人工智能的历史起源并不在于计算机或机器人，而在于数学与逻辑。1913年到1950年期间，一批非凡的数学家、逻辑学家和工程师奠定了理论根基，为智能机器的诞生铺平了道路。
基础时代 (1913-1950): 数学与理论基石
1910-1913: 《数学原理》- 逻辑基础 作者: 阿尔弗雷德·诺斯·怀特海和伯特兰德·罗素
出版: 剑桥大学出版社三卷本（1910、1912、1913年）
详情: 这部超过2,000页的巨著试图从一套明确定义的公理和推理规则出发，使用纯符号逻辑推导出所有数学真理。引入的记号包括逻辑运算符号（∧、∨、¬、→、↔），这些符号后来成为计算机科学的标准。该著作用了362页来证明1+1=2，展示了形式逻辑系统的严谨性。虽然哥德尔的不完全性定理后来证明了他们目标的不可能性，但符号操作技术和形式推理方法成为自动定理证明、Prolog等逻辑编程语言和AI系统逻辑基础的根本。该著作直接影响了丘奇、图灵和冯·诺依曼，确立了计算机科学特有的数学严谨性。
1912-1915: El Ajedrecista - 第一个国际象棋自动机 创造者: 莱昂纳多·托雷斯·奎维多（西班牙土木工程师和数学家）
首次演示: 1914年在巴黎大学，1920年改进版本
技术细节: 该机器使用电感应器检测特殊棋盘上金属棋子的位置，进行王和车对王的残局。采用基于继电器的逻辑电路、通过棋盘下方磁铁移动棋子的电磁执行器，以及宣布"将军"和"将死"的留声机。该算法保证在任何合法位置下63步内将死，实现了后来称为"状态机"的确定性规则。与沃尔夫冈·冯·肯佩伦的欺骗性"机械土耳其人"（1770年）不同，这是真正的自动化。托雷斯·奎维多还发明了Telekino（1903年），第一个无线电控制系统，以及分析机，使他成为控制论和自动化的先驱。
1920-1923: R.U.R.与"机器人"的诞生 作者: 卡雷尔·恰佩克（捷克作家和剧作家）
剧作: 《R.U.R.（罗素姆的万能机器人）》
首演: 1921年1月25日，布拉格国家剧院
词源: "机器人"一词来自捷克语"robota"（强制劳动/农奴劳动）和"robotník"（工人），由卡雷尔的兄弟、立体主义画家约瑟夫·恰佩克建议。该剧描绘了通过化学/生物过程而非机械构造创造的人工工人，探索了意识、反抗以及人类与人工生命关系的主题。两年内，该剧被翻译成30种语言并在全世界上演。"机器人"一词立即进入全球词汇，取代了"自动机"或"机械人"等早期术语。该剧的主题——机器人发展情感、要求权利、最终反抗——建立了至今仍在AI小说中使用的叙事框架，从阿西莫夫的故事到《西部世界》和《机械姬》。
1928-1936: Lambda演算 - 计算的数学 开发者: 阿隆佐·丘奇（普林斯顿大学）
主要出版物: 《逻辑基础公设集》（1932-1933）、《初等数论的不可解问题》（1936）
技术创新: Lambda演算引入了函数抽象（λx.M）和应用，提供了基于函数定义、应用和变量绑定的计算形式系统。丘奇在图灵机存在之前证明了lambda演算是图灵完备的，显示它可以计算任何可计算函数。该系统引入了约束/自由变量、alpha转换（重命名）、beta归约（函数应用）和eta转换（外延性）等概念。这成为函数式编程语言（LISP、Haskell、ML）、类型理论、证明助手和编程语言数学语义的理论基础。丘奇的学生包括图灵、克林和罗瑟，使普林斯顿成为可计算性理论中心。
1931: 哥德尔不完全性定理 - 逻辑的极限 作者: 库尔特·哥德尔（普林斯顿高等研究院）
