人工智能（AI）作为一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学，其概念最早由多位科学家在1950年代提出。以下是关于这些科学家的详细介绍及其贡献。

阿兰·图灵

图灵测试

1950年，英国数学家艾伦·图灵在论文《计算机器与智能》中提出了“图灵测试”，用以判断机器是否具备智能。图灵测试的核心思想是，如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么这台机器就被认为具有智能。
图灵测试不仅是衡量机器智能的标准，也为后续的人工智能研究指明了方向。它触及了哲学和伦理的多个层面，包括智能的本质、意识和人机关系等。

图灵机

图灵在1936年提出了图灵机的概念，奠定了现代计算理论的基础。图灵机通过一组简单的规则来模拟人类计算过程，成为现代计算机设计的理论基础。
图灵机的提出不仅解决了希尔伯特的决断问题，表明了数学中存在不可计算的问题，还为现代计算机的设计提供了理论基础。

马文·明斯基

神经网络计算机

1951年，马文·明斯基与他的同学邓恩·埃德蒙建造了世界上第一台神经网络计算机SNARC，这被看作是人工智能的一个起点。尽管SNARC的规模和功能有限，但它是第一个尝试模拟人脑神经网络的计算机，为后来的神经网络研究奠定了基础。

人工智能的初步定义

明斯基在1956年达特茅斯会议上提出了人工智能的初步定义，并参与了“人工智能”这一术语的正式提出。明斯基的工作不仅推动了人工智能作为一个独立学科的诞生，还为后续的研究提供了重要的理论基础和实践指导。

约翰·麦卡锡

人工智能术语的提出

1956年，约翰·麦卡锡在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一术语，标志着人工智能作为一门学科的正式诞生。麦卡锡的提议不仅确立了人工智能这一术语，还开启了从学术角度对AI的严肃研究，为AI的发展奠定了基础。

LISP语言

1958年，麦卡锡开发了LISP语言，成为AI研究的主要编程语言，至今仍广泛应用于AI开发。LISP语言的发明不仅简化了AI程序的开发过程，还为后来的AI技术提供了强大的支持，特别是在符号主义和逻辑推理领域。

1950年代，阿兰·图灵、马文·明斯基和约翰·麦卡锡等科学家的贡献为人工智能的诞生和发展奠定了坚实的基础。图灵测试和图灵机的提出为AI的理论研究指明了方向，而明斯基的神经网络计算机和麦卡锡的LISP语言则为AI的实际应用提供了重要的技术支持。这些科学家的工作和思想共同塑造了人工智能这一学科的基本框架和发展方向。

人工智能的早期发展有哪些重要里程碑？

人工智能的早期发展经历了多个重要里程碑，以下是一些关键事件：

1. 1943年：McCulloch 和 Pitts 发表论文，提出神经网络的基础。这篇论文奠定了人工神经网络的理论基础，为后来的深度学习技术提供了重要的理论支撑。

2. 1950年：艾伦·图灵发表《计算机械与智能》，提出了著名的图灵测试。图灵测试旨在判断机器是否具备人类智能，成为衡量机器智能的重要标准。

3. 1956年：达特茅斯会议召开，标志着人工智能作为一个独立研究领域的诞生。会议上，约翰·麦卡锡、马文·明斯基等科学家首次提出了“人工智能”这一术语，并确立了AI研究的目标和方向。

4. 1957年：Frank Rosenblatt 开发出感知机（Perceptron），这是第一个能够学习的人工神经网络。感知机的出现开创了神经网络研究的先河，尽管其能力有限，但对后续的深度学习技术产生了深远影响。

5. 1965年：Joseph Weizenbaum 开发出ELIZA程序，这是一个模拟对话的自然语言处理程序。ELIZA能够与用户进行简单的对话，展示了机器模拟人类对话的潜力。

6. 1969年：马文·明斯基和西摩尔·帕珀特出版了《感知机：计算几何学导论》，书中指出感知机的局限性，认为它无法解决复杂的逻辑问题。这一观点对神经网络研究产生了负面影响，导致了第一次AI寒冬的到来。

