图灵从理论上证明了人工智能的可行性。另一边厢，受图灵机启发，美国科学家约翰·冯·诺伊曼提出了“存储程序计算机”的计算机设计概念架构，又称冯·诺伊曼结构。1948年，世界上第一台电子存储程序计算机在曼彻斯特大学建成。至此，现代AI的理论和硬件基础均已完成就绪，现代AI即将诞生。
1956年夏天，在美丽的常春藤名校达特茅斯学院，群星闪耀，一批大师级的人物聚在一起共同组织了一个为期两个月的研讨会。会议的提案如下：
“学习的每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，以至于能够建造一台机器来模拟它。我们将尝试研究如何让机器使用语言，通过抽象化和概念化，求解多种现在只有人类才能解决的问题，进而改进机器。我们认为：如果仔细选择一组科学家对这些问题一起工作一个夏天，那么对其中的一个或多个问题就能够取得意义重大的进展。”
会议足足开了两个月的时间，研讨话题包括计算机、自然语言处理、神经网络、计算理论、抽象化、随机性与创造性。虽然大家未能达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：人工智能。并且一致确立“人工智能”作为一门独立学科的地位，1956年也就成为了人工智能元年。
AI诞生后，研究者们在私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪，认为具有完全智能的机器将在二十年内出现。DARPA（国防高等研究计划署）等政府机构向这一新兴领域投入了大笔资金。
1958年，麦卡锡组建了世界上第一个人工智能实验室。同年，麦卡锡发明了Lisp语言，这是人工智能界第一个最广泛流行的语言，至今仍有着广泛应用。Lisp语言与后来由1973年实现的逻辑式语言PROLOG并称为人工智能的两大语言。麦卡锡另一个卓越贡献是1960年左右第一次提出将计算机批处理方式改造成分时方式，这使得计算机能同时允许数十甚至上百用户使用，极大地推动接下来的人工智能研究。
艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙合作开发了“通用问题求解系统”（General Problem Solver，简称GPS）。GPS是根据人在解题中的共同思维规律编制而成的，可以解11种不同类型的问题，从而使启发式程序有了更普遍的意义。西蒙曾多次强调指出，科学发现只是一种特殊类型的问题求解，因此也可以用计算机程序实现。GPS是针对具有结构化的问题设计的。西蒙后来又和海斯(J．R．Hayes)合作，开发了一个名为“理解”(Understand)的AI程序，可以解决非结构化问题，进一步发展了推理技术。1966年，西蒙、纽厄尔和贝洛尔(Baylor)合作，开发了最早的下棋程序之一MATER。他们乐观地宣称：“十年之内，数字计算机将成为国际象棋世界冠军；十年之内，数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”
同年，麻省理工学院（MIT）的约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）开发了聊天机器人ELIZA，用于在临床治疗中模仿心理医生。值得注意的是尽管ELIZA的实现技术仅为关键词匹配及人工编写的回复规则，但魏泽鲍姆本人对ELIZA的表现感到吃惊，随后撰写了《Computer Power and Human Reason》这本书，表达他对人工智能的特殊情感。
60年代后期，麻省理工大学人工智能实验室的Marvin Minsky和Seymour Papert建议人工智能研究者们专注于被称为“微世界”的简单场景。他们指出在成熟的学科中往往使用简化模型帮助基本原则的理解，例如物理学中的光滑平面和完美刚体。在这一指导思想下，Minsky和Papert制作了一个会搭积木的机器臂，从而将“积木世界”变为现实。微世界程序的最高成就是Terry Winograd的SHRDLU，它能用普通的英语句子与人交流，还能作出决策并执行操作。
然而，AI专家们很快就在现实世界的应用中遭遇各种挑战和困难。
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