出版: 《关于数学原理及相关系统的形式不可判定命题I》
第一定理: 任何包含算术的一致形式系统都包含系统内不可证明的真命题。哥德尔使用哥德尔编号将逻辑命题编码为数字，构造了本质上说"这个命题不能被证明"的命题。
第二定理: 没有一致的系统可以证明自身的一致性。
对AI的影响: 这些定理证明了形式系统的根本限制，显示人类数学直觉超越了机械证明程序。这影响了关于机器是否能完全复制人类智能的辩论，启发了图灵关于不可判定性的工作，并为算法能够实现的理论边界奠定了基础。这些定理表明任何基于形式逻辑的AI系统都将有固有限制，这是理解AI理论约束的重要洞察。
1936: 图灵机 - 定义计算 作者: 艾伦·马西森·图灵（剑桥大学国王学院）
论文: 《论可计算数，及其在判定问题上的应用》
发表: 伦敦数学学会会报，1936年11月30日和12月23日
创新: 图灵引入了一个抽象机器，具有分为单元格的无限纸带、读/写头、有限状态集和转换规则。这提供了算法和机械计算的第一个精确数学定义。图灵证明了停机问题是不可判定的，显示没有算法能确定任意程序是否终止。他证明了"通用图灵机"可以模拟任何其他图灵机，预示了可编程计算机。丘奇-图灵论题提出图灵机捕获了所有机械计算。这一工作建立了可计算性理论，影响了冯·诺依曼架构，并为计算机科学和AI提供了理论基础。
1941: Z3 - 第一台可编程计算机 创造者: 康拉德·楚泽（德国柏林）
完成: 1941年5月12日
规格: 使用2,600个电话继电器，22位字长（1位符号，7位指数，14位尾数），5.3Hz时钟频率，加法用0.8秒，乘法用3秒。功耗4000瓦，重约1吨。Z3使用打孔35mm胶片编程，实现浮点运算并支持循环（但不支持条件分支）。在1943年盟军轰炸中被摧毁，1961年重建。楚泽还开发了Plankalkül（1942-1945），第一种高级编程语言，虽然直到1975年才实现。他的工作因二战而孤立，独立发展了许多计算概念，证明了对AI必不可少的自动计算的可行性。
1943: 第一个人工神经网络模型 作者: 沃伦·斯特吉斯·麦卡洛克（神经精神病学家）和沃尔特·皮茨（自学的逻辑学家）
论文: 《神经活动中固有思想的逻辑演算》（数学生物物理学通报）
模型详情: 提出人工神经元作为带加权输入的二进制阈值单元，证明网络可以计算任何布尔函数并且是图灵完备的。每个神经元计算：输出 = 1如果Σ(权重×输入) > 阈值，否则为0。他们证明了循环网络可以实现记忆和顺序行为。该论文融合了神经生理学、数学逻辑和计算理论，启发了冯·诺依曼的计算机设计并建立了神经网络的理论基础。皮茨在共同撰写这一基础性工作时只有20岁，15岁时离家出走到芝加哥大学与罗素一起学习。
1944-1945: 博弈论和存储程序架构 贡献者: 约翰·冯·诺依曼（普林斯顿高等研究院）
博弈论 (1944): 与奥斯卡·摩根斯坦合著的《博弈论与经济行为》形式化了战略决策，引入了极小极大定理、零和博弈和期望效用理论。这为AI规划、多智能体系统和强化学习提供了数学框架。
EDVAC报告 (1945年6月30日): 《关于EDVAC的报告初稿》描述了存储程序架构，其中指令和数据共享内存，实现自修改代码和通用计算。"冯·诺依曼架构"包括中央处理单元、存储单元和输入/输出，成为标准计算机设计。冯·诺依曼还贡献了细胞自动机（自复制机器）、蒙特卡洛方法和归并排序算法。
