导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关ibm什么时候用人工智能的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能的发展简史
人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一词最初是在1956年DARTMOUTH学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它 技术的发展。 1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的 发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间，对程序员来说是场噩梦：仅仅为运行一 个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些，而且计算机 理论的发展产生了计算机科学，并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明，为人工智能的可能实现提供了一种媒介.
虽然计算机为AI提供了必要的技术基础，但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间 的联系. NORBERT WIENER是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它 将收集到的房间温度与希望的温度比较，并做出反应将加热器开大或关小，从而控制环境温度.这项对反馈 回路的研究重要性在于：WIENER从理论上指出，所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可 能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大.
1955年末，NEWELL和SIMON做了一个名为逻辑专家(LOGIC THEORIST）的程序.这个程序被许多人 认为是第一个AI程序.它将每个问题都表示成一个树形模型，然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解 问题.逻辑专家对公众和AI研究领域产生的影响使它成为AI发展中一个重要的里程碑.1956年，被认为是 人工智能之父的JOHN MCCARTHY组织了一次学会，将许多对机器智能感兴趣的专家学者聚集在一起进行了一 个月的讨论.他请他们到 VERMONT参加 DARTMOUTH人工智能夏季研究会.从那时起，这个领域被命名为 人工智能.虽然 DARTMOUTH学会不是非常成功，但它确实集中了AI的创立者们，并为以后的AI研究奠定了基础.
DARTMOUTH会议后的7年中，AI研究开始快速发展.虽然这个领域还没明确定义，会议中的一些思想 已被重新考虑和使用了. CARNEGIE MELLON大学和MIT开始组建AI研究中心.研究面临新的挑战：下一步需 要建立能够更有效解决问题的系统，例如在逻辑专家中减少搜索；还有就是建立可以自我学习的系统.
1957年一个新程序，通用解题机(GPS）的第一个版本进行了测试.这个程序是由制作逻辑专家 的同一个组开发的.GPS扩展了WIENER的反馈原理，可以解决很多常识问题.两年以后，IBM成立了一个AI研 究组.HERBERT GELERNETER花3年时间制作了一个解几何定理的程序.
当越来越多的程序涌现时，MCCARTHY正忙于一个AI史上的突破.1958年MCCARTHY宣布了他的新成 果：LISP语言. LISP到今天还在用.LISP的意思是表处理(LIST PROCESSING），它很快就为大多数AI开发者采纳.
1963年MIT从美国政府得到一笔220万美元的资助，用于研究机器辅助识别.这笔资助来自国防部 高级研究计划署（ARPA），已保证美国在技术进步上领先于苏联.这个计划吸引了来自全世界的计算机科学家，加快了AI研究的发展步伐. LOEBNER（人工智能类）
以人类的智慧创造出堪与人类大脑相平行的机器脑（人工智能），对人类来说是一个极具诱惑的领域，人类为了实现这一梦想也已经奋斗了很多个年头了。而从一个语言研究者的角度来看，要让机器与人之间自由交流那是相当困难的，甚至可以说可能会是一个永无答案的问题。人类的语言，人类的智能是如此的复杂，以至于我们的研究还并未触及其导向本质的外延部分的边沿。 以后几年出现了大量程序.其中一个著名的叫SHRDLU.SHRDLU是微型世界项目的一部分，包括 在微型世界（例如只有有限数量的几何形体）中的研究与编程.在MIT由MARVIN MINSKY领导的研究人员发现，面对小规模的对象，计算机程序可以解决空间和逻辑问题.其它如在60年代末出现的STUDENT可以解决代数 问题，SIR可以理解简单的英语句子.这些程序的结果对处理语言理解和逻辑有所帮助.
70年代另一个进展是专家系统.专家系统可以预测在一定条件下某种解的概率.由于当时计算机已 有巨大容量，专家系统有可能从数据中得出规律.专家系统的市场应用很广.十年间，专家系统被用于股市预 测，帮助医生诊断疾病，以及指示矿工确定矿藏位置等.这一切都因为专家系统存储规律和信息的能力而成为可能.
70年代许多新方法被用于AI开发，著名的如MINSKY的构造理论.另外DAVID MARR提出了机器视觉方 面的新理论，例如，如何通过一副图像的阴影，形状，颜色，边界和纹理等基本信息辨别图像.通过分析这些信 息，可以推断出图像可能是什么.同时期另一项成果是PROLOGE语言，于1972年提出. 80年代期间，AI前进更为迅速，并更多地进入商业领域.1986年，美国AI相关软硬件销售高达4.25亿 美元.专家系统因其效用尤受需求.象数字电气公司这样的公司用XCON专家系统为VAX大型机编程.杜邦，通用 汽车公司和波音公司也大量依赖专家系统.为满足计算机专家的需要，一些生产专家系统辅助制作软件的公 司，如TEKNOWLEDGE和INTELLICORP成立了。为了查找和改正现有专家系统中的错误，又有另外一些专家系统被设计出来. 人们开始感受到计算机和人工智能技术的影响.计算机技术不再只属于实验室中的一小群研究人员. 个人电脑和众多技术杂志使计算机技术展现在人们面前.有了像美国人工智能协会这样的基金会.因为AI开发 的需要，还出现了一阵研究人员进入私人公司的热潮。150多所像DEC（它雇了700多员工从事AI研究）这样的公司共花了10亿美元在内部的AI开发组上.