7. 1974年：由于技术瓶颈和资金短缺，人工智能研究进入第一次寒冬，研究经费减少，许多项目被搁置。

8. 1980年：专家系统的兴起标志着人工智能研究的复苏。专家系统能够模拟人类专家的决策过程，在医疗、金融等领域取得了一定的成功。

9. 1986年：David Rumelhart、Geoffrey Hinton 和 Ronald Williams 发表论文，提出了反向传播算法。这一算法使得训练多层神经网络成为可能，为深度学习的发展奠定了基础。

人工智能的定义是什么？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。以下是关于人工智能定义的详细解释：

人工智能的定义

• 模拟人类智能：人工智能通过计算机系统模拟人类智能的能力，包括学习、推理、问题解决、感知和语言理解等。
• 弱人工智能与强人工智能：弱人工智能专注于特定任务的执行，而强人工智能则是指具备人类水平的智能。
• 智能主体的研究与设计：人工智能也被定义为“智能主体(intelligent agent)的研究与设计”，智能主体指一台可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。

人工智能的研究领域

• 机器人：开发能够执行各种任务的机器人系统。
• 语言识别：使计算机能够理解和生成人类语言。
• 图像识别：使计算机能够识别和处理图像中的信息。
• 自然语言处理：使计算机能够理解和生成自然语言文本。
• 专家系统：模拟人类专家的决策过程，提供专业建议。

人工智能的历史发展

• 起步阶段（20世纪50 - 70年代）：人工智能的概念最早由阿兰·图灵提出，图灵测试成为衡量机器智能的标准之一。
• 第一次低谷（20世纪70 - 80年代）：由于技术瓶颈和资金短缺，AI研究陷入停滞。
• 复兴阶段（20世纪80 - 90年代）：随着计算机技术的发展，特别是专家系统的出现，人工智能开始复苏。
• 深度学习崛起（21世纪初 - 至今）：深度学习技术的突破使得人工智能进入了一个新的发展阶段，图像识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。

人工智能有哪些核心技术？

人工智能（AI）的核心技术主要包括以下几类：

1. 机器学习（Machine Learning）：

   • 监督学习：通过已标注的数据训练模型，进行分类或回归任务。
   • 无监督学习：在没有标注的数据中发现隐藏模式，如聚类分析。
   • 强化学习：通过与环境的交互，通过奖励和惩罚机制学习最优策略。

2. 深度学习（Deep Learning）：

   • 使用多层神经网络模拟人脑结构，擅长处理复杂数据和任务。
   • 卷积神经网络（CNN）：特别适用于图像识别，通过卷积层和池化层提取特征。
   • 循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如文本和时间序列分析。

3. 自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）：

   • 使计算机能够理解、解释和生成自然语言。
   • 包括语音识别、文本生成、机器翻译和情感分析等。

4. 计算机视觉（Computer Vision）：

   • 使计算机能够“看见”和理解图像及视频内容。
   • 应用包括物体识别、面部识别和自动驾驶等。

5. 神经网络（Neural Networks）：

   • 模拟人脑神经元结构的计算模型，通过多层虚拟神经元处理信息。
   • 训练过程类似于人类学习，通过调整权重来改进性能。

6. 生成对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks）：

   • 由生成器和鉴别器组成，通过对抗训练生成逼真数据。
   • 应用包括图像生成、视频合成和数据增强等。

7. 强化学习（Reinforcement Learning）：

   • 通过“行动-奖励”机制使AI自主学习最优策略。
   • 典型应用如AlphaGo在围棋中的表现。

8. 大语言模型（Large Language Models）：

   • 通过海量文本训练形成的语言模型，能够进行逻辑推理和生成文本。
   • 代表如GPT-4，具备强大的语言理解和生成能力。

9. 联邦学习（Federated Learning）：

   • 允许多个设备在不共享原始数据的情况下共同训练模型，保护隐私。
   • 应用包括智能手机输入法预测和医疗数据共享等。