AI 的发展历程大致如下：
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶，最初符号推理流行并带来重要进展，如专家系统。但因从专家提取知识并转化为计算机可读形式复杂且成本高，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。
此外，还有关于 AI 进化史的相关内容，如前神经网络时代、Machine Learning 的跃迁、开启潘多拉的魔盒；软件 2.0 的崛起，包括软件范式的转移和演化、Software 2.0 与 Bug 2.0；面向智能的架构，如 Infrastructure 3.0、如何组装智能、智能架构的先锋；一统江湖的模型，如 Transformer 的诞生、基础模型、AI 江湖的新机会；现实世界的 AI，如自动驾驶新前沿、机器人与智能代理；AI 进化的未来，如透视神经网络、千脑理论、人工智能何时能通用等。
1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理非常流行，也带来了一系列重要进展，例如专家系统——能够在某些有限问题的领域充当专家的计算机程序。然而，人们很快发现这种方法无法实现应用场景的大规模拓展。从专家那里提取知识，用计算机可读的形式表现出来，并保持知识库的准确性，是一项非常复杂的任务，而且因为成本太高，在很多情况下并不适用。这使得20世纪70年代出现了“人工智能寒冬”（[AI Winter](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter)）。随着时间的推移，计算资源变得越来越便宜，可用的数据也越来越多，神经网络方法开始在计算机视觉、语音理解等领域展现出可与人类相媲美的卓越性能。在过去十年中，“人工智能”一词大多被用作“神经网络”的同义词，因为我们听到的大多数人工智能的成功案例都是基于神经网络的方法。我们可以观察一下这些方法是如何变化的，例如，在创建国际象棋计算机对弈程序时：
1.AI进化史-前神经网络时代、Machine Learning的跃迁、开启潘多拉的魔盒2.软件2.0的崛起-软件范式的转移和演化、Software 2.0与Bug 2.03.面向智能的架构- Infrastructure 3.0、如何组装智能、智能架构的先锋4.一统江湖的模型- Tran sformer的诞生、基础模型、AI江湖的新机会5.现实世界的AI -自动驾驶新前沿、机器人与智能代理6.AI进化的未来-透视神经网络、千脑理论、人工智能何时能通用？文章较长，累计22800字，请留出一小时左右的阅读时间，欢迎先收藏再阅读！文中每一个链接和引用都是有价值的，特别作为衍生阅读推荐给大家。阅读之前先插播一段Elon Musk和Jack Ma在WAIC 2019关于人工智能的对谈的经典老视频，全程注意Elon Ma的表情❓❓大家觉得机器智能能否超过人类么？带着这个问题来阅读，相信看完就会有系统性的答案！本文在无特别指明的情况下，为了书写简洁，在同一个段落中重复词汇大量出现时，会用AI（Artifical Intelligence）来代表人工智能，用ML（Machine Learning）来代表机器学习，DL（Deep Learning）来代表深度学习，以及各种英文缩写来优先表达。