人工智能发展历史及其未来
人工智能的发展历程及未来趋势
人工智能的发展历程及未来趋势随着科技的不断进步和发展，人工智能已经不再是显得牵强附会的事情，而是一个逐渐成为现实的领域。
人工智能技术已经在多个领域有了广泛的应用，如医疗、金融、教育和交通等等。
那么，人工智能的发展历程以及未来的趋势是什么呢？一、人工智能的发展历程1. 20世纪初，人工智能概念的提出早在20世纪初，就已经有学者开始提出人工智能的概念。
当时，人们认为人工智能的实现只需要简单的计算即可实现，然而实际上，人工智能的实现的确需要更多的理论和技术。
2. 二战期间的计算机技术发展二战期间，计算机技术得到了快速发展。
它们在战争中被广泛使用，这也为人工智能技术的发展奠定了基础。
随着计算机技术的不断进步，人工智能的研究也开始逐渐活跃起来。
3. 马文·明斯基和约翰·麦卡锡的贡献在人工智能的研究过程中，马文·明斯基（Marvin Minsky）和约翰·麦卡锡（John McCarthy）这两位计算机科学家的贡献不可忽视。
他们致力于研究人工智能的理论与模型，在当时，人工智能研究得到了极大的发展。
4. 1970年代，人工智能技术的发展停滞然而在20世纪70年代，人们突然发现，人工智能技术的发展似乎出现了停滞，这也对人工智能技术的研究产生了巨大的影响。
而这一时期人工智能技术停滞的原因，可能是由于当时的计算能力和人工智能算法的局限性有关。
5. 1990年代，人工智能技术的再次繁荣20世纪90年代，人工智能技术再次开始繁荣起来，这一时期的人工智能技术在自然语言处理、语音识别以及计算机视觉等领域得到了广泛应用。
6. 2000年代至今，人工智能技术的不断发展随着计算能力的不断提高和算法的不断完善，人工智能技术也开始得到了迅速的发展。
卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习等技术的出现，让许多人眼花缭乱，这也标志着人工智能技术的一个新的发展阶段之即使。
二、人工智能的未来趋势1. 机器学习技术的发展随着机器学习技术的不断深入研究和应用，可以预见，人工智能技术还会有更广泛的应用领域，如医疗、金融、文化创意等领域。
人工智能的发展历史与未来趋势
人工智能的发展历史与未来趋势随着现代科技的快速发展，我们的生活变得越来越智能化，而人工智能（AI）作为现代科技的代表之一，其发展历史也值得我们探究。
本文将从人工智能的发展历史、应用领域和未来趋势三个方面来进行分析。
一、人工智能的发展历史人工智能的概念源于20世纪50年代，当时计算机科学家们开始尝试开发能够模拟人类智能的机器。
以图灵测试为代表的人工智能研究成为当时的热门话题，然而，由于当时的计算能力有限，这些研究进展缓慢。
直到20世纪80年代，计算机硬件技术和算法技术得到了大幅提升，使得人工智能得以快速发展。
AI的应用场景也从传统的搜索、推荐、分类等领域，逐渐扩展到语音识别、自然语言处理、机器人等领域，使得AI技术更加广泛地应用于人类的生产和生活中。
二、AI的应用领域目前，人工智能技术已开始应用于各个行业，其应用领域包括但不限于以下几个：1. 自然语言处理：该领域的代表性应用包括智能客服、智能语音助手等。
2. 智能制造：人工智能在制造业的应用可提高生产效率，协助企业进行智能化生产。
3. 金融领域：可以通过应用人工智能技术来提高风险预测准确率、数据处理效率等。
4. 医疗保健：人工智能可应用于医疗图像分析、辅助医生诊断，甚至可开展智能诊疗。
5. 无人驾驶：自动驾驶汽车的出现将彻底改变我们的交通方式，人工智能的应用成为了实现无人驾驶的关键技术。
以上应用领域只是AI的冰山一角，未来随着技术不断发展，AI的应用领域将更加多样化。
三、未来趋势AI的应用正在不断拓展，未来的AI技术也充满了各种可能。
以下几个方向，有望成为未来AI技术的新焦点。
1. 人机交互。
未来：人机交互的问题时长面临的瓶颈之一。
随着智能音箱的普及，人们对于智能家居的需求也越来越高。
未来，AI技术将为人机交互带来更加人性化、智能化的体验。
2. 量子计算。
未来：AI在机器学习和图像识别等领域运用，会提升深度学习的速度，实现精确检测、识别和推理。
例如，一些物理学家已经利用量子计算技术成功完成了量子模拟和量子搜索问题的解决。
人工智能研究综述
人工智能研究综述1. 人工智能的发展历史人工智能的理念可以追溯到古希腊时期，但是真正的人工智能技术发展起来是在20世纪。
1956年，达特茅斯会议上，人工智能正式成为一个独立的研究领域。
20世纪60年代，人工智能取得了一些初步成果，包括通用问题求解、游戏、语言理解等方面。
