這張照片不是那麼廣為人知，裡面的人物應該也沒多少人認得，不過這張1956年的合影卻極具歷史意義，因為正是這群人在當時召開史上首次的人工智慧研討會，才使得Artificial Intelligence 這個名詞獲得普遍採用，並正式成為一個專門領域，吸引各界紛紛投入研究。因此這張照片可說是標誌了AI 時代就此揭開序幕。
那麼這一切是怎麼開始的？這得從最先提出這點子的約翰·麥卡錫（John McCarthy）說起。
麥卡錫與閔斯基
照片右後方那位就是麥卡錫，他自小天資聰穎，比一般人提早兩年自高中畢業。1944年被加州理工學院錄取後，還因為已經自學完高等微積分等數學課程，而免修大一、大二的課程。但由於他體弱多病，體育課被當，結果直到1948年才取得大學文憑。
麥卡錫繼續在加州理工學院讀數學研究所，一年之後轉往被視為數學殿堂的普林斯頓大學，1951年取得博士學位後，留在數學系擔任講師。就在這一年，他認識了新進的研究生閔斯基（Marvin Minsky，位於相片正中）。
閔斯基年紀其實還比麥卡錫大一個月，只因為第二次世界大戰時入伍服役，才耽擱了學業。雖然如此，但他來普林斯頓數學研究所時，已經和人合作打造一台模擬模擬老鼠走迷宮的計算機，可仿效神經網路增強作用，讓虛擬老鼠經由學習找到終點。
麥卡錫得知閔斯基這項計畫後，頓時勾起三年前的回憶。那是1948年他在加州理工學院讀研究所時，當時第一屆探討認知科學的「希克森研討會」（Hixon Symposium）就在校內舉辦，會議主題是「大腦機制與行為」，出席者來自心理學、神經生理學、化學、……等不同領域。麥卡錫那時也跑去聽了。其中有一場是馮紐曼發表〈自動機的一般與邏輯理論〉，裡面提及簡單的幾條規則不斷迭代運算，便能產生宛如自發性的複雜行為。麥卡錫聽了之後著迷不已，不過只將它放在心中一隅，還是繼續自己原有的純數學研究之路。
如今麥卡錫心中火花再度點燃，他不時與閔斯基一起討論機器智能，還在1952年的暑假期間到貝爾實驗室打工，因為貝爾實驗室有位神人級的傳奇人物——當時才36歲的夏農（Claude Shannon，相片最右邊那位）。
麥卡錫與夏農
1937年，21歲的夏農完成碩士論文〈繼電器與交換電路的符號分析〉(A Symbol Analysis of Relay and Switching Circuits)，揭櫫電子電路可以進行任何布林代數的邏輯運算，並設計出三個電路做為實例。這篇論文為電路學與電子計算機奠定了理論基礎，因而被譽為史上最重要的碩士論文。
1948年，在貝爾實驗室工作的夏農發表題為〈通訊的數學理論〉的論文，以一己之力開創了資訊理論，將通訊乃至資料的貯存、壓縮、傳輸，帶進全新的紀元，影響更是無遠弗屆。
1949年，夏農發表關於機器思考的論文，提出讓電腦下西洋棋的程式原則與策略。隔年他還親自打造出一台機械老鼠，會透過自我學習走迷宮；閔斯基便是受此啟發，才研究老鼠走迷宮的模擬器。因此麥卡錫1952年特地來貝爾實驗室實習，主動接觸夏農，希望向他請益機器智能方面的心得與經驗。
雖然只有兩個月的時間，但麥卡錫和夏農相談甚歡，很快成為好友，麥卡錫返回普林斯頓教書後，兩人仍不時交換意見。
麥卡錫與羅切斯特
1953年，麥卡錫獲得史丹福大學的助教授一職，只好告別閔斯基和夏農，到加州專心純數學的教學與研究工作。沒想到兩年之後，麥卡錫就又回來東岸，在達特茅斯學院（Dartmouth College）數學系任教，而且這次他將會有台電腦可以用來研究機器思考的可能性。
原來IBM在1954年剛推出型號名稱704的電腦，這是第一台具有浮點運算功能的大型計算機，可用於科學研究。或許是為了宣傳產品並同時營造公關形象，總部位於紐約的IBM讓東岸幾所大學免費使用704進行教學或研究；達特茅斯學院也是其中之一，麥卡錫便代表學校於1955年暑期前往IBM受訓。
IBM 700系列都是由羅切斯特（Nathaniel Rochester，相片左二）擔任總設計師，他原本就也有研究如何讓電腦學習人腦思考，前幾年曾讓701電腦進行俄語翻譯與21點撲克遊戲，如今也正帶領團隊要用704模擬神經網絡的行為，因此和麥卡錫一拍即合，兩人侃侃而談電腦學會思考判斷的可能性。
他們知道其實還有許多像夏農、閔斯基這樣的人也都在進行研究，但大多是各自閉門造車，彼此間只有零星的交流；如果能將大家集合起來，互相分享討論，一定會有更好的成效。於是麥卡錫提議在他任教的達特茅斯學院舉辦研討會，並提出「人工智慧」一詞，以彰顯不同於自動機（Automata）或模控學（cybernetics）的機械式反應，而是放眼於「讓機器使用語言、形成抽象原則與概念、解決人類目前遭遇的各種問題，並能自我改進」。
首度召開人工智慧研討會
麥卡錫找了夏農和閔斯基，連同羅切斯特四人做為共同發起人，於1955年8月31日發表一篇倡議，題目為：〈達特茅斯人工智慧暑期研討會的提案〉(A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)。
這是「人工智慧」一詞首度出現；倡議中列舉了七大方向，分別為：
一、自動電腦 (Automatic Computers)；
二、如何用程式讓電腦使用語言 (How Can a Computer be Programmed to Use a Language )；
三、神經網路 (Neuron Nets)；
四、計算規模的理論 (Theory of the Size of a Calculation)；
五、自我改進 (Self-Improvement)；
六、抽象化 (Abstractions)；
七、隨機與創造力 (Randomness and Creativity)。
他們隨後分頭邀請其他人來參加，原本計畫只有11人，沒想到回應之熱烈遠遠超乎預期，結果只利用週末舉行的「達特茅斯人工智慧暑期研討會」延長為1956年6月18日到 8月17日共兩個月，先後共有47人參與。這些人中有許多後來對人工智慧都做出重要貢獻，有些還獲得象徵計算機科學最高榮譽的圖靈獎（麥卡錫和閔斯基也包括在內），甚至還出了兩位諾貝爾經濟學獎得主（分別是提出「納許均衡」的 John Nash，以及提出資訊不完全下之決策理論的 Herbert Simon）。
研討會結束後，人工智慧成為眾所矚目的未來之星，軍方與民間都紛紛投入資源研究。然而結果並未如他們所樂觀預期的那樣，很快就會取得重大進展，相反地，反而數度起落，甚至不同學派彼此牽制（例如閔斯基後來成了符號理論學派，反而大力抨擊類神經網路學派）。人工智慧歷經兩次寒冬後，有很長一段期間陷入停滯，再也無人問津。
如今終於春暖花開，人工智慧的表現越來越接近當初的願景。如果說這是場崎嶇漫長的大隊接力賽，那麼把跑第一棒的選手聚集到起跑線，並勾勒出跑道與終點線的，無疑是1956年這場首度召開的人工智慧研討會。
參考資料:
