1955年8月，一个二十七岁的年轻人写了一封简短的提案，寄给洛克菲勒基金会。提案的标题是“关于举办达特茅斯学院人工智能夏季研讨会的提案”。字不多，但开头第一段写得极其狂妄。原文是这样的，我翻译给你听：

“我们提议，在1956年夏天，于达特茅斯学院举办一个为期两个月的人工智能研讨会。我们相信，如果一组经过精心挑选的科学家在一起工作一个夏天，那么学习的每一个方面或智能的任何其他特征，原则上都可以被精确地描述，从而使机器能够模拟它。”

这段话翻译成大白话就是：我们凑一拨人，干一个夏天，就能把“让机器像人一样思考”这件事的解决方案给摸出来。

写这份提案的年轻人叫约翰·麦卡锡，当时是达特茅斯学院的数学系助理教授。他后来回忆说，自己写“一个夏天”的时候，其实并不真的觉得一个夏天就能解决问题——但他觉得如果不写得乐观一点，基金会不会给钱。

果然，基金会给了钱。不多，七千美元——换算成今天的购买力大概也就七八万。这点钱要支撑十一个人工作两个月，还得包吃包住，算下来每个人每天的预算是七美元。麦卡锡后来开玩笑说，这大概是有史以来单位成本最低的科技革命。

但不管钱多钱少，1956年夏天，这群人真的聚到了达特茅斯学院。

一群“狂妄”的年轻人

我先把参会名单列一下，你看看这都什么人。

麦卡锡本人，二十八岁，普林斯顿数学博士毕业没几年，在达特茅斯当助理教授。马文·明斯基，二十九岁，哈佛毕业的神经科学博士，聪明得让人想揍他。克劳德·香农，四十岁，贝尔实验室的数学家——你可能知道他的名字，他是信息论的创立者，但你可能不知道的是，他还发明了会走迷宫的电子老鼠和能自己拼魔方的机器。还有纳撒尼尔·罗切斯特，IBM的高级工程师，之前参与设计了IBM第一台商用计算机。

除了这四个提案发起人，还有七个人，总共十一个。

这群人的平均年龄大概三十出头，大部分还没在学术界站稳脚跟。但他们有一个共同点：都相信机器可以思考，而且相信这件事不仅可能，还不需要等太久。麦卡锡在提案里写的那句话——“学习的每一个方面或智能的任何其他特征，原则上都可以被精确地描述”——其实代表了当时这个小圈子的普遍信念。

现在回过头来看，这个信念是不是有点天真？当然是。但你要是换一个角度想，1956年是什么年代？人类刚造出电子计算机没几年，第一台能存储程序的计算机EDSAC是1949年才运行的。也就是说，在达特茅斯会议召开的时候，世界上能正常工作的程序化计算机掰着手指头都数得过来。在这样一个连“能用计算机做什么”都还没人完全搞清楚的年代，有人告诉你，这玩意以后能像人一样思考——这更像是一种信仰，而不是基于充分证据的推论。

但这种信仰有它的力量。正是这群人，在几乎没有任何先例可循的情况下，划定了一个新学科的边界。

会议开始了，然后……

1956年6月18日，研讨会正式启动。为期八周，一直开到8月17日。

根据后来的回忆文献，实际参会情况是这样的：十一个正式受邀的人里，有几位只待了一两周就走了。实际上整个夏天常驻会场的人大概只有六七个。有时候大家坐在一起讨论，有时候分成小组各干各的。会议没有正式的议程安排，麦卡锡后来说他原本想搞一个精细的日程表，但发现根本没人按照日程走，最后索性放弃了。

那他们到底讨论出了什么？

说实话，很难说有什么“具体的成果”。没有划时代的算法诞生，没有突破性的理论被证明。甚至会议结束后，连一份完整的会议记录都没有留下来——这件事让后来的历史学家非常恼火。

