人類的進化發展史就是一部人類製造和使用工具的歷史，不同的工具代表了人類的進化水平。從生產現場到日常生活，機器人一成為人類不可或缺的一部分。
人工智能發展簡史
人工智能最早的探索也許可以追溯到萊布尼茨，他試圖製造能夠進行自動符號計算的機器，但現代意義上人工智能這個術語誕生於1956年的達特茅斯會議。
關於人工智能有很多的定義，它本身就是很多學科的交叉融合，不同的人關注它的不同方面，因此很難給出一個大家都認可的一個定義。我們下面通過時間的脈絡來了解AI的反正過程。
黃金時期（1956-1974）
這是人工智能的一個黃金時期，大量的資金用於支持這個學科的研究和發展。這一時期有影響力的研究包括通用問題求解器（General Problem Solver），以及最早的聊天機器人ELIZA。很多人都以為與其聊天的ELIZA是一個真人，但它只是簡單的基於匹配模板的方式來生成回覆（我們現在很多市面上的聊天機器人其實也使用了類似的技術）。當時人們非常樂觀，比如H. A. Simon在1958年斷言不出10年計算機將在下（國際）象棋上擊敗人類。他在1965年甚至說“二十年後計算機將可以做所有人類能做的事情”。
第一次寒冬（1974-1980）
到了這一時期，之前的斷言並沒有兌現，因此各種批評之聲湧現出來，國家（美國）也不再投入更多經費，人工智能進入第一次寒冬。這個時期也是聯結主義（connectionism）的黑暗時期。1958年Frank Rosenblatt提出了感知機（Perception），這可以認為是最早的神經網絡的研究。但是在之後的10年聯結主義沒有太多的研究和進展。
興盛期（1980-1989）
這一時期的興盛得益於專家系統的流行。聯結主義的神經網絡也有所發展，包括1982年John Hopfield提出了Hopfield網絡，以及同時期發現的反向傳播算法，但主流的方法還是基於符號主義的專家系統。
第二次寒冬（1989-1993）
之前成功的專家系統由於成本太高以及其它的原因，商業上很難獲得成功，人工智能再次進入寒冬期。
發展期（1993-2006）
這一期間人工智能的主流是機器學習。統計學習理論的發展和SVM這些工具的流行，使得機器學習進入穩步發展的時期。
爆發期（2006-現在）
這一次人工智能的發展主要是由深度學習，也就是深度神經網絡帶動的。上世紀八九十年度神經網絡雖然通過非線性激活函數解決了理論上的異或問題，而反向傳播算法也使得訓練淺層的神經網絡變得可能。不過，由於計算資源和技巧的限制，當時無法訓練更深層的網絡，實際的效果並不比傳統的“淺度”的機器學習方法好，因此並沒有太多人關注這個方向。
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