学科前沿技术（人工智能与智能系统中的先驱人物）

什么是人工智能：

人工智能（Artificial Intelligence），其英文缩写形式为AI。该学科旨在研究并发展能够模拟、延伸及扩展人类智能能力的理论框架与技术体系。作为计算机科学的重要组成部分之一，在探索智能本质的同时致力于研发出能够以类似人类认知模式反应的新一代智能机器系统。其研究范畴涵盖机器人技术、语音识别系统、图像识别方案以及自然语言处理引擎等多方面内容。

从定义上讲，在学术领域中对人工智能的概念划分主要包含两个方面：一是"人工"（参见：http://baike.baidu.com/view/960024.htm），二是"智能"（参见：http://baike.baidu.com/view/375267.htm）。对于"人工"这一术语而言，在大多数情况下是比较容易理解且不易产生争议的。然而，在探讨这一问题时我们经常需要考虑人类能够制造出哪些技术或应用（例如机器学习算法），以及人类自身具备何种程度的智力水平是否足以创造出真正的人工智能。总体而言，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

人工智能与智能系统中的先驱人物：

1、约翰·冯·诺依曼

约翰·冯·诺依曼（John von Neumann, 1903－1957）被誉为"现代电子计算机之父"是一位美籍匈牙利著名科学家他同时也是经济学家物理学家数学家发明家并以其在计算机领域奠定基础而闻名于世直至今天他的计算机工作原理仍被各种电脑沿用下来．他出生于匈牙利的布达佩斯父亲则是一位银行家家庭富裕对子女教育非常重视特别是注重培养孩子的智力．冯·诺依曼从小就展现出非凡的聪颖才智幼年时期就能熟练掌握古希腊语言并在与父亲交谈时表现得异常流利一生中共熟练掌握了七种语言其中对德语的精通尤为突出他在用德语思考问题时还能迅速准确地将其翻译成英语．对于他阅读过的书籍与论文冯·诺依曼总能做到脱口而出准确复述内容并且多年之后仍能做到这一点这体现了他对知识极端热衷与记忆力惊人的一生中1911年至1921年冯·诺依曼在布达佩斯的卢瑟伦中学就读期间就已崭露头角并受到该校教师费克特的高度器重正是在此期间他在老师指导下完成了第一篇学术论文此时冯·诺依曼还不到18岁紧接着在1921年至1923年期间他在苏黎世联邦工业大学学习并很快于1926年以优异成绩获得了布达佩斯大学数学博士学位此时年仅22岁的他是当时全球最年轻的博士之一．紧接着从1927年至1929年之间冯·诺依曼先后在柏林大学与汉堡大学担任数学讲师随后于1930年受聘为普林斯顿大学客座教授西渡美国并在此后不久成为该大学的第一批终身教授当时他还不足30岁后来于1933年移师普林斯顿高等研究所成为该所最初的六位教授之一并在此岗位上一待就是四十余载直至退休．作为普林斯顿大学宾夕法尼亚大学哈佛大学伊斯坦堡大学马里兰大学哥伦比亚大学以及慕尼黑高等技术学院等校的荣誉退休教授他的学术成就得到了广泛认可他是美国国家科学院秘鲁国立自然科学院以及意大利国立林且学院等多个科学院的院士．值得一提的是从上世纪50年代开始冯·诺依曼便开始涉足原子能领域担任美国原子能委员会委员并曾担任美国数学会主席

这段文字经过重新组织和表达方式的变化使其更加丰富多样同时又能保持原文的核心内容和准确信息

早在洛斯·阿拉莫斯时期, 冯·诺依曼最先察觉到, 即使在某些理论物理领域, 单纯依赖解析研究也只能得出定性结论, 这样的研究路径已然不够完善, 必须引入数值计算才能获得更为精确的结果。为此, 手工计算或利用台式计算机所耗费的时间已经变得难以承受, 于是冯·诺依曼一头扎入电子计算机的研发与方法论探讨中。

1944～20世纪40年代间

计算机工程的发展亦应归功于冯·诺依曼的贡献。现代计算机中的逻辑结构、存储容量与运行速度、指令集的选择以及线路间相互作用的设计等元素均深受他思想的影响。他不仅参与了ENIAC（电子管元件通用通用电子计算机）的研发工作，并且还在普林斯顿高等研究院亲自主持建造了一台新型计算机。此外，在那之前的一段时间内（此处"稍前"可替换为"此前"），冯·诺依曼与摩尔小组共同撰写了EDVAC（存贮程序通用通用电子计算机）方案的手稿报告（此处"长达l0l页"可替换为"共约101页"），该报告在数学界引起了广泛关注。值得指出的是（此处可省略），尽管普林斯顿高等研究院原本专注于理论研究领域（此处"这一向专搞理论研究"可替换为"原先专注于纯理论研究"），但该机构却批准让冯·诺依曼负责构建实际应用型计算设备（此处"其依据就是这份报告"可替换为"主要参考这份设计方案进行设计工作"）。