其它AI领域也在80年代进入市场.其中一项就是机器视觉. MINSKY和MARR的成果如今用到了生产线上的相机和计算机中，进行质量控制.尽管还很简陋，这些系统已能够通过黑白区别分辨出物件形状的不同.到1985年美国有一百多个公司生产机器视觉系统，销售额共达8千万美元.
但80年代对AI工业来说也不全是好年景.86-87年对AI系统的需求下降，业界损失了近5亿美元.象 TEKNOWLEDGE和INTELLICORP两家共损失超过6百万美元，大约占利润的三分之一巨大的损失迫使许多研究领 导者削减经费.另一个令人失望的是国防部高级研究计划署支持的所谓智能卡车.这个项目目的是研制一种能完成许多战地任务的机器人。由于项目缺陷和成功无望，PENTAGON停止了项目的经费.
尽管经历了这些受挫的事件，AI仍在慢慢恢复发展.新的技术在日本被开发出来，如在美国首创的模糊逻辑，它可以从不确定的条件作出决策；还有神经网络，被视为实现人工智能的可能途径.总之，80年代AI被引入了市场，并显示出实用价值.可以确信，它将是通向21世纪之匙. 人工智能技术接受检验 在沙漠风暴行动中军方的智能设备经受了战争的检验.人工智能技术被用于导弹系统和预警显示以 及其它先进武器.AI技术也进入了家庭.智能电脑的增加吸引了公众兴趣；一些面向苹果机和IBM兼容机的应用 软件例如语音和文字识别已可买到；使用模糊逻辑，AI技术简化了摄像设备.对人工智能相关技术更大的需求促 使新的进步不断出现.人工智能已经并且将继续不可避免地改变我们的生活。 人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰·麦卡锡（JOHN MCCARTHY）在1956年的达特矛斯会议（DARTMOUTH CONFERENCE）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
强人工智能(BOTTOM-UP AI)
强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：
类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。
非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。
弱人工智能(TOP-DOWN AI)
弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（REASONING）和解决问题（PROBLEM_SOLVING）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。
主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
对强人工智能的哲学争论
“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：
“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J SEARLE IN MINDS BRAINS AND PROGRAMS. THE BEHAVIORAL AND BRAIN SCIENCES,VOL. 3,1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（HEU- RISTIC）法而设法巧妙的解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。
关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（DUALISM）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。
也有哲学家持不同的观点。DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EXPLAINED 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。
有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如SIMON BLACKBURN在其哲学入门教材 THINK 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她/他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。BLACKBURN 认为这是一个主观认定的问题。
需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。
人工智能发展的10个里程碑，人类的堡垒一步步陷落
15年起，人工智能就成为每个业内人士必须要做的事情，不做人工智能就是等死，而其实，人工智能的发展已经经历了近60年，才逐渐成为主流。但是将人工智能的发展历史浓缩到十个瞬间并不是一件容易的事。
这世界上有数以百计的研究实验室和数以千计的计算机科学家，正是他们一点点推动人工智能向前发展，小万同学梳理了十个人工智能发展的关键瞬间，来看看人工智能到底是什么。
是我们为你精心奉上的AI发展极简史，希望你可以在阅读过后，对于AI究竟是怎样引发现今热潮有一个更加深刻的认识。
