人工智能的创始人
Ⅰ 人工智能的第一批先驱者是哪些人
控制论的创复始人维纳等人制，信息论的奠基人申农，神经控制论的创始人麦克卡洛和匹茨，以及博养论的创始人，被称为“计算机之父”的冯·诺依曼，还有阿什比等都是人工智能的第一批先驱者，他们的理论和工作为人工智能的创立奠定了基础。
Ⅱ 人工智能的最初发明人/创始人是谁
其实这个是很多人共同努力的结果。没有一个具体的人。早期比较有名的人物有：
图灵：计算机界的大哥大，少年天才，结果是个基佬，被人发现，然后给隔离治疗了，最后吃苹果中毒死了，苹果的起源就是来自这个人，所以这个是最有名气的。
巴贝奇：著名的败家子，父亲是银行家，家里很有钱，最早的计算机发明人，在没有电的时代就创造出了纯机械计算机，你不会想到这货最后是穷死的。
冯诺依曼：这货也很有名，只是怎么看他都不如图灵和巴贝奇奇葩，因为这货是个数学家。其制造的计算机参与了原子弹的研制。因为其论文是他和另外两个人合作的，但是另外两个人没有署名，所以他被带上了一顶灰帽子，有欺世盗名的不光彩。不过不管怎么说，他依旧是历史上的大哥，过去几十年的计算机体系都是沿用冯诺依曼的理论所创建的。不过以后可能会变了，在互联网思路和量子计算机的情况下，计算机的结构要发生重大转变了。
约翰·阿塔那索夫：也提一提他把。和巴贝奇不同的是这货有钱，白手起家自己开公司，最后把公司交给儿子打理，自己去搞发明创造去了。所以他是个实干家，名副其实的造出来了计算机。但是他自认为最牛逼的不是造计算机，而是发明了一套能帮助人们学英语的音标。结果我们到现在也没看到他的音标。
人工智能伴随着计算机的诞生而不断发展，事实上，平均每10年，人工智能就爆发一次人工智能要逆天的了豪言壮语，然后大家开始投资这个领域，拿到钱之后，然后就没有然后了。人工智能的话题就会消失一段时间。
从总体上看人工智能的发展，算法的丰富，每年都在不断的刷新着。从事这个研究的人，从来就没有放弃过，只是这是一场长跑，绝不是一夜之间就成功了的事情。路漫漫其修远兮~
一代一代的人改变了这个世界，他们都是伟大的人。但是，我比他们都伟大，因为他们的故事我都知道，还是我最牛啊。现在我把他们的故事告诉了你，以后你也会和我一样牛B了，背过他们，以后去网吧找工作的时候用得上。不用谢我，我是雷锋。
Ⅲ 人工智能，到底是谁的战场
在关于人工智能的讨论纷纷扰扰的同时，大国争前恐后，工业巨头闷头向前，人人都不愿落后。
人工智能，正在以润物细无声的方式，悄然改变着这个世界。
想象一下这样的两个场景：
1.
你工作了一天，饥肠辘辘地回到家中。
家里的机器人助理关切地感慨：“你肯定饿坏了！”你充满期待：“是啊，晚餐吃什么？”助理却向你道歉：“对不起，非洲国家的人们更需要我的帮助，你自己准备晚餐吧，我要走了……”
2.
家里的孩子饿了，陪伴她的机器人助理准备给她弄点吃的。
可是冰箱里空空如也，怎么办呢？机器人助理决定把你的宠物猫作为食材给孩子做晚餐……
这不是真的现实，而是加州大学伯克利分校人工智能统计中心创始人兼计算机科学专业教授斯图亚特罗素（Stuart Russell）分享的未来可能会出现的两个人工智能使用场景。好像逻辑都没错，但结果怪怪的？
等等，在探讨如何避免出现这样的情形之前，让我们先回到现在，毕竟人工智能还处在发展的早期阶段：波士顿动力的双足人形机器人Altas只是因为能够像人一样后空翻，成为人工智能领域的明星。但即便如此，人工智能还是有其足够的冲击力。
AlphaGo战胜人类，成为围棋世界冠军；Watson诊断皮肤癌的准确率高达97%，远超人类专家；微软小冰出了一本诗集……
“人工智能来了。”人们都说，其间有欣喜、期盼，也夹杂着焦虑和恐惧。
什么是人工智能？
维基网络的人工智能词条采用的是斯图亚特罗素（Stuart Russell）与彼得诺维格（Peter Norvig）在《人工智能：一种现代的方法》一书中的定义，他们认为：人工智能是有关“智能主体（Intelligent agent）的研究与设计”的学问，而“智能主体是指一个可以观察周遭环境并做出行动以达致目标的系统”。但这并不是定论。就像一千个人眼中有一千个哈姆雷特一样，人工智能并没有学界和业界公认的明晰定义。
就像它出现的原因一样，目前各界看法也有着微妙的不同。 “在人工智能出现以前，人们习惯于物质和能量的改变给人类带来的变化，但随着大自然环境、资源的枯竭，人类转而发掘人口红利，向智力要生产力和经济增长点。”中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅和北京大学教授、计算机科学技术系主任黄铁军等学界人士都表达了类似的观点：人工智能的出现是人类从物质能量转向智能要生产力。而在工业界看来，这不过是现实商业需求主导下的技术进步罢了。
李开复则表示，所谓的“人工智能来了”，实际上是说人工智能可以解决实际问题了，算法、数据、深度学习的突破，使得人工智能在语音识别、机器视觉等方面突破了人们可以接受的心理阈限，并且在产业端落地，创造商业价值，而不只是下棋、打扑克。“这是第一次实现AI的产研结合。”李开复说。
但学界和工业界达成共识的是：这是一场有别于人类历史上任何一次技术革命的变革。在被要求评价人工智能技术在整个人类历史中的角色时，牛津大学未来人类研究院院长尼克波斯特洛姆教授在加了三个定语“人工智能现在处于非常早期的阶段”、“现在的应用非常有限”、“离完全成熟之后会有很大的差别”之后表示，有别于历史上的任何一次技术革命，人工智能是非常大的飞跃。
共识之下，政府、企业都不愿意在这场变革中落于旁人。2017年7月20日，中国政府筹谋已久的《新一代人工智能发展规划》正式公布。2017年11月15日，网络、阿里云、腾讯、科大讯飞成为首批国家新一代人工智能开放创新平台名单。