70年代末，由于技术遇到了瓶颈，人工智能进入了第一个低谷期。
80年代末，随着计算机技术和算法的发展，人工智能进入了第二个兴盛期，取得了一系列新的成果。
90年代以来，随着互联网的发展和计算能力的不断提升，人工智能得到了更大的发展，并开始在生产、服务等实际应用场景中得到推广。
2. 人工智能的研究方法人工智能的研究方法主要包括了符号主义方法、连接主义方法和演化主义方法三种。
符号主义方法是指通过对问题空间进行搜索和规划来实现人工智能，其中的主要代表是专家系统。
连接主义方法是指通过模拟大脑神经网络的方式来实现人工智能，其中的主要代表是机器学习。
演化主义方法是指通过模拟自然选择的方式来实现人工智能，其中的主要代表是遗传算法。
3. 人工智能的应用领域人工智能的应用领域非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 机器学习：通过训练机器学习模型，实现自动化的预测和决策，被广泛应用于金融、医疗、电商等领域。
- 自然语言处理：通过对自然语言进行分析和理解，实现机器翻译、文本生成、语音识别等功能，被广泛应用于智能客服、智能助手等场景。
- 计算机视觉：通过对图像和视频进行分析和理解，实现人脸识别、物体识别、行为检测等功能，被广泛应用于监控、安防、智能交通等领域。
- 机器人技术：通过将人工智能技术应用于机器人，实现自主导航、自主操作等功能，被广泛应用于制造业、物流等领域。
4. 人工智能的挑战和未来发展人工智能的发展虽然取得了很大的进步，但是仍然面临一些挑战，包括但不限于以下几个方面：- 数据隐私安全：随着人工智能技术的应用范围不断扩大，对用户数据的隐私安全保护成为了一个严峻的挑战。
人工智能的发展历史是怎样的？
人工智能的发展历史是怎样的？一、机器学习的诞生与初期发展机器学习作为人工智能的基础，其发展历程一直贯穿着人工智能的发展。
20世纪50年代，人工智能领域开始涌现出一批优秀的科学家，他们首次提出了机器学习的概念。
1956年，达特茅斯会议正式确立了将机器学习作为人工智能重要分支的地位，并由此开创了机器学习研究的新纪元。
在机器学习的初期发展中，科学家们主要关注算法的设计和数据的处理。
他们试图通过程序和模型来模拟人类的思维过程，以此实现从数据中进行自主学习和预测的能力。
这一时期的机器学习方法主要包括感知器、决策树和贝叶斯网络等。
二、深度学习的崛起与人工智能的新篇章机器学习的发展进入了一个相对停滞的时期，直到20世纪90年代，深度学习的概念被提出，重新点燃了人工智能的希望。
深度学习通过构建多层神经网络进行模型训练和特征提取，实现了对大规模数据的高效处理和更准确的结果预测。
深度学习的快速发展离不开算力和数据的支持。
随着计算机硬件的不断升级和互联网信息的爆发式增长，大规模数据的获取和处理成为可能。
这为深度学习的应用打开了广阔的空间，使得人工智能技术在自然语言处理、图像识别和智能推荐等领域取得了重大突破。
三、强化学习的兴起与人工智能的进一步演进除了机器学习和深度学习之外，强化学习也是人工智能领域的一项重要技术。
强化学习通过在特定环境中进行试错，通过不断调整和优化策略，使智能体能够获得最大的奖励。
这一技术的研究与应用使得人工智能系统具备了更强的决策能力和自主学习的能力。
强化学习的出现，不仅使得人工智能系统在游戏、机器人和自动驾驶等领域取得了突破性进展，而且对于控制系统、金融分析和资源优化等领域也具有重要的应用价值。
强化学习的研究成果为人工智能的发展带来了新的思路和技术手段。
四、人工智能的未来展望与挑战当前，人工智能正处于爆发式增长的阶段。
随着数据和算法的不断优化，人工智能正在实现从单一任务到多任务、从弱人工智能到强人工智能的转变。
如何看待人工智能的历史与未来发展
如何看待人工智能的历史与未来发展人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代初期。
当时，科学家们开始运用计算机技术尝试模拟人类智能，以解决各种实际问题。
随着技术的不断发展，人工智能领域经历了多次的发展浪潮和低谷。
早期的人工智能(AI1.0)主要基于符号推理，即根据预先定义的规则，推导出逻辑上的结论。
在这个阶段，人工智能研究主要集中在专家系统、推理处理、自然语言理解等领域。
代表性成果包括LISP语言、PROLOG语言以及专家系统DENDRAL等。
这些早期的成果为人工智能领域的发展奠定了基础，为后来的研究和技术进步打下了重要的基石。