1943年，Warren McCullon和Walter Pitts的论文《A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity》，成为神经网络的起点，这篇论文不亚于google创始人写的PageRank，而后者为谷歌提供了理论支持。
神经网络在“人脑“的启发下被设计出来的工具，驱动了现今绝大部分最为先进的AI技术。
1955年8月31日是AI的官方起始时间。因为这一天，研究者John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, and Claude Shannon提交了一份关于“两个月，十个人共同研究人工智能（AI）”的研究计划。
第二年，和人工智能相关的学术会议正式在达特茅斯大学举行。虽然他们对自己研究项目的预估太过乐观，在研究计划中他们写到：“我们认为，如果细心地选择一群有能力的科学家一起工作一个暑假，就可以达成划时代的学术突破。”，但是，时代的大幕已经拉开。
反向传播算法是机器学习理论历史上最为重要的一个算法，它在1969年被人提出，可是要等到20世纪80年代中期他才成为了机器学习理论的主流。反向传播算法的发展刚开始极为缓慢，而现在，已经成为主流了。
反向传播算法允许一个神经网络在其实际输出和其期待的不一致时，能够主动进行自我调节。这意味着人们可以通过在每次神经网络犯错误时都及时对其改正来对他们进行训练。之后，反向传播算法就可以修改神经网络的拼接，从而保证它能够在下一次遇到同样问题是不会犯同样的错误。
17年，最火的互联网产品就是智能语音助手了，从siri，到Alexa，到google assistant，国内BAT也全部投入重金在这一产品，因为它可能代表着下一个时代的交互方式，也许成为下一个流量入口。
而这一切的一切还要追溯到1960年代，MIT人工智能实验室发明了一款名为Eliza的机器心理治疗师，实现使用者通过文字进行比较智能的交流。Eliza的发明者注意到，当人们开始使用这款人工智能应用来进行心理治疗时，他们甚至比平时更愿意进行深入的交流。
奇点来临绝对是人工智能历史上最大的头条，这意味着机器已经比人聪明，科技发展将瞬间爆炸。奇点的提出，是1993年，计算机科学家兼知名作者Vernor Vinge发表了一篇引爆相关讨论的文章。
《即将到来的科技奇点》中，Vinge预测未来的三十年内，人们将会有能力制造超乎人类的智能。“在不久之后，人类的时代将会终结，”他写道。而这一警告也被后来例如Elon Musk这样的企业家不断重复着。
和智能语音助手一样火的产品是无人驾驶汽车，而百度的Apollo平台也宣称20年左右，无人驾驶汽车将会商用。然后，无人驾驶汽车，不是google最先提出。
1986年，由德国Bundeswehr University的研究者们合力研发的,装载着智能传感器和摄像机的奔驰厢式货车成功地在一条无人的街道上行驶着。几年后,卡耐基梅隆的研究者，Dean Pomerleau成功制造了一辆自动的庞蒂克迷你货车，成功地从匹茨堡行驶到圣地亚哥，两地相隔了2797英里的距离。一个行业从此开始了轰轰烈烈的故事
1997年注定是改写AI历史的一年。这一年，IBM的深蓝超级计算机赢过了国际象棋冠军Garry Kasparov。这场胜利虽然仍然无法向研究者表明AI可以在没有明确规则的领域解决问题获得胜利，但已经是整个人工智能领域非常大的飞跃。
1997年战胜棋王后，IBM的人工智能在2011年挑战一个名叫《Jeopardy！》（危险边缘）的美国智力竞赛节目。IBM的Watson AI实验室将这一档节目之前的赢家Brad Rutter和Ken Jennings请了回来和AI一战高下。最后，毫无意外。
2012年的6月，谷歌的研究人员Jeff Dean和Andrew Ng将他们从Youtube视频上截取下来的一千万张没有标签的图片输入了一个由一万六千台计算机处理器组成的巨型神经网络中。而这一次，是机器自动的发现了“猫”，人工智能的理解，已经不需要人来教了。出乎意料的，AI，和人类一样，都很喜欢小猫的视频。
2016年3月，谷歌的AlphaGo打败了围棋世界冠军李世石。
一共有6千万人参与围观，不知道他们是期待人类能保有最后的荣光，还是目送人工智能登上智力的王座。这场比赛有着划时代的意义，是因为围棋选择落子的可能性超过了这世界原子的数量，同时，也是人工智能自主发展处的战术和战略，让人类叹为观止。
人工智能发展的历史
人工智能发展历程
人工智能诞生于20世纪50年代中期，1956年被确立为一门学科，至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展;同时，近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购如火如荼。
全球的人工智能仍处于感知智能的发展阶段
按照人工智能的发展程度，行业一般将其分为计算智能、感知智能和认知智能三个层次。其中，计算智能阶段指机器能够像人类一样进行计算，诸如神经网络和遗传算法的出现，使得机器能够更高效、快速处理海量的数据;感知智能阶段指机器能听懂我们的语言、看懂世界万物，语音和视觉识别就属于这一范畴，这些技术能够更好的辅助人类高效完成任务;认知智能阶段指，在这一阶段，机器将能够主动思考并采取行动，实现全面辅助甚至替代人类工作。
目前，全球的人工智能仍处于感知智能的发展阶段。
——更多数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
人工智能的发展,主要经历哪几个阶段?
