1.2.2 形成（1956—1969年）

1956年夏季，美国达特茅斯学院的年轻数学助教、现任斯坦福大学教授的J.麦卡锡联合他的三位朋友——哈佛大学年轻数学家和神经学家、现任麻省理工学院教授的M.L.明斯基，IBM信息研究中心负责人N.洛切斯特，贝尔实验室信息部数学研究员C.E.香农——邀请普林斯顿大学的T.莫尔、IBM的A.L.塞缪尔、麻省理工学院的奥利弗·塞尔夫里奇和R.索罗莫夫、兰德公司的A.纽厄尔和卡内基梅隆大学的H.A.西蒙等10名年轻学者申请洛克菲勒基金会资助，在美国达特茅斯学院召开了一次为时两个月的人工智能夏季学术研讨会，讨论了机器智能的问题。会议经麦卡锡提议正式采用“人工智能”这一术语，麦卡锡因此被称为“人工智能之父”。这是一次具有历史意义的重要会议，它标志人工智能作为一门新兴学科正式诞生。此后，美国形成了多个人工智能研究组织，如纽厄尔和西蒙的卡内基兰德（Carnegie RAND）协作组、明斯基和麦卡锡的麻省理工学院研究组、塞缪尔的IBM工程研究组等。

达特茅斯会议的发起建议书中提到了人工智能的预期目标：“制造一台机器，该机器可以模拟学习或者智能的所有方面，只要这些方面可以精确描述。”（Every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it.）该预期也曾经被当作人工智能的定义使用，对人工智能的发展起到了举足轻重的作用。

“人工智能”一词的英文是“artificial intelligence”，有文献可考的记录出自1956年的达特茅斯会议。在此之前，即使有相关的名词术语，也不是大家对人工智能学科的命名共识。比如，图灵曾经命名的“机器智能”（machine intelligence），虽早于“人工智能”这个概念，但如今已经较少使用。

这次会议之后的10多年间，人工智能发展的第一个高潮到来了。人工智能的研究在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解、专家系统及人工智能语言等方面都取得了令人瞩目的成就。

（1）机器学习方面。1957年，美国心理学家弗兰克·罗森布莱特研制成功感知器。这是一种将神经元用于识别的系统，它的学习功能引起了科学家广泛的兴趣，推动了对连接机制的研究，但人们很快发现了感知器的局限性。最早的感知器被美国史密森尼学会（Smithsonian Institution）保存。

（2）定理证明方面。美籍华人数理逻辑学家王浩于1958年在IBM-704机器上用3～5分钟证明了《数学原理》中有关命题演算的全部定理（220条），并且还证明了谓词演算中150条定理的85%。1965年，美国数学家J.A.鲁滨逊（J.A. Robinson）提出了归结原理，为定理的机器证明做出了突破性的贡献。

（3）模式识别方面。1959年，塞尔夫里奇推出了一个模式识别程序。1965年，互联网先驱劳伦斯·吉尔曼·罗伯茨编制出了可分辨积木构造的程序。

（4）问题求解方面。1960年，纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人类求解问题的思维规律，编制了通用问题求解程序（General Problem Solver），可以用来求解11种不同类型的问题。

（5）专家系统方面。美国斯坦福大学的E.A.费根鲍姆领导的研究小组自1965年开始对专家系统DENDRAL进行研究，1968年完成并投入使用。该专家系统能根据用质谱仪做的实验，分析推理出化合物的分子结构，其分析能力已接近甚至超过有关化学专家的水平，在美、英等国得到了实际的应用。该专家系统的研制成功为人们提供了一个实用的专家系统，而且对知识表示、存储、获取、推理及利用等技术是一次非常有益的探索，为以后专家系统的建造树立了榜样，对人工智能的发展产生了深刻的影响，其意义远远超过了系统本身在实用中创造的价值。

（6）人工智能语言方面。1960年，“人工智能之父”麦卡锡研制出人工智能语言LISP（List Processing，表处理），它成为建造智能系统的重要工具。

从1969年开始举办的国际人工智能联合会议（International Joint Conferences on Artificial Intelligence, IJCAI）是人工智能发展史上的一个重要的里程碑，它标志着人工智能这门新兴学科已经得到了世界的公认。