达特茅斯会议：AI诞生的传奇时刻

达特茅斯会议：AI诞生的传奇时刻

1956年夏天，一场在达特茅斯学院举行的研讨会成为了人工智能历史上的重要里程碑。约翰·麦卡锡、马文·明斯基等科学家首次提出了“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的正式诞生。在这次会议上，他们探讨了设计智能机器的可能性，并展示了第一个可工作的AI程序——“逻辑理论家”。这场会议不仅开启了AI的新纪元，也为后续的技术发展奠定了基础。

1956年夏天，一群数学家和计算机科学家陆续来到了达特茅斯学院数学系所在大楼的顶层。在两个月左右的时间里，他们进行了一次长时间的头脑风暴会议。原本计划参加的有 11 名数学家和科学家，其中6个人整个期间都在，他们是：马文·明斯基、朱利安·毕格罗、麦凯教授、雷·所罗门诺夫、约翰·霍兰德、麦卡锡。有的待了一半时间，有的比较短暂，例如：香农、罗切斯特、塞尔弗里奇、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙。再加上其他感兴趣的人士，据说与会人员共有47位左右。

会议的发起人之一约翰·麦卡锡，是一位美国计算机科学家，人工智能创始人之一。麦卡锡出生于波士顿，父亲是爱尔兰移民，母亲是立陶宛犹太移民。大萧条期间，父亲在加州找到工作，全家搬到洛杉矶。麦卡锡很早就表现出了数学天赋，他中学时候就自学了大学数学，之后于 1944 年被加州理工学院录取。在加州理工学院，他参加了冯·诺依曼的讲座，这堂课激发和影响了他一生的职业兴趣。

年轻的麦卡锡，经常思考，也经常与同行讨论当时计算机科学家们热衷的“思考机器”的问题。其实，让机器具备智慧，像人一样思考，这是人类自古以来的梦想。然而，从实用的现代观点来说，这个梦与现代计算机的发展同步，理论上也是起始于几位数学家的构想和研究，从1900年大卫·希尔伯特提出23个未解数学难题后，继而有哥德尔的不完备性定理、冯·诺依曼的数字计算机构形、图灵的图灵机等等，都推动着计算技术的蓬勃发展。

如何模拟大脑？当年的研究有两个方向：有的科学家深入研究人脑，例如，1943年，美国神经科学家⻨卡洛克和逻辑学家⽪茨提出了第一个神经元数学模型；而大多数计算机学家们，则从计算机模拟方面想办法。例如，图灵1950年提出“图灵测试”，多位数学家，包括图灵和香农，都写过机器与人对弈的象棋程序等。不过，企图将计算机的经典数理逻辑方法用于模拟人脑，使人总感觉有某种先天不足的缺陷，因为人脑的思维过程中有太多“模糊”的直观意识和不确定性，似乎与严密的数字计算格格不入！因此，几十年来计算技术突飞猛进长足发展，AI的发展却经常止步不前。

于是，麦卡锡萌生了一个想法，他决定组织一个小组来澄清和发展有关思维机器的想法。为了避免只关注某个狭隘的方向，也避开权威们对于自动机理论、或者控制论等等名词上的争论，他为这个领域选择了一个中立性的名字：人工智能。1955 年初，麦卡锡联系洛克菲勒基金会，请求资助在达特茅斯举办约 10 名参与者的夏季研讨会。六月，他和当时在贝尔实验室的信息论创始人香农一起会见了生物和医学研究主任罗伯特·莫里森，讨论了这个想法和可能的资助。1955年9月2日，麦卡锡、明斯基、罗切斯特和香农正式提出该会议的计划，该提案第一次使入了“人工智能”一词，于是，人工智能（AI）就此诞生了。

