达特茅斯的提议涵盖了一系列令人惊讶的主题，包括神经网络，当今一些最强大的人工智能技术的前身，以及计算机处理人类语言，我将在稍后简要介绍这些内容。
提案中一些更有趣的陈述说明了参与者的心态。例如，很明显麦卡锡认为计算机可以模拟许多或所有先进的人类认知功能。正如他所说，“现有计算机的速度和内存容量可能不足以模拟人类大脑的许多高级功能，但主要障碍不是缺乏机器容量，而是我们无法编写完整的程序我们所拥有的优势。……可能真正的智能机器将开展可能最好被描述为自我改善的活动。…一个相当有吸引力且但不完全不完整的猜想是，创造性思维和缺乏想象力的能力思维之间的区别在于注入一些随机性。随机性必须由直觉引导才能有效。换句话说，有教养的猜测或预感包括在其他有序思考中控制随机性。“ 3所有这些有点袖手旁观的言论预示着该领域内重要的研究领域。
但在某些方面，该提案被广泛忽视。例如，它包含了极其过于乐观的预测“我们认为，如果经过精心挑选的一组科学家在一起工作一个夏天，可以在一个或多个这些问题上取得重大进展。” 4虽然目前尚不清楚如果有的话，实际上是在这次会议上完成的（承诺的最终报告从未提供），这可能是该领域从业者的第一个例子，他们对将要实现的目标以及需要多长时间做出过于乐观的承诺和预测实现其目标的倡议。结果很大，与之相反
行人专用区，资金以及AI的进展已经经历了几个非常明显的繁荣和萧条周期，产生了周期性的所谓“人工智能冬季”，其中该领域基本上不受政府和工业赞助人的青睐。事实上，这个领域似乎吸引了许多深层思想家的敌意，例如着名的哲学家休伯特德雷福斯和约翰塞尔（均来自加州大学伯克利分校）。五
但也许达特茅斯提案中最引人注目但却被忽视的结果是人工智能这个术语不太可能，而且很可能是无意识的成功。引起人们的兴趣和关注远远超出其学术根源。麦卡锡的生活中没有任何东西表明他怀有隐藏的兴趣或才能来创造出色的营销口号，但他对这一特定绰号的选择引发了媒体，公众和娱乐媒体的持久魅力 – 这一成就躲过了除了最有成就之外的所有人广告专业人士。只有猜测和一厢情愿的想法将人工智能的实际工作与人类思维的神秘工作联系起来 – 在实践中，它是一种工程学研究，它与生物有机体的关系大多是隐喻和鼓舞人心的，至少在这个阶段。（有相关领域，特别是认知科学和计算神经科学，它们对生物学相关性的要求更强。为了更好地理解机器和人类智能云之间的理想联系以及我们对这项重要技术的理解，想象一下如果飞机从一开始就被描述为“人造鸟类”，动力飞行可能会遇到的混乱和争议。 “这种命名法会引起航空与鸟类之间分散注意力的比较，引发关于飞机是否真的可以像飞鸟一样”飞行“或仅仅模拟飞行的哲学争论。（这里的并行是关于机器是否真的可以思考或只是模拟思考的争论。答案是相同的：它取决于你的意思。）是的，飞机有翅膀，它们似乎受到鸟翅的启发，但是它们不会折叠或折叠
想象一下，如果从一开始就将飞机描述为“人工鸟”，那么动力飞行可能会遇到的混乱和争议。这种命名法会引起航空与航空之间令人分心的对比，引发关于飞机是否真的可以被说出来的哲学争论像鸟儿那样“飞翔”，或者只是模拟飞行。（这里的并行是关于机器是否真的可以思考或只是模拟思考的争论。答案是相同的：它取决于你的意思。）是的，飞机有翅膀，它们似乎受到鸟翅的启发，但是它们不会折叠或折叠
想象一下，如果从一开始就将飞机描述为“人工鸟”，那么动力飞行可能会遇到的混乱和争议。这种命名法会引起航空与航空之间令人分心的对比，引发关于飞机是否真的可以被说出来的哲学争论像鸟儿那样“飞翔”，或者只是模拟飞行。（这里的并行是关于机器是否真的可以思考或只是模拟思考的争论。答案是相同的：它取决于你的意思。）是的，飞机有翅膀，它们似乎受到鸟翅的启发，但是它们不会折叠或折叠
引发关于飞机是否可以像飞鸟一样“飞行”或仅仅模拟飞行的哲学辩论。（这里的并行是关于机器是否真的可以思考或只是模拟思考的争论。答案是相同的：它取决于你的意思。）是的，飞机有翅膀，它们似乎受到鸟翅的启发，但是它们不会折叠或折叠
引发关于飞机是否可以像飞鸟一样“飞行”或仅仅模拟飞行的哲学辩论。（这里的并行是关于机器是否真的可以思考或只是模拟思考的争论。答案是相同的：它取决于你的意思。）是的，飞机有翅膀，它们似乎受到鸟翅的启发，但是它们不会折叠或折叠
并且推进系统完全不同，它们的范围，高度以及关于它们的其他一切都是完全不同的。如果这种错位的框架持续存在，可能会有专家会议和专家们担心当飞机学会筑巢，发展设计和建造自己的后代的能力，为年轻人提供燃料的时候会发生什么，以及等等。这听起来很荒谬，它与当前对超级智能机器的关注以及对人类构成威胁的失控AI的相似性强于一个不经意的观察者所期望的。除了疯狂的猜测之外，今天人工智能领域很少或根本不支持这些担忧 – 至少在可预见的未来。如果有的话，我们可能会有很多警告。
如果麦卡锡选择了一个更为行人的术语，并没有暗示对人类统治或认知的挑战，比如“象征性处理”或“分析计算”，那么你现在可能不会阅读这本书。该领域的进展可能只是它的本质 – 自动化的不断进步。