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(共29张PPT)
第二单元 第5课
达特茅斯会议
清华版（中学）
通
1
学习目标
3
新知讲解
5
拓展延伸
7
板书设计
2
新知导入
4
课堂练习
6
课堂总结
课后作业
8
01
教学目标
（1）了解达特芳斯会议的历史背景和主要讨论内容。
（2）理解达特茅斯会议对人工智能学科确立及未来发展的奠基性作用。
02
新知导入
达特茅斯会议是人工智能发展史上的一个重要里程碑，为人工智能的发展奠定了基础，开启了人工智能研究的新纪元。
03
新知讲解
1
历史背景
受图灵“机器智能”思想的影响，利用计算机来模拟人类思维、实现类似人的智能机器激发起年轻学者的极大热情。
图灵所设计的 ACE 计算机
图灵
03
新知讲解
1
历史背景
一批新的研究成果涌现，包括的克劳德·香农的对弈算法，赫伯特 西蒙和艾伦 纽厄尔的“逻辑理论家”定理证明系统，以及马文·闵斯基的 SNARC 神经网络学习机。
克劳德·香农
艾伦 纽厄尔
赫伯特 西蒙
马文·闵斯基
03
新知讲解
香农：信息论之父的“智能博弈”启蒙
克劳德 香农1937年以“电子开关模拟布尔代数”奠定数字电路理论基础，1948年创立信息论定义“信息熵”，1950年提出 Minimax对弈算法并设计走棋机器，为计算机硬件与弈棋AI原型铺路 。
1
历史背景
03
新知讲解
西蒙&纽厄尔：机器推理的里程碑——逻辑理论家
赫伯特 西蒙和艾伦 纽厄尔1955年开发“逻辑理论家”程序，从基本公理出发经逻辑推理规则演算，证明《数学原理》前52个定理中的38个，验证计算机抽象逻辑推理能力，实现机器智能早期突破 。
1
历史背景
03
新知讲解
闵斯基：用SNARC模拟人类大脑
1951年，马文 闵斯基设计了SNARC神经网络学习机，模仿人类大脑神经元连接让机器通过学习自我改进，为神经网络和机器学习奠定理论基础，与香农的对弈算法、西蒙和纽厄尔的逻辑推理程序共同揭“计算机可模拟智能”的潜力，为1956年人工智能诞生蓄势 。
1
历史背景
03
新知讲解
1955年，约翰 麦卡锡、克劳德 香农、马文 闵斯基、纳撒尼尔 罗切斯特四位背景各异的学者，共同向洛克菲勒基金会提交申请，计划研讨智能机器实现路径，首次提出“人工智能”概念，目标是让机器像人类一样以语言、抽象思维解决问题 。
2
会议筹备
03
新知讲解
2
会议筹备
达特茅斯会议主题
如何对计算机进行编程
如何让计算机理解和使用语言
如何用神经网络来表达概念
如何定义计算效率和复杂性
如何实现机器的自我改进
如何实现对象的抽象表示
如何实现随机性和创造性
03
新知讲解
考考你——在达特茅斯会议前，科学家已开展智能模拟实践有哪些？
（1）Minimax对弈算法。
（2）逻辑理论家。
（3） SNARC神经网络。
03
新知讲解
会议落地：
时间：1956年6月18日启动，持续两月；
地点：美国新罕布什尔州达特茅斯学院；
形式：主题报告+自由讨论
参会人员：赫伯特·西蒙、艾伦·纽厄尔、阿瑟·塞缪尔、雷·所罗门诺夫、约翰·纳什等47位跨领域学者
3
会议过程
在这次会议上,由麦卡锡提议的“Artifcial Intelligence”被确定为这一新科学的名称,人工智能由此正式登上了历史舞台。
03
新知讲解
3
会议过程
03
新知讲解
达特茅斯会议短期凝聚先驱，明确“机器可模拟智能”方向，推动推理、学习、博弈等AI分支起步；长期奠定学科框架，为深度学习、大模型等现代突破溯源，证明跨领域协作力量，让智能从哲学猜想变为可计算、可突破的科学命题 。
3
会议过程
03
新知讲解
达特茅斯会议标志人工智能成为独立学科，凝聚科学家围绕AI深耕，最终推动人类社会进入智能终端、自动驾驶、AI医疗等场景渗透的智能时代 。
4
总结
03
新知讲解
开启智能时代序章
达特茅斯会议标志AI作为独立学科登上历史舞台，吸引更多跨学科人才加入。从此，AI研究从“少数人的探索”变为“科学界的共同事业”，推动人类逐步进入智能时代，持续塑造科技与社会的未来。
