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构成部分（如“flag〃指狗的尾巴）。
这些变化赋予词汇上下文关系，而这种关系对于人类、特别是机器翻译极有价值。如果没有这样的上下文关系，机器翻译程序就会犯一些典型错误，例如把“the spirit is willing but the flesh is weak”（心有余而力不足）这个短语翻译为“the vodkais good but the meat stinks”（这伏特加酒不错，但这肉臭了）。显然这样的译文与原话大相径庭。
我们对词汇和其他信息的理解在很大程度上影响着我们的感知和行动。那些百科全书，例如维基百科、《牛津英语字典》和Word Net项目提供了不同的模型来收集和组织知识。既然有许多看待同一套数据的方法，那么筛选、排序和打乱数据会使我们所看到的事物产生戏剧性的差异。
尽管诸如从事新闻事业之类的专家被认为不带有偏见，但他们与其他人一样，身上总是带有训练和文化所带来的偏差。新闻记者通过表述同一问题的不同侧面以求得公平和客观，但实际上，把问题的方方面面都考虑周全，其难度并不亚于邀请所有政党的候选人参加一个总统辩论会。所以，有些观点总是会被遗漏的。
文化甚至会引起我们对词汇定义的偏差。我们中的一位曾经让学生在不同民族的百科全书里去查找某个术语的定义，例如“民主”，可以想像，即使是同一个词，一定也会有种类繁多的定义方式。
将另一堆百万字节的数据投向一位“溺水者”
信息不仅能增长，而且能以不同的方式流通。通过24小时全天候的新闻机构，我们可以与地球上几十亿人共享全球见闻，比如“9？11”恐怖事件、戴安娜王妃之死或者世界杯足球赛。这也是公司为何想让雇员们无时无刻不把寻呼机、掌中宝、电子邮件和手机接到网络上的原因。
我们已经到了吸收数据能力的极限，更不用说去理解它们了。我们有限的注意能力正以一个常数被消耗。1992…2000年，美国家庭花在媒体（电视、广播、报纸、书籍、杂志、录像、视频游戏和因特网）上的平均时间仅仅增加了1。7％，基本上徘徊在一年3 300小时左右。这说明我们可能已经到了极限。尽管如此，2000年，平均每个家庭通过各种渠道接触到330万兆字节的信息。＇5＇
我们中的许多人已经超过了极限。这种信息超载会干扰我们的睡眠、精神乃至免疫系统，英国心理学家戴维？刘易斯（ David Lewis）将这种“数据烟雾”所导致的现象称为“信息疲劳综合症”。已经发现，它与消化不良、心脏疾病和高血压等一些物理疾病相关；它所引起的更为普遍的症状是神经麻木和错误判断。＇6＇
繁杂的事物很快会导致混乱。美国国家运输部的智能交通部门赞助了一项在美国橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）中进行的研究，研究中被试被置于不同的、有外在干扰的车辆驾驶室中。当主试者要求被试者沿一条路线驾驶时，这些被试者受到各种自动指路系统、移动电话和网络新闻广播的干扰。同时，研究者给被试者出一些简单的数学题：如果你的车用一加仑的汽油可以跑12英里，那么如果你开完96英里的路程，一共需要多少加仑的汽油？有六分之一的司机忘记了转弯，一些没有接听电话，一些答错了那道初级的数学题。好在36个被试中只有两三个在45分钟的车程里发生了事故，但更多的人一路上感到，他们的思维“失事”了。＇7＇
知道得越多，理解得越少
过去，信息的作用是帮助我们减少不确定性。而现在，我们拥有的信息越多，理解得却越少。信息来自不同的渠道，具有不同的特点。我们需要确认这些信息的可靠性。对信息的理解取决于信息发布者和接收者的程序。而信息本身的飞速变化使得我们对未来的预测变得更加困难。我们生活的这个地球村由网络联结，形成了一个持续变化的非线性世界，但它同时也是一个充满着短暂时尚和永恒真理的喧嚣世界。
