历史书很小，装不下一个人的灿烂一生；但是星空很大，容得下所有人在历史长河中闪耀。
从“人工智能”这一术语被正式提出的1956年达特茅斯会议算起，到现在不过短短多年光景，人们对人工智能的探索却经历了几次大起大落;
2024年，诺贝尔物理学奖和化学奖双双将聚光灯打向了人工智能;
马斯克的SpaceX火箭技术也成为焦点，AI的重要性在全球科学界达到了新高度。
在人工智能领域谁执牛耳？他们是谁？他们做了些什么？为什么是他们推动了人工智能（AI）的发展，而不是别的“人间天才”？翻开这本书，感受这些先驱们如何用创新的思维与卓越的贡献，塑造了人工智能这条荆棘与星光交织的道路。
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莱布尼茨专门论述二进制的论文《数字新科学论》不被认可，只能借助中国文化风潮才得以发表；
马文·明斯基在人工智能创世之初的贡献让他获得了“人工智能之父”的称号，然而在他的书中对感知器的局限性进行的讨论被一些人误解为所有神经网络都无法完成有意义的任务。这一曲解，加上资金的减少，导致了神经网络研究的衰退，人工智能领域进入了所谓的“第一个寒冬” ；
“神经网络之父”杰弗甲·埃弗甲斯特·辛顿数十年如一日在“冷板凳”上的坚守，才使得神经网络研究“拨得云开见月明”，最终成为当今人工智能研究的主流；
“关系数据库之父”埃德加·弗兰克·科德撰写的多篇概述了关系模型的想法和理念里程碑意义，虽初遭IBM忽视，却奠定了现代数据库的基础；......
莱布尼茨、伯特兰·罗素、维特根斯坦、诺伯特·维纳、冯·诺依曼、库尔特·哥德尔、艾伦·图灵、克劳德·香农、司马贺、马文·明斯基、约翰·麦卡锡、罗森布拉特、艾弗拉姆·诺姆·乔姆斯基、费根鲍姆、黄煦涛、朱迪亚·珀尔、大卫·马尔、杰弗里·埃弗里斯特·辛顿、莫里斯·文森特·威尔克斯、艾伦·纽厄尔、吴文俊、查尔斯·巴赫曼、埃德加·弗兰克·科德、道格拉斯·恩格尔巴特、恩格尔伯格、约翰·霍兰德、傅京孙、杨立昆。
达特茅斯会议、AI下棋、图灵测试与思维实验、科学家心目中的AI、用AI解决科学问题、生活中的AI、关于AI的未来畅想等。
为什么生活在300年前的莱布尼茨是今天符号学派人工智能研究的鼻祖？
为什么机器人与人类对弈象征着AI时代的来临？
为什么IBM深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫、AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石让人感到惶恐？又是谁最早提议机器人和人类下棋？
为什么要给“神经网络”另起名为“深度学习”？
对于高中生或大学新生来说，这本书是一部极佳的名人传记，能够培养你们的科学素养和远大志向；
对于AI领域的专业人士和其他感兴趣的读者，则是一本深入浅出的AI入门科普读物，帮助你们系统地了解AI的发展历程，并探索其未来趋势。
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