1 孕育阶段
这个阶段主要是指1956年以前。自古以来，人们就一直试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人们征服自然的能力，其中对人工智能的产生、发展有重大影响的主要研究成果包括：
早在公元前384-公元前322年，伟大的哲学家亚里士多德(Aristotle)就在他的名著《工具论》中提出了形式逻辑的一些主要定律，他提出的三段论至今仍是演绎推理的基本依据。
英国哲学家培根(F. Bacon)曾系统地提出了归纳法，还提出了“知识就是力量”的警句。这对于研究人类的思维过程，以及自20世纪70年代人工智能转向以知识为中心的研究都产生了重要影响。
德国数学家和哲学家莱布尼茨(G. W. Leibniz)提出了万能符号和推理计算的思想，他认为可以建立一种通用的符号语言以及在此符号语言上进行推理的演算。这一思想不仅为数理逻辑的产生和发展奠定了基础，而且是现代机器思维设计思想的萌芽。
英国逻辑学家布尔(C. Boole)致力于使思维规律形式化和实现机械化，并创立了布尔代数。他在《思维法则》一书中首次用符号语言描述了思维活动的基本推理法则。
英国数学家图灵(A. M. Turing)在1936年提出了一种理想计算机的数学模型，即图灵机，为后来电子数字计算机的问世奠定了理论基础。
美国神经生理学家麦克洛奇(W. McCulloch)与匹兹(W. Pitts)在1943年建成了第一个神经网络模型(M-P模型)，开创了微观人工智能的研究领域，为后来人工神经网络的研究奠定了基础。
美国爱荷华州立大学的阿塔纳索夫(Atanasoff)教授和他的研究生贝瑞(Berry)在1937年至1941年间开发的世界上第一台电子计算机“阿塔纳索夫-贝瑞计算机(Atanasoff-Berry Computer，ABC)”为人工智能的研究奠定了物质基础。需要说明的是：世界上第一台计算机不是许多书上所说的由美国的莫克利和埃柯特在1946年发明。这是美国历史上一桩著名的公案。
由上面的发展过程可以看出，人工智能的产生和发展绝不是偶然的，它是科学技术发展的必然产物。
2 形成阶段
这个阶段主要是指1956-1969年。1956年夏季，由当时达特茅斯大学的年轻数学助教、现任斯坦福大学教授麦卡锡(J. MeCarthy)联合哈佛大学年轻数学和神经学家、麻省理工学院教授明斯基(M. L. Minsky)，IBM公司信息研究中心负责人洛切斯特(N. Rochester)，贝尔实验室信息部数学研究员香农(C. E. Shannon)共同发起，邀请普林斯顿大学的莫尔(T.Moore)和IBM公司的塞缪尔(A. L. Samuel)、麻省理工学院的塞尔夫里奇(O. Selfridge)和索罗莫夫(R. Solomonff)以及兰德(RAND)公司和卡内基梅隆大学的纽厄尔(A. Newell)、西蒙(H. A. Simon)等在美国达特茅斯大学召开了一次为时两个月的学术研讨会，讨论关于机器智能的问题。会上经麦卡锡提议正式采用了“人工智能”这一术语。麦卡锡因而被称为人工智能之父。这是一次具有历史意义的重要会议，它标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生了。此后，美国形成了多个人工智能研究组织，如纽厄尔和西蒙的Carnegie-RAND协作组，明斯基和麦卡锡的MIT研究组，塞缪尔的IBM工程研究组等。
自这次会议之后的10多年间，人工智能的研究在机器学习、定理证明、模式识别、问题求解、专家系统及人工智能语言等方面都取得了许多引人注目的成就，例如：
在机器学习方面，1957年Rosenblatt研制成功了感知机。这是一种将神经元用于识别的系统，它的学习功能引起了广泛的兴趣，推动了连接机制的研究，但人们很快发现了感知机的局限性。
在定理证明方面，美籍华人数理逻辑学家王浩于1958年在IBM-704机器上用3~5min证明了《数学原理》中有关命题演算的全部定理(220条)，并且还证明了谓词演算中150条定理的85%，1965年鲁宾逊(J. A. Robinson)提出了归结原理，为定理的机器证明作出了突破性的贡献。
在模式识别方面，1959年塞尔夫里奇推出了一个模式识别程序，1965年罗伯特(Roberts)编制出了可分辨积木构造的程序。
在问题求解方面，1960年纽厄尔等人通过心理学试验总结出了人们求解问题的思维规律，编制了通用问题求解程序(General Problem Solver，GPS)，可以用来求解11种不同类型的问题。
在专家系统方面，美国斯坦福大学的费根鲍姆(E. A. Feigenbaum)领导的研究小组自1965年开始专家系统DENDRAL的研究，1968年完成并投入使用。该专家系统能根据质谱仪的实验，通过分析推理决定化合物的分子结构，其分析能力已接近甚至超过有关化学专家的水平，在美、英等国得到了实际的应用。该专家系统的研制成功不仅为人们提供了一个实用的专家系统，而且对知识表示、存储、获取、推理及利用等技术是一次非常有益的探索，为以后专家系统的建造树立了榜样，对人工智能的发展产生了深刻的影响，其意义远远超过了系统本身在实用上所创造的价值。