在达特茅斯会议上，最引人注目的成果之一是“逻辑理论家”程序的展示。这个程序被认为是第一个人工智能程序，尽管这一描述在当时甚至在今天都存在争议。逻辑理论家旨在模仿人类的技能，但人们对于这项发明是否真正反映了人类思维，以及机器是否真的能复制我们智能的洞察力，仍存在分歧。然而，科学史学家们认为，逻辑理论家是第一个模拟人类如何使用逻辑推理解决复杂问题的程序，也是最早为电脑制作的程序之一。

该程序是用一种新的信息处理语言创建的，编码过程需要在纸张上策略性地打孔，然后将其送入计算机。在短短几个小时内，逻辑理论家程序就证明了《数学原理》中的52个定理中的38个，这是一本数学推理的基础教科书。

逻辑理论家的设计反映了其创造者之一赫伯特·西蒙的思想。西蒙不是数学家，而是一名政治科学家。普渡大学科技史学家叶卡捷琳娜·巴宾采娃解释说，西蒙对组织如何增强理性决策感兴趣。他认为，人工智能可以帮助人们做出更明智的选择。“逻辑理论家程序是一种特定类型的人工智能，类似政府组织类型的智能，”巴宾采娃说，“也就说，逻辑理论家程序具有的是一个官僚的智力。”

西蒙弗雷泽大学的历史学家兼助理教授斯蒂芬妮·迪克说， 西蒙将人类思维和人工智能程序都视为信息处理系统，因此二者之间存在着根本的相似性。西蒙在非营利研究机构兰德公司任职顾问期间，遇到了计算机科学家和心理学家艾伦·纽厄尔，后者成为了他最亲密的合作者。受数学家乔治·波利亚的启发, 他们发明了一种智能的机器来复制人类的逻辑推理。

这种对人类推理的尝试被写成了一个程序，该程序用于兰德公司早期建造的一台计算机JOHNNIAC。逻辑理论家程序通过其创作者所说的启发式演绎方法来证明《数学原理》中的数学定理：它反向工作，对可能的答案进行微小替换，直到得出与已经证明的结论等价的结论。在此之前，计算机程序主要通过遵循线性的、按步骤的指令来解决问题。

巴宾采娃说，逻辑理论家程序是一个突破，因为它是符号人工智能中的第一个程序，该程序使用符号或概念而非单纯的数值数据来训练计算机像人一样思考。她解释说，直到20世纪90年代，它一直是人工智能的主要方法。最近，研究人员复兴了20世纪50年代达特茅斯会议上考虑的另一种方法：通过机器学习算法和神经网络模仿我们的大脑，而不是模拟我们的推理方式。一些科学家和工程师认为，将这两种方法结合起来是人工智能发展的下一阶段。

达特茅斯会议不仅是一次学术研讨会，更是一场具有划时代意义的科技革命的起点。它标志着人工智能作为一门独立学科的诞生，为后续几十年的AI研究奠定了理论和实践基础。会议提出的许多概念和方法，如符号主义AI、启发式搜索等，成为后来AI研究的重要方向。

会议结束后，与会者们带着新的思想和灵感回到各自的科研机构，继续推动AI领域的发展。例如，麦卡锡和明斯基在MIT成立了人工智能实验室，成为AI研究的重要基地。纽厄尔和西蒙则继续在兰德公司和卡内基梅隆大学推进AI研究。他们的工作不仅推动了技术进步，还培养了一大批AI领域的后继人才。

达特茅斯会议的影响远远超出了学术界。它激发了公众对人工智能的兴趣和想象，推动了科幻文学和电影的发展。同时，AI技术的潜在应用也引起了政府和企业的关注，为后续的研究提供了资金支持。可以说，没有达特茅斯会议，就没有今天人工智能的蓬勃发展。

如今，当我们回顾这段历史，依然能感受到那份开创精神的力量。达特茅斯会议不仅是一个历史事件，更是一面镜子，映照出人类对未知的探索精神和对未来的无限憧憬。正如麦卡锡所说：“人工智能是科学中最激动人心的领域，因为它涉及的是我们自己的本质。”