符号人工智能

艾伦·图灵（Alan Turing，1912–1954）是英国数学家，1936年他用抽象机器给“计算”下了定义。1950年他提出“模仿游戏”（即图灵测试），是人工智能的奠基人之一。

约翰·麦卡锡（John McCarthy，1927–2011）是美国计算机学家。他1955年牵头的提案被认为首创“人工智能”一词，又组织了1956年达特茅斯研讨会，并创造了LISP。

图灵1936年的这篇论文用一台抽象机器定义了「可计算数」，这台机器后来被称为图灵机；论文还证明，不存在能判定任意数学命题是否可证的通用方法。

1943年，麦卡洛克与皮茨描述了一个简化的神经元模型，并证明由这种单元组成的网络可以进行逻辑推理，这是大脑模型与计算之间的早期联系。

图灵测试是艾伦·图灵（Alan Turing）在1950年提出的一种替代方案：用一场游戏取代「机器能思考吗」这个问题——如果提问者分辨不出机器的书面回答与人的回答，机器就算通过。

1950年，图灵在《计算机器与智能》中以「模仿游戏」取代了「机器能思考吗」这个他认为过于模糊的问题，即后来的图灵测试，并逐一回应了对机器智能的主要反对意见。

逻辑理论家是 1956 年 Newell、Simon 与 Shaw 完成的程序，被视为第一个自动推理程序，证明了《数学原理》的数十条定理，并引入启发式与推理即搜索等概念。

LISP 是约翰·麦卡锡 1958 年在麻省理工学院开始设计的编程语言，程序本身即由列表构成。它成为早期人工智能研究常用的语言，并引入了自动垃圾回收。

麦卡锡 1959 年的论文提出「建议接受者」：一个在形式语言中操作句子来解题、推出祈使句便执行相应动作的程序，被视为逻辑式人工智能的早期纲领。

A. L. Samuel 1959 年发表的论文，报告用跳棋进行的机器学习实验：程序只拿到游戏规则和一组符号、权重均未知的参数，在 8 到 10 小时的机器对弈时间里学会下棋，并胜过了写它的人。

Marvin Minsky 1961 年发表于《Proceedings of the IRE》的综述，把启发式编程分为搜索、模式识别、学习、规划与归纳五个领域，并指出机器需要借助归纳建立环境的模型。

DENDRAL 是斯坦福大学 1964 年启动的人工智能项目，用质谱数据和化学知识推断未知有机分子的结构，通常被称为第一个专家系统，后来的 MYCIN、PROSPECTOR 等都源于它。

Shakey 是 1966 至 1972 年在 SRI International 研制的移动机器人，被视为第一台能感知并推理环境的 AI 机器人，其项目产出 A* 与 STRIPS。

《Perceptrons》是 Marvin Minsky 与 Seymour Papert 于 1969 年出版的著作，用数学证明划定单层感知机的计算边界，长期被认为影响了 20 世纪 70 年代神经网络研究的走向。

AI 寒冬指人工智能研究经费与关注度大幅收缩的时期；该领域经历过多轮炒作与失望的循环，其中两次大收缩通常被定在 1974 至 1980 年和 1987 至 2000 年。

IBM 研制的国际象棋计算机，1997 年 5 月在标准比赛时限下击败在位世界冠军，成为第一台做到这一点的计算机系统。

MYCIN 是 20 世纪 70 年代在斯坦福大学开发的早期专家系统，用于判断造成严重感染的细菌并推荐抗生素治疗，以规则库与推理机分离、能解释自身推理而著称。

位于新罕布什尔州汉诺威的私立常春藤学院，1769年依皇家特许状创办。1955年 John McCarthy 在此起草夏季研究项目提议，1956年的研讨会被称为人工智能作为一门学科诞生的时刻。

麻省理工学院位于马萨诸塞州剑桥市，明斯基与麦卡锡在此共同创建的AI实验室后来发展为CSAIL，也曾发明Lisp机器。

斯坦福大学是位于加州的私立研究型大学，建有斯坦福人工智能实验室（SAIL）与以人为本人工智能研究院（HAI），后者每年发布AI Index报告。

卡内基梅隆大学位于匹兹堡，其计算机科学系是美国最早的之一，并与Deep Blue象棋系统和Sphinx语音识别等工作密切相关。

赫伯特·西蒙（1916—2001）是政治学家、心理学家与计算机科学家，与纽厄尔、肖做出第一个成功的人工智能程序，并获1978年诺贝尔经济学奖。

出生于柏林的美籍计算机科学家，写出了能与使用者进行文字对话的早期程序 ELIZA，后来又出版了一部影响广泛的对人工智能的批评著作。

美国计算机科学家与心理学家，与赫伯特·西蒙、J. C. Shaw 一起开发了最早的列表处理语言和最早的启发式问题求解程序，把思维当作计算来研究。

马文·明斯基（Marvin Minsky，1927–2016）是美国科学家，人工智能实验室的创办者之一。他与西摩·派珀特合著的《Perceptrons》分析了简单神经网络的局限。