但如果你只看“有什么成果”，你可能会错失真正的意义。

这次会议最重要的产出是一个词：人工智能。麦卡锡提议用这个短语来命名他们正在讨论的领域。在那之前，类似的探索被叫做“自动机理论”或者“控制论”——但麦卡锡觉得这两个词都不太对。“自动机”听起来像修机器的，“控制论”又被维纳定义得太宽泛，几乎什么都往里装。他想找一个更精准的名字，能直接传达“让机器做需要智能才能做的事情”。

后来香农在一次采访里回忆说，麦卡锡提出这个词的时候，他没有特别反对，也没有特别赞成。就是“哦，行啊，这个说法还行”——差不多是这个态度。

有意思的是，麦卡锡自己后来说，他选这个词其实还有一个现实的考虑。他当时要申请美国的基金，如果项目的名字叫“人工智能”，听起来比“自动机理论”更宏大，更容易拿到钱。你看，麦卡锡在取名这件事上一直有双重动机——一个是为了精准描述，一个是为了搞定赞助方。

1956年达特茅斯研讨会提案的封面页照片

他们当时到底在讨论什么

虽然会议没有正式记录，但从参会者后来的回忆和发表的论文里，我们大致能拼出讨论的轮廓。

讨论集中在四个方向。

第一个焦点是符号运算。简单说，就是用数学逻辑的规则来表示知识，然后用程序来自动推导结论。比如“所有人都会死”和“苏格拉底是人”这两个前提，用符号逻辑的规则就可以推导出“苏格拉底会死”。这在当时叫做“推理引擎”。

他们还盯着自然语言处理。想让计算机理解英语——不是识别单词，而是真正看懂句子的意思。当时有人给计算机输入了一个英语句子“The ball is in the box”，然后问计算机“where is the ball？”——这种在今天看来幼儿园级别的问题，在1956年已经是领域前沿了。

至于第三个方向，则是神经网络。这个更偏生物启发。他们的想法是：人脑不就是一堆神经元吗？那我们能不能用电子管或晶体管来模拟神经元的连接方式？麦卡锡本人对这个方向不太感冒，他觉得这条路太依赖模仿生物结构，不够“聪明”。但明斯基对神经网络的兴趣大得多，他在会议上汇报了自己关于感知机的工作——就是我们下一章要聊的那个东西。

最后是关于“学习”的探讨。这不是今天意义上的机器学习，而是更抽象的问题：计算机能不能从经验中改进自己的表现？比如你让它下棋，它输了几盘之后能不能自己学会新的策略？

你发现没有？今天人工智能研究的核心问题——推理、语言、视觉、学习——在1956年就已经被这十来个人全部画进地图里了。虽然他们当时用的工具和方法，在今天看来粗糙得像是石器时代，但那个“地图”本身，一直在用。

其实，他们没有“开”会

这里有一个经常被忽略的事实：达特茅斯会议其实不是一场“会”。

我们现在说起“1956年达特茅斯会议”，脑子里浮现的画面大概是：一个大会议室，圆桌，西装革履的学者正襟危坐，轮流上台读论文，台下有人提问，有人记笔记。

但真实情况完全不是这样的。

达特茅斯学院地处美国新罕布什尔州，夏天绿树成荫，远离城市喧嚣。麦卡锡租了学院数学系的一栋楼，提供宿舍和食堂。参会者早上起来吃个早餐，然后各自找个房间或者树荫下的长椅，写代码、推公式、看论文。中午聚在一起吃饭，边吃边聊昨天卡住的问题。下午继续各干各的，但随时可能有人敲门进来：“嘿，你昨天说的那个想法，我觉得可以这么改一下……”

晚上呢？晚上有时候继续讨论，有时候在校园里散步，有时候去附近的小镇酒吧喝两杯。有一次，几个参会者坐在一棵大橡树下讨论“学习机器的极限”，越说越兴奋，一直聊到凌晨两点，结果第二天谁都没起来吃早饭。

明斯基后来在一次采访里描绘过这个氛围——一个持续八周的工作坊，没有议程，没有主席，没有固定发言时间，甚至大部分人都没带正式论文来。大家就是聚在一起，不停地想，不停地聊，不停地争。这才是“达特茅斯会议”的真实面貌。

