我们常听说的AI人工智能，指的是根据对周围环境的感知，能够做出与人类相似的反应的计算机程序。2016年引起轰动的AlphaGo击败李世石等围棋高手事件，令AI技术又一次进入大众视野当中，掀起一波不小的AI热潮。但其实早在世界上第一台计算机诞生之际，AI就已经开始悄悄萌芽。

第一次AI热潮

1950年10月，“计算机之父”艾伦·图灵发表论文《计算机械和智能》（Computing Machinery andIntelligence），探讨了机器具备智能思维的可能性，并提出一个有趣的测试方法：如果一台机器能够与人类展开对话而不被识破机器身份，称这台机器具有智能思维，这就是著名的“图灵测试”。

艾伦·图灵

1956年8月，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、克劳德·香农等科学家在达特茅斯开展了一场学术会议，会议的主题是：用机器模仿人类学习以及其他方面的智能，并将这一学科命名为“Artificial Intelligence”——人工智能。达特茅斯会议被认为是全球人工智能研究的起点，在之后的十几年中，数学证明系统、语言学习、人机对话系统等技术的开发应用掀起了第一波AI热潮，然而由于当时计算机运算能力、程序设计及算法技术的限制，人工智能的发展陷入瓶颈。

第二次AI热潮

在上个世纪80年代，专家系统在某些专业领域取得成功。专家系统指的是内部含有大量某个领域专家水平的知识与经验，可以利用这些经验解决问题的智能系统，专家系统在基础学科的成功应用获得了企业的认可，企业试图研发能够实现人机对话、语言翻译、具有人类逻辑推理思维的机器人。

但是专家系统的应用领域太狭窄，没有大数据的支撑，知识和经验的获取比较困难，更适用于科学研究，而非企业所设想的智能语音、语言翻译等应用，因此到90年代初，AI的发展再次陷入了低谷。

第三次AI热潮

专家系统的失败恰恰印证了图灵在《计算机械和智能》中的建议：与其研制模拟成人思维的计算机，不如尝试制造更简单的，或许相当于小孩智慧的系统，然后让系统不断学习。当我们抛弃所谓的专家的成熟经验，转而从数据特征建模的角度，让机器去学习、寻找规律，再应用规律解决问题，反而能获得更好的结果。

2006年杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）发表论文《一种深度置信网络的快速学习方法》，正式提出深度学习的概念，并给出一种深度学习方法，2006年至今，深度学习一直处于快速发展阶段，在图像、语音、自然语言处理等方面有重大突破，广泛应用于金融、教育、家居、自动驾驶、医疗、机器人等领域。AI正在颠覆传统，给我们的生活带来巨大的改变：苹果Siri、微软小冰等智能助手的推出，让我们能更便捷地操作各类科技产品；手机银行搭载的人脸识别技术，能够有效降低金融诈骗风险，保护财产安全；各大搜索引擎利用深度学习技术对网页进行排序，提高搜索的相关性和准确度……

在1956年达特茅斯会议标志着AI技术的诞生。

1957年罗森布拉特发明了感知机，让机器有了感知能力。1960年，通用问题求解系统GPS系统。

1968年DENDRAL专家系统问世。

1986年D.E.Rumelhart等人发明了BPs算法。

20世纪90年代统计学习登场，代表性技术为SVM。

2006年Hinton提出深度学习的神经网络，从而成为现代AI技术的基础。

通过AI技术的发展史，我们可以看出AI技术经历过长时间的发展，到现在已近进入了高速发展期。