人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的概念最早可以追溯到古希腊哲学家亚里士多德在公元前300年左右的著作《论灵魂》中。他提出了“动物是有理性的生物”的观点，认为动物之所以能够行动，是因为它们具有理性。然而，亚里士多德并没有明确提到“人工智能”这个词，但他的思想为后来的科学家和哲学家提供了关于智能和理性的基础。
1. 约翰·斯图尔特·摩尔（John Stuart Mill）
约翰·斯图尔特·摩尔是英国哲学家、逻辑学家，他在19世纪提出了“机器能否思考”的问题。他认为，如果机器能够像人类一样进行思考，那么机器就具备了智能。摩尔的思想对后来的计算机科学和人工智能的发展产生了重要影响。
2. 查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）
查尔斯·巴贝奇是英国发明家和机械工程师，他在19世纪初设计了一种名为“分析机”的机器，用于解决数学问题。尽管巴贝奇的机器没有成功制造出来，但他的设计思想和对机器的思考对后来的人工智能研究产生了启发作用。
3. 艾伦·图灵（Alan Turing）
艾伦·图灵是英国数学家、逻辑学家，他在1950年提出了著名的图灵测试。图灵测试是一种判断机器是否具有智能的方法，即通过让人类与机器进行通信来判断机器是否具备智能。图灵测试对后来的人工智能研究产生了深远影响，成为衡量机器智能的重要标准之一。
4. 马文·明斯基（Marvin Minsky）
马文·明斯基是美国计算机科学家，他在20世纪50年代提出了“人工神经网络”的概念。人工神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，它能够学习和处理复杂的信息。明斯基的研究为后来的机器学习和深度学习奠定了基础。
5. 丹尼尔·丹尼特（Daniel Dennett）
丹尼尔·丹尼特是英国哲学家、认知科学家，他在20世纪80年代提出了“心智哲学”的观点。丹尼特认为，人工智能的发展并不是为了实现某种特定的目标，而是为了揭示人类心智的本质。他的研究对后来的人工智能哲学和认知科学产生了重要影响。
6. 杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）
杰弗里·辛顿是加拿大心理学家和计算机科学家，他在20世纪90年代提出了“深度信念网络”（Deep Belief Networks）的概念。深度信念网络是一种深度学习算法，它能够自动学习数据的内在特征，从而在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。辛顿的研究为深度学习的发展奠定了基础。
7. 黄民烈（Neuron/Neural Networks）
黄民烈是台湾计算机科学家，他在20世纪90年代提出了“神经元网络”的概念。神经元网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，它能够学习和处理复杂的信息。黄民烈的研究为后来的神经网络和深度学习的发展提供了重要的理论基础。
总之，人工智能概念的提出和发展是一个长期的过程，涉及到许多科学家和哲学家的贡献。从亚里士多德到现代的人工智能专家，科学家们一直在探索如何使机器具备智能，以及如何利用智能来解决实际问题。人工智能的发展不仅推动了科学技术的进步，也为人类社会带来了巨大的变革和机遇。