在80年代和90年代，人工智能进入了AI2.0时代，也被称为连接主义学派。
这个时期的核心是神经网络和机器学习。
神经网络由一系列节点组成，通过学习数据，可以调整节点之间的权重来实现分类和预测。
机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
代表性成果包括反向传播算法、支持向量机、随机森林和卷积神经网络等。
突破为人工智能的发展提供了重要的基础，推动了机器学习和神经网络技术的广泛应用。
进入21世纪初，人工智能迈入了AI3.0时代，也称为深度学习时代。
深度学习作为神经网络的延伸，具备处理更加复杂问题的能力，例如图像和语音识别等。
代表性的成果包括深度神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络等，发展为人工智能的应用提供了更广泛的可能性。
如今，人工智能已经广泛渗透到各个领域，涵盖医疗、金融、交通、教育等多个领域。
在医疗领域，人工智能算法被应用于医疗数据的分析，帮助医生制定更准确的诊断和治疗方案;在金融领域，人工智能算法用于风险评估和投资决策，提高了金融市场的效率和稳定性;在交通领域，人工智能算法被用于优化交通流量、提升交通安全性，并进行路况预测等工作。
人工智能的起源
人工智能的起源随着科技的不断发展和创新，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经逐渐成为现代社会的重要组成部分。
人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代的计算机科学与人类智能的交叉研究，这一领域的正式出现可以追溯到1956年的达特茅斯会议。
本文将从历史、技术和应用等角度，探讨人工智能的起源及其发展。
一、历史背景人工智能的起源可以追溯到数百年前。
早在古代，人们就开始探索机器模拟人类智能的可能性。
古希腊神话中的机械人塔洛斯和皮格马利翁就被认为是人工智能的先驱。
但真正的人工智能研究始于20世纪初。
二战期间，计算机的发展进入了高潮。
人们开始认识到计算机不仅仅是简单的计算工具，还可以用来模拟人类思维和智能。
这时期的著名人物阿兰·图灵提出了著名的图灵测试，即通过与计算机进行对话，判断其是否具有人类水平的智能。
在20世纪50年代，人工智能研究逐渐成为一门专业领域。
1956年，达特茅斯会议上，人工智能正式成为一个独立的学科领域。
会议上，人工智能领域的先驱们提出了一系列重要的理论和方法，标志着人工智能正式起步。
二、技术发展人工智能的起源阶段主要集中在符号主义（Symbolic AI）的研究中。
符号主义的核心是以符号为基础，通过逻辑推理和知识表示来模拟人类智能。
这一时期的代表性成果包括专家系统和推理机制。
在上世纪80年代后期，随着计算能力和数据存储能力的提升，人工智能的研究进入了一个新的阶段——连接主义（Connectionist AI）。
连接主义模型通过模拟神经元之间的连接来模拟人脑的工作原理，具有更强的机器学习能力。
进入21世纪，机器学习和深度学习成为人工智能领域的热点。
机器学习通过训练计算机从大量数据中学习，提高了其决策和推理能力。
深度学习则通过模拟神经网络的层次结构，实现了对复杂模式的学习和识别。
三、应用领域人工智能的起源与发展离不开其在实际应用中的表现。
如今，人工智能已经广泛应用于各个领域，为社会的发展带来了巨大的推动力。
关于人工智能的漫谈
关于人工智能的漫谈在当今科技飞速发展的时代，人工智能已经不再是一种陌生的概念。
它正在改变着我们的生活方式，影响着我们的思维方式。
在许多领域中，人工智能的应用取得了显著的成果，也在悄悄地改变着这些领域的未来。
一、人工智能的定义与历史人工智能，英文缩写为AI，是一种让设备和系统像人一样拥有感知、思考、学习和判断等智能的技术和应用。
它是计算机科学、数学、物理学、哲学、心理学、神经科学等多个学科的交叉学科。
人工智能的历史可以追溯到20世纪50年代，当时人们发明了第一台能够模拟人类智能的计算机程序——具有推理能力的逻辑推理程序。
其后，人工智能逐步发展，出现了各种技术和应用，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉、深度学习等。
二、人工智能的应用领域随着技术发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛。
