哪些人是人工智能领域的真正奠基人？

1943年，麦卡洛克和皮茨在论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》中，首次用数学模型模拟神经元，开创了人工神经网络的研究范式。这个将生物神经网络抽象为数学计算模型的构想，成为后来深度学习的理论源头。与此艾伦·图灵在1950年发表的《计算机器与智能》中，不仅提出了著名的“图灵测试”，更预言了创造智能机器的可能性：“如果机器能够思维，它可能比我们更聪明；那么我们应该保持谦逊。”

命名的巨人：达特茅斯会议与AI诞生

1956年夏天，约翰·麦卡锡联合马文·明斯基、克劳德·香农等学者，在达特茅斯学院组织了为期两个月的学术会议。正是在这次会议上，“人工智能”这一术语被正式提出，标志着AI作为一个独立研究领域的诞生。

• 约翰·麦卡锡：不仅创造了“人工智能”术语，还发明了LISP编程语言
• 马文·明斯基：在神经网络和感知机研究上取得突破，后来创立了MIT人工智能实验室

连接主义先驱：神经网络的沉浮与复兴

弗兰克·罗森布拉特1957年发明的感知机模型，是第一个能够通过监督学习进行模式识别的神经网络。虽然明斯基后来在《感知机》一书中指出了单层网络的局限性，导致神经网络研究进入寒冬，但这一开创性工作为后来的反向传播算法和深度学习奠定了基础。

符号主义的智慧：知识表示与推理

爱德华·费根鲍姆开创了专家系统研究，他的DENDRAL系统能够像化学专家一样推断分子结构，证明了知识表示在AI中的重要性。同时期，赫伯特·西蒙和艾伦·纽厄尔开发的逻辑理论家程序，首次通过启发式搜索证明了数学定理，开创了符号主义AI的研究路径。

实用主义革命：从理论到产业

Judea Pearl 提出的概率图模型和因果推理框架，为处理不确定性问题提供了数学工具，使得AI系统能够在现实世界中处理不完整和噪声数据。这些理论突破与日益增长的计算能力相结合，最终催生了21世纪的AI产业化浪潮。

“智能的关键不在于它是由碳还是硅构成，而在于它的组织方式。”——马文·明斯基

奠基精神的延续：开放与合作

这些奠基人的共同特质是开放的学术精神和对基础问题的执着探索。从图灵对机器思维的哲学思考，到辛顿对神经网络数十年如一日的坚持，正是这种超越短期应用的基础研究，奠定了人工智能今日的繁荣。在AI快速产业化的今天，重温这些奠基人的思想，提醒着我们基础研究的重要性——未来真正的突破，很可能依然来自对那些根本问题的重新思考。