1956年，美國達特茅斯會議被認定為人工智能科學的起點，三十年河東三十年河西，中國古代有60年一輪迴的說法，不知是否是巧合，60年後的2016年，人工智能系統阿爾法（AlphaGo）4:1戰勝了圍棋冠軍李世石，全世界數以億計的人間接或直接觀看了這場比賽，同年，阿爾法登上世界圍棋排名第一名，再一次引發了人工智能熱潮，下面讓我們回顧一下人工智能發展這60幾年跌宕起伏的歷史。
誕生
1950 年，偉大的計算機科學家艾倫·圖靈(Alan Turing)發表了一篇劃時代的論文，預言了創造具有真正智能的機器的可能性。考慮到“智能”不易衡量，他提出了著名的圖靈測試，以機器偽裝人類對話的能力來衡量機器的智能水平。
艾倫·圖靈(Alan Turing)
1956年達特茅斯會議舉行， Marvin Minsky、John McCarthy、Claude Shannon、Nathan Rochester、 Allen Newell、Herbert Simon等頂尖科學家匯聚一堂，共同確定了人工智能的名稱和任務，標誌著人工智能這門學科的正式誕生。與會的每一位科學家都在人工智能發展的第一個十年中做出了重要貢獻。
第一次高潮（1956 - 1974）
1956年之後的十幾年是人工智能的黃金年代，計算機被用於證明數學定理、解決代數應用題等領域。A. Newell和H. Simon研發的“邏輯理論家（Logic Theorist）”證明了《數學原理》中全部52條定理，其中某些證明比原著更加巧妙。人們幾乎無法相信機器原來可以如此智能。這些成果讓研究者對未來充滿信心，認為完全智能的機器人二十年內就能出現。
第一次低谷（1974 - 1980）
到了70 年代初，人們漸漸發現僅僅具有邏輯推理能力遠遠不夠實現人工智能，許多難題並沒有隨著時間推移而被解決，很多AI系統一直停留在了玩具階段。之前的過於樂觀使人們期望過高，又缺乏有效的進展，許多機構逐漸停止了對AI研究的資助。人工智能遭遇了第一次低谷。
第二次高潮（1980 - 1987）
進入80年代，卡耐基梅隆大學為DEC公司設計了一個名為XCON的專家系統，每年為公司節省四千萬美元，取得巨大成功。許多公司紛紛效仿，開始研發和應用專家系統。專家系統依賴的知識工程因而也成為AI研究的焦點。日本推出第五代計算機計劃，其目標是造出能夠與人對話，翻譯語言，解釋圖像，並且像人一樣推理的機器。其他國家也紛紛作出響應。與此同時，John Hopfield發明Hopfield網絡，解決了著名的旅行商（TSP）問題。David Rumelhart提出反向傳播（Back Propagation，BP）算法，解決了多層神經網絡的學習問題。神經網絡被廣泛的應用於模式識別、故障診斷、預測和智能控制等多個領域。AI迎來了又一輪高潮。
第二次低谷（1987 - 1993）
從80年代末到90年代初，專家系統所存在的應用領域狹窄、知識獲取困難、維護費用居高不下等問題逐漸暴露出來，十年前日本人宏偉的第五代計算機計劃也宣告失敗。AI遭遇了一系列財政問題，進入第二次低谷。
第三次高潮（1993至今）
從90年代中期至今，隨著計算機性能的高速發展，海量數據的累積和AI研究者的不懈努力，人工智能在許多領域不斷取得突破性成果，掀起新一輪高潮。
1997年，IBM的國際象棋機器人深藍（Deep Blue）戰勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，引起世界範圍內轟動。
2006年，Geoffrey Hinton提出深度學習。在接下來的若干年，藉助深度學習技術，包括語音識別、計算機視覺在內的諸多領域都取得了突破性的進展。
2012年10月，微軟就在“21世紀的計算”大會上展示了一個全自動同聲傳譯系統，它將演講者的英文演講實時轉換成與他的音色相近、字正腔圓的中文。
2016年3月，Google的圍棋人工智能系統AlphaGo與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石進行人機大戰，並以4:1的總比分獲勝。
2016年末至2017年初，AlphaGo在兩個公開圍旗網站上與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連勝60局無一敗績，包括對當今世界圍旗第一人柯潔連勝三局。
2017年1月，百度的小度機器人在《最強大腦》中戰勝人類“腦王”。
2018年9月，杭州市政府提出杭州城市大腦建設，將人工智能應用於城市建設和管理當中，以阿里為首；大華，悅馬愛賞，海康威視等多家企業參與了建設。
浪潮襲來，人工智能席捲各個領域，正在深刻地改變著人類社會的方方面面。
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