人工智能之父与AI概念起源简史

人类对创造智能生命的幻想源远流长。在古代神话中，希腊的赫菲斯托斯铸造了黄金机器人作为助手，而犹太传说里的泥人戈伦则被赋予了守护族人的使命。这些故事都寄托了人类对“人造生命”的原始渴望。进入哲学领域，17世纪的勒内·笛卡尔提出了“动物是机器”的论断，尽管他并未将人类心智归入此列，但这为从机械角度理解生命打开了思路。与此托马斯·霍布斯在其著作《利维坦》中，更是直接将推理视为一种计算，他认为：“理性……无非就是计算。”这些思想火花，为日后人工智能概念的正式诞生，奠定了最早的基石。

艾伦·图灵：理论计算机科学与智能的奠基

如果要为人工智能寻找一位理论上的“教父”，那么艾伦·图灵当之无愧。1936年，他提出了抽象的“图灵机”模型，为现代计算机的科学计算能力划定了理论边界。他对于人工智能领域最直接的贡献，来自于1950年发表的一篇划时代论文——《计算机器与智能》。在这篇论文中，图灵睿智地回避了“机器能否思考”这个充满哲学争议的问题，转而提出了一个可操作的测试——图灵测试。

如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。

这一测试标准，在之后的数十年里，成为了衡量人工智能发展的一个标志性里程碑，激励着无数研究者为之奋斗。

“人工智能之父”们的集体登场

1956年，在达特茅斯会议上，一个如今如雷贯耳的名词被正式提出——“Artificial Intelligence”（人工智能）。这次会议汇聚了当时该领域最杰出的头脑，他们中的多位被后世并称为“人工智能之父”。

• 约翰·麦卡锡：会议的组织者，正是他提出了“人工智能”这一术语，并发明了LISP编程语言，成为AI研究的重要工具。
• 马文·明斯基：在达特茅斯会议上，他展示了世界上第一个人工神经网络模拟器。之后他共同创立了MIT的人工智能实验室，并撰写了《感知器》一书，对连接主义的研究产生了深远影响。
• 克劳德·香农：作为信息论的创始人，他为AI提供了处理信息和不确定性的数学基础。
• 赫伯特·西蒙与艾伦·纽厄尔：他们带来了世界上第一个人工智能程序“逻辑理论家”，该程序能够模拟人类证明数学定理的思维过程。

早期辉煌：黄金时代的乐观与突破

在达特茅斯会议之后的十多年里，人工智能领域迎来了第一个黄金时代。研究资金充足，乐观情绪弥漫，一系列开创性的程序相继问世，证明了计算机在特定任务上可以达到甚至超越人类的水平。

寒冬降临：现实与预期的差距

早期的成功也催生了不切实际的预期。研究者们乐观地预言，在几十年内就能造出与人相媲美的智能机器。当这些预言未能实现，加之计算能力的瓶颈和“组合爆炸”等理论难题的浮现，资助机构（如美国的DARPA和英国的莱特希尔报告）开始对AI研究的实用性产生怀疑，大幅削减了经费。从1974年开始，人工智能领域进入了它的第一个“寒冬”，研究陷入了长达多年的低潮。

复兴与新篇章：从专家系统到深度学习

低谷并非终点。20世纪80年代，专家系统的成功商用为AI领域注入了新的活力。这些系统通过将人类专家的知识规则化，在特定领域（如医疗诊断、化学分析）发挥了巨大价值，证明了AI技术的实用潜力与经济回报。随着计算机硬件性能的指数级提升（摩尔定律）和互联网带来的海量数据，一种古老的思想——神经网络，迎来了复兴。通过增加网络层数（深度学习）和改进算法，人工智能在图像识别、语音处理和自然语言理解等领域取得了突破性进展，最终引发了今天我们所见的人工智能浪潮。

结语：站在巨人的肩膀上

从图灵的理论奠基，到麦卡锡、明斯基等人在达特茅斯的勇敢命名，再到历经寒冬