爱
思
考
04
课堂练习
一、判断题。
1.达特茅斯会议前，“智能模拟”相关研究分散在多个领域，缺乏统一称谓。（ ）
2.达特茅斯会议的参会者均为计算机专业背景的学者。 （ ）
3.达特茅斯会议探讨的“让计算机理解语言”为自然语言处理研究奠定了基础。（ ）
4.达特茅斯会议标志着人工智能从零散探索走向系统研究，成为一门独立学科。（ ）
√
×
√
√
04
课堂练习
二、选择题
1.达特茅斯会议首次提出的学科名称是（ ）
A. 计算机科学 B. 人工智能（Artificial Intelligence）
C. 机器学习 D. 神经科学
2.达特茅斯会议举办的时间是（ ）
A. 1955年 B. 1956年 C. 1960年 D. 1946年
3.下列哪项不属于达特茅斯会议前科学家的智能模拟探索成果？（ ）
A. 香农提出的Minimax对弈算法
B. 西蒙和纽厄尔开发的 “逻辑理论家”
C. 明斯基设计的SNARC神经网络
D. AlphaGo的深度学习算法
B
D
B
04
课堂练习
三、填空题
1.达特茅斯会议中， 等学者首次提出 “Artificial Intelligence（人工智能）”概念。
2.1956年的达特茅斯会议在 学院举办，该学院属于常春藤盟校。
3.达特茅斯会议的核心议题包括“如何让计算机编程、理解语言、 用______表达概念”等。
4.达特茅斯会议提出“计算机应通过学习自我改进”，直接催生了 分支。
麦卡锡、香农
达特茅斯
神经网络
机器学习
04
课程实践
角色扮演
重现达特茅斯会议
达特茅斯会议上汇聚许多科学家，下面请各位同学抽取角色卡，上网查阅资料，深入了解这位科学家的背景、观点、会议上的贡献，扮演这位科学家，展开角色扮演吧！
抽取角色卡
角色发言
互动讨论
投票选择
每个小组抽取一张角色卡，充分了解角色信息（背景、观点、会议上的贡献），上网查询资料作为补充。
选出一位代表作为发言人，每组发言人依次扮演自己的角色，发表观点。
在每位角色发言后，开放讨论时间，其他“科学家”可以提问、反驳或支持，小组成员可轮流作为发言人发言。
谁是印象最深的人？学生通过投票选择自己印象最深的科学家，最后票数最多的小组可以获得科学家周边。
05
拓展延伸
AlphaGo，围棋AI通过深度学习和强化学习算法，能够像人类棋手一样对棋局进行分析和决策。它们可以学习大量的棋谱数据，不断优化自己的下棋策略，达到甚至超越人类顶尖棋手的水平 。
05
拓展延伸
国际象棋AI（如深蓝、Stockfish等 ） ，国际象棋AI同样运用先进的算法，如搜索算法、估值函数等，来评估棋局形势和选择最优走法 。深蓝曾击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。
05
拓展延伸
Lean、Coq等交互式定理证明器，可以帮助数学家进行定理的形式化验证和自动证明。通过将数学证明过程形式化，利用算法自动推导和验证，不仅能提高证明效率，还能发现人工证明中可能存在的错误 。
06
课堂总结
1
了解达特芳斯会议的历史背景
2
了解达特茅斯会议的内容
3
了解会议对现代AI的促进
4
完成课堂练习
5
进行相关知识拓展
1
2
3
4
5
达特茅斯会议
07
板书设计
达特茅斯会议
1、了解达特芳斯会议的历史背景
2、了解达特茅斯会议的内容
3、了解议对现代AI的促进
4、完成课堂练习
5、进行知识拓展
课后作业。
1.简述达特茅斯会议对人工智能学科发展的奠基性作用。
08
课后作业
1、简述达特茅斯会议对人工智能学科发展的奠基性作用。
达特茅斯会议通过定名赋权，确定“人工智能”为学科名称，让分散的研究有了统一旗帜；凝聚跨学科人才，他们成为AI各分支奠基者；
锚定发展方向，催生机器学习、自然语言处理等研究领域；塑造创新文化，让AI研究具备跨学科视野，为人工智能学科确立及未来发展筑牢根基。
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