在金融领域，人工智能可以通过大数据识别客户风险并提供投资建议；在医疗领域，人工智能可以通过诊断图像和数据预测疾病发展趋势；在交通领域，人工智能可以通过智能交通控制减少交通堵塞和事故发生率；在教育领域，人工智能可以通过对学生学习数据的分析提供更精准的教学策略。
三、人工智能的优缺点人工智能具有很多优点，如高效性、智能性、准确性、可靠性、安全性等。
在一些领域中，人工智能甚至可以替代人类完成一些简单、重复和危险的工作，释放人类的生产力和创造力。
但同时，人工智能也存在一些缺点，如对隐私的侵犯、对人类就业的冲击、对人类思维方式的影响等等。
四、人工智能在未来的发展趋势人工智能的未来发展趋势是多方面的。
首先，在技术上，人工智能将会更加智能化、自主化和自适应化。
其次，在应用上，人工智能将会进一步深入到各个领域，实现更高效、更精准的服务。
最后，在政策上，人工智能的发展将会受到一定的监管和规范，以保障公共利益和最大限度地减少不良影响。
总之，人工智能是未来技术的重要方向之一，也是全球各国科技创新的重点。
未来，人工智能将会持续引领着技术的进步和社会变革，为人类带来更多的福利和可能性。
人工智能发展历史精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。
如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。
我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。
人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。
人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。
然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。
20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。
专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。
1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。
以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
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未来：1、人工智能的进步速度是惊人的，未来我们将开始与人工智能并肩工作。
AlphaGo火了，五场亿人围观的“人机大战”，最终它依托大数据与深度学习的技术优势以4：1的胜利者姿态告诉人们，人工智能真的来了，不再只是电影中的场景，而是现实世界里正在上演的又一轮产业变革，然而这种变革让不少人感到惶恐，一时间各种人工智能威胁人类的声音铺天盖地，据英国科学协会委托网络调研公司YouGov进行的一项调查显示，大约36%的人认为人工智能技术的兴起会对人类长期生存构成威胁。
人们在各种人工智能会带来大波“失业潮”的言论中深感忧虑，同时也在如此强悍的AlphaGo会不会被恶意利用等问题上担心不已，那么真实情况到底是怎样的？我们不妨听一下业内的大咖们都持怎样的看法。
AlphaGo被坏人利用怎么办？AlphaGo无思维能力，不必对其担忧韩国著名棋手李世石九段不敌AlphaGo，不得不承认这是一件让人感到有点可怕的事情，如此强悍的AlphaGo倘若遭到坏人的恶意利用，后果岂不是很严重？对此创新工场联合创始人汪华在惊蛰论坛中表示，这个担心其实是完全没有必要的，因为无论是自动控制机器人还是AlphaGo的技术进展都是来自于2006年、2007年在深度学习方面的一些突破，但这个东西其实不是真正的人工智能，它只能进行简单重复的模式识别，相当于脑力里面的机械运动，而在真正的所谓的人类思维方面，到目前为止连基础理论都还没有发现和突破，更何谈工程应用，因此没必要担心。
此外汪华也表示，以前人类发明的工具大部分都是降低人在体力上的机械重复运动，而现在则是人类历史上第一次有可能发明出一种能降低人类在脑力方面的机械重复劳动的工具，因此他认为对于基础技术的研发不应该在它还没有真正出来的时候就做太多的道德或者价值等方面的限制与干涉。
未来五年人工智能将导致千万人失业？是的！但更应警惕的是让人类丧失斗志人工智能技术的崛起将导致“失业潮”的发生已基本成为行业的共识。
“世界经济论坛”2016年年会，基于对全球企业战略高管和个人的调查发布的报告称，未来五年，机器人和人工智能等技术的崛起，将导致全球15个主要国家的就业岗位减少710万个，2/3将属于办公和行政人员。