这是继美国、英国专门出台关于人工智能发展规划之后的又一个国家层面的行动。但中国政府具备的制度优势（看准某个方向后，从政策、制度、市场、资源进行全面投入且政策具有连续性），以及我国在发展人工智能领域本身具备的优势（拥有全球最大的网民群体、云计算大数据等也有很好的基础、数理方面的人才教育基础很好等），让中国能否实现超越欧美的讨论以及美国舆论警惕中国变强的忧虑变得更具现实意义，甚至于民间还为到底用“弯道超车”还是“换道超车”来形容这次超越产生了激烈的争论。
在企业界，最火的创业就是人工智能。乌镇智库发布的《乌镇指数：全球人工智能发展报告2017——框架篇》显示：“2000—2016年，全球新成立的人工智能企业达到8107家，其中超过60%的企业诞生于过去5年间。全球人工智能融资规模累积达到288亿美元，其中超过70%的融资发生在过去5年内。全球人工智能企业获得的投资次数达到6827次，其中超过80%的次数是在过去5年内完成的。”
即便是传统企业，人工智能转型也迫在眉睫。谷歌的“AI First”战略已执行多年，IBM正在构筑商业AI帝国，网络宣布“Allin AI”……麦肯锡报告《人工智能：下一个数字前沿？》提到，人工智能的颠覆性力量将逐渐显现，早期应用人工智能的公司已经尝到了甜头，而后来者与领军者的差距将日益增大。媒体以“再不转型人工智能，这些行业将被越甩越远”为题的报道，让焦虑弥漫到了空气中。
具体到每个人，是不是就能在人工智能带来的便利中实现岁月静好？毕竟人工智能可以把人类从重复性的繁重劳动中解放出来啊。但解放之后呢？李开复曾经预测，在未来10到15年，人工智能可以取代人类50%的工作。牛津大学2016年访谈了世界上多位机器学习的专家，问哪一年有可能看到机器与人脑一样聪明。
专家们回复的时间多种多样，但中间的时间是2045年。虽然强人工智能出现的时间没有定论，但可以肯定的是，人类将进入终身学习时代，不停地加速进行知识和能力的更新迭代。为了避免成为黄铁军教授口中的“能力不如机器，无事却要生非”的“无用阶层”，每个个体将面临前所未有的挑战。
但归根结底，这场变革是整个人类面临的挑战。在技术像历史的车轮一样轰隆隆向前的同时， 别忘了尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》中关于农业革命是史上最大骗局的评价：“人类一心追求更轻松的生活，于是释放出一股巨大的力量，改变了世界的面貌，但结果并没有任何人料想得到，甚至也不是任何人所乐见的。”
人工智能也会如此吗？如何应对可能到来的大规模失业、继续加大的贫富差距、教育体系的全面颠覆、民众对技术的恐慌，甚至是可能存在的颠覆性风险？与这些人类面临的挑战相比，本文开头的两个场景就是小巫见大巫了。
不过，工业界不少人士将这些认为是杞人忧天。在他们看来，人工智能只是工具，而且仍在发展初期，远远没到人们担忧的程度。更何况人类已经在行动。联合国卫生组织呼吁东西方合作，牛津大学未来人类研究院已经着手研究控制学，目的就是为了保证人工智能按照人类的意愿工作，并且在人工智能成为塑造社会的重要因素之后，能够更好地服务于人类。北师大还搞过专门的研讨会，未雨绸缪地讨论人工智能出现后可能需要解决的伦理、法律问题，比如自动驾驶汽车出现车祸以后，到底该谁来承担责任等。
“人类应该有足够的智慧来应对这一切。”一位学者说，作为人类的产物，人工智能在设计和发展之初，人类就应该充分考虑到其可能会给社会带来的各种颠覆性影响，并进行防范。如此看来，在这个战场上，人类智能才是真正的主角。
Ⅳ 人工智能的奠基人有哪几个
图灵奖,是美国计算机协会（ACM）于1966年设立的,又叫“A.M. 图灵奖”,专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人.其名称取自计算机科学的先驱、英国科学家阿兰·图灵,这个奖设立目的之一是纪念这位科学家.获奖者的贡献必须是在计算机领域具有持久而重大的技术先进性的.大多数获奖者是计算机科学家.
图灵奖是计算机界最负盛名的奖项,有“计算机界诺贝尔奖”之称.图灵奖对获奖者的要求极高,评奖程序也极严,一般每年只奖励一名计算机科学家,只有极少数年度有两名以上在同一方向上做出贡献的科学家同时获奖.目前图灵奖由英特尔公司赞助,奖金为100,000美元.
每年,美国计算机协会将要求提名人推荐本年度的图灵奖候选人,并附加一份200到500字的文章,说明被提名者为什么应获此奖.任何人都可成为提名人.美国计算机协会将组成评选委员会对被提名者进行严格的评审,并最终确定当年的获奖者.
截止至2005年,获此殊荣的华人仅有一位,他是2000年图灵奖得主姚期智.
编辑本段历年图灵奖获得者
2007 Edmund M. Clarke、Allen Emerson和Joseph Sifakis
获奖原因：在将模型检查发展为被硬件和软件业中所广泛点赞的高效验证技术上的贡献.而DDJ则将三人的贡献称为“在发现计算机硬件和软件中设计错误的自动化方法方面的工作”.
2006 Fran Allen
获奖原因：对于优化编译器技术的理论和实践做出的先驱性贡献,这些技术为现代优化编译器和自动并行执行打下了基础.
2005 Peter Naur
获奖原因：由于在设计Algol60程序设计语言上的贡献.Algol60语言定义清晰,是许多现代程序设计语言的原型.
2004 Vinton G. Cerf、Robert E. Kahn
获奖原因：由于在互联网方面开创性的工作,这包括设计和实现了互联网的基础通讯协议,TCP/IP,以及在网络方面卓越的领导.
