人工智能的理论基础究竟由谁奠定？

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第一阶段：思想的萌芽与理论的基石 (20世纪40-50年代)

这个阶段的核心是计算理论和神经元模型的提出，为AI提供了“可能性”和“实现方式”的理论框架。

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阿兰·图灵
- 核心贡献：图灵机与图灵测试
- 图灵机 (1936年): 这不是一个物理机器，而是一个抽象的计算模型，它证明了任何可计算的问题，理论上都可以被一台简单的、拥有无限存储的机器解决，这为通用计算机的出现奠定了理论基础，也从根本上回答了“机器能否思考？”这个问题，只要它能被计算,机器就能模拟。
- 图灵测试 (1950年): 在其论文《计算机器与智能》中，图灵提出了一个判断机器是否具有智能的著名思想实验，如果一个人类裁判在与机器和人类的文本对话中，无法分辨出哪个是机器，那么就可以认为这台机器具有智能，这为AI的目标和评价标准提供了最初的、极具影响力的框架。
沃伦·麦卡洛克 & 沃尔特·皮茨
- 核心贡献：第一个人工神经元模型 (1943年)
- 他们提出了一个简化的数学模型，模仿了生物神经元的工作方式：接收多个输入，进行加权求和,然后通过一个激活函数产生输出。
- 意义： 这是第一个将生物神经系统的计算原理用数学形式化的尝试，证明了这样简单的神经元网络可以执行任何逻辑运算，这直接启发了后来的神经网络研究,是连接主义路线的开端。
克劳德·香农
- 核心贡献：信息论
- 虽然香农的主要工作在信息论领域，但他对信息如何被编码、传输和处理的研究,为AI中处理数据和知识提供了坚实的数学基础。

第二阶段：学科的诞生与核心理论的建立 (20世纪50-60年代)

这个阶段是AI作为一门正式学科诞生的时期，核心是搜索算法和知识表示，为AI提供了“如何解决问题”的方法论。

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马文·明斯基 & 约翰·麦卡锡
- 核心贡献：人工智能的命名与达特茅斯会议 (1956年)
- 达特茅斯会议 (1956年): 这被公认为人工智能学科正式诞生的标志，正是在这次会议上，约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”（Artificial Intelligence）这一术语。
- 意义： 这次会议聚集了当时最顶尖的科学家，共同探讨了用机器模拟人类智能的可能性,并确立了AI作为一个独立研究领域的研究方向。
艾伦·纽厄尔 & 赫伯特·西蒙
- 核心贡献：逻辑理论家与物理符号系统假设
- 逻辑理论家 (1956年): 这是第一个真正意义上的人工智能程序，它能模仿人类解决问题的思路，证明数学定理，它展示了符号处理和启发式搜索的巨大潜力。
- 物理符号系统假设: 他们提出了一个核心理论：智能的本质在于对符号的操作，一个物理系统（如计算机）只要能对符号进行操作和存储，就能表现出智能，这个假设成为了符号主义（或称“老式AI”）的理论基石,统治了AI研究数十年。
约翰·霍兰德
- 核心贡献：遗传算法 (1960-70年代)
- 他受达尔文进化论的启发，提出了模拟“自然选择”和“遗传”过程的算法，用于优化和搜索问题，这为进化计算和计算智能领域奠定了基础。

第三阶段：理论的深化与不同学派的建立 (20世纪70-80年代)

这个阶段的核心是机器学习理论和对知识表示的反思，AI开始从“规则驱动”转向“数据驱动”。

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亚瑟·塞缪尔
- 核心贡献：机器学习的早期实践与定义
- 他在1959年开发了一个跳棋程序，该程序可以通过自我对弈不断学习，并最终击败了其设计者，他首次提出了“机器学习”（Machine Learning）这个术语，即“不直接为计算机编写程序，而是让它从数据中学习”。
汤姆·米切尔
- 核心贡献：机器学习的经典定义
- 他给出了一个至今仍被广泛引用的定义：“机器学习是研究计算机算法如何通过经验（E）来改善其性能（P）的学科。” 这个定义为机器学习提供了清晰的理论框架。
朱迪亚·珀尔
- 核心贡献：贝叶斯网络与因果推理
- 他在概率推理和因果推断方面做出了开创性工作，特别是贝叶斯网络，它提供了一种强大的概率模型来表示和处理不确定性的知识，对现代AI（尤其是医疗诊断、金融风控等领域）产生了深远影响。