在人工智能语言方面，1960年麦卡锡研制出了人工智能语言(List Processing，LISP)，成为建造专家系统的重要工具。
1969年成立的国际人工智能联合会议(International Joint Conferences On Artificial Intelligence，IJCAI)是人工智能发展史上一个重要的里程碑，它标志着人工智能这门新兴学科已经得到了世界的肯定和认可。1970年创刊的国际性人工智能杂志《Artificial Intelligence》对推动人工智能的发展，促进研究者们的交流起到了重要的作用。
3 发展阶段
这个阶段主要是指1970年以后。进入20世纪70年代，许多国家都开展了人工智能的研究，涌现了大量的研究成果。例如，1972年法国马赛大学的科麦瑞尔(A. Comerauer)提出并实现了逻辑程序设计语言PROLOG；斯坦福大学的肖特利夫(E. H. Shorliffe)等人从1972年开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN。
但是，和其他新兴学科的发展一样，人工智能的发展道路也不是平坦的。例如，机器翻译的研究没有像人们最初想象的那么容易。当时人们总以为只要一部双向词典及一些词法知识就可以实现两种语言文字间的互译。后来发现机器翻译远非这么简单。实际上，由机器翻译出来的文字有时会出现十分荒谬的错误。例如，当把“眼不见，心不烦”的英语句子“Out of sight，out of mind”。翻译成俄语变成“又瞎又疯”；当把“心有余而力不足”的英语句子“The spirit is willing but the flesh is weak”翻译成俄语，然后再翻译回来时竟变成了“The wine is good but the meat is spoiled”，即“酒是好的，但肉变质了”；当把“光阴似箭”的英语句子“Time flies like an arrow”翻译成日语，然后再翻译回来的时候，竟变成了“苍蝇喜欢箭”。由于机器翻译出现的这些问题，1960年美国政府顾问委员会的一份报告裁定：“还不存在通用的科学文本机器翻译，也没有很近的实现前景。”因此，英国、美国当时中断了对大部分机器翻译项目的资助。在其他方面，如问题求解、神经网络、机器学习等，也都遇到了困难，使人工智能的研究一时陷入了困境。
人工智能研究的先驱者们认真反思，总结前一段研究的经验和教训。1977年费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了“知识工程”的概念，对以知识为基础的智能系统的研究与建造起到了重要的作用。大多数人接受了费根鲍姆关于以知识为中心展开人工智能研究的观点。从此，人工智能的研究又迎来了蓬勃发展的以知识为中心的新时期。
这个时期中，专家系统的研究在多种领域中取得了重大突破，各种不同功能、不同类型的专家系统如雨后春笋般地建立起来，产生了巨大的经济效益及社会效益。例如，地矿勘探专家系统PROSPECTOR拥有15种矿藏知识，能根据岩石标本及地质勘探数据对矿藏资源进行估计和预测，能对矿床分布、储藏量、品位及开采价值进行推断，制定合理的开采方案。应用该系统成功地找到了超亿美元的钼矿。专家系统MYCIN能识别51种病菌，正确地处理23种抗菌素，可协助医生诊断、治疗细菌感染性血液病，为患者提供最佳处方。该系统成功地处理了数百个病例，并通过了严格的测试，显示出了较高的医疗水平。美国DEC公司的专家系统XCON能根据用户要求确定计算机的配置。由专家做这项工作一般需要3小时，而该系统只需要0.5分钟，速度提高了360倍。DEC公司还建立了另外一些专家系统，由此产生的净收益每年超过4000万美元。信用卡认证辅助决策专家系统American Express能够防止不应有的损失，据说每年可节省2700万美元左右。
专家系统的成功，使人们越来越清楚地认识到知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心来进行。对知识的表示、利用及获取等的研究取得了较大的进展，特别是对不确定性知识的表示与推理取得了突破，建立了主观Bayes理论、确定性理论、证据理论等，对人工智能中模式识别、自然语言理解等领域的发展提供了支持，解决了许多理论及技术上的问题。
人工智能在博弈中的成功应用也举世瞩目。人们对博弈的研究一直抱有极大的兴趣，早在1956年人工智能刚刚作为一门学科问世时，塞缪尔就研制出了跳棋程序。这个程序能从棋谱中学习，也能从下棋实践中提高棋艺。1959年它击败了塞缪尔本人，1962年又击败了一个州的冠军。1991年8月在悉尼举行的第12届国际人工智能联合会议上，IBM公司研制的“深思”(Deep Thought)计算机系统就与澳大利亚象棋冠军约翰森(D. Johansen)举行了一场人机对抗赛，结果以1:1平局告终。1957年西蒙曾预测10年内计算机可以击败人类的世界冠军。虽然在10年内没有实现，但40年后深蓝计算机击败国际象棋棋王卡斯帕罗夫(Kasparov)，仅仅比预测迟了30年。
