1.1　初生——达特茅斯会议

1956年，即图灵去世后的第二年，在达特茅斯会议上人们将“人工智能”一词确定下来，人工智能自此成为一个特定的学术领域，部分研究成果得到了共享，为后续研究奠定了基础，这是这次会议最重要的成果。

达特茅斯会议召开后，20世纪50年代后半期至70年代初期出现了第一次人工智能热潮，这一时期被称为“推论·探索的时代”或“智能的时代”，该时期模仿人脑运行的研究非常符合人工智能这一名称。人工智能大展身手的第一个学科是数学学科，纽埃尔和西蒙在达特茅斯会议上展示了人类历史上首个人工智能程序“逻辑理论家”，该程序不仅证明了《数学原理》中的38个定理，而且给出了一些比罗素本人的证明更加简洁的解法。随着机器定理证明研究的深入，在1963年，“逻辑理论家”程序已经升级到可以证明《数学原理》中的前52条定理。

“逻辑理论家”程序在人工智能的历史上具有里程碑式的意义，它验证了人工智能的重要性和合理性。自1946年首台计算机诞生以来，计算机都是用来解决具体数值的计算的，如导弹弹道计算、核反应模拟，而证明抽象化、符号化的数学定理一直被认为是不可行的。在持续的研究中人们发现，计算机推演了数十万步也无法证明两个连续函数之和仍是连续函数；最糟糕的是人工智能在机器翻译领域的表现不佳。之后，人工智能的研究方向转变为寻找国际象棋与迷宫游戏的最优解。例如，在国际象棋这样的游戏中，人工智能能够连续反复计算从有限个数的选项中找出最优解。由于这种方法从像树枝一样不断分叉展开的选项模式中找出最优解，因此该方法也被称为搜索树。如果能够一个不落地确认搜索树的所有可能性，那么就能够找到最优解。然而，在可选项过多以至于无法确认全部可能性的情况下，这种方法则需要进行一些改进。

搜索树研究只是遵照人类设定的公式或推论，通过理论与结果之间的运算法则发挥作用。搜索树研究在游戏模式较为单一、计算量不大的情况下尚且有效，但是当模式数量繁多，或者涉及问题过于分散以至于无法具体分类时则难以应对。此外，当时的计算机性能较差，普及程度也并不广泛。因此，第一次人工智能热潮便退去了。

人工智能再一次受到关注是在20世纪80年代。当时，人们对于专家系统的期待非常高。专家系统是指原本需要专家做的工作由机器代为进行，其特点是将专家的知识进行规则化以便灵活运用。专家系统的应用尝试在医疗、会计、金融等领域进行，均取得了较好的效果。但是好景不长，在专家系统或知识工程获得大量的实践经验之后，弊端也开始逐渐显现，专家系统存在知识瓶颈的问题，因为它的运作需要大量的先验知识作为输入。由于专家系统的应用在20世纪90年代被认为已经达到了极限，因此人工智能再次进入“冬季”。

这个棘手的问题为人工智能带来了革命性的改变，人工智能逐渐演化成三大不同的学派——符号主义学派、联结主义学派和行为主义学派，并沿着不同的路径继续发展。