达特茅斯会议之后的数年是大发现的时代。对许多人而言，这一阶段开发出的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题，证明几何定理，学习和使用英语。当时大多数人几乎无法相信机器能够如此“智能”。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。 ARPA（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。

研究工作

从50年代后期到60年代涌现了大批成功的AI程序和新的研究方向。下面列举其中最具影响的几个。

搜索式推理

许多AI程序使用相同的基本算法。为实现一个目标（例如赢得游戏或证明定理），它们一步步地前进，就像在迷宫中寻找出路一般；如果遇到了死胡同则进行回溯。这就是“搜索式推理”。

这一思想遇到的主要困难是，在很多问题中，“迷宫”里可能的线路总数是一个天文数字（所谓“指数爆炸”）。研究者使用启发式算法去掉那些不太可能导出正确答案的支路，从而缩小搜索范围。

Newell和Simon试图通过其“通用解题器（General Problem Solver）”程序，将这一算法推广到一般情形。另一些基于搜索算法证明几何与代数问题的程序也给人们留下了深刻印象，例如Herbert Gelernter的几何定理证明机（1958）和Minsky的学生James Slagle开发的SAINT（1961）。还有一些程序通过搜索目标和子目标作出决策，如斯坦福大学为控制机器人Shakey而开发的STRIPS系统。

自然语言

AI研究的一个重要目标是使计算机能够通过自然语言（例如英语）进行交流。早期的一个成功范例是Daniel Bobrow的程序STUDENT，它能够解决高中程度的代数应用题。

一个语义网的例子

如果用节点表示语义概念（例如“房子”，“门”），用节点间的连线表示语义关系（例如“有 — 一个”），就可以构造出“语义网（semantic net）”。第一个使用语义网的AI程序由Ross Quillian开发；[54] 而最为成功（也是最有争议）的一个则是Roger Schank的“概念关联（Conceptual Dependency）”。

Joseph Weizenbaum的ELIZA是第一个聊天机器人，可能也是最有趣的会说英语的程序。与ELIZA“聊天”的用户有时会误以为自己是在和人类，而不是和一个程序，交谈。但是实际上ELIZA根本不知道自己在说什么。它只是按固定套路作答，或者用符合语法的方式将问题复述一遍。

微世界

60年代后期，麻省理工大学AI实验室的Marvin Minsky和Seymour Papert建议AI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。许多这类研究的场景是“积木世界”，其中包括一个平面，上面摆放着一些不同形状，尺寸和颜色的积木。

在这一指导思想下，Gerald Sussman（研究组长），Adolfo Guzman，David

Waltz（“约束传播（constraint propagation）”的提出者），特别是Patrick Winston等人在机器视觉领域作出了创造性贡献。同时，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。

乐观思潮

第一代AI研究者们曾作出了如下预言:

1958年，H. A. Simon，Allen Newell：“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。”

1965年，H. A. Simon：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作。”

1967年，Marvin Minsky：“一代之内……创造‘人工智能’的问题将获得实质上的解决。”

1970年，Marvin Minsky：“在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器。”

经费

1963年6月，MIT从新建立的ARPA（即后来的DARPA，国防高等研究计划局）获得了二百二十万美元经费，用于资助MAC工程，其中包括Minsky和McCarthy五年前建立的AI研究组。此后ARPA每年提供三百万美元，直到七十年代为止。ARPA还对Newell和Simon在卡内基梅隆大学的工作组以及斯坦福大学AI项目（由John McCarthy于1963年创建）进行类似的资助。另一个重要的AI实验室于1965年由Donald Michie在爱丁堡大学建立。[65]在接下来的许多年间，这四个研究机构一直是AI学术界的研究（和经费）中心。

经费几乎是无条件地提供的：时任ARPA主任的J. C. R. Licklider相信他的组织应该“资助人，而不是项目”，并且允许研究者去做任何感兴趣的方向。这导致了MIT无约无束的研究氛围及其hacker文化的形成，但是好景不长。