想成為人工智能界的大佬并不容易，首先你的智商就得高一截才行。當然像馬云、馬化騰、李彥宏等業內大佬也可以算得上，起碼他們的推動力非常強，可以是的AI落地加速。

下面我們要說人工智能領域的大佬們才是真正的大牛，比如圖靈、比如馮諾依曼，他們的啟蒙值得我們用很多年來發展，圖靈甚至被稱為人工智能之父。

1956年夏天，一場在美國達特茅斯大學召開的會議上，以約翰·麥卡錫和明斯基為代表的一批人工智能學者聚集在一起，他們提議將“人工智能”確立為一門獨立的學科。達特茅斯會議正式確立了人工智能（Artificial Intelligence）這一術語，這也因此被認為是人工智能誕生的標志。從此開始了人工智能長達半個多世紀的發展，期間有著眾多的大師出現。

人工智能界的大佬

艾倫·麥席森·圖靈

（1912年6月23日－1954年6月7日）

艾倫·麥席森·圖靈，英國數學家、邏輯學家，被稱為計算機科學之父，人工智能之父。

1931年圖靈進入劍橋大學國王學院，畢業后到美國普林斯頓大學攻讀博士學位，第二次世界大戰爆發后回到劍橋，后曾協助軍方破解德國的著名密碼系統Enigma，幫助盟軍取得了二戰的勝利。

圖靈對于人工智能的發展有諸多貢獻，提出了一種用于判定機器是否具有智能的試驗方法，即圖靈試驗，至今，每年都有試驗的比賽。

此外，圖靈提出的著名的圖靈機模型為現代計算機的邏輯工作方式奠定了基礎。

1954年6月7日在曼徹斯特去世。他是計算機邏輯的奠基者，提出了“圖靈機”和“圖靈測試”等重要概念。人們為紀念其在計算機領域的卓越貢獻而專門設立了“圖靈獎”。

圖靈獎被喻為“計算機界的諾貝爾獎”，這是歷史對這位科學巨匠的最高贊譽。

明斯基

1956年，他與麥卡錫、香農等人一起發起并組織了成為人工智能起點的“達特茅斯會議”，在這個具有歷史意義的會議上，明斯基的Snare，麥卡錫的α-β搜索法，以及西蒙和紐厄爾的“邏輯理論家”（10sicTheorist）是會議的三個亮點。1958年，明斯基從哈佛轉至MIT，同時麥卡錫也由達特茅斯來到MIT與他會合，他們在這里共同創建了世界上第一個人工智能實驗室。明斯基自己就在這間實驗室設計和建造了一個帶有掃描儀和觸覺傳感器的14度自由機械手，可以像人一樣搭積木。馬文·明斯基，最早聯合提出了“人工智能”概念，被尊為人工智能之父。他在人工智能領域卓有成就：人工智能領域首位圖靈獎獲得者，虛擬現實最早倡導者，也是世界上第一個人工智能實驗室MIT人工智能實驗室聯合創始人。

麥卡錫

約翰·麥卡錫，他因在人工智能領域的貢獻而在1971年獲得圖靈獎。實際上，正是他在1956年的達特矛斯會議上提出了“人工智能”這個概念，被稱為“人工智能之父”。程序員知道如何讓計算機進行演繹推理，因為其中涉及到的數學計算機能夠理解。但如果想讓計算機進行人類賴以生存的這種推測性的（而又常常正確的）常識推理，就得發明一種全新的數理邏輯。而這正是約翰 · 麥卡錫為自己設立的目標之一。麥卡錫的成名還有其他原因。他發明了人工智能領域的首要語言Lisp（list processing，表處理），而且自其誕生之日起，就為編程語言設計提供了豐饒的思想源泉。同時，作為一名教學者和難題設計師，他在密碼學和平面性檢驗等亞學科領域激發了眾多計算機科學家的靈感。已經證明，LISP的這些特點是解決人工智能核心問題的關鍵。此外，精巧的表機制也是進一步簡化LISP程序設計的方便而有力的工具，因此，LISP自發明以來，已經被廣泛用于數學中的符號微積分計算，定理證明，謂詞演算等領域。它和后來由英國倫敦大學的青年學生柯瓦提出、由法國馬賽大學的考爾麥勞厄所領導的研究小組于1973年首先實現的邏輯式語言PROLOG并稱為人工智能的兩大語言，對人工智能的發展起了十分深遠的影響。LISP所蘊含的豐富的思想和深刻的意義也吸引了負責設計Algol語言的國際委員會，麥卡錫因此而被吸收為該委員會的成員。Algol中后來采納了LISP關于遞歸和條件表達式這些思想。