2003 Alan Kay
获奖原因：由于在面向对象语言方面原创性思想,领导了Smalltalk的开发团队,以及对PC的基础性贡献.
至理名言：预测未来的最好方法是创造它.
2002 Ronald L. Rivest、Adi Shamir、Leonard M. Adleman
获奖原因：由于在公共密钥理论和实践方面的基础性工作.
2001 Ole-Johan Dahl、Kristen Nygaard
获奖原因：由于面向对象编程始发于他们基础性的构想,这些构想集中体现在他们所设计的编程语言SIMULA I 和SIMULA 67中.
2000 Andrew Chi-Chih Yao(姚期智)
获奖原因：由于在计算理论方面的贡献而获奖,包括伪随机数的生成算法、加密算法和通讯复杂性.
1999 Frederick P. Brooks, Jr.
获奖原因：由于在计算机体系架构、操作系统以及软件工程方面所做出的具有里程碑式意义的贡献.人月神话的作者.
1998 James Gray
获奖原因：由于在数据库、事务处理研究和相关系统实现的技术领导工作.
1997 Douglas Engelbart
获奖原因：由于提出了激动人心的交互式计算机未来构想,以及发明了实现这一构想的关键技术.
1996 Amir Pnueli
获奖原因：由于在计算科学中引入temporal逻辑以及对编程和系统认证方面的杰出贡献.
1995 Manuel Blum
获奖原因：由于在计算复杂性理论、密码学以及程序校验方面的基础性贡献.
1994 Edward Feigenbaum、Raj Reddy
获奖原因：由于他们所设计和建造的大规模人工智能系统,证明了人工智能技术的重要性和其潜在的商业价值.
1993 Juris Hartmanis、Richard E. Stearns
获奖原因：由于他们的论文奠定了计算复杂性理论的基础.
1992 Butler W. Lampson
获奖原因：由于在个人分布式计算机系统及其实现技术上的贡献,这包括：工作站、网络、操作系统、编程系统、显示、安全和文档发布.
1991 Robin Milner
获奖原因：由于在可计算函数逻辑(LCF)、ML和并行理论(CCS)这三个方面突出和完美的贡献.
1990 Fernando J. Corbato'
获奖原因：由于组织和领导了多功能、大规模、时间和资源共享的计算机系统的开发.
1989 William (Velvel) Kahan
获奖原因：由于在数值分析方面的基础性贡献.
1988 Ivan Sutherland
获奖原因：由于在计算机图形学方面开创性和远见性的贡献,其所建立的技术历经二、三十年依然有效.
1987 John Cocke
获奖原因：由于在编译器设计和理论、大规模系统架构以及开发RISC等方面的重要贡献.
1986 John Hopcroft、Robert Tarjan
获奖原因：由于在算法及数据结构设计和分析方面的基础性成就.
1985 Richard M. Karp
获奖原因：由于在算法理论方面,特别是NP-completeness理论方面,连续不断的贡献.
1984 Niklaus Wirth
获奖原因：由于开发了EULER、 ALGOL-W、 MODULA和PASCAL一系列崭新的计算语言.
1983 Ken Thompson、Dennis M. Ritchie
获奖原因：由于在通用操作系统理论研究,特别是UNIX操作系统的实现上的贡献.
1982 Stephen A. Cook
获奖原因：由于其于1971年发表的论文,奠定了NP-Completeness理论的基础.
1981 Edgar F. Codd
获奖原因：由于在数椐库管理系统的理论和实践方面基础性和连续不断的贡献,关系数据库之父.
1980 C. Antony R. Hoare
获奖原因：由于在编程语言的定义和设计方面的基础性贡献.
1979 Kenneth E. Iverson
获奖原因：由于在编程语言的理论和实践方面,特别是APL,所进行的开创性的工作.
1978 Robert W. Floyd
获奖原因：由于在如何开发高效、可靠的软件方法论方面的贡献,这包括：建立分析理论、编程语言的语义学、自动程序检验、自动程序综合和算法分析在内的多项
计算机子学科.
1977 John Backus
获奖原因：由于在高级语言方面所做出的具有广泛和深远意义的贡献,特别是其在Fortran语言方面.
1976 Michael O. Rabin、Dana S. Scott
获奖原因：由于他们的论文"有限自动机与它们的决策问题",被证明具有巨大的价值.
1975 Allen Newell、Herbert A. Simon
获奖原因：由于在人工智能、人类识别心理和表处理的基础贡献.
1974 Donald E. Knuth
获奖原因：由于在算法分析和程序语言设计方面的重要贡献,计算机程序设计艺术的作者.
1973 Charles W. Bachman
获奖原因：由于在数据库方面的杰出贡献.
1972 E.W. Dijkstra
获奖原因：由于对开发ALGOL做出了原理性贡献.
1971 John McCarthy
获奖原因：由于其讲稿"The Present State of Research on Artificial
Intellegence",对人工智能领域的贡献.
1970 J.H. Wilkinson
获奖原因：由于其在数值分析方面的研究工作.
1969 Marvin Minsky
获奖原因：人工智能理论及软件
1968 Richard Hamming
获奖原因：由于其在计数方法、自动编码系统、检测及纠正错码方面的工作.
1967 Maurice V. Wilkes
获奖原因：由于设计和制造了第一台内部存储程序的计算机EDSAC.
1966 A.J. Perlis
获奖原因：由于其在先进编程技术和编译架构方面的贡献.
