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大家好，今天来为大家分享人类智能发展历程：达特茅斯会议——人工智能的起源的一些知识点，和的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

一、背景

在谈论达特茅斯会议之前，我们先来谈谈最关键的六个人。

NO.1约翰·麦卡锡：约翰·麦卡锡，1927-2011，美国计算机科学家，1971年因其对人工智能领域的贡献而获得图灵奖。他是这次会议的最初发起人，当时是达特茅斯学院数学系的助理教授。 1948年获得加州理工学院数学学士学位，1948年获得加州理工学院数学博士学位。 1951年获得普林斯顿大学数学博士学位。他曾分别在普林斯顿大学和斯坦福大学短暂任教。先后在大学、达特茅斯学院和麻省理工学院工作后，1962年至2000年底担任斯坦福大学教授，退休后成为名誉教授。

No.2 马文·明斯基：马文·李·明斯基，1927-2016，美国科学家，专门研究认知科学和人工智能领域，麻省理工学院人工智能实验室创始人之一，1969年，因为他在该领域的贡献人工智能方面，他获得了图灵奖，是第一位获此殊荣的人工智能学者。他是会议的积极参与者，并且从学生时代就认识麦卡锡。当时他是哈佛大学的助理研究员。 1950年获得哈佛大学数学学士学位，1954年获得普林斯顿大学数学博士学位。1958年起在麻省理工学院工作，在省立理工学院任教直至去世。

NO.3 克劳德·香农：克劳德·香农，1916-2001，美国数学家、电子工程师和密码学家，被誉为信息论创始人。他比其他人大十岁左右，当时已经是贝尔实验室的老板了。他是受麦卡锡旗下邀请来这里打酱油的。香农拥有密歇根大学学士学位和麻省理工学院博士学位。 1937年，香农在硕士论文中提出，将布尔代数应用到电子领域可以构造和解决任何逻辑和数值关系。它被称为历史上最先进的硕士论文之一。第二次世界大战期间，香农对军事密码分析做出了重大贡献。 1948年，香农发表了划时代的论文《——通信数学原理》，奠定了现代信息论的基础。

NO.4奥利弗·塞尔弗里奇：奥利弗·塞尔弗里奇，1926-2008，出生于英国，模式识别创始人。他被称为“机器感知之父”。塞尔弗里奇于1945 年在麻省理工学院获得数学博士学位，随后在诺伯特·维纳的指导下成为麻省理工学院的研究生，但他没有撰写博士论文，也从未获得博士学位。 Selridge 撰写了有关神经网络、模式识别和机器学习的重要早期论文，他的“Pandemonium”论文（1959 年）被公认为人工智能领域的经典。在其中，Selfridge引入了“恶魔”的概念，它可以记录事件的发生，识别事件中的模式，并可以根据事件识别的模式触发后续事件。随着时间的推移，这个想法催生了面向方面的编程。

NO.5 赫伯特·西蒙：赫伯特·西蒙，1916-2001，中文名司马赫，美国著名学者、计算机科学家、心理学家。 1975年与纽厄尔一起获得图灵奖，1978年获得诺贝尔经济学奖。西蒙当时是卡内基理工学院（卡内基梅隆大学的前身）工业管理系的年轻系主任。西蒙于1933年进入芝加哥大学，师从挪威经济学家特里夫·哈默尔和荷兰经济学家Thealin Koopmans。 1943年，他获得芝加哥大学政治学博士学位。 1949年，他被聘为基尔梅隆大学卡尼曼教授。西蒙在中国大陆学术界有着深远的影响。 “乒乓外交”打破中美之间的坚冰后，赫伯特·西蒙于1972年7月作为美国计算机科学代表团成员首次访华。此后多次访华交流、讲学和合作研究。他的中文名字叫司马贺，是1980年他作为美国心理学代表团成员第二次访华时起的。70多岁的时候，他开始学习中文。 1994年当选为中国科学院外籍院士。

NO.6 艾伦·纽厄尔：艾伦·纽厄尔，1927-1992，计算机科学和认知信息学领域的科学家。 1975年，他和赫伯特·西蒙因对人工智能的基础性贡献而被授予图灵奖。奖。纽厄尔曾在兰德公司、卡内基梅隆大学计算机科学学院、泰珀商学院和心理学系任职并任教。他是信息处理语言(IPL) 的发明者之一，并编写了该语言最早的两个AI 程序，共同开发了Logic Theorist (1956) 和General Problem Solver。

达特茅斯会议期间合影

2. 达特茅斯会议

1955年夏天，麦卡锡到IBM工作。他的老板是罗切斯特。两人脾气很好，决定明年夏天在达特茅斯举办一场活动，并说服了香农和当时哈佛大学的初级研究员。明斯基一起向洛克菲勒基金会写了一份项目提案，希望获得资金。美国富豪还是有文化传统的。至少他们懂得如何资助好东西，这一点值得中国富豪的后裔学习。

