1、人工智能发展史
从始至此，人工智能(AI)便在充满未知的道路探索，曲折起伏，我们可将这段发展历程大致划分为5个阶段期：
-
起步发展期：1943年—20世纪60年代
-
反思发展期：20世纪70年代
-
应用发展期：20世纪80年代
-
平稳发展期：20世纪90年代—2010年
-
蓬勃发展期：2011年至今
1.1 起步发展期：1943年—20世纪60年代
人工智能概念的提出后，发展出了符号主义、联结主义(神经网络)，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、人机对话等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
- 1943年，美国神经科学家麦卡洛克（Warren McCulloch）和逻辑学家皮茨（Water Pitts）提出神经元的数学模型，这是现代人工智能学科的奠基石之一。
- 1950年，艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing）提出“图灵测试”（测试机器是否能表现出与人无法区分的智能），让机器产生智能这一想法开始进入人们的视野。
- 1950年，克劳德·香农（Claude Shannon）提出计算机博弈。
- 1956年，达特茅斯学院人工智能夏季研讨会上正式使用了人工智能（artificial intelligence，AI）这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨，标志着人工智能学科的诞生。
- 1957年,弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）在一台IBM-704计算机上模拟实现了一种他发明的叫做“感知机”（Perceptron）的神经网络模型。
感知机可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二分类的线性分类判别模型，其输入为实例的特征向量想（x1,x2...），神经元的激活函数f为sign，输出为实例的类别（+1或者-1），模型的目标是要将输入实例通过超平面将正负二类分离。
- 1958年，David Cox提出了logistic regression。 LR是类似于感知机结构的线性分类判别模型，主要不同在于神经元的激活函数f为sigmoid，模型的目标为(最大似然)极大化正确分类概率。
- 1959年，Arthur Samuel给机器学习了一个明确概念：Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.（机器学习是研究如何让计算机不需要显式的程序也可以具备学习的能力）。
- 1961年，Leonard Merrick Uhr 和 Charles M Vossler发表了题目为A Pattern Recognition Program That Generates, Evaluates and Adjusts its Own Operators 的模式识别论文，该文章描述了一种利用机器学习或自组织过程设计的模式识别程序的尝试。
- 1965年，古德（I. J. Good）发表了一篇对人工智能未来可能对人类构成威胁的文章，可以算“AI威胁论”的先驱。他认为机器的超级智能和无法避免的智能爆炸最终将超出人类可控范畴。后来著名科学家霍金、发明家马斯克等人对人工智能的恐怖预言跟古德半个世纪前的警告遥相呼应。
- 1966 年，麻省理工学院科学家Joseph Weizenbaum 在 ACM 上发表了题为《ELIZA-a computer program for the study of natural language communication between man and machine》文章描述了ELIZA 的程序如何使人与计算机在一定程度上进行自然语言对话成为可能，ELIZA 的实现技术是通过关键词匹配规则对输入进行分解，而后根据分解规则所对应的重组规则来生成回复。
- 1967年，Thomas等人提出K最近邻算法（The nearest neighbor algorithm）。 KNN的核心思想，即给定一个训练数据集，对新的输入实例Xu，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，以这K个实例的最多数所属类别作为新实例Xu的类别。
- 1968年，爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）提出首个专家系统DENDRAL，并对知识库给出了初步的定义，这也孕育了后来的第二次人工智能浪潮。该系统具有非常丰富的化学知识，可根据质谱数据帮助化学家推断分子结构。
专家系统（Expert Systems）是AI的一个重要分支，同自然语言理解，机器人学并列为AI的三大研究方向。它的定义是使用人类专家推理的计算机模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题，并得出与专家相同的结论，可视作“知识库(knowledge base)”和“推理机(inference machine)” 的结合。
- 1969年，“符号主义”代表人物马文·明斯基（Marvin Minsky）的著作《感知器》提出对XOR线性不可分的问题：单层感知器无法划分XOR原数据，解决这问题需要引入更高维非线性网络（MLP, 至少需要两层），但多层网络并无有效的训练算法。这些论点给神经网络研究以沉重的打击，神经网络的研究走向长达10年的低潮时期。
