1945年：艾伦·图灵
Alan Turing 就已经在考虑如何用计算机来模拟人脑了。他设计了 ACE（Automatic Computing Engine - 自动计算引擎）来模拟大脑工作。在给一位同事的信中写道："与计算的实际应用相比，我对制作大脑运作的模型可能更感兴趣 ...... 尽管大脑运作机制是通过轴突和树突的生长来计算的复杂神经元回路，但我们还是可以在 ACE 中制作一个模型，允许这种可能性的存在，ACE 的实际构造并没有改变，它只是记住了数据 ......" 这就是 机器智能 的起源。
1956年：感知机模型
1956 年，美国心理学家 Frank Rosenblatt 实现了一个早期的神经网络演示 - 感知器模型（Perceptron Model），该网络通过监督 Learning的方法将简单的图像分类，如三角形和正方形。这是一台只有八个模拟神经元的计算机，这些神经元由马达和转盘制成，与 400 个光探测器连接。
1956年：达特茅斯会议
1956 年的夏天，在 Dartmouth College 的一次会议上，AI 被定义为计算机科学的一个研究领域，Marvin Minsky（明斯基）, John McCarthy（麦卡锡）, Claude Shannon（香农）, 还有 Nathaniel Rochester（罗切斯特）组织了这次会议，他们后来被称为 AI 的 "奠基人"。
1969年：经历低潮
1969 年，Marvin Minsky 和 Seymour Papert 在《感知器：计算几何学导论》一书中阐述了因为硬件的限制，只有几层的神经网络仅能执行最基本的计算，一下子浇灭了这条路线上研发的热情，AI 领域迎来了第一次泡沫破灭。这些先驱们怎么也没想到，计算机的速度能够在随后的几十年里指数级增长，提升了上亿倍。
1960-1970年代：早期专家系统
在这个时期，AI研究主要集中在符号主义，以逻辑推理为中心。此时的AI主要是基于规则的系统，比如早期的专家系统。
1980年代：神经网络
当基于规则的系统弊端在 1980 年代变得明显时，人工智能研究开始关注机器学习，这是该学科的一个分支，采用统计方法让计算机从数据中学习。因此，神经网络是根据人脑的结构和操作创建和建模的。
1990-2000年代：机器学习
在1990年代，AI研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了显著进展。在21世纪初，深度学习的出现使得语音识别、图像识别和自然语言处理的进步成为可能 —— 深度学习是机器学习的一个分支，它使用深度神经网络。
1997：深蓝赢得国际象棋比赛
IBM 深蓝在 1997 年战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫后，新的基于概率推论（Probabilistic Reasoning）思路开始被广泛应用在 AI 领域，随后 IBM Watson 的项目使用这种方法在电视游戏节目《Jeopardy》中经常击败参赛的人类。
2012年：深度学习兴起
Deep Learning是一种 Machine Learning 算法，它使用多层神经网络和反向传播（Backpropagation）技术来训练神经网络。该领域是几乎是由 Geoffrey Hinton 开创的，早在 1986 年，Hinton 与他的同事一起发表了关于深度神经网络（DNNs - Deep Neural Networks）的开创性论文，这篇文章引入了 反向传播 的概念，这是一种调整权重的算法，每当你改变权重时，神经网络就会比以前更快接近正确的输出，可以轻松的实现多层的神经网络，突破了 1966 年 Minsky 写的 感知器局限 的魔咒。
2012年：AlexNet赢得ImageNet挑战赛
AlexNet在ImageNet挑战赛上取得了突破性的成果，从而引发了深度学习的热潮。深度学习最重要的数据集之一，就是由 李飞飞 创建的 ImageNet。曾任斯坦福大学人工智能实验室主任，同时也是谷歌云 AI/ML 首席科学家的李飞飞，早在 2009 年就看出数据对 Machine Learning 算法的发展至关重要，同年在计算机视觉和模式识别（CVPR）上发表了相关论文。
2016年：AlphaGO战胜围棋世界冠军
DeepMind 在 2014 年被 Google 以 5.25 亿美元收购的。它专注游戏算法，其使命是 "解决智能问题"，然后用这种智能来 "解决其他一切问题"。DeepMind的AlphaGo在2016年战胜了围棋世界冠军李世石。这是一个历史性的时刻，它标志着人工智能在围棋这个历史悠久且复杂度极高的游戏中超越了人类，对人类对于机器智能和未来可能性的理解产生了深远影响。
2022年：ChatGPT横空出世
OpenAI 是一个由 Elon Musk, Sam Altman, Peter Thiel, 还有 Reid Hoffman 在 2015 年共同出资十亿美金创立的科研机构，其使命是 通用人工智能（AGI），即一种高度自主且在大多数具有经济价值的工作上超越人类的系统。在2022年，OpenAI发布了名为ChatGPT的语言模型。这个模型基于GPT-3框架，其能力在于生成和理解自然语言，甚至能与人类进行深度交谈。ChatGPT的问世是人工智能在自然语言处理领域的一大里程碑，它开启了人工智能的新纪元。通过深度学习和大规模数据训练，ChatGPT能理解复杂的人类语言，并生成具有连贯性和创造性的回应。
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