爱德华·费根鲍姆（1936年生）被称为『专家系统之父』，主持开发了 DENDRAL、MYCIN 等专家系统，率先使用『知识工程』等说法，1994 年与拉吉·雷迪共获 ACM 图灵奖。

IBM 研究院研发了 1997 年击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫的「深蓝」，以及 2011 年赢得《危险边缘》的 Watson。

通用问题求解器是兰德公司为「通用求解机器」这一目标所做的程序，被认为是第一个把问题知识与通用求解策略分开的计算机程序。

Arthur Samuel 在 IBM 开发的跳棋程序，1949 年着手、1959 年发表，靠记忆已见局面、自我对弈和局面评分来学习，达到了相当不错的业余水平。

麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）由人工智能实验室与计算机科学实验室于 2003 年合并而成，是 MIT 校园规模最大的实验室，源头可追至 1959 年的 AI Project。

斯坦福人工智能实验室（SAIL）由约翰·麦卡锡（John McCarthy）于1963年创办，与斯坦福机械臂、斯坦利自动驾驶汽车等成果相关。

ELIZA 是20世纪60年代中期在 MIT 开发的早期对话程序。它的 DOCTOR 脚本模仿心理治疗师，用户容易误以为它真的听懂了，此即「ELIZA 效应」。

1966年1月，Joseph Weizenbaum 发表论文，介绍在 MIT 的 MAC 分时系统上运行的 ELIZA：它用关键词触发的分解规则和重组规则，实现某些人机自然语言对话。

爱丁堡大学机器智能与感知系成立于 1966 年 10 月，由唐纳德·米基领导的实验编程单位改制而来，是英国早期把人工智能作为正式建制单位的历史之一，也是该校信息学院的前身。

麻省理工学院人工智能实验室1970年在明斯基领导下成立，源自MIT早期人工智能研究及Project MAC中的AI小组；2003年与计算机科学实验室合并为CSAIL。

SHRDLU 是 Terry Winograd 于 1968—1970 年在 MIT 开发的早期自然语言理解程序，能就一个积木世界用英语对话、执行指令并回答问题，其演示影响深远。

R1（DEC 内部称 XCON，即「专家配置器」）是 1978 年用 OPS5 写成的基于规则的专家系统，能按客户需求为 VAX 计算机系统自动选配部件，1980 年起在 DEC 工厂投入使用。

Cyc 是由 Douglas Lenat 于 1984 年发起的手工构建的常识知识库，试图把关于世界如何运转的基本概念和规则完整地写成机器可读的形式。

CALO 是 SRI 于 2003 年启动的认知助手项目，属于 DARPA 一项为期五年、投入 1.5 亿美元的计划，目标是让助手通过观察和推理学习，而非按固定动作预先编程。它后来成为 Siri 的技术来源之一。

规划（planning）是 AI 智能体（agent）把目标拆成中间步骤、决定下一步行动，并根据结果调整方案的过程，而不是一次给出答案。[^1][^2]

Chinook 是由 Jonathan Schaeffer 及其同事开发的西洋跳棋计算机程序 [^1]。它成为首个在任何游戏中赢得人类世界冠军的计算机程序，完成后的版本无法被击败 [^1]。

SRI 国际（SRI International）是位于加州门洛帕克的非营利研究机构，1946 年以斯坦福研究所之名成立。它的人工智能中心造出了机器人 Shakey，后来的研究还催生了 Siri。

美国电气工程师，编写了最早的跳棋程序之一，并在1959年的论文中提出「机器学习」一词。

张钹1935年生于福建福清，是从事自动控制与人工智能研究的学者。他在清华大学学习并任教，参与创建智能技术与系统国家重点实验室。

AAAI 是成立于 1979 年的国际性人工智能科学协会，主办被视为领域顶级会议之一的 AAAI 年会，并自 1980 年起持续出版杂志。

AlphaGeometry 是 Google DeepMind 开发的几何解题系统，把神经语言模型与符号推演引擎结合在一起，在一组 30 道奥赛几何题上达到接近人类金牌选手的水平。

AlphaProof 是 Google DeepMind 研发的强化学习系统，能在 Lean 形式语言中证明数学命题。在 2024 年国际数学奥林匹克中解出三道题，与 AlphaGeometry 2 合计达到银牌水平。