人工智能的历史是什么？

具有智能的无生命物体的概念自古就有。希腊神赫菲斯托斯在神话中被描绘为用黄金锻造机器人般的仆人。古埃及的工程师建造了由祭司赋予生命的众神雕像。几个世纪以来，从亚里士多德到 13 世纪的西班牙神学家拉蒙·卢尔，再到勒内·笛卡尔和托马斯·贝叶斯，思想家们使用他们那个时代的工具和逻辑将人类的思维过程描述为符号，为通用知识表示等 AI 概念奠定了基础。

19 世纪末和 20 世纪上半叶的基础性工作催生了现代计算机。1836 年，剑桥大学数学家查尔斯·巴贝奇和洛夫莱斯伯爵夫人奥古斯塔·阿达·拜伦发明了第一个可编程机器的设计。

1940 年代。普林斯顿数学家约翰·冯·诺依曼构思了存储程序计算机的架构——计算机程序及其处理的数据可以保存在计算机内存中的想法。Warren McCulloch 和 Walter Pitts 为神经网络奠定了基础。

1950 年代。随着现代计算机的出现，科学家们可以测试他们关于机器智能的想法。一种确定计算机是否具有智能的方法是由英国数学家和二战密码破译者艾伦·图灵设计的。图灵测试的重点是计算机欺骗审讯者的能力，让他们相信它对他们的问题的回答是由人类做出的。

1956年，在达特茅斯学院 (Dartmouth College) 的夏季会议上，人工智能的现代领域从今年开始被广泛引用。此次会议由国防高级研究计划局 (DARPA) 赞助，该领域的 10 位杰出人物出席了会议，其中包括人工智能先驱马文·明斯基、奥利弗·塞尔弗里奇和约翰·麦卡锡，后者被认为创造了人工智能一词。出席会议的还有计算机科学家 Allen Newell 和经济学家、政治学家和认知心理学家 Herbert A. Simon，他们介绍了他们开创性的逻辑理论家，这是一个能够证明某些数学定理的计算机程序，被称为第一个人工智能程序.

1950 年代和 1960 年代。在达特茅斯学院会议之后，新兴的人工智能领域的领导者预测，相当于人脑的人造智能即将到来，吸引了政府和行业的主要支持。事实上，近 20 年资金雄厚的基础研究在人工智能方面取得了重大进展：例如，在 1950 年代后期，纽厄尔和西蒙发表了通用问题求解器 (GPS) 算法，该算法未能解决复杂问题，但为人工智能奠定了基础。开发更复杂的认知架构；McCarthy 开发了Lisp，一种今天仍在使用的 AI 编程语言。在 1960 年代中期，麻省理工学院教授 Joseph Weizenbaum 开发了 ELIZA，这是一种早期的自然语言处理程序，为今天的聊天机器人奠定了基础。

1970 年代和 1980 年代。但事实证明，通用人工智能的实现难以捉摸，并非迫在眉睫，这受到计算机处理和内存的限制以及问题的复杂性的阻碍。政府和企业放弃了对人工智能研究的支持，导致 1974 年至 1980 年的休耕期被称为第一个“人工智能冬天”。在 1980 年代，对深度学习技术的研究和行业对 Edward Feigenbaum 专家系统的采用引发了新的人工智能热潮，但随后政府资金和行业支持又一次崩溃。第二个人工智能冬天一直持续到 1990 年代中期。

1990 年代至今。计算能力的提高和数据的爆炸式增长引发了 1990 年代后期的 AI 复兴，这种复兴一直延续至今。对人工智能的最新关注已经在自然语言处理、计算机视觉、机器人、机器学习、深度学习等方面取得了突破。此外，人工智能正变得越来越有形，为汽车提供动力、诊断疾病并巩固其在流行文化中的作用。1997 年，IBM 的深蓝击败了俄罗斯国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，成为第一个击败国际象棋世界冠军的计算机程序。十四年后，IBM 的 Watson当它在游戏节目 Jeopardy! 中击败两名前冠军时吸引了公众。最近，谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 历史性地击败了 18 次世界围棋冠军李世石，震惊了围棋社区，标志着智能机器发展的一个重要里程碑。