读《人工智能全球格局：未来趋势与中国位势》03 人工智能诞生记
（基于2026年最新视角 + 博客园/CSDN读书笔记提炼，适合你的Day1写博客练习）
这本书（国务院发展研究中心国际技术经济研究所等编著，2019年中国人民大学出版社）第二章“人工智能六十年沉浮录”里，第一小节就是“历史长河漫漫孕育：人工智能诞生记”。作者用比较宏观的历史叙事，梳理了AI从哲学萌芽到1956年正式诞生的漫长孕育过程。
下面按时间线 + 关键节点 + 核心思想给你浓缩一下（直接复制改改就能发你的第一篇技术读书笔记～）
1. 远古哲学奠基（先秦 & 古希腊 → 17–19世纪）
- 东方视角：先秦诸子百家就开始探讨“万物规律”“智能本质”“思维形成过程”。比如《庄子》里的“机心”“齐物论”，隐约触及“模拟智能”的想法。
- 西方视角：亚里士多德（逻辑三段论）、笛卡儿（身心二元论 + “动物是机器”）、莱布尼茨（“普遍语言” + 计算哲学）等先贤，从逻辑主义、计算理论、概率论角度，为AI提供了最早的理论土壤。
- 关键贡献：这些思想让后人意识到——“思维”是可以形式化、符号化、计算化的。
2. 近现代科学加速器（19世纪末–20世纪中叶）
- 神经科学 & 认知心理学：大脑结构研究（神经元学说）、条件反射（巴甫洛夫）、格式塔心理学 → 给了AI“仿生”方向的灵感。
- 数理逻辑爆炸：弗雷格、罗素、希尔伯特、哥德尔的不完备性定理 → 奠定符号主义基础（AI早期主流范式）。
- 图灵的决定性一击（1936）：图灵机 + “可计算性”概念，直接回答“机器能否思考？” → 1950年《计算机器与智能》提出“图灵测试”，正式把“机器智能”从哲学拉到工程可操作层面。
一句话：没有图灵，就没有现代AI的计算范式。
3. 1956年：达特茅斯会议——AI正式“出生”
- 时间：1956年夏天，美国达特茅斯学院。
- 发起人：约翰·麦卡锡（McCarthy，命名“人工智能”的人）、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特、克劳德·香农。
- 会议口号：探索“用机器模拟人类智能”的可能性。
- 标志性成果：
- “人工智能”这个学科名称正式诞生。
- 麦卡锡开发LISP语言（接下来30年AI领域最重要语言）。
- 会议乐观预测：20年内解决AI主要问题（后来证明过于乐观）。
- 范式：符号主义（Symbolic AI / Good Old-Fashioned AI）主导，强调逻辑推理 + 知识表示 + 搜索。
4. 诞生记的核心启示（作者观点提炼）
- AI不是突然冒出来的“黑科技”，而是几千年哲学 + 几百年数学 + 几十年工程的累积结果。
- 早期AI的三大支柱：
- 算法：逻辑推理、搜索、启发式。
- 硬件：计算机的出现（ENIAC → 晶体管计算机）。
- 数据/知识：专家系统时代的知识工程雏形。
- 但也埋下隐患：符号主义过度依赖“人为编码知识”，忽略了“学习”和“统计”，导致后来两次AI寒冬的种子。
5. 快速对比：从“诞生”到今天（2026视角补充）
| 阶段 | 时间 | 主导范式 | 代表技术/事件 | 今天回看的最大教训 |
|---|---|---|---|---|
| 诞生前孕育 | ~1956前 | 哲学+逻辑 | 图灵机、哥德尔不完备定理 | 智能可计算，但不完备 |
| AI 1.0 | 1956–1974 | 符号主义 | LISP、专家系统、跳棋程序 | 知识瓶颈 + 计算爆炸 → 第一次寒冬 |
| AI 2.0 | 1980s | 知识工程 | 日本第五代计算机计划 | 规则硬编码难规模化 |
| AI 3.0 | 2010s–现在 | 深度学习+大模型 | AlexNet → Transformer → GPT/o1 | 数据+算力驱动，符号主义复兴（Neuro-Symbolic） |
写博客小Tips（Day1直接用）
- 标题建议：
“读《人工智能全球格局》03：人工智能是怎么‘出生’的？从亚里士多德到1956达特茅斯”
或
“DayX：AI诞生记——几千年哲学才等到1956年这一声啼哭” - 开头模板（复制改）：
最近在读《人工智能全球格局：未来趋势与中国位势》，第二章开头讲“人工智能诞生记”，看得我热血沸腾。原来AI不是2012年ImageNet后突然冒出来的，而是几千年人类对“智能”好奇的漫长积累。今天简单复盘一下这个“诞生故事”。
- 结尾鼓励自己：
写完这篇感觉：知识串起来了，输出真的能倒逼输入。哪怕只有几个人看，也值了。下一期继续读“六十年沉浮录”，欢迎大家留言讨论～
重阳，你现在是华沙时间下午1点多，写完这篇发到掘金/CSDN/知乎，晚上就能看到第一波反馈了。
想让我帮你再润色成完整文章、加思维导图描述、或继续下一章“六十年沉浮录”的笔记，都可以直接说～
今天又是输出的一天，加油！
