這八位人物橫跨了從「控制論」奠基到現代「生成式 AI」的整個歷史。他們每個人都是一座里程碑，共同織就了我們今天所見的智慧世界。
1. 艾倫·圖靈 (Alan Turing) —— 人工智慧之父
* 經歷與貢獻：二戰期間，圖靈在布萊切利園破解了德軍的 Enigma 密碼，這被認為縮短了戰爭並拯救了無數生命。1950 年，他發表了著名的論文《計算機器與智慧》，提出了**「圖靈測試 (Turing Test)」**，定義了機器具備「智慧」的評判標準：如果人類無法區分對話者是人還是機器，則該機器具有智慧。
* 地位：他奠定了電腦科學與人工智慧的哲學與理論基礎。
2. 克勞德·夏農 (Claude Shannon) —— 資訊理論之父
* 經歷與貢獻：夏農在貝爾實驗室工作期間，發表了《通信的數學理論》，將資訊量化為「位元 (Bit)」。他最早展示了電子電路可以執行邏輯運算。在 AI 領域，他是電腦西洋棋的先驅，提出了評估函數的概念。
* 現職：已故（1916–2001）。
* 主要貢獻：沒有夏農的資訊理論，就沒有數位通訊與現代數據處理，AI 的「資料驅動」特質也就無從談起。
3. 諾伯特·維納 (Norbert Wiener) —— 控制論之父
* 經歷與貢獻：維納是神童出身，曾在 MIT 任教。他創立了**「控制論 (Cybernetics)」**，研究機器與動物之間的控制與溝通。他強調「回饋 (Feedback)」的重要性，這成為後來自動化系統與機器學習中「誤差修正」的核心思想。
* 現職：已故（1894–1964）。
* 主要貢獻：他讓人類理解到系統可以透過感測與調整來模擬智慧行為。
4. 傑弗瑞·辛頓 (Geoffrey Hinton) —— 深度學習教父
* 經歷與貢獻：辛頓出身學術世家，在 AI 冷戰時期（1980-2000）堅持研究人工神經網絡。他推廣了反向傳播算法 (Backpropagation)，並於 2012 年與學生合作開發 ImageNet 冠軍模型，引發了現代深度學習革命。2024 年獲得諾貝爾物理學獎。
* 現職：多倫多大學名譽教授，曾任職 Google 負責人，現積極警示 AI 的潛在風險。
* 主要貢獻：讓神經網絡從理論變成了能處理大規模數據的強大工具。
5. 約翰·霍普菲爾德 (John Hopfield) —— 聯想記憶的開創者
* 經歷與貢獻：他原本是物理學家，在 1982 年提出了 「霍普菲爾德網絡 (Hopfield Network)」，利用物理學中的自旋系統模擬大腦的聯想記憶。這一模型證明了分散式存儲的可能性。2024 年與辛頓共同獲得諾貝爾物理學獎。
* 現職：普林斯頓大學分子生物學系名譽教授。
* 主要貢獻：為類神經網絡提供了穩固的物理學解釋基礎，推動了計算神經科學的發展。
6. 楊立昆 (Yann LeCun) —— 卷積神經網絡之父
* 經歷與貢獻：他是辛頓的博士後。在 1980 年代末，他開發了 卷積神經網絡 (CNN)，並成功應用於郵局的數字手寫辨識系統 (LeNet)。這是現代視覺辨識技術（如人臉辨識、自動駕駛）的基石。
* 現職：Meta (Facebook) 首席 AI 科學家、紐約大學教授。
* 主要貢獻：定義了機器「視覺」的架構，且他是目前開源 AI 模型的強力倡導者。
7. 伊爾雅·蘇茨克維 (Ilya Sutskever) —— 神經網絡的天才架構師
* 經歷與貢獻：他是辛頓的得意門生，也是 ImageNet 革命的關鍵推手。他後來成為 OpenAI 的首席科學家，是 AlphaGo 和 GPT 系列模型的核心開發者之一。他在大規模預訓練模型（Scaling Law）上的直覺改變了整個產業。
* 現職：離開 OpenAI 後，創辦了新公司 Safe Superintelligence Inc. (SSI)，致力於開發安全的超智慧。
* 主要貢獻：將深度學習推向大語言模型 (LLM) 時代。
8. 安德烈·卡帕斯 (Andrej Karpathy) —— 自動駕駛與 AI 教育家
* 經歷與貢獻：他是李飛飛的學生，專長於計算機視覺與大語言模型。他曾任 Tesla AI 總監，主導了 Autopilot 的視覺系統開發。他也是 OpenAI 的創始成員之一，並以其深刻且直觀的 AI 教學內容聞名。
* 現職：創辦教育科技公司 Eureka Labs，致力於 AI 與教育的結合。
* 主要貢獻：實現了自動駕駛的視覺工程落地，並讓複雜的深度學習知識大眾化。
🤖 總結與對照
這八位人物的關係可以用以下脈絡理解：
| 時期 | 代表人物 | 核心關鍵字 | 貢獻 |
| 理論奠基期 | Turing, Shannon, Wiener | 邏輯、資訊量、控制回饋 | 確立了「智慧可以被計算」的哲學。 |
| 結構突破期 | Hopfield, Hinton, LeCun | 神經網絡、BP 算法、CNN | 證明了模仿大腦結構的「神經網絡」可行。 |
| 爆發落地期 | Sutskever, Karpathy | 大模型、GPT、自動駕駛 | 將技術轉化為改變世界的產品與超智慧。 |