Ⅳ 竹间智能的创始人兼CEO简仁贤说不懂得人类就称不上是人工智能，那人工智能也要懂得人类拥有的感情吗
如果以后条件允许应该是要拥有吧。
“问题不在于智能机器能否拥有任何情感，而在于机器实现智能时怎么能没有情感？”人工智能之父马文·明斯基在《情感机器》这本书中，将情感视作机器人的必备要素。“我是这种理念的崇拜者，不懂得人类就称不上是人工智能。”竹间智能科技有限公司（以下简称竹间智能）的创始人兼CEO简仁贤说。
竹间智能成立之初就深耕技术，除了算法、机器学习、深度学习之外，还结合语言学、心理学等很多跨学科的应用，因而机器人能做到“说人话”不尬聊。过去一年，竹间智能基本完成了从0到1的技术沉淀期，这也被简仁贤称为“走坑和填坑的过程”，接下来就是从1到N的规模化发展期。他很早就察觉到AI平台化的发展趋势，及时抓住机遇推出了Bot Factory™平台。Bot Factory™是情感机器人定制AI-as-a-Service云平台，也是竹间核心技术能力的输出平台。
Ⅵ 计算机科学的奠基人是谁
总的来说，计算机科学理论的奠基人是图灵。
图灵是现代计算机设计思想的创始人,1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文，题为《论数字计算在决断难题中的应用》。在这篇开创性的论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提出著名的“图灵机”(Turing Machine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器，而是一种思想模型,这一理论奠定了整个现代计算机的理论基础。
1945年，以冯·诺依曼为核心的ENIAC机研制组发表了一个全新的"存储程序通用电子计算机方案"--EDVAC（Electronic Discrete Variable AutomaticCompUter的缩写）． EDVAC方案明确奠定了新机器由五个部分组成，包括：运算器、逻辑控制装置、存储器、输入和输出设备，并描述了这五部分的职能和相互关系．EDVAC机还有两个非常重大的改进，即：（1）采用了二进制，不但数据采用二进制，指令也采用二进制；（2建立了存储程序，指令和数据便可一起放在存储器里，并作同样处理．简化了计算机的结构，大大提高了计算机的速度。1946年7，8月间，冯·诺依曼和戈尔德斯廷、勃克斯在EDVAC方案的基础上，为普林斯顿大学高级研究所研制IAS计算机时，又提出了一个更加完善的设计报告《电子计算机逻辑设计初探》．以上两份既有理论又有具体设计的文件，首次在全世界掀起了一股"计算机热"，它们的综合设计思想，便是著名的"冯·诺依曼机"，其中心就是有存储程序原则--指令和数据一起存储．这个概念被誉为‘计算机发展史上的一个里程碑"．
Ⅶ 人工智能的发明人是谁呀 ， 互联网的创始人后者发明人是谁哟～
这个问题非常难以找到确切的答案。每个人对学科的认知不同。不同的领域有自己的观点，也有自己的祖师爷。当然是自己的祖师爷才是正统的启蒙者，发现者，发明人。
我猜问这个问题的如果不是捣蛋鬼的恶作剧，就是人工智能机器人的呓语。
我们称自己是智人，可以思考的生物。几千年来，我们一直在探索我们是如何思考的。人工智能不然要解决前面的问题，还试图制造出智慧的实体。
几千年来，很多开创性的工作已不可考，他们都可以列入人工智能的范畴。
对，您的问题很难找到确切的答案。
Ⅷ 计算机“人工智能之父”是谁
图灵
阿兰·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912.6.23—1954.6.7），英国数学家、逻辑学家，被称为人工智能之父。 1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，二战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。
阿兰·麦席森·图灵，1912年生于英国伦敦，1954年死于英国的曼彻斯特，他是计算机逻辑的奠基者，许多人工智能的重要方法也源自于这位伟大的科学家。他对计算机的重要贡献在于他提出的有限状态自动机也就是图灵机的概念，对于人工智能，它提出了重要的衡量标准“图灵测试”，如果有机器能够通过图灵测试，那他就是一个完全意义上的智能机，和人没有区别了。他杰出的贡献使他成为计算机界的第一人，现在人们为了纪念这位伟大的科学家将计算机界的最高奖定名为“图灵奖”。上中学时，他在科学方面的才能就已经显示出来，这种才能仅仅限于非文科的学科上，他的导师希望这位聪明的孩子也能够在历史和文学上有所成就，但是都没有太大的建树。少年图灵感兴趣的是数学等学科。在加拿大他开始了他的职业数学生涯，在大学期间这位学生似乎对前人现成的理论并不感兴趣，什么东西都要自己来一次。大学毕业后，他前往美国普林斯顿大学也正是在那里，他制造出了以后称之为图灵机的东西。图灵机被公认为现代计算机的原型，这台机器可以读入一系列的零和一，这些数字代表了解决某一问题所需要的步骤，按这个步骤走下去，就可以解决某一特定的问题。这种观念在当时是具有革命性意义的，因为即使在50年代的时候，大部分的计算机还只能解决某一特定问题，不是通用的，而图灵机从理论上却是通用机。在图灵看来，这台机器只用保留一些最简单的指令，一个复杂的工作只用把它分解为这几个最简单的操作就可以实现了，在当时他能够具有这样的思想确实是很了不起的。他相信有一个算法可以解决大部分问题，而困难的部分则是如何确定最简单的指令集，怎么样的指令集才是最少的，而且又能顶用，还有一个难点是如何将复杂问题分解为这些指令的问题。
1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文，题为“论数字计算在决断难题中的应用”。在这篇开创性的论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提出著名的“图灵机”(Turing Machine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器，而是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算装置，用来计算所有能想象得到的可计算函数。“图灵机”与“冯·诺伊曼机”齐名，被永远载入计算机的发展史中。1950年10月，图灵又发表了另一篇题为“机器能思考吗”的论文，成为划时代之作。也正是这篇文章，为图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。
【英文简述】
Alan Mathison Turing, OBE (23 June 1912 – 7 June 1954) was an English mathematician, logician, and cryptographer.
Turing is often considered to be the father of modern computer science. Turing provided an influential formalisation of the concept of the algorithm and computation with the Turing machine, formulating the now widely accepted "Turing" version of the Church–Turing thesis, namely that any practical computing model has either the equivalent or a subset of the capabilities of a Turing machine. With the Turing test, he made a significant and characteristically provocative contribution to the debate regarding artificial intelligence: whether it will ever be possible to say that a machine is conscious and can think. He later worked at the National Physical Laboratory, creating one of the first designs for a stored-program computer, although it was never actually built. In 1948 he moved to the University of Manchester to work, largely on software, on the Manchester Mark I, then emerging as one of the world's earliest true computers.
