Ма́рвин Ли Ми́нский (англ. Marvin Lee Minsky; 9 августа 1927 — 24 января 2016) —американский учёный в области искусственного интеллекта, сооснователь Лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте.
Марвин Ли Мински родился в Нью-Йорке в семье хирурга Генри и матери Фанни (Рейзер), которая была сионистской активисткой. Воспитывался в еврейской семье, учился в Филдстонской школе и Высшей научной школе Бронкса. Позднее окончил Филлипсовскую академию в городке Эндовер штата Массачусетс. Служил в американских военно-морских вооружённых силах с 1944 по 1945 год. Защитил диссертации в Гарвардском (1950) и Принстонском университетах (1954). Сотрудник Массачусетского технологического института с 1958 года. В 1959 году вместе с Джоном Маккарти основал в Массачусетском технологическом институте лабораторию информатики и искусственного интеллекта[3]. Вплоть до своей смерти являлся профессором информационных искусств и наук, профессором электроники и электротехники и профессором вычислительных наук.
Лауреат премии Тьюринга 1969 года, премии Японии 1990 года, премии «за научные достижения» Международной конференции по искусственному интеллекту 1991 года, медали «Пионер компьютерной техники» 1995 года, медали института Бенджамина Франклина 2001 года.
Обладатель патентов на головной графический дисплей (1963) и конфокальный сканирующий микроскоп (1961, предшественник современных широкораспространённых конфокальных лазерных сканирующих микроскопов). Вместе с Сеймуром Папертом создал первую «черепашку» на языке Logo. В 1951 году сконструировал первую обучающуюся машину со случайно связанной нейросетью — SNARC.
Написал книгу «Персептроны» (с Сеймуром Папертом), ставшую фундаментальной работой для последующих разработок в области искусственных нейронных сетей. Привёл ряд своих доказательств теоремы сходимости перцептрона. Содержащаяся в книге критика исследований в этой области и демонстрация необходимых для этого вычислительных ресурсов считается причиной утраты интереса к искусственным нейронным сетям в академических статьях 1970-х годов.
Наш математический анализ показал, почему увеличение размера персептрона не приводит к улучшению способности решения сложных задач. Более того, в противоречие с общепринятым мнением, практически все теоремы могут быть применимы и к многослойным последовательным однонаправленным нейронным сетям. Хотя интересно, что никто этого так и не доказал, а Паперт и я перешли к следующим вопросам в этой области.Марвин Минский