莱斯大学计算机工程教授摩西·瓦迪近日同样表示，今后30年，电脑可以从事人类的所有工作，他预计，2045年的人类失业率将超过50%。
创新工场董事长兼首席执行官李开复表示，这些强大的机器带给人类的“下岗潮”还不是最可怕的，因为这些机器会产生巨大的商业价值，养活着这些下岗者，进而养活着人类。
人类最应该担心的是“人工智能”机器真正可能带来的危机，不是奴役人类，而是让人类丧失斗志，无所事事。
人工智能只有“智商”没“情商”？已诞生情感社交机器人如果你认为人工智能只能完成高超的逻辑思考，而不会理解人类的情感情绪，包括喜、怒、哀、乐、爱、恨、贪、痴，那就错了。
事实上，越来越精准的图像、声音和面部识别系统均能让计算机更好地探查人的情感状态。
《福布斯》杂志近期刊文称，随着人工智能技术的发展，基于人工智能的设备不仅可以完成逻辑思考，还将出现类似人类的情感。
而目前也已经出现了情感社交机器人如在北京诞生的“公子小白”，其独有的情感表达系统，能够识别人类情绪，同时能够表达自身情绪。
强大的语义识别分析能力及知识库，能够更好地理解人类不同语义及语义中表达的不同情感，并通过数据分析做出最富“人性化”的回应。
制造出公子小白机器人的狗尾草智能科技CEO邱楠表示“无论科技如何发展，回归人性、回归情感、重塑连接将依旧是情感机器人所需要努力的方向。
”国内外人工智能技术差距有多大？技术本身差距不大，此外目前讨论该问题无意义在国外，全球互联网领域的几大巨头谷歌、微软、苹果和Facebook等都在积极进行人工智能方面的研发，那么国内的情况又是怎样的？与国外的差距又有多大？据中科院计算所研究员陈云霁表示“中科院和教育部的很多高校以及讯飞、百度等公司都在进行人工智能研究，且进展还是比较快的。
事实上，中国在智能这样的新兴领域和国外差距不大，甚至在智能芯片上是引领世界的。
例如我们的寒武纪，美国的哈佛、斯坦福、MIT、哥伦比亚等高校都跟在我们后面做。
”图灵机器人创始人兼CEO俞志晨同样在有关人工智能的讨论中指出，对于人工技能技术本身，国内外差距并不是特别大。
不过他表示“现在讨论技术差距没有太大意义，毕竟现在我们离真正的人工智能时代还很遥远”。
《纽约时报》高级科技记者、普利策奖得主马尔科夫也同样表示从世界范围内来看，目前的人工智能还远没有达到我们想象的地步。
他认为目前亟待解决的问题是制造出更好的传感器以及具备更好的算法能力。
科技的进步会使我们的生活更加方便，但我们也要有敬畏之心去面对。
2、数据显示，目前全球人工智能企业已经超过了900家，总估值超过87亿美元。
而根据Tractica发布的人工智能产业的市场报告，预测AI市场规模会从2015年的两亿美元增长到2024年的110美元，年增长率到达56%。
另外BBC则预测人工智能市场2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。
在技术突破、应用领域拓展以及相关扶持政策推动下，人工智能的大潮即将来袭，千亿元的市场规模值得期待。
数年前看起来还遥不可及的人工智能，如今已经越来越大范围深入的应用于大众生活工作之中，无论人工智能的发展会不会对人类造成威胁，其对人类生活起到的极大改变是毫无疑问的，正如凯文·凯利当年的预言：人工智能会是下一个20年颠覆人类社会的技术，它的力量将堪比电与互联网。
可以说，得人工智能者终将得天下。
过去：1、1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
2、先不管Google 的AlphaGo 人工智能是否可以在即将到来的人机对战中取胜，它的出现至少又掀起了一股人工智能热。
一瞬间，彷佛身边的人都开始习惯性地讨论几句人和机器谁更厉害的话题。
其实，从上世纪40 年代人工智能诞生至今，这个领域经历了一次又一次的繁荣与低谷。
在AlphaGo 即将创造新纪录的时候，我们不妨来看看人工智能在这半个多世纪的时间里都有哪些值得回顾的瞬间。
人工智能的出现看过《模仿游戏》这部电影的读者，应该对剧中图灵制造破译德军密码机器的环节印象深刻。
事实上，20 世纪40 年代至50 年代也是人工智能真正诞生的时间。
在这段时间内，数学、心理学、工程学、经济学、政治学等领域的科学家们开始探索制造人工大脑的可行性。
1950 年，著名的图灵测试诞生，按照艾伦·图灵的定义：如果一台机器能够与人类展开对话(通过电传设备)而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。