麦卡锡最初为会议设定了七个明确的讨论领域和问题，即：

1）自动计算机：所谓“自动”是指可编程计算；

2）编程语言：这与今天的Java、C、C++等编程语言没有什么不同，但它的意思是“如何对计算机进行编程，使其能够使用人类的语言”；

3）神经网络；

4）计算规模理论：本主题讨论如何衡量计算设备和计算方法的复杂性；

5）自我提升，本次主题是机器学习；

6）抽象概念：这是计算机理解和存储人类容易识别但难以准确定义的概念的指令；

7）随机性和创造性。

从这个目标我们可以看到，当时计算机科学家的思维更多的是把人工智能，或者说如何让机器拥有智能，作为一个新兴的学术问题来研究，而不是从一开始就作为一个新兴的学科来研究。已查看。但在研究的过程中，我很快发现这个问题是一个“无底洞”，涉及越来越多的新旧知识和理论。不同的理论学说之间经常会发生争论和摩擦，进而形成新的理论，因此人工智能逐渐从一个学术问题发展成为一门学科。

除了前面提到的六位关键人物之外，参加会议的其他与会者还有来自IBM 的Arthur Samuel 和Bernstein，其中一人研究跳棋，另一人研究国际象棋。达特茅斯教授特伦查德·莫尔也参加了。后来他在工业界呆了很长时间，很少为外人所知。达特茅斯会议上一位被后人忽视的“先知”就是所罗门诺夫。但现在有证据表明会议上还有其他与会者。斯坦福大学电气工程系教授伯纳德·威德罗（Bernard Widrow）几十年来一直在做神经网络硬件研究，逃离了人工智能的过山车之旅，他后来回忆说，他也去了达特嘴（Dart Mouth）并在那里待了一周。

会议原地点：达特茅斯大厅

达特茅斯会议上给大家印象最深的就是纽厄尔和司马贺的报告。他们公布了一个程序“逻辑理论家”，可以证明怀特海和罗素《数学原理》 命题逻辑部分的一个大子集。但纽厄尔和司马赫只在达特茅斯呆了一周就离开了。首先，因为他们在受邀参加会议时就已经说过只会去两周左右。另一个关键因素是，他们觉得在这次会议上，他们是唯一拿出实际信息的人。还有人要么在“打酱油”，要么在玩过时的东西。这里暗指的是明斯基的SNARC，它可以自动在迷宫中导航。

据纽厄尔后来的回忆录记载，他直言达特茅斯会议对他和司马贺并没有多大启发或帮助。不过，明斯基后来对逻辑理论家纽厄尔和司马贺的评价非常高，支持称这是“第一个可行的人工智能程序”。但事实上，在他当时为会议撰写的总结中，他对逻辑理论家的记录只能用“轻描淡写，路过”来形容，刻意淡化的意图非常明显。麦卡锡和明斯基显然是同一团队的，他们发起了这次会议来创建一个新的学科。但纽厄尔和司马贺抢了他们的风头。纽厄尔和司马赫代表了人工智能的另一条路线：符号学派。他们后来将他们的哲学方法命名为“物理符号系统假说”。简单地说：智能是符号的运算，而最原始的符号对应的是物理对象。

3. 会议结束后

达特茅斯会议结束后不久，1956年9月，IRE（后更名为IEEE）在麻省理工学院召开了信息论年会，麦卡锡受邀在一个月前的达特茅斯会议上做总结报告。这引起了纽维尔尤其是司马贺的不满。他们认为麦卡锡只会说说而已，没有任何实际信息。达特茅斯会议上唯一实用的信息是纽厄尔和司马贺的节目《逻辑理论家》。经过一轮较量，纽厄尔和司马赫终于做出了妥协：麦卡锡先做了总结报告，但最后纽厄尔和司马赫谈论了他们的“逻辑理论家”，并发表了一篇题为《逻辑理论机器》（Logic）的文章。理论机器）文章。

从参会者的角度来看，大家会认为这次IRE年度信息论会议比达特茅斯会议更重要、影响更深远。米勒回忆说，他直觉地意识到实验心理学、理论语言学和认知过程的计算机模拟都是“大事”的一部分。这个所谓的“大家伙”现在就是人工智能加认知科学。

2006年，在达特茅斯会议50年后，一场名为“AI@50”（全称“达特茅斯人工智能研讨会”）的人工智能研讨会在达特茅斯学院再次举办：“下一个五十年”、“达特茅斯人工智能大会”:下一个五十年”）。此时，10名参与者中的5人已经去世，剩下的5人在达特茅斯学院重聚，并拍摄了上面2006年后几乎所有介绍人工智能历史的文章、书籍或PPT的照片。可以肯定的“老”照片被引用。

2006 AI@50 人工智能研讨会，左起：Moore、McCarthy、Minsky、Selfridge、Solomonov

达特茅斯会议的重要性并不在于它所取得的巨大成果。或许最大的成果就是“人工智能”一词的引入，但这次会议聚集了一群未来将为人工智能做出重要贡献的人。学者们，由于这些参与者的努力，人工智能得到了科学界的认可，成为一个独立的、充满活力的新兴科学领域，最终能够影响人类的发展进程。正是因为这群参与者，所以达特茅斯会议被称为人工智能的开端，而不是会议本身令人难忘的开创性。