对我们而言，真正的挑战不仅是抵挡住信息的冲击，还要理解这些信息。我们该怎样面对繁杂的信息海洋并从中提取精华呢？我们怎样才能不被海洋吞噬又找到那些藏在海底深处的珍珠呢？
涸泽而渔
有些人想采用中国古老寓言中的人物的做法：涸泽而渔，即吸干河水得到存留在水底的鱼虾。现实中采用“涸泽而渔”的方法获取信息的一个实例是美国国防部，它计划花费2。4亿美元开展“全面信息分析”（TIA）。这个项目将分析来自美国银行账户、税务表、驾驶执照、航线和旅行预定、信用卡购买、医疗记录、电话和电子邮件以及所有可能的海量信息。这样，政府就可以从这些信息中寻找显示问题所在的模式或潜在联系。＇8＇
暂且把个人隐私问题放在一边不谈，TIA看起来是一种使用蛮力进行信息处理的方案。许多专家认为，这个庞大的、繁杂的、笨拙的和持续变化的数据库不大可能提供独到的洞察力。一旦恐怖分子觉察到什么会被跟踪，他们可以很快采取相应的反追踪措施。对此，各公司已经拥有许多关于“数据挖掘”优缺点的经验。另一种可行的方法是采用分散防御的方法，就好像一个免疫系统，找出威胁所在并想办法对付它们。这个系统花费的人力和财力都比较少，同时也使“黑客”更难以侵入。
有一个颇具诱惑力的想法是，用一些超级计算机分析世界上的所有数据，并从中找出创造性的思想。然而，汇集大量的分散数据并不一定能提高洞察力。实际上，它可能使数据更难以理解。因此，一个强大的信息系统和数据挖掘过程还需要与精确定义的感兴趣领域联系起来，并在这个领域之内对数据进行分析和理解。
豪尔赫？路易斯？博尔赫斯（Jorge Louis Borges）所著的《博闻强记的富内斯》（ Funes，The Memorious） …书对堆积大量不理解的信息进行了非常有趣的讽刺性描述。主角富内斯拥有超强记忆能力，他可以记住他生活中发生的任何事情，包括每一分钟的细节。他甚至记得很久以前某天太阳在哪一秒升起，太阳升起时每一层颜色的变化。但是，他无法依据如此完美的记忆改变任何事情。所有过去的信息让他窒息，他无法进行思考。博尔赫斯试图通过这个故事，突出原始数据的堆积和创造性理解之间的区别。我们要避免因为使用技术而把自己变成另一个富内斯；我们应将重点放在从知识的洪流中筛选出天然金块的过程。
上下文关系重于一切
我们不能期望通过收集海量的信息就能一眼看穿事物内在的意义。有时我们无法看清信息的特征，是因为这个特征无法独立于信息的上下文关系存在。当我们像摘果子～样把信息采集下来放到篮子里时，我们可能使得理解它更为困难，因为我们将信息 与相关的环境分离开了。
我们所见的往往取决于我们是在何种情景下看见它的。例如，在图6…1中，你看见了什么？
有些人可能看见的是一个字母重于一切“B”，而另一些人可能看到的是数字“13”。究竟是数字还是字母呢？让我们来看看不同语言环境下的同一内容。请看图6…2，上下文关系告诉我们，剐刚看到的是一个字母“B”。而图6…3则告诉我们看见的是数字“13”。
究竟是一个数字还是一个字母？我们经常认为，这样的问题对应于一个正确的答案。但这个答案不仅仅取决于我们看到了什么，而且还取决于我们如何理解所看到的内容。我们理解事物的方法不仅仅取决于内容本身的特征，而且取决于该内容的上下文。
为了理解这个图形，我们首先将注意集中于个体特征上（13或B）。接着我们回过头来看这个特征所处的语境。然后，我们再将镜头拉回到个体特征上，加以放大。这种视觉方式是几乎贯穿我们一生的本能模式。每次我们会先注意细节，接着退一步，看看上下文，然后再将注意力缩回到细节上。拉远镜头看全局，可以让我们避免过于关注细节而对整体迷惑不清，无法行动；拉近镜头看细节，则可以帮助我们避免注意力过于涣散而无法采取具体的行动。
拉近与拉远镜头
就像我们的视觉一样，在当前信息环境变得游刃有余、心领神会的关键在于形成将镜头拉近、拉远的程序。通过这个程序，我们就可以对抗一些本能倾向，不至于过度近视或