人工智能的创始人是谁？完整解析与历史溯源

1947年，艾伦·图灵在伦敦数学学会会议上首次提出”智能机器”概念时，或许未曾料想自己会成为人工智能领域的思想先驱。1950年，他在论文《计算机器与智能》中提出的”模仿游戏”（后称图灵测试），为判断机器是否具有智能建立了首个可操作的标准。图灵不仅从理论上论证了机器实现智能的可能性，更具体设想了通过编程使计算机具备学习能力的技术路径，为后续人工智能研究奠定了哲学基础。

达特茅斯会议：人工智能的命名时刻

1956年夏天，约翰·麦卡锡与马文·明斯基、克劳德·香农等学者在达特茅斯学院组织的夏季研究项目，正式确立了”人工智能”这一学科名称。这场为期八周的会议汇聚了当时顶尖的数学家、计算机科学家和心理学家，包括赫伯特·西蒙、艾伦·纽厄尔等未来图灵奖得主。尽管会议未能实现麦卡锡预期的突破性进展，但它确立了研究纲领：

• 让机器使用语言
• 形成抽象概念
• 解决人类专属的问题
• 具备自我改进能力

理论奠基者：从逻辑推理到感知模拟

人工智能的发展初期分化出两大技术路径：以麦卡锡为代表的符号主义学派主张通过形式逻辑模拟人类推理过程，其发明的LISP语言成为早期AI研究的主要工具；而弗兰克·罗森布拉特于1958年构建的感知机模型，则开创了连接主义的先河，为当今深度学习技术提供了最初的理论蓝图。

寒冬中的耕耘者：神经网络的三次浪潮

20世纪70-80年代，当符号主义遭遇瓶颈而引发”AI寒冬”时，连接主义研究者仍在默默耕耘。杰弗里·辛顿与大卫·鲁梅尔哈特等人提出的反向传播算法，解决了多层神经网络训练难题。日本第五代计算机计划的挑战，则推动了并行计算与专家系统的发展，为后续算力突破埋下伏笔。

技术实现者：从实验室到现实世界

进入21世纪，三大要素的成熟推动人工智能进入爆发期：

“我们正站在新起跑线上——不是因为发现了新定理，而是因为世界终于追上了我们的设想。” ——杰弗里·辛顿（2018年图灵奖获奖感言）

尤尔根·施米德胡贝的LSTM网络解决了序列预测问题，杨立昆的卷积神经网络革新了图像识别，而约书亚·本吉奥的表示学习理论则为深度学习的可解释性提供了新视角。这三位2018年图灵奖得主的贡献，构成了当代人工智能应用的技术核心。

商业先驱：产业化推动者

德米斯·哈萨比斯创立的DeepMind公司，通过AlphaGo项目向公众展示了人工智能的潜力；李飞飞构建的ImageNet数据集，则为计算机视觉研究提供了标准测试平台；而安德鲁·吴推动的Coursera机器学习课程，则极大降低了AI技术的入门门槛。

思想演进：从单一起源到多元共创

回望人工智能发展历程，我们很难将创始人的桂冠授予单一个体。正如赫伯特·西蒙所言：“科学是集体智慧的结晶。”从图灵的理论奠基，到达特茅斯的概念确立，再到今天全球数百万研究者的共同推进，人工智能的创造史正是一部人类智慧协作的史诗。