阿兰·图灵：计算机与人工智能之父，两篇论文奠定人工智能理论及测试基础

人工智能领域现在有了很大进步，这得益于众多开拓者的努力工作和重要事件的推动。他们不仅开辟了新的研究方向，还引发了众多讨论，带来了许多惊喜和挑战。

图灵：理论奠基者

图灵是人工智能的先驱，对这一领域做出了卓越贡献。1936年，他创作了《论数字计算在决断难题中的应用》，为“可计算性”提供了严格的数学定义，同时提出了“图灵机”这一理论，从数学逻辑角度为人工智能的“机械大脑”打下了坚实的理论基础。随后，他又发表了《机器能思考吗》，提出了著名的图灵测试，对人工智能的评价标准进行了深入分析。因此，他被尊称为“人工智能之父”，这个称号当之无愧。

维纳：行为主义先驱

维纳在控制论领域对人工智能的发展做出了显著贡献。他认为计算机是信息处理和转换的设备，特别指出反馈机制在其中的核心地位。在他眼中，智能行为源于反馈机制，且这种机制可以被机器模仿。维纳的理论紧密关联人工智能的核心问题，因此他被誉为“行为主义学派”的奠基人，对人工神经网络的研究产生了重大影响。

达特茅斯会议：诞生标志

达特茅斯会议意义重大。会上，约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语。与会者就自动计算机、自然语言处理、神经网络等议题展开了热烈的讨论。人们普遍认为，这次会议标志着人工智能的诞生，预示着人工智能将进入一个快速发展的新阶段。

早期进展与挫折

达特茅斯会议结束后，人工智能领域取得了众多进展。例如，我们成功研制出了“通用解题机”，约翰·麦卡锡还发明了LISP人工智能语言，该语言至今仍被众多程序员广泛采用。在问题求解和语言处理方面，程序技术也得到了显著进步。美国ARPA每年至少投入300万美元用于支持研究工作。然而，遗憾的是，由于公众和相关部门的期望过高，当实际成果未能达到预期时，公众的关注度开始下降。此外，感知器项目也遭到了质疑，这导致研究进度受到了影响。

复苏转机

1980年，人工智能研究迎来转机。专家系统商业价值得到广泛认可，企业纷纷订购，研究氛围逐渐转好。这主要得益于符号逻辑学派的进步。至于神经网络领域的重大突破，则是在80年代末才逐渐显现。自此，人工智能逐渐摆脱困境，迎来了新的发展机遇。

平稳与新突破

自九十年代中期，AI技术，尤其是神经网络技术，迅速崭露头角。这一变化让人们对AI的认识变得更加客观和理智，人工智能开始走上稳定发展的道路。到了2006年，Hinton在神经网络深度学习领域取得了重大突破，再次激发了人们对机器超越人类的美好愿景。现在，人工智能仍在不断进步，无人能确切预知它未来将取得的惊人成就。

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