​​人工智能（AI）这一术语的正式提出源于1956年夏季在美国新罕布什尔州达特茅斯学院召开的“达特茅斯会议”（Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）。​​这场为期八周的学术研讨会由约翰·麦卡锡、马文·明斯基等顶尖学者发起，首次将“人工智能”定义为独立研究领域，并确立了其核心目标——​​通过算法模拟人类学习、语言使用及问题解决能力​​，奠定了现代AI发展的理论基础与实践方向。

1. ​​会议背景与关键人物​​
   达特茅斯会议汇聚了跨学科先驱，包括“人工智能之父”麦卡锡（提出术语并开发LISP语言）、信息论奠基人香农、认知科学家明斯基，以及纽厄尔与西蒙（开发首个人工智能程序“逻辑理论家”）。他们的合作首次系统化探讨了AI的可行性，推动其从概念走向科学实践。

2. ​​核心议题与历史意义​​
   会议聚焦五大方向：​​算法开发、自然语言处理、机器学习、知识库构建及机器人感知​​。这些议题至今仍是AI研究的支柱。例如，麦卡锡团队提出的“物理符号系统假说”成为早期AI主流范式，而西蒙的“有限理性”理论更影响了经济学与决策科学。

3. ​​术语争议与共识形成​​
   尽管“人工智能”一词最初引发争议（部分学者倾向“复杂信息处理”），但会议最终统一了术语，并明确了AI的跨学科属性——​​融合数学、神经科学和计算机科学​​，为后续研究划定了边界。1958年英国“思维过程机器化”会议进一步巩固了这一共识。

4. ​​持续影响与当代验证​​
   达特茅斯会议的愿景在70年后仍具前瞻性：AlphaGo的决策逻辑与“逻辑理论家”一脉相承，而大语言模型（如GPT）则实现了会议对“机器使用语言”的原始设想。2006年纪念会议重申了这些方向的前沿性。

​​提示​​：理解AI起源有助于洞察技术本质——它并非突然爆发，而是数十年理论迭代的成果。当前AI应用的伦理挑战与局限性，早在达特茅斯会议的辩论中已现端倪。