人工智能（AI）领域的主开发者是多位科学家和工程师，他们共同推动了这一领域的发展和创新。以下是一些在人工智能领域的主要开发者：
1. 艾伦·图灵（Alan Turing）：英国数学家、逻辑学家，被认为是计算机科学和人工智能领域的奠基人之一。他提出了图灵测试，用于评估机器是否能够展现出与人类相似的智能行为。
2. 冯·诺依曼（Von Neumann）：美国数学家、物理学家，提出了计算机体系结构的冯·诺依曼模型，这是现代计算机硬件的基础。他还提出了存储程序的概念，为后来的编程语言和编译器的发展奠定了基础。
3. 约翰·麦卡锡（John McCarthy）：美国计算机科学家，被誉为“人工智能之父”。他在1956年组织了达特茅斯会议，吸引了一大批科学家和工程师参与人工智能的研究。麦卡锡还提出了“知识表示”的概念，为人工智能领域的研究提供了新的方向。
4. 马文·明斯基（Marvin Minsky）：美国计算机科学家，被认为是人工智能领域的先驱之一。他在1960年代提出了感知机（Perceptron）模型，为神经网络的发展奠定了基础。他还提出了“机器学习”的概念，强调通过数据驱动的方法来训练和改进算法。
5. 杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）：英国计算机科学家，被称为“深度学习之父”。他在2006年提出了卷积神经网络（CNN），这种网络结构在图像识别等领域取得了巨大的成功。辛顿还在2012年获得了诺贝尔物理学奖，以表彰他对深度学习的贡献。
6. 黄鸣（Huang Zhigang）：中国计算机科学家，被誉为“中文自然语言处理之父”。他在2000年代提出了基于统计的机器翻译方法，极大地推动了中文自然语言处理技术的发展。他还提出了“中文分词”的概念，为中文文本处理提供了新的思路。
7. 吴恩达（Andrew Ng）：美国计算机科学家、机器学习专家，麻省理工学院教授。他在2010年代领导了Coursera平台上的机器学习课程，培养了大量的人才。他还创办了Deeplearning.ai公司，专注于深度学习技术的开发和应用。
8. 格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）：美国计算机科学家，被誉为“机器学习框架之父”。他在2000年代开发了多种机器学习框架，如Scikit-learn和TensorFlow，这些框架已经成为机器学习领域的重要工具。
9. 德米特里·伊戈尔维奇（Dmitrii Zaitsev）：俄罗斯计算机科学家，被誉为“深度学习之父”。他在2010年代提出了深度信念网络（DBN）和变分自编码器（VAE）等深度学习模型，为深度学习的发展做出了重要贡献。
10. 杨立昆（Yann LeCun）：美国计算机科学家，被誉为“卷积神经网络之父”。他在20世纪90年代提出并实现了卷积神经网络，这种网络结构在图像识别等领域取得了巨大成功。杨立昆还提出了“卷积”的概念，为卷积神经网络的发展奠定了基础。
