1943-1956：思想萌芽与 AI 命名

这一段的核心不是出现了今天意义上的人工智能产品，而是 AI 的基本问题被提出了：神经元能否被数学化，机器能否表现出智能，计算机能否执行符号推理。

核心变化

变化	说明
从哲学问题转向计算问题	图灵把“机器能否思考”转成可观察的对话测试问题，让智能开始进入计算机科学语境
从生物神经元转向形式神经元	McCulloch 和 Pitts 用逻辑门式模型描述神经元，为后来的神经网络提供早期抽象
从程序计算转向符号推理	早期研究者开始相信，计算机不仅能算数，也能处理逻辑、证明、搜索和问题求解
AI 作为研究方向正式命名	Dartmouth 提案使用 Artificial Intelligence，明确提出让机器使用语言、形成抽象和概念、解决人类问题

年份	代表作品 / 节点	价值
1943	McCulloch 和 Pitts 的形式神经元模型	把神经活动抽象成逻辑计算，打开“神经网络可以被建模”的门
1950	Turing 的 Computing Machinery and Intelligence	提出模仿游戏，推动 AI 从定义争论进入行为评估
1955	Dartmouth 夏季研究计划提案	明确提出 Artificial Intelligence 这个研究方向
1956	Dartmouth 会议	让 AI 成为一个可组织、可资助、可共同推进的学术领域
1956	Logic Theorist	用程序证明数学定理，成为早期符号 AI 的代表系统之一

早期 AI 同时埋下了两条线。第一条是连接主义：智能可以从神经元连接和学习中产生。第二条是符号主义：智能可以被表示成逻辑、规则、搜索和符号操作。

这两条线后来不断轮流升温。今天的大模型虽然主要依赖神经网络，但工具调用、规划、检索、知识图谱和 Agent 工作流里仍然保留了大量符号主义思想。