1996年2月10日至17日，为了纪念世界上第一台电子计算机诞生50周年，美国IBM公司出巨资邀请国际象棋棋王卡斯帕罗夫与IBM公司的深蓝计算机系统进行了六局的“人机大战”。这场比赛被人们称为“人脑与电脑的世界决战”。参赛的双方分别代表了人脑和电脑的世界最高水平。当时的深蓝是一台运算速度达每秒1亿次的超级计算机。第一盘，深蓝就给卡斯帕罗夫一个下马威，赢了这位世界冠军，给世界棋坛以极大的震动。但卡斯帕罗夫总结经验，稳扎稳打，在剩下的五盘中赢三盘，平两盘，最后以总比分4:2获胜。一年后，即1997年5月3日至11日，深蓝再次挑战卡斯帕罗夫。这时，深蓝是一台拥有32个处理器和强大并行计算能力的RS/6000SP/2的超级计算机，运算速度达每秒2亿次。计算机里存储了百余年来世界顶尖棋手的棋局，5月3日棋王卡斯帕罗夫首战击败深蓝，5月4日深蓝扳回一盘，之后双方战平三局。双方的决胜局于5月11日拉开了帷幕，卡斯帕罗夫在这盘比赛中仅仅走了19步便放弃了抵抗，比赛用时只有1小时多一点。这样，深蓝最终以3.5：2.5的总比分赢得这场举世瞩目的“人机大战”的胜利。深蓝的胜利表明了人工智能所达到的成就。尽管它的棋路还远非真正地对人类思维方式的模拟，但它已经向世人说明，电脑能够以人类远远不能企及的速度和准确性，实现属于人类思维的大量任务。深蓝精湛的残局战略使观战的国际象棋专家们大为惊讶。卡斯帕罗夫也表示：“这场比赛中有许多新的发现，其中之一就是计算机有时也可以走出人性化的棋步。在一定程度上，我不能不赞扬这台机器，因为它对盘势因素有着深刻的理解，我认为这是一项杰出的科学成就。”因为这场胜利，IBM的股票升值为180亿美元。
4 人工智能的学派
根据前面的论述，我们知道要理解人工智能就要研究如何在一般的意义上定义知识，可惜的是，准确定义知识也是个十分复杂的事情。严格来说，人们最早使用的知识定义是柏拉图在《泰阿泰德篇》中给出的，即“被证实的、真的和被相信的陈述”(Justified true belief，简称JTB条件)。
然而，这个延续了两千多年的定义在1963年被哲学家盖梯尔否定了。盖梯尔提出了一个著名的悖论(简称“盖梯尔悖论”)。该悖论说明柏拉图给出的知识定文存在严重缺陷。虽然后来人们给出了很多知识的替代定义，但直到现在仍然没有定论。
但关于知识，至少有一点是明确的，那就是知识的基本单位是概念。精通掌握任何一门知识，必须从这门知识的基本概念开始学习。而知识自身也是一个概念。因此，如何定义一个概念，对于人工智能具有非常重要的意义。给出一个定义看似简单，实际上是非常难的，因为经常会涉及自指的性质(自指：词性的转化——由谓词性转化为体词性，语义则保持不变)。一旦涉及自指，就会出现非常多的问题，很多的语义悖论都出于概念自指。
自指与转指这一对概念最早出自朱德熙先生的《自指与转指》(《方言》1983年第一期，《朱德熙文集》第三卷)。陆俭明先生在《八十年代中国语法研究》中(第98页)说：“自指和转指的区别在于，自指单纯是词性的转化－由谓词性转化为体词性，语义则保持不变；转指则不仅词性转化，语义也发生变化，尤指行为动作或性质本身转化为指与行为动作或性质相关的事物。”
举例：
①教书的来了(“教书的”是转指，转指教书的“人”)；教书的时候要认真(“教书的”语义没变，是自指)。
②Unplug一词的原意为“不使用(电源)插座”，是自指；常用来转指为不使用电子乐器的唱歌。
③colored在表示having colour(着色)时是自指。colored在表示有色人种时，就是转指。
④rich，富有的，是自指。the rich，富人，是转指。
知识本身也是一个概念。据此，人工智能的问题就变成了如下三个问题：一、如何定义(或者表示)一个概念、如何学习一个概念、如何应用一个概念。因此对概念进行深人研究就非常必要了。
那么，如何定义一个概念呢？简单起见，这里先讨论最为简单的经典概念。经典概念的定义由三部分组成：第一部分是概念的符号表示，即概念的名称，说明这个概念叫什么，简称概念名；第二部分是概念的内涵表示，由命题来表示，命题就是能判断真假的陈述句。第三部分是概念的外延表示，由经典集合来表示，用来说明与概念对应的实际对象是哪些。
举一个常见经典概念的例子——素数(prime number)，其内涵表示是一个命题，即只能够被1和自身整除的自然数。
概念有什么作用呢？或者说概念定义的各个组成部分有什么作用呢？经典概念定义的三部分各有作用，且彼此不能互相代替。具体来说，概念有三个作用或功能，要掌握一个概念，必须清楚其三个功能。
第一个功能是概念的指物功能，即指向客观世界的对象，表示客观世界的对象的可观测性。对象的可观测性是指对象对于人或者仪器的知觉感知特性，不依赖于人的主观感受。举一个《阿Q正传》里的例子：那赵家的狗，何以看我两眼呢？句子中“赵家的狗”应该是指现实世界当中的一条真正的狗。但概念的指物功能有时不一定能够实现，有些概念其设想存在的对象在现实世界并不存在，例如“鬼”。
第二个功能是指心功能，即指向人心智世界里的对象，代表心智世界里的对象表示。鲁迅有一篇著名的文章《论丧家的资本家的乏走狗》，显然，这个“狗”不是现实世界的狗，只是他心智世界中的狗，即心里的狗(在客观世界，梁实秋先生显然无论如何不是狗)。概念的指心功能一定存在。如果对于某一个人，一个概念的指心功能没有实现，则该词对于该人不可见，简单地说，该人不理解该概念。
