人工智能（ai）的本源可以从哲学、数学、神经科学、计算机科学等多个角度探讨。ai 的本质是让机器模拟或增强人类的智能，包括学习、推理、问题解决、感知和创造力。以下是 ai 的核心本源和思想演化过程。
1 哲学基础：ai 的思想起源
(1) 机械智能的概念
人类对人工智能的思考可以追溯到古代：
亚里士多德（aristotle）：提出“形式逻辑”，为后来的逻辑推理 ai奠定基础。
笛卡尔（descartes）：认为动物是一种“机械装置”，引发对“自动机”的探索。
莱布尼茨（leibniz）：设想了通用逻辑计算机，能进行自动推理。
(2) 图灵测试与计算智能
艾伦·图灵（an turg）（1950）：
提出“图灵测试”（turg test）：如果机器的回答让人无法区分它是人还是 ai，就可以认为它具备智能。
图灵机（turg ache）：奠定计算理论基础，为现代计算机和 ai 提供模型。
2 数学与逻辑：人工智能的科学基础
(1) 形式逻辑与算法
布尔代数（boolean albra）：乔治·布尔（e boole）建立的逻辑运算系统，成为计算机和 ai 推理的基础。
哥德尔不完备定理：证明了数学系统的局限性，影响 ai 在逻辑推理方面的发展。
(2) 统计学与概率
ai 需要处理不确定性，统计学和概率论成为核心工具：
贝叶斯定理（bayes’ theore）：用于机器学习中的概率推理（如垃圾邮件分类）。
信息论（ration theory）：香农（shannon）提出信息熵，影响神经网络、自然语言处理。
3 神经科学：仿生智能的启发
(1) 人脑 vs ai
ai 的一个重要目标是模仿人类大脑的学习和思考过程：
冯·诺依曼（von neuann）：研究神经系统如何计