模板-人工智慧簡史-08-結語
ofollow,noindex">人工智慧通識文章索引
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人工智慧經歷了半個多世紀的發展歷程，湧現出了眾多影響深遠的技術、學者、公司和產品。
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我們參照維基百科，把整個人工智慧的歷史分為七個時期。
1965年達特茅斯會議之前，第二次世界大戰促科學技術的快速發展，圖靈、哥德爾、馮諾依曼、克勞德夏農等偉大的先驅者奠定了人工智慧和計算機技術的基礎。
達特茅斯會議之後，人工智慧相關研究進入了野蠻生長的黃金時代。一方面，馬文閔斯基建立了沿用至今的神經網路的基本演算法結構；約翰麥卡錫釋出了主導人工智慧研究幾十年的LISP語言；亞瑟塞繆爾開發了第一個可以戰勝人類的西洋跳棋程式；這些對後世都產生了關鍵性影響。另一方面，麻省理工開發了世界第一個聊天機器人ELIZA，還出現了第一個自主運動的機器人shakey，他們試圖製造具有通用智慧和移動能力的產品，這些瘋狂的想法也推高了整個社會對AI的期望和幻想。
十多年過去之後，當人們發現人工智慧曾經的那些美好承諾都沒能兌現，或者實際產品和預期相差太多的時候，就會產生質疑甚至憤怒。1973年萊特希爾報告成為了導火索事件，人們開始認為人工智慧技術只是科學家和科幻小說家們描繪的海市蜃樓，並不會產生實際的作用。社會輿論的否定和支援資金的撤離，讓人工智慧行業陷入第一個寒冬。
寒冬並沒有讓所有研究者止步，只是更努力的尋找如何讓人工智慧創造實用價值的方法。70年代末80年代初，專注小範圍知識領域的專家系統開始崛起並創造了巨大價值，這引發了工業自動化資訊化技術革命。日本發起了第五代計算機計劃，其他國家也紛紛加入這場競賽，資金和資源再一次湧入人工智慧領域，80年代再次成為繁榮發展時期。
但好景不長。人工智慧領域的瘋狂投入讓這個行業產生了冒進，尤其是人工智慧專用硬體LISP機器的發展顯得混亂且緩慢。計算機領域不進則退，IBM、蘋果在這個時機發起了個人計算機革命，笨重的LISP機器在短短几年內就被完全擊潰。整個行業似乎都被將被顛覆，這是一個沉痛又短暫的寒冬期。
通用計算機裝置的勝利，讓傳統的人工智慧程式技術逐漸被埋葬，但也讓人工智慧真正開始和現代計算機技術進行深入融合。在世紀相交的二十年內，人工智慧技術似乎沉睡隱身了，除了1997年IMB炒作的國際象棋人機大戰之外，幾乎很少聽到AI的聲音。然而這也正是人工智慧韜光養晦低調發展的時代，它利用計算機和網際網路的發展機遇，變身商業智慧、資料分析、資訊化、自動化、知識工程等名稱，滲透到社會生產和生活的每個角落。
計算機和網際網路一方面為人工智慧提供了創造商業價值的載體，讓AI技術研究可以穩步推進，另一方面也為人工智慧的爆發積累了強大的運算力和經驗資料。晶片技術、資料庫技術以及神經網路演算法的不斷髮展，讓人工智慧在越來越多賽事上創造奇蹟，甚至超越人類。2011年沃森在自然語言常識問答比賽中戰勝人類選手，DARPA挑戰賽無人駕駛汽車時速可以達到80公里以上，ImageNet挑戰賽上影象識別演算法準確度超越人類，同年吳恩達創造了具有完全自學習能力可以識別貓的神經網路模型...
21世紀第二個十年，隨著移動互聯、大資料、雲端計算、物聯網技術的迸發，人工智慧技術也邁入了新的融合時代，從AlphaGo戰勝李世石，到微軟語音識別技術超越人類，到谷歌自動駕駛、波士頓動力學機器人，到滿布市場的智慧音箱，到每個人手機中的神經網路晶片和智慧程式，人工智慧從無形發展到有形的陪伴每個人的生產生活，半個多世紀前科學家曾經描繪的美好圖景正在一步一步被人工智慧技術所實現。
未來已來，AI已在。
附註：
整篇文章是參照維基百科進行整理和編寫的。
這是一個很簡要的歷史提綱，可能忽略了很多重要的歷史性事件。如果你發覺我有遺漏，歡迎留言，一起幫我把這個文章補全。
這個文章是簡單的按照時間順序組織的，其實人工智慧整個歷史有幾條不同的線索，比如通用智慧發展線索、神經網路發展線索、機器人技術發展線索、人工智慧社會哲學與倫理髮展線索等等，我相信如果能夠有機會對每個線索進行分開研究一定能得到很多新的結論。
由於參考的文章來源太多，很多已經記不得出處了，下面是幾個最主要的參考資料來源：
History of artificial intelligence
Gil Press:A Very Short History Of Artificial Intelligence (AI)
AI: 15 key moments in the story of artificial intelligence人工智慧通識文章索引
每個人的智慧決策新時代
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