最后一个功能是指名功能，即指向认知世界或者符号世界表示对象的符号名称，这些符号名称组成各种语言。最著名的例子是乔姆斯基的“colorless green ideas sleep furiously”，这句话翻译过来是“无色的绿色思想在狂怒地休息”。这句话没有什么意思，但是完全符合语法，纯粹是在语义符号世界里，即仅仅指向符号世界而已。当然也有另外，“鸳鸯两字怎生书”指的就是“鸳鸯”这两个字组成的名字。一般情形下，概念的指名功能依赖于不同的语言系统或者符号系统，由人类所创造，属于认知世界。同一个概念在不同的符号系统里，概念名不一定相同，如汉语称“雨”，英语称“rain”。
根据波普尔的三个世界理论，认知世界、物理世界与心理世界虽然相关，但各不相同。因此，一个概念的三个功能虽然彼此相关，也各不相同。更重要的是，人类文明发展至今，这三个功能不断发展，彼此都越来越复杂，但概念的三个功能并没有改变。
在现实生活中，如果你要了解一个概念，就需要知道这个概念的三个功能：要知道概念的名字，也要知道概念所指的对象(可能是物理世界)。更要在自己的心智世界里具有该概念的形象(或者图像)。如果只有一个，那是不行的。
知道了概念的三个功能之后，就可以理解人工智能的三个学派以及各学派之间的关系。
人工智能也是一个概念，而要使一个概念成为现实，自然要实现概念的三个功能。人工智能的三个学派关注于如何才能让机器具有人工智能，并根据概念的不同功能给出了不同的研究路线。专注于实现AI指名功能的人工智能学派成为符号主义，专注于实现AI指心功能的人工智能学派称为连接主义，专注于实现AI指物功能的人工智能学派成为行为主义。
1. 符号主义
符号主义的代表人物是Simon与Newell，他们提出了物理符号系统假设，即只要在符号计算上实现了相应的功能，那么在现实世界就实现了对应的功能，这是智能的充分必要条件。因此，符号主义认为，只要在机器上是正确的，现实世界就是正确的。说得更通俗一点，指名对了，指物自然正确。
在哲学上，关于物理符号系统假设也有一个著名的思想实验——本章1.1.3节中提到的图灵测试。图灵测试要解决的问题就是如何判断一台机器是否具有智能。
图灵测试将智能的表现完全限定在指名功能里。但马少平教授的故事已经说明，只在指名功能里实现了概念的功能，并不能说明一定实现了概念的指物功能。实际上，根据指名与指物的不同，哲学家约翰·塞尔勒专门设计了一个思想实验用来批判图灵测试，这就是著名的中文屋实验。
中文屋实验明确说明，即使符号主义成功了，这全是符号的计算跟现实世界也不一定搭界，即完全实现指名功能也不见得具有智能。这是哲学上对符号主义的一个正式批评，明确指出了按照符号主义实现的人工智能不等同于人的智能。
虽然如此，符号主义在人工智能研究中依然扮演了重要角色，其早期工作的主要成就体现在机器证明和知识表示上。在机器证明方面，早期Simon与Newell做出了重要的贡献，王浩、吴文俊等华人也得出了很重要的结果。机器证明以后，符号主义最重要的成就是专家系统和知识工程，最著名的学者就是Feigenbaum。如果认为沿着这条路就可以实现全部智能，显然存在问题。日本第五代智能机就是沿着知识工程这条路走的，其后来的失败在现在看来是完全合乎逻辑的。
实现符号主义面临的观实挑成主要有三个。第一个是概念的组合爆炸问题。每个人掌握的基本概念大约有5万个，其形成的组合概念却是无穷的。因为常识难以穷尽，推理步骤可以无穷。第二个是命题的组合悖论问题。两个都是合理的命题，合起来就变成了没法判断真假的句子了，比如著名的柯里悖论(Curry’s Paradox)(1942)。第三个也是最难的问题，即经典概念在实际生活当中是很难得到的，知识也难以提取。上述三个问题成了符号主义发展的瓶颈。
2. 连接主义
连接主义认为大脑是一切智能的基础，主要关注于大脑神经元及其连接机制，试图发现大脑的结构及其处理信息的机制、揭示人类智能的本质机理，进而在机器上实现相应的模拟。前面已经指出知识是智能的基础，而概念是知识的基本单元，因此连接主义实际上主要关注于概念的心智表示以及如何在计算机上实现其心智表示，这对应着概念的指心功能。2016年发表在Nature上的一篇学术论文揭示了大脑语义地图的存在性，文章指出概念都可以在每个脑区找到对应的表示区，确确实实概念的心智表示是存在的。因此，连接主义也有其坚实的物理基础。
连接主义学派的早期代表人物有麦克洛克、皮茨、霍普菲尔德等。按照这条路，连接主义认为可以实现完全的人工智能。对此，哲学家普特南设计了著名的“缸中之脑实验”，可以看作是对连接主义的一个哲学批判。
缸中之脑实验描述如下：一个人(可以假设是你自己)被邪恶科学家进行了手术，脑被切下来并放在存有营养液的缸中。脑的神经末梢被连接在计算机上，同时计算机按照程序向脑传递信息。对于这个人来说，人、物体、天空都存在，神经感觉等都可以输入，这个大脑还可以被输入、截取记忆，比如截取掉大脑手术的记忆，然后输入他可能经历的各种环境、日常生活，甚至可以被输入代码，“感觉”到自己正在阅读这一段有趣而荒唐的文字。
缸中之脑实验说明即使连接主义实现了，指心没有问题，但指物依然存在严重问题。因此，连接主义实现的人工智能也不等同于人的智能。
尽管如此，连接主义仍是目前最为大众所知的一条AI实现路线。在围棋上，采用了深度学习技术的AlphaGo战胜了李世石，之后又战胜了柯洁。在机器翻译上，深度学习技术已经超过了人的翻译水平。在语音识别和图像识别上，深度学习也已经达到了实用水准。客观地说，深度学习的研究成就已经取得了工业级的进展。