这个形式其实有一个深刻的原因：1956年，这个领域还没有“积累”。没有前人可以引用，没有范式可以参考，没有标准答案可以背。你没法提交一篇论文然后等同行评审——因为评审人和你一样，也不知道正确答案是什么。唯一能做的事情，就是把人聚到一起，让脑子互相碰撞。

1956年夏季研讨会举办地

7美元一天的未来

回到那个细节：每人每天七美元的预算。

这个数字后来成了一个段子。研究AI的学者们经常开玩笑说，人工智能这门学科建立在一个极其廉价的启动资金上。相比之下，几年后美国开始搞登月计划，阿波罗项目投了两百多亿美元。人工智能最初的种子，就是七美元一天养出来的。

但你如果把这个段子往深了想，会发现一个更耐人寻味的事实：正因为预算这么紧，洛克菲勒基金会才愿意掏钱。1955年的洛克菲勒基金会主要资助医学和生物学研究，数学和计算机领域不在他们的核心名单上。七千美元是一笔不大不小的钱——足够让一个疯狂的实验启动，又不会因为实验失败而显得基金会眼光太差。

麦卡锡在申请里写“一个夏天就能解决”不是因为他真的相信，而是因为他知道基金评审员想听到什么。这笔钱批下来之后，他有没有感到心虚？按照他后来的自述，确实有一点。因为他很清楚，他承诺的东西——让机器在一个夏天内学会“智能”——其实是做不到的。但他赌的是，只要让这群人聚在一起，至少能产出一些足够有趣的东西，让这个领域活下去。

他赌对了。

后来发生的事

达特茅斯会议结束之后，这群人各奔东西。

麦卡锡去了斯坦福，在那里建立了人工智能实验室，后来发明了LISP语言——一种至今还在被使用的编程语言，可以说是AI领域最长寿的工具。明斯基去了MIT，成了麻省理工AI实验室的灵魂人物，他的学生后来遍布整个学术界和工业界。香农回到贝尔实验室，继续搞他的信息论和通信数学，但他对AI的热情逐渐冷却了，觉得这个领域“渐渐偏离了数学的严格性”。罗切斯特回到IBM，在那里推动了IBM早期AI项目的发展。

达特茅斯会议本身没有立刻改变什么。1956年之后的几年里，AI研究仍然是少数人的小众活动，大部分主流计算机科学家对这个领域持怀疑态度。但“人工智能”这个名称已经传开了，一群有才华的年轻人开始被吸引进来——他们听说有一个新领域，门槛还没被砌高，最聪明的人都在那里，就挤进来了。

历史有时候就是这样启动的。没有盛大的宣言，只有一群人凑在校园里，踩着七美元一天的预算，在一棵树下聊到了凌晨两点。那个夏天结束后，大家各回各家，但“人工智能”这个名字留了下来，并且很快在学术界掀起了风浪。

参考文献

1. McCarthy, J., Minsky, M., Rochester, N., & Shannon, C. E. (1955). A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.

   • 推荐理由：这份提案是人工智能作为一门学科的“出生证明”。提案全文不到三页，但划定了这个领域最初的边界。读完之后你会有一种奇妙的感觉——你知道接下来七十年的全部故事，而这份提案里的那些人当时还不知道。

2. McCorduck, P. (2004). Machines Who Think: A Personal Inquiry into the History and Prospects of Artificial Intelligence. 2nd Edition. A K Peters.

   • 推荐理由：作者是麦卡锡和明斯基的朋友，1970年代就开始了对AI先驱的口述史采访。这本书是AI早期历史最详实的记录之一，里面有大量对达特茅斯会议参会者的直接访谈，很多细节在正式论文里是找不到的。

3. Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th Edition. Pearson.

   • 推荐理由：AI领域最通行的教科书。开篇第一章第一小节就以达特茅斯会议作为人工智能的起点，给出了学科最早的时间锚点。适合在读完本篇后，翻到第一章的“The Founding of AI”部分，看看教科书版本的历史叙事是怎么组织的。