聯系。據比爾回憶，當UCLA的機器發送“LOG”過來，他只需要傳送“IN”兩個字母出去，合成“LOGIN”后就可以確認分組交換技術的傳輸效果。
22點30分，耳機傳來查理的聲音“你收到L嗎？”
比爾帶著激動的心情回復“我收到了L了”；
查理：“你收到O嗎？”
比爾：“是的，我收到了O，請再傳下一個?！?/span>
查理沒有遲疑，繼續鍵入第三個字母“G”。然而，IMP儀表顯示傳輸系統突然崩潰，通訊無法繼續進行下去。世界上第一次互聯網絡的通訊試驗，僅僅傳送了兩個字母“LO”，但是1969年10月29日22點30分這一瞬間被永遠記錄了下來，因為互聯網誕生了。同時，由于這次特殊的經歷，比爾·杜瓦爾成為了全世界第一個從 AI 陣營跳槽到 IA 陣營的人。
由于沒有照相機攝影留念，克萊恩把這一重大事件發生的準確時刻，記錄在他的“IMPLOG”（工作日志）上，并簽上了自己姓名的縮寫（CSK），作為互聯網絡誕生永久的歷史見證。
多年后比爾·杜瓦爾（右）與查理·克萊恩（左）的合照
AI與IA
20世紀50年代，兩位先后獲得了圖靈獎的學者在麻省理工學院見面，他們分別是“人工智能之父”馬文·明斯基(Marvin Minsky)和“鼠標之父”格拉斯·恩格爾巴特(Douglas Engelbart)。聽說他們見面后產生了以下爭論：
明斯基：“我們要讓機器變得智能，我們要讓它們擁有意識?！?/span>
恩格爾巴特：“你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什么呢？”
其實兩位圖靈獎獲得者來自同計算機發展初期的兩大陣營，明斯基代表的是人工智能(Artificial Intelligence, AI)陣營，目標是要創建一個智能機器來取代人類的認知功能和能力；恩格爾巴特代表的是智能增強(Intelligence Augmentation, IA)陣營，目標是要將智能機器用來擴展人類的認知功能和能力。其實AI和IA兩個陣營做的研究都是使計算機更聰明，但最大的矛盾在于設計的智能機器是否要基于“以人為本”：智能機器是否會導致人類失業甚至活不下去。
為什么比爾·杜瓦爾要從AI走向IA？
在20世紀60年代中期美國東西海岸的人工智能科學家圈子里彌漫著一種幾乎無限樂觀的情緒。在斯坦福研究院和人工智能實驗室里，一群人工智能研究人員試圖建造一個可以模仿人類能力的機器人Shakey。 他們認為，使機器像人類一樣行動的科學突破在短短幾年內即將到來。
Shakey并不是世界上第一臺具備移動能力的機器人，但它是第一臺具備自主思考能力的機器人。它旨在推理周圍的世界，規劃自己的行動，并執行任務。理想很豐滿，但現實情況是這樣的：Shakey住在一個大型的開放式房間里，里面鋪著油氈地板和幾個放滿電子設備的架子，房間里散落的幾個盒裝物體是它的“玩具”。Shakey通過傳感器捕捉周圍環境，并在行動前進行長達幾分鐘的“思考”。此外，它還會頻繁死機，有時僅僅運行了幾分鐘就會耗光全部的電量。
Shakey機器人與它的玩具
加入 Shakey 項目組之前，杜瓦爾曾先后加入斯坦福研究所其他幾個人工智能項目的工作。加入Shakey項目后的幾個月時間里，雖然杜瓦爾最大程度地利用了當時的條件，使Shakey能夠識別出物體的邊緣和基礎形狀，但他能夠預見到這個項目距離完成自動化軍事崗哨或觀察任務的目標還有好幾個光年。盡管人工智能注定會改變世界，但這位年輕的程序員看到的只是這臺機器人勉強能像嬰兒一樣蹣跚學步，現實令杜瓦爾感到失望。
同時，杜瓦爾的上司堅信“科學”只能由“科學家”完成。科學家將理論與抽象視為科學的基礎，而程序員只不過是在底層從事繁重工作的勞動者，這群“碼農”的任務是實現上級的設計思路。像杜瓦爾這樣的低等級程序員完全陷入了為機器驅動程序或其他軟件接口“搬磚”的無聊工作中。
不過幸運的是，斯坦福研究所是一個龐大的機構，很快，杜瓦爾的注意力被一個更有趣的項目吸引住了。從Shakey實驗室走到樓下的時候，杜瓦爾經常會碰到恩格爾巴特的研究團隊。當時的Shakey項目還在努力模仿人的大腦和軀體，可恩格爾巴特卻有著一個非常不同的目標，他希望能將計算帶往另一個發展方向。
在第二次世界大戰期間，恩格爾巴特偶然發現了一篇文章，這篇文章提出了一個名為Memex的概念，它是一個基于縮微膠片的信息檢索系統，可以用來管理世界上所有的知識。年輕的恩格爾巴特意識到這樣的信息檢索系統可以由計算機來承載。
前文也提到恩格爾巴特是鼠標的發明者。但對于恩格爾巴特來說，鼠標只是提高人類與計算機交互能力的一個小工具，他更遠大的想法是利用計算機技術建立一個互動系統來捕獲知識和組織信息。這個互動系統不僅可以激發科學家、工程師和教育家們的創造力，還可以聚集每一個的能力創造一個“集體智商”，它將比每個人都要強大。因此他開始打造一款名為NLS的oN-Line系統，并希望人類可以用它管理全世界的所有知識。
盡管這個方向并不是當時計算機科學的主流，而且被明斯基等人工智能研究學者抱怨這是在浪費研究經費，他們認為這些錢充其量只能造出一些華而不實的文字處理器，但這個方向卻讓杜瓦爾著了迷。不到一年后，他不再掙扎著為“首個有用的機器人”編碼，他決定轉為恩格爾巴特的團隊效力，于是搬到了樓下的實驗室，并為首次連接兩臺電腦的網絡編寫代碼。杜瓦爾從Shakey實驗室跳槽到恩格爾巴的NLS團隊使他成為最早站在AI和IA兩條線路上的人之一。
總結
從歷史來看，科技的進步使人類的效率提高，但這次革新的科技將會是一款具備甚至超越人能力的智能機器，而這個愿景可能會對人類和社會產生巨大的正面以及負面影響，所以引起了兩個陣營的熱烈爭論。除了爭論是否基于“以人為本”來設計機器外，最主要的矛盾其實是時間問題：機器到達甚至超越人類的能力幾時到來？
人工智能陣營的約翰·麥卡錫認為取代人類的技術會在70年代實現，但由于技術瓶頸的限制，研究人工智能的歷程相當坎坷，AI陣營大大小小經歷了兩次寒冬，在某些年代他們基本抬不起頭來，曾經定下的目標到了2019年仍未實現。而IA陣營卻不一樣，恩格爾巴特提出的超文本鏈接概念在幾十年后成了現代互聯網的根基、CoDIAK概念框架使得智能增強技術得以快速發展，為后續人工智能再次崛起奠定夯實基礎?？梢哉J為，計算機的幾次革命和大規模普及都離不開于智能增強的改變和創新，人工智能也受益于這幾次技術的變革。盡管現在已經很少人提及人工智能和智能增強的區別，但這兩股勢力仍在不斷地博弈著。