During the Second World War Turing worked at Bletchley Park, Britain's codebreaking centre, and was for a time head of Hut 8, the section responsible for German naval cryptanalysis. He devised a number of techniques for breaking German ciphers, including the method of the bombe, an electromechanical machine that could find settings for the Enigma machine.
In 1952, Turing was convicted of "acts of gross indecency" after admitting to a sexual relationship with a man in Manchester. He was placed on probation and required to undergo hormone therapy. Turing died after eating an apple laced with cyanide in 1954. His death was ruled a suicide.
【生平】
◆故事从谜开始
英国现代计算机的起步是从德国的密码电报机——Enigma(谜)开始的，而解开这个谜的不是别人，正是阿兰·图灵，一个在计算机界响当当的人物，可与美国的冯·诺依曼相媲美的电脑天才。在他短暂的生涯中，图灵在量子力学、数理逻辑、生物学、化学方面都有深入的研究，在晚年还开创了一门新学科—— 非线性力学。
图灵英年早逝。在他42年的人生历程中，他的创造力是丰富多彩的，他是天才的数学家和计算机理论专家。24岁提出图灵机理论，31岁参与COLOSSUS的研制，33岁设想仿真系统，35岁提出自动程序设计概念，38岁设计“图灵测验”。这一朵朵灵感浪花无不闪耀着他在计算机发展史上的预见性。特别是在60年代后当然，图灵最高的成就还是在电脑和人工智能方面，他是这一领域开天辟地的大师。为表彰他的贡献，专门设有一个一年一度的“图灵奖”，颁发给最优秀的电脑科学家。这枚奖章就像“诺贝尔奖”一样，为计算机界的获奖者带来至高无上的荣誉。而阿兰·图灵本人，更被人们推崇为人工智能之父，在计算机业十倍速变化的历史画卷中永远占有一席之地。他的惊世才华和盛年夭折，也给他的个人生活涂上了谜一样的传奇色彩。
◆神童图灵
图灵1912年6月23日出生于英国伦敦。其祖父曾获得剑桥大学数学荣誉学位，但他父亲的数学才能平平。因此，图灵的家庭教育，对他以后在数学及计算机方面的成就并没有多少帮助。小时候的图灵生性活泼好动，很早就表现出对科学的探索精神。据他母亲回忆，3岁时，小图灵就进行了他的首次实验，尝试把一个玩具木头人的小胳膊、小腿掰下来栽到花园里，等待长出更多的木头人。到了8岁，他更开始尝试写一部科学著作，题目为《关于一种显微镜》。在这部很短的书中，天才儿童图灵拼错了很多单词，句法也有些问题，但写得还能让人看懂，很像那么一回事儿。在书的开头和结尾，他都用同一句话“首先你必须知道光是直的”作前后呼应， 但中间的内容却很短，短得破了科学著作的记录。图灵曾说 ：“我似乎总想从最普通的东西中弄出些名堂。”就连和小朋友们玩足球，他也能放弃当前锋进球这样出风头的事，只喜欢在场外巡边，因为这样能有机会去计算球飞出边界的角度。他的老师认为 ：“图灵的头脑思维可以像袋鼠一样进行跳跃。”图灵是个天才。他16岁就开始研究爱因斯坦的相对论。1931年，图灵考入剑桥大学国王学院，开始他的数学生涯，研究量子力学、概率论和逻辑学。在校期间，图灵还是现代语言哲学大师维特根斯坦班上最出色的学生。他对由剑桥大学的罗素和怀特海创立的数理逻辑很感兴趣。数理逻辑的创建，主要源于古希腊克里特岛上有个叫爱皮梅尼特的“智者”，他说 ：“所有的克里特岛人都说谎”。我们可以把它简化为：“我说的这句话是假话”。这就出现一种两面都无法自圆的怪圈：如果他没有说谎，那他这句话是错的，他是在说谎；如果他真的在说谎，那他说自己在说谎是对的，所以他又没有说谎。罗素和怀特海把它从逻辑、集合论以及数论中驱逐出去，最后又想尽办法归入《数学原理》之中。
图灵一上大学，就迷上了《数学原理》。在1931年，著名的“哥德尔定理”出现后(该定理认为没有一种公理系统可以导出数论中所有的真实命题，除非这种系统本身就有悖论)，天才的图灵在数理逻辑大本营的剑桥大学提出一个设想：能否有这样一台机器，通过某种一般的机械步骤，能在原则上一个接一个地解决所有的数学问题。大学毕业后，图灵去美国普林斯顿大学攻读博士学位，还顺手发明过一个解码器。在那里，他遇见了冯·诺依曼，后者对他的论文击节赞赏，并随后由此提出了“存储程序”概念。图灵学成后又回到他的母校任教。在短短的时间里，图灵就发表了几篇很有份量的数学论文，为他赢得了很大的声誉。
◆怪才图灵
在剑桥，图灵可称得上是一个怪才，一举一动常常出人意料。他是个单身汉和长跑运动员。在他的同事和学生中间，这位衣着随便、不打领带的著名教授，不善言辞，有些木讷、害羞，常咬指甲，但他更多地以自己杰出的才智赢得了人们的敬意。图灵每天骑自行车上班，因为患过敏性鼻炎，一遇到花粉，就会鼻涕不止，大打喷嚏。于是，他就常常在上班途中戴防毒面具，招摇过市，这早已成为剑桥的一大奇观。图灵的自行车经常半路掉链子，但他就是不肯去车铺修理。每次骑车时，他总是嘴里念念有词，在心里细细计算，这链条也怪，总是转到一定的圈数就滑落了，而图灵竟然能够做到在链条下滑前一刹那停车，让旁观者佩服不已，以为图灵在玩杂技。后来图灵又居然在脚踏车旁装了一个小巧的机械记数器，到圈数时就停，歇口气换换脑子，再重新运动起来。
