人物生平
父親是波蘭移民至美國的分析化學家，母親是烏克蘭人，他們生有三個孩子：愛德華、米切爾和Glenda。愛德華有著神童的一切特質，米切爾卻非。
愛德華·費根鮑姆並不享受他的中國小生活。他在12歲時自學鋼琴，高中時自學微積分。他又從父親的朋友得到一部有交換線路的機器和一份由克勞德·艾爾伍德·香農所寫、關於布林邏輯的論文。這些東西都令費根鮑姆著迷。
1960年2月他入讀紐約市立學院電機工程。他上了所有數學和物理課程，用了不足4年便畢業。接著他入讀MIT，最初打算研究電機工程的，最後轉到物理系研讀廣義相對論，不過他仍是自學這門學問的。他的正式課程有量子力學、經典力學和複函數論。他在參觀紐約理工大學布魯克林分校時首次使用電腦，並在一小時內便寫了一個用牛頓法開方的程式。
詳細介紹
他的重大貢獻在於通過實驗和研究，證明了實現智慧型行為的主要手段在於知識，在多數實際情況下是特定領域的知識。
1994
年度的圖靈獎由兩位人工智慧專家分享，其一是聲名卓著的愛德華·費根鮑姆（Edward Albert Feigenbaum）；另一位是後起之秀的雷伊·雷蒂（Raj Reddy）。
愛德華·費根鮑姆在他的指導下，費根鮑姆實現了一個模擬人在刺激反應環境中記憶單詞時的反應的程式，叫做EPAM(基本識別和存儲設備系統的縮寫)，並以此為題完成了他的博士論文。獲得博士學位之後，費根鮑姆獲得Fulbright獎學金到著名的英國國立物理實驗室NPL工作過一段時間。圖靈曾是NPL的研究員，在那裡設計和製造了最早的計算機之一ACE。費根鮑姆去NPL時，圖靈已於1954年去世，但圖靈在NPL留下的巨大影響還在，活躍而富於創造性的空氣還在，甚至ACE計算機也還在使用。費根鮑姆在NPL的時間雖然不長，但這段經歷對他的影響卻很大。
回到美國以後，費根鮑姆進入史丹福大學繼續其人工智慧的研究。在人工智慧初創的第一個10年中，人們著重的是問題求解和推理的過程。費根鮑姆的重大貢獻在於：通過實驗和研究，證明了實現智慧型行為的主要手段在於知識，在多數實際情況下是特定領域的知識，從而最早倡導了"知識工程"（Knowledge engineering），並使知識工程成為人工智慧領域中取得實際成果最豐富、影響也最大的一個分支。
費根鮑姆本人，作為知識工程的倡導者和實踐者，於1965年和遺傳學系主任、諾貝爾獎得主萊德伯格（Joshua Lederberg）等人合作，開發出了世界上第一個專家系統程式DENDRAL。DENDRAL中保存著化學家的知識和質譜儀的知識，可以根據給定的有機化合物的分子式和質譜圖，從幾千種可能的分子結構中挑選出一個正確的分子結構。
DENDRAL的成功不僅驗證了費根鮑姆關於知識工程的理論的正確性，還為專家系統軟體的發展和套用開闢了道路，逐漸形成具有相當規模的市場，其套用遍及各個領域、各個部門。因此，DENDRAL的研究成功被認為是人工智慧研究的一個歷史性突破。費根鮑姆領導的研究小組後來又為醫學、工程和國防等部門研製成功一系列實用的專家系統，其中尤以醫學專家系統方面的成果最為突出，最負盛名。例如，用於幫助醫生診斷傳染病和提供治療建議的著名專家系統MYCIN等。目前，學術界公認，在將人工智慧技術套用於醫學方面，史丹福大學處於世界領先地位，這和費根鮑姆是分不開的。
費根鮑姆有句名言："知識中蘊藏著力量"（In the Knowledge lies the power）。這句話和培根的名言"知識就是力量"意義相近，但似乎更確切些：知識只有被人所發掘和掌握時，才能生成力量。
費根鮑姆除在史丹福大學計算機科學系任教授外，還是美國空軍的首席科學家。
重要著作
