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杰出的英国数学家和计算机科学家艾伦·图灵被公认为人工智能的绝对先驱，他在计算理论和研发计算机方面做出了开创性的工作 [2，3] 。他最有价值的贡献是他在第二次世界大战期间在布莱切利公园用机器智能破译了德国的恩尼格玛密码机（这段故事在电影《模仿游戏》中有所描述）。以他的名字命名的图灵测试提出了一种判定机器人工智能是否具有人类能力的测试方法，而主持这一测试的人并不知道实验对象是人还是机器。
1956 年，数学家和科学家齐聚在庄重的达特茅斯会议（由约翰·麦肯锡和其他人组织），斯坦福大学计算机科学家约翰·麦肯锡首次提出了“人工智能”一词，作为该会议的提案。这次夏季会议及其讨论被广泛认为标志着人工智能作为一个跨学科领域的诞生。约翰·麦肯锡还帮助设计了首个人工智能编程语言LISP，这是若干重要概念（如树数据结构和面向对象编程）的前身。
大约在同一时期，美国心理学家弗兰克·罗森布拉特于 1958 年为感知机的发明做出了重大贡献（见图 2.1），这是一种受生物学启发的三层结构（输入、传递功能和输出），是一种简单但优雅的有监督线性二进制分类器。感知机成为人工神经网络和我们现在非常熟悉的深度学习架构的早期先驱。
图 2.1 生物神经元和感知机
如图 2.1 所示，在左边的生物神经元及其解剖结构中，树突接受信号，传递给胞体和细胞核，这些信号经过处理，从胞体传向轴突及其连接和终端。右边是感知机的示意图。输入 x 乘以它们的权重 w ，是将所有乘积相加，得到的加权和（图中未标记出中和分类器里的偏差的额外权重）。这些输入相当于树突携带的传向胞体的信号。激活函数（或阶跃函数）被放置在节点中，根据实际数据，可以是线性或非线性的。激活函数可以是sigmoid、tanH（类似于sigmoid）或斜率为 1的ReLU（线性整流函数）。通过函数处理求和后，进行输出。