1936年，图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文，题为《论数字计算在决断难题中的应用》。在这篇开创性的论文中，图灵给“可计算性”下了一个严格的数学定义，并提出著名的“图灵机”(Turing Machine)的设想。“图灵机”不是一种具体的机器，而是一种思想模型，可制造一种十分简单但运算能力极强的计算机装置，用来计算所有能想像得到的可计算函数。装置由一个控制器和一根假设两端无界的工作带(起存储器的作用)组成。工作带被划分为大小相同的方格，每一格上可书写一个给定字母表上的符号。控制器可以在带上左右移动，它带有一个读写出一个你期待的结果。外行人看了会坠入云里雾里，而内行人则称它是“阐明现代电脑原理的开山之作”，并冠以“理想计算机”的名称。这篇论文在纸上谈了一把兵，创造出一个“图灵机”来。但现代通用电脑确实是用相应的程序来完成任何设定好的任务。这一理论奠定了整个现代计算机的理论基础。“图灵机”更在电脑史上与“冯·诺依曼机”齐名，被永远载入计算机的发展史中。
图灵机理论不仅解决了纯数学基础理论问题，一个巨大的“意外”收获则是，理论上证明了研制通用数字计算机的可行性。虽然早在100年前的1834年，巴贝奇(Chark Babbage，1792～1871)就设计制造了“分析机”以说明具体的数字计算，但他的失败之处是没能证明“必然可行”。图灵机理论不仅证明了研制“通用机”的可行性，而且比世界上第一台由德国人朱斯(K·Zuze)于1941年制造的通用程序控制计算机Z-3整整早5年。这不得不使人惊叹这一理论的深刻意义。
◆谜语图灵
正当图灵的理论研究工作进一步深入时，战争爆发了。他被派往布雷契莱庄园承担“超级机密”研究。当时的布雷契莱庄园是一所“政府密码学校”，即战时的英国情报破译中心。在这座幽静的维多利亚式建筑里，表面上鸟语花香、人迹罕见，其实每天都有12000多名志愿者在这里夜以继日地工作，截获、整理、破译德国的军事情报，有些结果甚至直达丘吉尔首相本人手中。在这里，图灵被人们称为“教授”，没有人知道他的真名。当时德国有一个名为“Enigma”（谜）的通信密码机，破译高手们绞尽脑汁也难以破解。这个难题交到了图灵手中，他率领着大约200多名精干人员进行密码分析，其中甚至还包括象棋冠军亚历山大。分析和计算工作非常复杂，26个字母在“Enigma”机中能替代8万亿个谜文字母。如果改动接线，变化会超过2.5千万亿亿。最后多亏波兰同行们提供了一台真正的“Enigma”，图灵才凭借着他的天才设想设计出一种破译机。这台机器主要由继电器构成，还用了80个电子管，由光电阅读器直接读入密码，每秒可读字符2000个，运行起来咔嚓咔嚓直响。它被图灵戏称为“罗宾逊”，至今没人能搞懂图灵究竟如何指挥它工作。但"罗宾逊"的确神通广大，在它的密报下，德国飞机一再落入圈套，死无葬身之地。
1945年，图灵带着大英帝国授予的荣誉勋章，来到英国国家物理研究所担任高级研究员。两年后，图灵写了一份内部报告，提出了"自动程序"的概念，但由于英国政府严密、死板的保密法令，这份报告一直不见天日。1969年，美国的瓦丁格(Woldingger)发表了同样成果，英国才连忙亮出压在箱底的宝贝，终于在1970年给图灵的报告“解密”。图灵的这份报告后来收入爱丁堡大学编的《机器智能》论文集中。由于有了布雷契莱的经验，图灵提交了一份“自动计算机”的设计方案，领导一批优秀的电子工程师，着手制造一种名叫ACE的新型电脑。它大约用了800 个电子管，成本约为4万英镑。1950年，ACE电脑就横空出世，开始公开露面，为感兴趣的人们玩一些“小把戏”，赢得阵阵喝彩。图灵在介绍ACE的内存装置时说：“它可以很容易把一本书的10页内容记住。”显然，ACE是当时世界上最快、最强劲的电子计算机之一。
1946年，在纽曼博士的动议下，皇家学会成立电脑实验室。纽曼博士是皇家学会会员，又是当年破译小组的成员，正是他对“赫斯·鲁宾逊”的制造起了关键作用。皇家学会的这一新实验室不在伦敦，而是设在曼彻斯特大学，由纽曼博士牵头负责。1946年7月，研制基金到位，纽曼博士开始招募人选。阿兰·图灵也在次年9月加盟电脑实验室。一时间，曼彻斯特大学群英会萃。实验室设在一幢维多利亚时代的老房子里，条件十分简陋，但因图灵他们的到来，也算是蓬荜生辉了。在1948年6月，这里造出了一台小的模型机，大家都爱叫它“婴儿”(Baby)。这台模型机用阴极射线管来解决存储问题，能存储32个字，每一字有32位字长。这是第一台能完全执行存储程序的电子计算机的模型。
◆大师图灵
到了1949年10月，各项改进工作都已展开，夹在两层存储器之间的自动控制系统已正常运转，并能在程序的控制下，实现磁鼓和阴极射线管存储单元间信息交互。图灵设计出一些协同电路来做输入和输出的外设。有关电动打字设备也是图灵通过老关系从他战时供职的外交部通信部门弄过来的，其中甚至包括一个战后从德国人那里收缴来的穿孔纸带键盘。这样，整个模型机已大功告成。在整个试验阶段，大家忙上忙下。1949年底，模型机交付给曼彻斯特当地的一家叫弗兰尼蒂(Ferranti)的电子公司，开始正式建造。1951年2月完工，通称“迈可1型”。它有4000个电子管，72000个电阻器，2500个电容器，能在0.1秒内开平方根、求对数和三角函数的运算。比起先前的模型机，“迈可1型”功能更为齐全，静电存储器的内存容量已翻倍，能存256个40位字长字，分别存在8个阴极射线管中，而磁鼓的容量能扩容到16384个字，真是一项了不起的工程。