运算速度较人工计算快了千倍以上的电子计算机不仅显著地促进了数值分析的发展而且在数学分析的基础理论方面也诱导出了一系列新方法其中以冯·诺依曼等制定的一种利用随机数处理确定性数学问题的新方法——蒙特卡洛方法最为突出

19世纪那种数学物理原理的精确数学表述，在现代物理中似乎明显不足。
基本粒子研究中出现的错综复杂的结构令人叫人眼花缭乱。
要找寻这样的综合理论尚有困难。
即使考虑到求解某些偏微分方程时遇到的分析困难，
获得精确解也依然较为困难。
所有这些都促使人们寻求借助电子计算机处理的新颖数学模式。
冯·诺依曼为此提出了许多创新的方法：
这些方法多见于各类实验报告。
从求解偏微分方程的数值近似解，
到长期天气数值预报，
最终达到控制气候等。

在冯·诺依曼晚年岁月里, 其思想依然保持着高度的活跃度, 他整合了早期在逻辑学领域的研究成果以及他在计算机领域的开创性工作, 并将其视野拓展至一般自动机理论领域, 开始探索更具挑战性的课题: 如何利用不可靠组件构建稳定可靠的自动化系统, 同时制造能够自我复制并再生的自动化装置。从这些努力中, 他发现了计算机与人类大脑之间存在某些有趣的相似之处, 这些研究后来体现在西列曼讲演之中；然而在他去世后, 才有学者以《计算机与人脑》为题出版了他的论著单行本

2、阿兰·麦席森·图灵

阿隆·麦席森·图灵（1912-1954）作为英国著名的数学家、逻辑学家与密码学家，在计算机科学与人工智能领域有着深远的影响。他出生于英国帕丁顿，在一九三一年进入剑桥大学国王学院就读，并师从著名数学家哈代教授。一九三八年在美国普林斯顿大学获得了博士学位。二战期间曾回剑桥大学参与破译德国恩格玛密码系统帮助盟军取得胜利，并因此成为计算机科学奠基人以及人工智能先驱之一。他于一九五四年六月七日在曼彻斯特逝世是计算机逻辑学的重要开拓者提出了著名的"图灵机"理论以及"图灵测试"概念以纪念他在计算机领域所作出的巨大贡献人们特意设立了以他名字命名的"图灵奖"来表彰他在人工智能方面的卓越成就。

1936年时, 阿兰·图灵创造了一项复杂性高的计算模型—图灵机（Turing Machine）。
他的核心观点认为, 使用机器来进行像纸笔那样进行数学运算的任务是一个合理的选择。
他视其为仅包含两个基本操作的任务。

在纸上写上或擦除某个符号；

把注意力从纸的一个位置移动到另一个位置；

在每个阶段内,人们需要根据(a)当前所关注纸上的某个位置处的符号以及(b)当前思维状态来作出决定.为模拟人类运算过程而进行研究的图灵设想了一台假想中的机器.该机器由以下几个部分构成:

一条一维无限延伸的长条被划分成无数个连续排列的小单元。沿着整个长度均匀分布着无数个连续排列的小单元，在每个单元内都记录着来自有限字符集合的一个特定符号；其中那个特殊字符用于表示空白状态。从左端开始依次标号为0,1,2,… 的位置沿纸带走至无穷远右侧没有尽头

这种装置可以在纸带上左右移动。这种装置能够读出当前所指的格子上的符号，并且同时也能改变这些符号。

一种状态寄存器用于存储图灵机在各个时刻所处的状态。所有可能存在的状态数量是有限的，并且其中有一种特别的状态被称为停机态。

该控制规则体系能够依据系统运行状态以及当前读写头指向的具体单元格中的符号信息来决定读写头下一步的操作动作，并更新状态寄存器的内容以指示系统进入新的运行状态。

请务必注意该机器的所有组件均为有限数量；然而它却具备了一个理论上无限延伸的纸带；因此可以说这种机器仅是一个理论上的理想设备；图灵先生则认为这台机器能够模拟人类所能够完成的所有计算任务