同年，图灵还预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。
Benedict Cumberbatch as Alan Turing in THE IMITATION GAME1951 年，西洋跳棋程序和国际象棋程序相继诞生。
经过接近10 年的发展后，国际象棋程序已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者，而人工智能游戏也被当着衡量人工智能进展的标准之一。
1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上，计算机科学家约翰·麦卡锡说服与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称。
后来，这次会议也被大家看着是人工智能正式诞生的标志。
人工智能的第一次大发展1956 年达特茅斯会议之后的十几年是人工智能的黄金年代。
在这段时间内，计算机被用来解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语，这些成果在得到广泛赞赏的同时也让研究者们对开发出完全智能的机器信心倍增。
当时，人工智能研究者们甚至认为：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作”、“在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器”。
达特茅斯学院伴随着初期的显著成果和乐观情绪的弥漫，在麻省理工、卡内基梅隆大学、斯坦福大学、爱丁堡大学建立的人工智能项目都获得了来自ARPA(国防高等研究计划署)等政府机构的大笔资金。
不过，这些投入却并没有让当时的乐观预言得以实现。
人工智能的第一次低谷由于人工智能研究者们对项目难度评估不足，这除了导致承诺无法兑现外，还让人们当初的乐观期望遭到严重打击。
到了70 年代，人工智能开始遭遇批评，研究经费也被转移到那些目标明确的特定项目上。
在当时，由于计算机性能的瓶颈、计算复杂性的指数级增长、数据量缺失等问题，一些难题看上去好像完全找不到答案。
比如像今天已经比较常见的机器视觉功能在当时就不可能找到一个足够大的数据库来支撑程序去学习，机器无法吸收足够的数据量自然也就谈不上视觉方面的智能化。
项目的停滞不但让批评者有机可乘——1973 年lighthill 针对英国AI 研究状况的报告批评了AI 在实现其“宏伟目标”上的完全失败，也影响到了项目资金的流向。
人工智能遭遇了 6 年左右的低谷。
人工智能的第二次大发展小时候看电视时，不少节目都给我留下了“日本的机器人技术比中国先进”的印象，其实这并不是凭空发生的。
1981年，日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目，目标是制造出能够与人对话、翻译语言、解释图像，并且能像人一样推理的机器。
随后，英国、美国也纷纷响应，开始向AI 和信息技术领域的研究提供大量资金。
在这个阶段，诸多公司开始采纳一种名为“专家系统”的人工智能程序。
这套系统可以简单理解为“知识库+推理机”，是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，“知识处理”随之也成为了主流AI 研究的焦点。
Symbolics 3640 lisp machine1980 年，卡内基·梅隆大学为数字设备公司设计了一个名为XCON 的专家系统，这套系统在1986 年之前能为公司每年节省四千万美元。
有了商业模式，相关产业自然应运而生，比如Symbolics、lisp Machines 等硬件公司和IntelliCorp、Aion 等软件公司。
这个时期，仅专家系统产业的价值就有5 亿美元。
人工智能的第二次低谷好景不长，持续7 年左右的人工智能繁荣很快就接近了尾声。
到1987 年时，苹果和IBM 生产的台式机性能都超过了Symbolics 等厂商生产的通用型计算机，专家系统自然风光不再。
到80 年代晚期，DARPA 的新任领导认为人工智能并不是“下一个浪潮”;1991 年，人们发现日本人设定的“第五代工程”也没能实现。
这些事实情况让人们从对“专家系统”的狂热追捧中一步步走向失望。
人工智能研究再次遭遇经费危机。
人工智能最近的一个阶段：从 1993 年到现在现在大家谈到人工智能、机器学习时，往往会说这并不是一个新概念，在上世纪90 年代就有了。