与冯·诺依曼同时代的富兰克尔(Frankel，冯氏同事)在回忆中说：冯·诺依曼没有说过"存储程序"型计算机的概念是他的发明，却不止一次地说过，图灵是现代计算机设计思想的创始人。当有人将"电子计算机之父"的头衔戴在冯·诺依曼头上时，他谦逊地说，真正的计算机之父应该是图灵。当然，冯·诺依曼问之无愧，而图灵也有“人工智能之父”的桂冠。他俩是计算机历史浩瀚星空中相互映照的两颗巨星。
早在1945年，图灵就提出“仿真系统”的思想，并有一份详细的报告，想建造一台没有固定指令系统的电脑。它能够模拟其他不同指令系统的电脑的功能， 但这份报告直到1972年才公布。这说明图灵在二战结束后就开始了后来被称 为“人工智能”领域的探索，他开始关注人的神经网络和电脑计算之间的关联。
1950年，图灵又来到曼彻斯特大学任教，同时还担任该大学自动计算机项目的负责人。就在这一年的十月，他又发表了另一篇题为《机器能思考吗？》的论文，成为划时代之作。也正是这篇文章，为图灵赢得了一顶桂冠——“人工智能之父”。在这篇论文里，图灵第一次提出“机器思维”的概念。他逐条反驳了机器不能思维的论调，做出了肯定的回答。他还对智能问题从行为主义的角度给出了定义，由此提出一假想：即一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答，如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。这就是著名的“图灵测试”(Turing Testing)。当时全世界只有几台电脑，根本无法通过这一测试。但图灵预言，在本世纪末，一定会有电脑通过“图灵测试”。终于他的预言在IBM的“深蓝”身上得到彻底实现。当然，卡斯帕罗夫和“深蓝”之间不是猜谜式的泛泛而谈，而是你输我赢的彼此较量。
◆故事以谜结束
1951年，图灵以他杰出的贡献被当选为英国皇家学会会员。就在他事业步入辉煌之际，灾难降临了。1952年，图灵遭到警方拘捕，原因是他是一个同性恋者。与其他一些智慧超群的人物一样，图灵在个人生活方式上也“与众不同”。当时，人们对同性恋还没有像现在这样宽容，而是把这种行为当作一桩伤风败俗的罪孽。事情的败露是这样的，当时有一位叫琼·克拉克(Joan Clarke)的姑娘爱上了图灵，图灵也对对方很有好感，并向对方求婚，琼欣然接受。但不久，图灵自己退缩了，告诉琼，他是同性恋者。在1948年，图灵就由于同性恋倾向，离开了当时属于高度保密的英国国家物理实验室(NPL)。但也有人说，图灵是被英国军事情报部门“开除”出去的，对于这位天才的离去，许多人怅惜不已。
1952年3月31日，图灵更因为和曼彻斯特当地一位青年有染，被警方逮捕。在法庭上，图灵既不否认，也不为自己辨解。在庄严的法庭上，他郑重其事地告诉人们：他的行为没有错，结果被判有罪。在入狱和治疗两者中间，图灵选择了注射激素，来治疗所谓的“性欲倒错”。此后图灵开始研究生物学、化学，还和一位心理医生有很深的交往。那时，他的脾气已变得躁怒不安，性格更为阴沉怪僻。1953年3月，他因为接待过一位被英国警方注意的挪威客人，成为警方的目标，甚至去希腊度假时也被跟踪。
1954年6月8日，图灵42岁，正逢进入他生命中最辉煌的创造顶峰。一天早晨，女管家走进他的卧室，发现台灯还亮着，床头上还有个苹果，只咬了一小半，图灵沉睡在床上，一切都和往常一样。但这一次，图灵是永远地睡着了，不会再醒来……经过解剖，法医断定是剧毒氰化物致死，那个苹果是在氰化物溶液中浸泡过的。图灵的母亲则说他是在做化学实验时，不小心沾上的，她的"艾伦"从小就有咬指甲的习惯。但外界的说法是服毒自杀，一代天才就这样走完了人生。
今天，苹果电脑公司以那个咬了一口的苹果作为其商标图案，就是为纪念这位伟大的人工智能领域的先驱者——图灵。
【大事年表】
1912年6月23日，出生于英国伦敦。
1931年-1934年，在英国剑桥大学国王学院（King's College）学习。
1932年-1935年，主要研究量子力学、概率论和逻辑学。
1935年，年仅23岁的图灵，被选为剑桥大学国王学院院士。
1936年，主要研究可计算理论，并提出“图灵机”的构想。
1936年-1938年，主要在美国普林斯顿大学做博士研究，涉及逻辑学、代数和数论等领域。
1938-1939年，返回剑桥从事研究工作，并应邀加入英国政府破译二战德军密码的工作。
1940年-1942年，作为主要参与者和贡献者之一，在破译纳粹德国通讯密码的工作上成就杰出，并成功破译了德军U-潜艇密码，为扭转二战盟军的大西洋战场战局立下汗马功劳。
1943年-1945年，担任英美密码破译部门的总顾问。
1945年，应邀在英国国家物理实验室从事计算机理论研究工作。
1946年，这个时候，图灵在计算机和程序设计原始理论上的构思和成果，已经确定了他的理论开创者的地位。由于图灵的杰出贡献，年轻的他被英国皇室授予OBE爵士勋衔。
1947年-1948年，主要从事计算机程序理论的研究，并同时在神经网络和人工智能领域做出开创性的理论研究。
1948年，应邀加入英国曼彻斯特大学从事研究工作，担任曼彻斯特大学计算实验室副主任。
1949年，成为世界上第一位把计算机实际用于数学研究的科学家。
1950年，发表论文“计算机器与智能”，为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的“图灵测试”理论。
1951年，从事生物的非线性理论研究。年仅39岁的图林，被选为英国皇家学会会员。
1952年，在当年保守愚昧和冷战的时代，当警察得知图灵与同性朋友密切交往的消息之后，同性恋倾向的图灵被逮捕入狱。在法庭审判过程中，图灵明确告知人们，他认为自己没有做错什么事。在那个观念落后的年代，为了避免被判刑入狱，图灵被迫选择了为期一年的雌性激素注射的所谓“治疗”，才得以重新返回研究工作。