1963年他主編了《計算機與思想》（ Computersand Thought，McGraw Hill)，這本書被認為是世界上第一本有關人工智慧的經典性專著。書中收錄的21篇文章是人工智慧學者早期的研究成果，但其中的大部分觀點和結論至今仍被認同。
愛德華·費根鮑姆80年代，費根鮑姆和 Avron Barr 等人合編了四卷本的《人工智慧手冊》（ The Handbook of Artificial Intelligence），前三卷於1981年、1982年由 William Kaufmann 出版社出版，第四卷於1989年由 Addison Wesley 出版社出版。這套手冊的內容涵蓋了人工智慧的理論與實踐的方方面面，是從事人工智慧研究和開發的工程技術人員必備的參考書。
日本推出5代機計畫以後，費根鮑姆曾到日本進行深入考察，寫出了 《第五代：人工智慧和日本計算機對世界的挑戰》（ The 5th Generation: AIand Japan's Computer Challenge to the World，New American Library，1984)。本書在中國大陸和台灣省都被譯成中文出版，在中國人工智慧界也有很大影響。還有一本有影響的著作是《專家公司的興起》（ The Rise of the Expert Company，Times Books,1988）。
費根鮑姆在接受圖靈獎時發表了題為"什麼"怎樣變成"如何"的演說（How the "what" Becomes the "How"），對人工智慧的發展作了一個歷史性的回顧與總結，全文刊載於《Communications of the ACM》 ，1996年5月，97～104頁。
知識工程
知識工程（knowledge engineering）是在計算機上建立專家系統的技術。知識工程這個術語最早由美國人工智慧專家E.A.費根鮑姆提出。由於在建立專家系統時所要處理的主要是專家的或書本上的知識，正像在數據處理中數據是處理對象一樣，所以它又稱知識處理學。其研究內容主要包括知識的獲取、知識的表示以及知識的運用和處理等三大方面。
費根鮑姆及其研究小組在20世紀70年代中期研究了人類專家們（而不是萬能博士們）解決其專門領域問題時的方式和方法，注意到專家解題的4個特點：
①為了解決特定領域的一個具體問題，除了需要一些公共的知識，例如哲學思想、思維方法和一般的數學知識等之外，更需要套用大量與所解問題領域密切相關的知識，即所謂領域知識。
②採用啟發式的解題方法或稱試探性的解題方法。為了解一個問題，特別是一些問題本身就很難用嚴格的數學方法描述的問題，往往不可能藉助一種預先設計好的固定程式或算法來解決它們，而必須採用一種不確定的試探性解題方法。
③解題中除了運用演繹方法外，必須求助於歸納的方法和抽象的方法。因為只有運用歸納和抽象才能創立新概念，推出新知識，並使知識逐步深化。
④必須處理問題的模糊性、不確定性和不完全性。因為現實世界就是充滿模糊性、不確定性和不完全性的，所以決定解決這些問題的方式和方法也必須是模糊的和不確定的，並應能處理不完全的知識。總之，人們在解題的過程中，首先運用已有的知識開始進行啟發式的解題，並在解題中不斷修正舊知識，獲取新知識，從而豐富和深化已有的知識，然後再在一個更高的層次上運用這些知識求解問題，如此循環往復，螺鏇式上升，直到把問題解決為止。由上面的分析可見，在這種解題的過程中，人 們所運用和操作的對象主要是各種知識（當然也包括各種有關的數據），因此也就是一個知識處理的過程。
歷屆圖靈獎獲獎名單
IT風雲人物
| 網際網路正在成為一個黑洞，它在吸收IT、電信很多傳統我們認為不可能跟網際網路產生關係的產業價值，還有把相關的產業公司捲入網際網路整個大的格局中。而這些在IT界的風雲人物，他們通過個人魅力與行業行為對業界實際發展及未來走向產生了深遠影響。 |
