人工智能创始人：图灵与麦卡锡的奠基之路

1936年，一位英国数学家在《论可计算数及其在判定问题上的应用》中描绘出一台理想化的计算机器——这就是后来被称为“图灵机”的设想。阿兰·图灵用简洁的数学模型定义了计算的本质，为数字计算机的诞生奠定了理论基础。他最具前瞻性的贡献出现在1950年，《计算机器与智能》一文中提出的“模仿游戏”（即后来的图灵测试）直接叩问了“机器能否思考”这一核心命题。

“我们只能看到前方很短的距离，”图灵在论文中写道，“但我们可以看到那里有很多需要完成的工作。”这种远见驱使他在曼彻斯特大学研制了世界上最早的存储程序计算机之一，并首次实践了机器学习的基本概念。尽管图灵在1954年不幸早逝，未能亲眼见证人工智能领域的蓬勃发展，但他留下的思想遗产已成为整个学科的精神指南。

达特茅斯之约：人工智能的诞生时刻

1956年夏天，约翰·麦卡锡与 Marvin Minsky、Claude Shannon等学者共同发起了达特茅斯会议，首次正式提出“人工智能”这一术语。麦卡锡精心设计的会议提案中明确写道：“这项研究基于一种猜想——学习的每一个方面或智能的任何其他特征，原则上都可以被精确描述，从而可以用机器模拟。”

这场为期八周的研讨会聚集了未来数十年来影响计算机科学领域的顶尖 minds，虽然当时未能达成统一的理论框架，却成功地为新学科命名并规划了研究方向。麦卡锡创造的“Artificial Intelligence”一词，不仅比“机器智能”更为中性，也为这一领域赋予了独立身份。

LISP语言：麦卡锡的符号智慧

1958年，麦卡锡在麻省理工学院设计了LISP（List Processing）语言，这成为人工智能领域的首个专用编程语言。LISP的创新之处在于：

• 符号处理能力：能够直接操作知识和概念而非仅处理数值
• 递归结构：使得程序能够自我引用和重复应用
• 垃圾收集机制：自动管理内存，解放程序员专注逻辑构建

这一语言迅速成为AI研究的主流工具，在数十年间支撑着专家系统、自然语言处理等关键领域的发展。麦卡锡曾指出：“LISP不是我在1958年设计的东西，而是我在1958年发现的某种永恒真理。”这种对计算本质的深刻理解，使LISP超越了单纯的工具范畴，成为思考智能本身的媒介。

时间线：双星辉映的奠基之路

哲学分野：两种智能观的对话

图灵与麦卡锡对人工智能的构想呈现出微妙的差异。图灵采取功能主义立场，在《计算机器与智能》中回避了“机器是否能思考”的形而上学争论，转而提出操作性标准：

“如果计算机在某些条件下做出的反应与人类无法区分，那么说计算机在思考就是合理且正当的。”

麦卡锡则更关注形式化逻辑在智能构建中的核心地位。他认为人类级别的智能可以通过符号系统和逻辑推理实现，这一信念贯穿于他创造的LISP语言和倡导的“逻辑人工智能”研究纲领。虽然两人方法不同，但共同构建了AI研究的思想光谱——从注重外部行为的工程思路到强调内部表示的理性主义路径。

遗产与启示：站在巨人肩膀上的AI时代

图灵的理论洞见与麦卡锡的实践创造形成完美互补。图灵测试至今仍是衡量AI发展的文化标尺，而麦卡锡的LISP语言孕育了早期AI研究的众多突破。当今深度学习的辉煌成就，实则建立在这两位先驱奠定的基础之上——图灵对学习机器的设想预言了现代神经网络，麦卡锡的符号处理思想则在知识图谱和推理系统中延续生命。

在GPT-4与AlphaFold破解生命奥秘的时代，我们愈加清晰地看到，人工智能的真正奠基并非单一技术突破，而是图灵与麦卡锡共同构建的理论体系、实践工具和哲学思考的融合。这条从数学逻辑到智能机器的奠基之路，依然照亮着通用人工智能的探索方向。