人工智能通识文章索引
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人工智能经历了半个多世纪的发展历程，涌现出了众多影响深远的技术、学者、公司和产品。
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我们参照维基百科，把整个人工智能的历史分为七个时期。
1965年达特茅斯会议之前，第二次世界大战促科学技术的快速发展，图灵、哥德尔、冯诺依曼、克劳德香农等伟大的先驱者奠定了人工智能和计算机技术的基础。
达特茅斯会议之后，人工智能相关研究进入了野蛮生长的黄金时代。一方面，马文闵斯基建立了沿用至今的神经网络的基本算法结构；约翰麦卡锡发布了主导人工智能研究几十年的LISP语言；亚瑟塞缪尔开发了第一个可以战胜人类的西洋跳棋程序；这些对后世都产生了关键性影响。另一方面，麻省理工开发了世界第一个聊天机器人ELIZA，还出现了第一个自主运动的机器人shakey，他们试图制造具有通用智能和移动能力的产品，这些疯狂的想法也推高了整个社会对AI的期望和幻想。
十多年过去之后，当人们发现人工智能曾经的那些美好承诺都没能兑现，或者实际产品和预期相差太多的时候，就会产生质疑甚至愤怒。1973年莱特希尔报告成为了导火索事件，人们开始认为人工智能技术只是科学家和科幻小说家们描绘的海市蜃楼，并不会产生实际的作用。社会舆论的否定和支持资金的撤离，让人工智能行业陷入第一个寒冬。
寒冬并没有让所有研究者止步，只是更努力的寻找如何让人工智能创造实用价值的方法。70年代末80年代初，专注小范围知识领域的专家系统开始崛起并创造了巨大价值，这引发了工业自动化信息化技术革命。日本发起了第五代计算机计划，其他国家也纷纷加入这场竞赛，资金和资源再一次涌入人工智能领域，80年代再次成为繁荣发展时期。
但好景不长。人工智能领域的疯狂投入让这个行业产生了冒进，尤其是人工智能专用硬件LISP机器的发展显得混乱且缓慢。计算机领域不进则退，IBM、苹果在这个时机发起了个人计算机革命，笨重的LISP机器在短短几年内就被完全击溃。整个行业似乎都被将被颠覆，这是一个沉痛又短暂的寒冬期。
通用计算机设备的胜利，让传统的人工智能程序技术逐渐被埋葬，但也让人工智能真正开始和现代计算机技术进行深入融合。在世纪相交的二十年内，人工智能技术似乎沉睡隐身了，除了1997年IMB炒作的国际象棋人机大战之外，几乎很少听到AI的声音。然而这也正是人工智能韬光养晦低调发展的时代，它利用计算机和互联网的发展机遇，变身商业智能、数据分析、信息化、自动化、知识工程等名称，渗透到社会生产和生活的每个角落。
计算机和互联网一方面为人工智能提供了创造商业价值的载体，让AI技术研究可以稳步推进，另一方面也为人工智能的爆发积累了强大的运算力和经验数据。芯片技术、数据库技术以及神经网络算法的不断发展，让人工智能在越来越多赛事上创造奇迹，甚至超越人类。2011年沃森在自然语言常识问答比赛中战胜人类选手，DARPA挑战赛无人驾驶汽车时速可以达到80公里以上，ImageNet挑战赛上图像识别算法准确度超越人类，同年吴恩达创造了具有完全自学习能力可以识别猫的神经网络模型...
21世纪第二个十年，随着移动互联、大数据、云计算、物联网技术的迸发，人工智能技术也迈入了新的融合时代，从AlphaGo战胜李世石，到微软语音识别技术超越人类，到谷歌自动驾驶、波士顿动力学机器人，到满布市场的智能音箱，到每个人手机中的神经网络芯片和智能程序，人工智能从无形发展到有形的陪伴每个人的生产生活，半个多世纪前科学家曾经描绘的美好图景正在一步一步被人工智能技术所实现。
未来已来，AI已在。
附注：
整篇文章是参照维基百科进行整理和编写的。
这是一个很简要的历史提纲，可能忽略了很多重要的历史性事件。如果你发觉我有遗漏，欢迎留言，一起帮我把这个文章补全。
这个文章是简单的按照时间顺序组织的，其实人工智能整个历史有几条不同的线索，比如通用智能发展线索、神经网络发展线索、机器人技术发展线索、人工智能社会哲学与伦理发展线索等等，我相信如果能够有机会对每个线索进行分开研究一定能得到很多新的结论。
由于参考的文章来源太多，很多已经记不得出处了，下面是几个最主要的参考资料来源：
History of artificial intelligence
Gil Press:A Very Short History Of Artificial Intelligence (AI)
AI: 15 key moments in the story of artificial intelligence
人工智能通识文章索引
每个人的智能决策新时代
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