1953年-1954年，继续在生物和物理学等方面的研究。被迫承受的对同性恋倾向的“治疗”，致使原本热爱体育运动的图灵在身心上受到极大的伤害。
1954年6月7日，图灵被发现死于家中的床上。死因是氰化物中毒，警方调查结论是自杀。一代英灵，就此过早离去，成为人类科学史上的一大遗憾。
Ⅸ 麦卡锡的智能之父
1927年9月4日麦卡锡（John McCarthy）生于美国波士顿一个共产党家庭，父母的工作性质决定全家需不断搬迁，从波士顿迁到纽约，然后又到了洛杉矶，信仰爱尔兰天主教的父亲当过木匠、渔夫和工会组织者，母亲是立陶宛犹太人，在联合通讯社（TheFederatedPress）当记者，后来在一家共产党报社工作，麦卡锡从小把自己对科学的兴趣与家庭的政治倾向结合起来。麦卡锡在接受采访时说：“我们确信技术的进步对人类有利，我记得小时候读过《十万个为什么》，这是30年代苏联作家伊林（M．Ilin）撰写的通俗科技读物，在美国好像没有这样的书。10至15年前我很高兴得知中国有许多非常早熟的儿童，他们都读过《十万个为什么》。”
麦卡锡说他的童年平平淡淡，实际上在读中学时，他就找到加州理工大学的一份课程清单，自学了大学一年和二年的数学课程。1944年他真的到了这所大学，免修头两年的数学课。1948年9月在读研究生时，他出席了该校主办的“行为的大脑机制西克森研讨会”（Hixon Symposiumon Cerebral Mechanism in Behavior at CalTech），大数学家计算机设计大师冯·诺伊曼在会上散发了关于自复制自动机的论文，尽管当时还没有人精确地将机器智能与人的智能联系起来，但诺伊曼的报告却激发了麦卡锡的好奇心。
于2011年10月24日逝世，享年84周岁。 1949年在普林斯顿大学数学系作博士论文时，他决定尝试在机器上模拟人的智能，1955年他联合申农（信息论创立者）、明斯基（人工智能大师，《心智社会》的作者）、罗彻斯特（IBM计算机设计者之一），发起了达特茅斯项目（Dartmouth Project），第二年正式启动，洛克菲勒基金会提供了极有限的资助。现在看来，这个项目不但是人工智能发展史的一个重要事件，也是计算机科学的一个里程碑，正是在1956年，麦卡锡首次提出“人工智能”（artificial intelligence）这一概念，现在看来，那次讨论并没有实质上解决有关智能机的任何具体问题，但它确立了研究目标，使人工智能成为计算机科学中一门独立的经验科学。
1957年巴库斯（John Barkus）及其IBM小组发布了Fortran语言，这是第一个成功的高级语言，使程序设计者从繁琐的汇编语言中解脱出来，卡内基梅龙大学的纽维尔（A．Newell）、司马赫（H．Simon）等提出信息处理语言IPL，麦卡锡则提出表处理语言Lisp，在Fortran中不允许有递归，麦卡锡希望改进它，1960年巴黎会议大家讨论了Algol语言，点赞了麦卡锡的建议，增加了递归和条件表达式，Algol最早接受了Lisp的观念，但不是最后一个，如今的Pascal、C、Ada等都接受了Lisp的创新。但至今，主流程序设计语言仍然没有吸收麦卡锡建议的“评价函数”（eval），认为它很危险。麦卡锡发明Lisp语言，只是把它作为工具，他的目标是制造具有人类智能的机器，Lisp自发明以后，像其他语言一样，发明人失去了对其的控制能力，马库斯和凯（A．Kay，“面向对象程序设计”的创始人）也一样。
1959年麦卡锡发表《具有常识的程序》一文，标志着他向“常识逻辑推理”难题开始宣战。“与所有专门化的理论一样，所有科学也都体现于常识中。当你试图证明这些理论时，你就回到了常识推理，因为常识指导着你的实验。”设想一个旅行者从英国格拉斯哥经过伦敦去莫斯科，计算机程序可以分段处理：从格拉斯哥到伦敦，再从伦敦到莫斯科。但是如果假设此人不幸在伦敦丢失了机票怎么办？当然现实中此人一般不会因此取消原来去莫斯科的计划，他可能会再买一张票。但是预先设计好的模拟程序却不允许如此灵活。因此要发展一种具有常识推理能力的逻辑。
1964年麦卡锡已是斯坦福大学人工智能实验室的主任，他提出了一种称之为“情景演算”（situational calculus）的理论，其中“情景”表示世界的一种状态。当主体（agent）行动时，情景发生变化。主体下一步如何行动取决于他所知道的情景。情景演算的思想吸收了有穷自动机状态转移的概念。在情景演算中，推理不但取决于状态，而且取决于主体关于状态知道些什么。主体知道得越多，了解得越详细，他就会更好地作出决策。这种情景演算理论吸引了许多研究者，但它本身也引起一种问题。在多主体的世界中，与一个主体有关的情景的变化可能还取决于其他主体的行动。这样处理起来十分困难。在常识世界中，我们的决策可能不大受其他主体的影响，当然有时也受。很难说麦卡锡的努力最终是否成功了，但他向通常的“演绎推理”挑战，强调人类智能推理的非单调性（nonmonotonicity），发展状态描述法，在人工智能研究中具有重要意义。麦卡锡试图让机器能像人一样，在某种语境下，进行基本的猜测。但这很难做，即使是人，也常常误解语境。一个有趣的例子是：白宫发言人奥涅尔欢迎新当选的里根总统时说：“您成了Grover Cleveland”（他指的是美国的一个总统）。而里根却微笑着说：“我只在电影中扮演过一次Cleveland。”（里根指的是棒球手Grover Cleveland Alexander）
不管人们对人工智能还有什么偏见，它现在已成为严肃的经验科学，而麦卡锡为这一领域培养了大量人才，他的学生遍及世界。关于人工智能，想了解更多的东西可以直接访问麦卡锡的网页，从“公众理解科学的角度”看，他的网页做得非常棒。他讨论了人工智能与哲学的关系，人工智能的分类及应用领域等。还详细回答了有关人类“可持续发展”的问题。他是技术乐观派，相信人类会有一个美好的未来（他提供了许多论据，可从网上看到）。