馮諾依曼

馮·諾依曼（John von Neumann，1903~1957），原籍匈牙利，布達佩斯大學數學博士。20世紀最重要的數學家之一，在現代計算機、博弈論、核武器和生化武器等領域內的科學全才之一，被后人稱為“計算機之父”和“博弈論之父”。馮·諾伊曼對世界上第一臺電子計算機ENIAC（電子數字積分計算機）的設計提出過建議，1945年3月他在共同討論的基礎上起草了一個全新的“存儲程序通用電子計算機方案”--EDVAC（Electronic Discrete Variable Automatic Computer的縮寫）。這對后來計算機的設計有決定性的影響，特別是確定計算機的結構，采用存儲程序以及二進制編碼等，至今仍為電子計算機設計者所遵循。1946年，馮·諾依曼開始研究程序編制問題，他是現代數值分析——計算數學的締造者之一，他首先研究線性代數和算術的數值計算，后來著重研究非線性微分方程的離散化以及穩定問題，并給出誤差的估計。他協助發展了一些算法，特別是蒙特卡羅方法。40年代末，他開始研究自動機理論，研究一般邏輯理論以及自復制系統。在生命的最后時刻他深入比較天然自動機與人工自動機。他逝世后其未完成的手稿在1958年以《計算機與人腦》為名出版。

延伸閱讀：世界著名人工智能專家在推特上展開爭論

在過去一周左右時間里，兩名人工智能專家一直在Twitter上就人工智能（AGI）之路展開友好（但競爭激烈得令人愉快）的辯論。對于那些不熟悉這個術語的人來說：AGI是機器中人類級別的智能。爭論集中在一個特定的AI開發是否一定是通向AGI的道路。這比那要復雜得多，但要點是勒昆（LeCun）堅信，深度學習將是解決方案的一部分。當然，馬庫斯（Marcus）有點不同意。

這似乎沒什么大不了的，尤其是如果你用點贊和轉發量來衡量的話，但有時，歷史在發生的時候對主流來說并不敏感。這場辯論的主要鼓動者，勒昆和馬庫斯，可能不是你所習慣的那種社交媒體影響者，但在機器學習的世界里，他們的影響力很大。而且，當AI的巨人們發生沖突時，總是會有一些戲劇性的場面。這個甚至還有一個額外的層面，這是一個經典的大技術與學術的對決。

作為Facebook的最高人工智能，勒昆負責尖端機器學習技術的開發。至少以前是這樣，我們聽說他從日常工作中抽身出來，全身心地投入到索菲亞機器人的研發中。馬庫斯在紐約大學教授心理學和神經科學，這使他成為智力方面的專家。然而，在11月的人工智能大辯論中，不僅僅是勒昆和馬庫斯在推特上交流。就像所有的好節目一樣，有很多明星客串。

這種討論似乎是憑空冒出來的，但我懷疑最近阿吉的所有言論都與馬丁·福特的新書《智能架構師》有關。在這本書中，他采訪了25位世界頂尖的人工智能專家，包括勒昆、馬庫斯和迪安。

TNW就這本書采訪了福特。他告訴我們，他從寫作中獲得的最大收獲是看到專家們對人工智能領域的看法是多么不同。你當然可以在Twitter上看到他的意思。而且，如果你能把這場對話的導火索歸功于福特，那么馬庫斯和勒昆為這場引人入勝的辯論打開了大門，理應得到瘋狂的尊重。很明顯，未來的道路并沒有在Twitter上持續一周的辯論中找到答案。不管你對社交媒體有什么看法，只要能上網，任何人都能看到這些才華橫溢的人討論AGI，這絕對令人驚嘆。這就像物理學家在討論曼哈頓計劃早期構想一樣。

人工智能（AI）界的吉尼斯大佬

最后小編們帶您了解一下AI屆的“吉尼斯”，周末了放松一下。

最懂表情包的AI

「好的」這兩個字后面加上最簡單的表情，都會讓這個單純的詞語變得不再單純。在不同的情景回復不同的人時，表情符號可以讓這個常見的回復詞，帶上不同的情緒，沮喪、開心、無奈、竊喜、期待……

