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161956 年夏天，一群年轻研究者聚在美国东北部的达特茅斯学院，他们原本想用几周时间，解决「如何创造一台思考机器」的问题，但聚会很快丢掉了日程表：有人只来几天，教室里最多的时候只有八个人，最后也没有形成明确共识。这样一场看似松散、甚至没有明确成果的聚会，为什么后来被公认为为「人工智能」（ Artificial Intelligence ）的起点？
在持续约八周的讨论中，符号主义、神经网络与概率推理等日后彼此竞争了几十年的方向同时留下了种子。参与者带走的，或许并不是关于人工智能的统一答案，而是在碰撞中被激发之后，沿着不同道路继续探索的动力。
这一期节目，我们邀请清华大学经济管理学院教授、曾任清华大学副校长和教务长的杨斌，从七十年前的「达特茅斯的夏天」出发，讨论他所说的「慢聚漫奏」：为什么原始创新常常生长在学科边缘、非主流人群和不追求即时产出的时间里？当 AI 的发展越来越强调速度、效率与确定性，我们还能否为那些尚未被看见的可能性，留一点空间？
本期人物
杨斌，清华大学校务委员会副主任，经济管理学院教授、领导力研究中心主任，清华大学可持续社会价值研究院院长
徐涛，声动活泼联合创始人
主要话题
02:52「达夏」的起点：1955年，麦卡锡等人发起一场「慢聚漫奏」
10:42 研讨会变「流水席」：关于AI，没有明确共识，但有很多可能性
14:44 符号主义、神经网络与概率推理，当年埋下了哪些AI种子？
20:15 远离主流：达特茅斯如何成为容纳异质想法的「边域」？
23:10 从芝加哥大学到早期硅谷，人类群星闪耀因何而闪耀？
31:55 心理安全、智力密度与价值共识：一场「慢聚漫奏」需要什么条件？
36:31 涌现与效率的张力：创新能被组织自上而下地「培养」吗？
44:19 与其「容错」，不如容纳差异：怎样让创新想法免于被扼杀？
45:25 攀岩界的「达夏」：一群主流之外的人，如何开创现代攀岩生活方式？
54:42 教育界的「达夏」：怎样为不同的个体成长留出空间？
58:01 AI 冲击下的大学：人才培养、科研与成果转化的三重挑战
01:10:54 拥抱多元：创造我们自己的「达夏」时刻
延伸解读
John McCarthy、Marvin Minsky、Nathaniel Rochester、Claude Shannon，1955：
A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence
Ray Solomonoff 档案整理：
Ray Solomonoff and the Dartmouth Summer
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