1946: ENIAC - 电子革命 创造者: 约翰·普雷斯珀·埃克特和约翰·威廉·毛克利（宾夕法尼亚大学）
公开亮相: 1946年2月14日
规格: 17,468个真空管，7,200个晶体二极管，1,500个继电器，70,000个电阻器，10,000个电容器。重30吨，占地1,800平方英尺，功耗150千瓦。每秒可执行5,000次加法或357次乘法——比机电机器快1,000倍。通过设置开关和插拔电缆编程，重新编程需要数天。六位主要程序员是女性：凯·麦克纳尔蒂、贝蒂·詹宁斯、贝蒂·施奈德、玛丽林·梅尔策、弗兰·比拉斯和露丝·利希特曼，她们的贡献直到最近才得到认可。ENIAC计算火炮射击表、氢弹计算和天气预报，展示了电子计算在复杂AI任务中的潜力。
1948: 控制论和信息论 控制论 - 诺伯特·维纳 (MIT): 《控制论：或动物和机器中的控制与通信》建立了反馈系统研究，引入了稳态、反馈循环和控制系统概念。维纳从希腊语"kybernetes"（舵手）创造了"控制论"，发展了适用于机器和有机体的通信和控制数学理论。这影响了机器人学、神经网络和AI对智能作为信息处理的理解。
信息论 - 克劳德·香农 (贝尔实验室): 《通信的数学理论》为数字时代创建了数学基础。香农将信息定义为不确定性的减少（熵），引入位作为信息单位，证明了噪声信道编码定理，并确立了数据压缩和传输的极限。他的框架实现了数字通信、数据压缩算法，并为测量和优化AI系统中的信息处理提供了数学工具。
1949: 学习规则和自主机器人
赫布学习 - 唐纳德·奥尔丁·赫布 (麦吉尔大学): 《行为的组织：神经心理学理论》提出当神经元同时放电时突触强度增加，总结为"一起放电的细胞连在一起"。数学上：Δwij = η×xi×xj，其中wij是突触权重，xi和xj是神经元激活，η是学习率。这成为无监督学习、自组织映射和神经网络竞争学习的基础。
机器人乌龟 - 威廉·格雷·沃尔特 (布里斯托神经负担研究所): 建造了绰号为埃尔默和埃尔西的"Machina Speculatrix"机器人，使用两个真空管、两个传感器（光和触觉）和两个马达。这些展示了简单规则的复杂行为：电池高时寻找光源，避免强光和障碍物，电池低时返回充电站。这开创了基于行为的机器人学、包容架构，并展示了简单规则产生复杂行为的涌现。
1950: 图灵测试和基础AI概念 图灵测试 - 艾伦·图灵: 《计算机器与智能》（心智，1950年10月）提出了"模仿游戏"，机器试图通过文本对话说服人类询问者它是人类。图灵预测到2000年，具有128MB内存的机器可以在5分钟对话中欺骗30%的评判者。他回应了对机器智能的九个反对意见，包括神学的、数学的（引用哥德尔）和意识论证。该论文介绍了机器学习、儿童机器和教育在AI发展中重要性的概念。
计算机象棋 - 克劳德·香农: 《为计算机编程下象棋》（哲学杂志，1950年3月）概述了带位置评估的极小极大算法，提出两种策略：A型（暴力）检查到固定深度的所有移动，B型（选择性）更深入地检查有希望的线。估计有10^120种可能的象棋游戏，引入复杂性分析。建议评估函数考虑材料、机动性、王的安全和兵的结构。
机器人三定律 - 艾萨克·阿西莫夫: 在《环舞》（1942）中引入，到1950年广为人知： 1. 机器人不得伤害人类或通过不行动而允许伤害发生2. 机器人必须服从人类命令，除非与第一定律冲突3. 机器人必须保护自己的存在，除非与第一或第二定律冲突 后来添加第零定律：机器人不得伤害人类。这些定律影响了AI伦理讨论和安全研究。