但是，这并不意味着连接主义就可以实现人的智能。更重要的是，即使要实现完全的连接主义，也面临极大的挑战。到现在为止，人们并不清楚人脑表示概念的机制，也不清楚人脑中概念的具体表示形式表示方式和组合方式等。现在的神经网络与深度学习实际上与人脑的真正机制距离尚远。
3. 行为主义
行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识、表示和推理，只需要将智能行为表现出来就好，即只要能实现指物功能就可以认为具有智能了。这一学派的早期代表作是Brooks的六足爬行机器人。
对此，哲学家普特南也设计了一个思想实验，可以看作是对行为主义的哲学批判，这就是“完美伪装者和斯巴达人”。完美伪装者可以根据外在的需求进行完美的表演，需要哭的时候可以哭得让人撕心裂肺，需要笑的时候可以笑得让人兴高采烈，但是其内心可能始终冷静如常。斯巴达人则相反，无论其内心是激动万分还是心冷似铁，其外在总是一副泰山崩于前而色不变的表情。完美伪装者和斯巴达人的外在表现都与内心没有联系，这样的智能如何从外在行为进行测试？因此，行为主义路线实现的人工智能也不等同于人的智能。
对于行为主义路线，其面临的最大实现困难可以用莫拉维克悖论来说明。所谓莫拉维克悖论，是指对计算机来说困难的问题是简单的、简单的问题是困难的，最难以复制的反而是人类技能中那些无意识的技能。目前，模拟人类的行动技能面临很大挑战。比如，在网上看到波士顿动力公司人形机器人可以做高难度的后空翻动作，大狗机器人可以在任何地形负重前行，其行动能力似乎非常强。但是这些机器人都有一个大的缺点一能耗过高、噪音过大。大狗机器人原是美国军方订购的产品，但因为大狗机器人开动时的声音在十里之外都能听到，大大提高了其成为一个活靶子的可能性，使其在战场上几乎没有实用价值，美国军方最终放弃了采购。
其实早在10年前，人工智能就曾打败过人类
其实，早在10年前，即1997年，电脑“深蓝”就曾战胜过国际象棋冠军。当时，媒体是这样报道的：1997年5月11日，IBM公司开发的电脑“深蓝”战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋冠军的电脑系统。当时，就有业内人士认为，这是人工智能真正的春天。
之后人工智能的大发展便是在2011年了。2011年，IBM公司开发了一个叫“Watson”（沃森）的人工智能程序，它能使用自然语言去回答问题，在美国的某一档智力问答节目上，它打败两位人类选手冠军，从而赢走了100万美元的奖金。
2013年，各IT巨头纷纷发力，把人工智能的深度学习算法广泛地运用在产品开发中。首先是Facebook成立人工智能实验室，探索人工智能深度学习领域，借此为Facebook用户提供更智能化的产品体验。之后，Google收购了语音和图像识别公司DNNResearch，推广深度学习平台。百度也瞄准商机，创立了深度学习研究院。
2015年是人工智能的突破之年，Google开源了利用大量数据便能训练计算机来完成任务的第二代机器学习平台TensorFlow，推动人工智能深度学习平台的发展。剑桥大学顺应时代发展需求，建立了人工智能研究所，给广大AI人才提供深入学习的平台。
2016年的人工智能风暴可谓“全民皆知”啊！2016年3月15日，Google人工智能AlphaGo以总比分4:1战胜世界围棋冠军李世石，人机大战以人工智能的胜利落下帷幕。这一次的人机大战让人工智能正式被世人所熟知，整个人工智能行业曾经的“寂静”好像被打破了，人工智能市场被引燃了，开始新一轮的爆发。
今年的“两会”，“人工智能”首次被写进了全国政府工作报告中，成为两会代表委员热烈讨论的话题之一。BAT三大佬在2017年4月2日的IT领袖峰会上更是大谈人工智能，各抒己见。的确，人工智能被认为是下一个科技“风口”，同时它也被认为是未来具有巨大发展机会的领域，它确实值得我们更多的讨论。
未来人工智能的发展，“谁与争锋”？你认为人工智能真正的春天是在什么时候呢？
人工智能的发展历程
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，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。
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。
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”。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶等等。
这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。
人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
以上内容参考 工信部-人工智能的历史、现状和未来
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