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，带来了如专家系统等重要进展，但这种方法因从专家提取知识并以计算机可读形式表现的复杂性和高成本，在很多情况下不适用，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。
随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。
AI 技术发展历程如下：
最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循相同受控计算理念。有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，因不知大脑完成任务的具体步骤，这类任务正是 AI 感兴趣的。
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：
人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，它研究我们如何使计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。最初，查尔斯·巴贝奇（Charles Babbage）发明了计算机，用于按照一套明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多，但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此，如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序，就有可能编写出程序，使计算机按照我们的想法去做这些事。✅ “根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务，因为我们并不知道当我们在做这件事时，是如何经过某些清晰的步骤，从而在脑海中得到一个数字的。然而，对于有些任务，我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事，是因为我们见过了很多不同年龄的人，但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的，所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能（简称AI）感兴趣的。
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