人工智能奠基者究竟是谁？

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这是一个非常好的问题,人工智能的奠基并非由一人完成，而是由一群杰出的科学家、数学家和思想家在不同时期共同努力的结果，我们可以从几个关键阶段来看待这个问题：

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第一阶段：思想的萌芽与理论的奠基 (20世纪40-50年代)

这个阶段为AI的诞生提供了理论和思想土壤。

阿兰·图灵
- 核心贡献：“图灵测试” (Turing Test, 1950) 和 “可计算性理论”。
- 奠基意义：图灵的论文《计算机器与智能》提出了一个划时代的问题：“机器能思考吗？”，他提出的“图灵测试”为判断机器是否具备智能提供了一个具体、可操作的标准，成为了人工智能领域的“北极星”，指引了其后几十年的研究方向，他在可计算性理论方面的工作，从数学上证明了通用计算机的可能性，为所有现代计算（包括AI）奠定了理论基础。
诺伯特·维纳
- 核心贡献：控制论。
- 奠基意义：维纳在1948年出版的《控制论》中，首次提出了关于在动物和机器中控制和通讯的科学，他阐述了反馈、信息、系统等概念，揭示了生物体与机器在控制和信息处理上的相似性，这为后来研究“智能”系统如何感知、决策和行动提供了全新的视角，是AI和机器人学的重要理论基石。
克劳德·香农
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- 核心贡献：信息论。
- 奠基意义：香农在1948年发表的论文《通信的数学理论》奠定了信息论的基础，信息论为量化、存储和处理信息提供了数学工具，这对于机器学习、自然语言处理等AI分支至关重要，没有信息论，我们今天所依赖的数据压缩、信号处理和算法优化都将无从谈起。

第二阶段：学科的正式诞生 (20世纪50-60年代)

这个阶段,AI作为一个独立的学科正式诞生。

约翰·麦卡锡
- 核心贡献：“人工智能” (Artificial Intelligence) 一词的创造者 和 达特茅斯会议 (Dartmouth Conference, 1956) 的组织者。
- 奠基意义：麦卡锡是公认的“人工智能之父”，他在1956年的达特茅斯会议上，首次正式提出了“人工智能”这一术语，并组织了这次历史性的会议，会议聚集了当时计算机科学领域的顶尖头脑（包括马文·明斯基、艾伦·纽厄尔等），共同探讨用机器模拟人类智能的可能性，标志着AI作为一个独立研究领域的正式诞生。
马文·明斯基
- 核心贡献：人工智能的先驱与推动者。
- 奠基意义：与麦卡锡齐名，明斯基是另一位AI的奠基人，他在麻省理工学院创建了世界上第一个AI实验室，培养了大量AI人才，并对人工智能的多个领域（如神经网络、知识表示、机器人学）做出了重要贡献，他与麦卡锡合著的《感知器》一书虽然一度对神经网络研究造成了负面影响，但也从反面推动了AI理论的严谨发展。
艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙
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- 核心贡献：开发了世界上第一个AI程序——“逻辑理论家”(Logic Theorist, 1956) 和 “通用问题求解器”(GPS, 1957)。
- 奠基意义：他们不仅是理论家，更是实践者。“逻辑理论家”能够模仿人类解决问题的方法来证明数学定理，这是人类历史上第一个被认为是“人工智能”的程序，他们提出的“物理符号系统假设”认为，智能的本质在于对符号的操作，这一思想深刻影响了符号主义AI的发展方向，西蒙后来还因其在决策科学方面的研究获得了诺贝尔经济学奖。

第三阶段：核心理论与算法的奠基 (20世纪50-80年代)

这个阶段,一些核心的算法和理论被提出，至今仍是AI的基石。

弗兰克·罗森布拉特
- 核心贡献：发明了“感知器”(Perceptron, 1958)，这是第一个可以学习的神经网络模型。
- 奠基意义：罗森布拉特的工作是神经网络研究的起点，他证明了感知器能够通过训练学习到简单的模式，这为后来的深度学习浪潮埋下了第一颗种子，虽然早期的感知器模型功能有限，但它开启了“机器学习”的大门。
杰弗里·欣顿、杨立昆和约书亚·本吉奥
- 核心贡献：深度学习革命的“教父”。
- 奠基意义：在经历了“AI寒冬”后，这三位科学家及其团队在80、90年代及21世纪初，通过改进神经网络的结构（如反向传播算法）、理论和训练方法，为深度学习的复兴奠定了决定性的基础，他们证明了深层神经网络在处理复杂问题（如图像识别、语音识别）上的巨大潜力，直接导致了2010年代以来AI的爆发式增长，他们共同获得了2025年的图灵奖。