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2025-08-06 0
很多人觉得 AI 是这两年才火起来的,其实人工智能已发展近 70 年。
这一路上,众多科学家像星光般照亮前路,正是他们的努力,让 AI 迎来今天的爆发。
今天就来认识几位关键人物,看看他们如何将 AI 从想法变为现实。
艾伦・图灵是人工智能的先驱。1912 年生于英国伦敦,24 岁时发表论文,提出“图灵机”概念。
简单说,图灵机是一种假想机器,能模拟任何计算过程。
如今的电脑、手机,甚至人类大脑的工作原理,都没跳出这一框架。这意味着,只要计算能力足够,AI 理论上能复刻人脑所有功能,包括情绪与意识。
二战期间,图灵立下奇功。德军用 “尼格玛” 密码机传递情报,密码组合复杂到几乎无法破解。他带领团队设计 “炸弹机”,每月能破译数万份电报,有人认为这让二战缩短了两年。
1950 年,图灵提出“图灵测试”:让人类通过文字与机器、真人对话,若无法分辨机器,即认为其具备人类级智能。
这一测试巧妙避开 “机器是否会思考” 的哲学争论,只看实际表现。
可惜这位天才因当时英国对同性恋的歧视,结局悲惨。1954 年,42 岁的图灵因中毒去世。后来英国政府为他道歉、平反,还将其肖像印在 50 英镑纸币上。人们总在设想,若他能多活几年,会带来多少突破。
AI 能成为独立学科,约翰・麦卡锡与马文・明斯基功不可没。1927 年,两人分别生于波士顿和纽约,后来成为 AI 界双星。
麦卡锡最关键的贡献是 1956 年组织“达特茅斯会议”。
他联合信息论之父克劳德・香农,召集对机器智能感兴趣的学者,在申请资助时首次使用 “人工智能” 一词。
这场仅 10 人参加的会议,确立了 AI 作为独立学科的目标与方法,被视为 AI 的 “生日”。
此外,麦卡锡的技术贡献影响深远:发明的 Lisp 语言至今用于 AI 研究;
提出的“分时系统”让一台电脑可被多用户共享,成为云计算前身;“垃圾回收” 机制被 Java、Python 等语言采用,大幅降低编程难度。
生活中的麦卡锡热爱数学,车贴写着 “不合我数学的都是瞎扯”,还是乐观派,认为 “即便没人听我的,一切也会变好”。
明斯基是跨学科全才:发明的共聚焦显微镜仍是生命科学重要工具;1963 年造出首台头戴式显示器,堪称 VR 鼻祖;甚至做过 “无用机器”—— 打开开关后,它会伸出机械手指自己关掉,尽显调皮。
AI 理论上,他提出“心智社会理论”:智能并非来自万能模块,而是众多简单 “小智能体” 协作的结果。
1969 年,明斯基所著《感知器》指出单层神经网络的局限,让 “连接主义” 陷入低谷,引发第一次 “AI 寒冬”。但他并非某一派别死忠,早在上世纪 50 年代就用真空管模拟过神经网络。
1959 年,两人共同创立 MIT 人工智能实验室;后来麦卡锡在斯坦福建立人工智能实验室。这两大实验室成了 AI 研究的灯塔,培养出无数人才。
朱迪亚・珀尔与理夏尔德・萨顿的研究,让 AI 能处理复杂现实问题。
珀尔发现,人类常在信息不全时做判断,而早期 AI 只能做非黑即白的推理。于是他提出“贝叶斯网络”—— 用图形表示变量关系,让 AI 在信息模糊时也能通过概率推理找规律,如同装上 “概率计算器”。
之后他研究 “因果推理”,提出“因果阶梯”:第一层发现关联(如教育水平与经济发展);第二层通过干预看变化(如推行义务教育后经济是否改善);第三层推测 “未选择的可能”(如未推行义务教育的结果)。这让 AI 不仅知其然,更知其所以然。
2002 年,珀尔儿子在巴基斯坦遭恐怖分子杀害,他未被仇恨裹挟,反而联合巴基斯坦学者推动不同社区交流,践行 “与仇恨战斗” 的信念。
萨顿是“强化学习”创始人。这一方法让 AI 无需人类设定规则,通过试错、反馈、调整,自主学会最优决策,如今 AlphaGo、自动驾驶都依赖它。
他还提出 “时序差分学习”,让 AI 高效利用预测与实际结果的误差进步;“行动者 - 评价者” 架构让 AI 边行动边自我评价,加速成长。
2019 年萨顿在《苦涩的教训》中指出:人们总爱给 AI 灌输人类经验走捷径,但长远看,计算能力与自主学习能力才是关键,人为添加的 “聪明” 反而会限制 AI 发展。
AI 的故事仍在继续,还有更多推动者等待被书写。无论未来 AI 多强大,这些早期探索者的努力都是它的根基。
人类创造 AI,带着好奇心与探索欲,也带着面对未知的勇气。若有一天 AI 与人类产生冲突,希望它能记得:我们曾深爱这份探索,也承载着它的过去。
让我们一同期待更广阔的未来。
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