麻省理工學院有一個團隊正在進行一個名為「DeepMoji」的項目，利用人工智能對人們在社交網絡上使用的 emoji 表情符號進行研究，通過機器學習的手段，讓人工智能讀懂人們的情緒，尤其是語言中的「反諷」。

最剽悍的AI

說它剽悍，是因為它“長”在槍上。但其實，AI本身并不剽悍啦……據俄羅斯塔斯社消息，AK-47制造廠卡拉什尼科夫公司將推出具有人工智能性質的新槍。

公司發言人索菲婭·伊萬諾娃說，這款槍支基于先進的“神經網絡全自動系統”，在無人操控的情況下，不僅能夠決定是否射擊，還能夠根據敵人和環境的變化隨時調整射擊狀態。

最老司機的AI

講過幾個葷段子就敢說自己是“老司機”？這款AI表示嚴重不服！Porxxub已經宣布推出一款全新的成人片識別引擎，這款引擎由 AI 驅動，使用計算機視覺技術自主檢測和識別成人片內容以及表演者。

該引擎和算法迄今為止通過簡單的掃描和解釋鏡頭進行了訓練，已識別超過 1 萬種色情內容。 Porxxub表示使用了數千個視頻以及演員的官方照片來訓練這個 AI 驅動的解決方案。

最貪玩的AI

DeepMind 剛剛在博客中宣布，與合作伙伴暴雪一起，發布了一套名為 SC2LE （StarCraft II Learning Environment）的工具組件，這套工具組件將加速即時策略游戲星際爭霸 2 中的 AI 研究。

當然啦，為服務人類而生的AI并不是一門心思地玩兒咯，這是一盤大旗：通用人工智能的下一個重大挑戰是回答大規模多個 AI 智能體如何從激勵和經濟約束共存的環境中吸取經驗，學習人類水平的合作或競爭。隨著深度加強學習（DRL）的蓬勃發展，研究人員開始借助增強后的學習能力，著手解決多代理協作問題。

最天真無邪的AI

人類玩起大型對戰游戲來，一言不合就要互相“問候親人”，所以最天真無邪的AI還是比較喜歡玩小游戲……

微軟AI打出《吃豆人》最高得分：999，990分。微軟研究員開發了一個AI系統，在雅達利2600游戲主機上挑戰《Ms. Pac-Man》游戲后，以999，990的分數，打破了該游戲最高得分紀錄（Highscore.com上的吃豆人得分榜顯示，該版本此前的最高分是266，330分）。

最“知音”的AI

高山流水覓知音

常言說“知音難覓”，但AI卻說：這很簡單啊！日本一支研究團隊就正在開發這樣一款AI耳機，它能夠跟蹤聽眾的情感狀態，為使用者量身創作音樂。

這套AI系統可以通過收集用戶大腦的音樂數據，為用戶創建個性化的“情感音樂模型”。在開始譜曲前，它會對用戶腦電波進行學習、識別各種音樂之間的關聯。最終為用戶貼身打造定制音樂，刺激用戶精神狀態。

最天使的AI

所謂“救人一命勝造七級浮屠”，那么最天使的AI非這位能夠預判人類自殺傾向并提前預警的AI莫屬了。

Walsh和他的同事創建了一些機器學習算法，這些算法可以預測病人試圖自殺的可能性，其精度高得嚇人。試驗結果表明，算法對某人在2年內是否有自殺傾向的預測精準度達到了80-90%，而預測下周是否會試圖自殺的準確度則高達92%。

最會下棋的AI

曾經一度橫掃人類圍棋界的阿法狗最近終于迎來了真正意義上的對手，不過……打敗它的，還是AI。

近日，DeepMind發布了AlphaGo AI的下一個迭代AlphaGo Zero。Zero自學圍棋僅僅3天后就戰勝了擊敗李世石版本的AlphaGo，戰績是驚人的100:0……

最HR的AI

圍棋的世界如此令人心塞，我們還是來說說找工作的事情好了（？？？好像更心塞了）。全球最大的求職搜索引擎Indeed的副總裁Raj Mukherjee表示：“人工智能可以用NLP（自然語言處理）對工作描述和應聘者的簡歷進行分析，并以此進行匹配。”

人工智能甚至可以從搜索引擎上搜集約4.5億份求職人員的職位描述和工作經歷，以此匹配求職人員的薪資范圍。