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人工智能的歷史源遠流長。在古代的神話傳說中，技藝高超的工匠可以制作人造人，并為其賦予智能或意識。現代意義上的AI始于古典哲學家用機械符號處理的觀點解釋人類思考過程的嘗試。20世紀40年代基于抽象數學推理的可編程數字計算機的發明使一批科學家開始嚴肅地探討構造一個電子大腦的可能性。 1956年，在達特茅斯學院舉行的一次會議上正式確立了人工智能的研究領域。會議的參加者在接下來的數十年間是AI研究的領軍人物。他們中有許多人預言，經過一代人的努力，與人類具有同等智能水平的機器將會出現。同時，上千萬美元被投入到AI研究中，以期實現這一目標。 研究人員發現自己大大低估了這一工程的難度，人工智慧史上共出現過好幾次低潮。由于James Lighthill爵士的批評和國會方面的壓力，美國和英國政府于1973年停止向沒有明確目標的人工智能研究項目撥款。七年之后受到日本政府研究規劃的刺激，美國政府和企業再次在AI領域投入數十億研究經費，但這些投資者在80年代末重新撤回了投資。AI研究領域諸如此類的高潮和低谷不斷交替出現；至今仍有人對AI的前景作出異常樂觀的預測。 盡管在政府官僚和風投資本家那里經歷了大起大落，AI領域仍在取得進展。某些在20世紀70年代被認為不可能解決的問題今天已經獲得了圓滿解決并已成功應用在商業產品上。與第一代AI研究人員的樂觀估計不同，具有與人類同等智能水平的機器至今仍未出現。圖靈在1950年發表的一篇催生現代智能機器研究的著名論文中稱，“我們只能看到眼前的一小段距離……但是，我們可以看到仍有許多工作要做”。 ”先驅McCorduck寫道：“某種形式上的人工智能是一個遍布于西方知識分子歷史的觀點，是一個急需被實現的夢想，”先民對人工智能的追求表現在諸多神話，傳說，故事，預言以及制作機器人偶（自動機）的實踐之中。神話，幻想和預言中的AI希臘神話中已經出現了機械人和人造人，如赫淮斯托斯的黃金機器人和皮格馬利翁的伽拉忒亞。中世紀出現了使用巫術或煉金術將意識賦予無生命物質的傳說，如賈比爾的Takwin，帕拉塞爾蘇斯的何蒙庫魯茲和Judah Loew的魔像。19世紀的幻想小說中出現了人造人和會思考的機器之類題材，例如瑪麗·雪萊的《弗蘭肯斯坦》和卡雷爾·恰佩克的《羅素姆的萬能機器人》。]Samuel Butler的《機器中的達爾文（Darwin among the Machines）》一文（1863）探討了機器通過自然選擇進化出智能的可能性。至今人工智能仍然是科幻小說的重要元素。自動人偶 加扎利的可編程自動人偶(1206年) 許多文明中都有創造自動人偶的杰出工匠，例如偃師（中國西周），希羅（希臘），加扎利和Wolfgang von Kempelen等等。已知最古老的“機器人”是古埃及和古希臘的圣像，忠實的信徒認為工匠為這些神像賦予了思想，使它們具有智慧和激情。赫耳墨斯·特里斯墨吉斯忒斯（赫耳墨斯·特里斯墨吉斯忒斯）寫道“當發現神的本性時，人就能夠重現他”形式推理 人工智能的基本假設是人類的思考過程可以機械化。對于機械化推理（即所謂“形式推理（formal reasoning）”）的研究已有很長歷史。中國，印度和希臘哲學家均已在公元前的第一個千年里提出了形式推理的結構化方法。他們的想法為后世的哲學家所繼承和發展，其中著名的有亞里士多德（對三段論邏輯進行了形式分析），歐幾里得（其著作《幾何原本》是形式推理的典范），花剌子密（代數學的先驅，“algorithm”一詞由他的名字演變而來）以及一些歐洲經院哲學家，如奧卡姆的威廉和鄧斯·司各脫。 馬略卡哲學家拉蒙·柳利（1232-1315）開發了一些“邏輯機”，試圖通過邏輯方法獲取知識。 柳利的機器能夠將基本的，無可否認的真理通過機械手段用簡單的邏輯操作進行組合，以求生成所有可能的知識。Llull的工作對萊布尼茲產生了很大影響，后者進一步發展了他的思想。 
萊布尼茲猜測人類的思想可以簡化為機械計算 在17世紀中，萊布尼茲，托馬斯·霍布斯和笛卡兒嘗試將理性的思考系統化為代數學或幾何學那樣的體系。霍布斯在其著作《利維坦》中有一句名言：“推理就是計算（reason is nothing but reckoning）。” 萊布尼茲設想了一種用于推理的普適語言（他的通用表意文字），能將推理規約為計算，從而使“哲學家之間，就像會計師之間一樣，不再需要爭辯。他們只需拿出鉛筆放在石板上，然后向對方說（如果想要的話，可以請一位朋友作為證人）：“我們開始算吧”。 這些哲學家已經開始明確提出形式符號系統的假設，而這一假設將成為AI研究的指導思想。 在20世紀，數理邏輯研究上的突破使得人工智能好像呼之欲出。這方面的基礎著作包括布爾的《思維的定律》與弗雷格的《概念文字》。基于弗雷格的系統，羅素和懷特海在他們于1913年出版的巨著《數學原理》中對數學的基礎給出了形式化描述。這一成就激勵了希爾伯特，后者向20世紀20年代和30年代的數學家提出了一個基礎性的難題：“能否將所有的數學推理形式化?” 這個問題的最終回答由哥德爾不完備定理，圖靈機和Alonzo Church的λ演算給出。他們的答案令人震驚：首先，他們證明了數理邏輯的局限性；其次（這一點對AI更重要），他們的工作隱含了任何形式的數學推理都能在這些限制之下機械化的可能性。
在摩爾學校的電氣工程的ENIAC計算機 邱奇-圖靈論題暗示，一臺僅能處理0和1這樣簡單二元符號的機械設備能夠模擬任意數學推理過程。這里最關鍵的靈感是圖靈機：這一看似簡單的理論構造抓住了抽象符號處理的本質。這一創造激發科學家們探討讓機器思考的可能。計算機科學用于計算的機器古已有之；歷史上許多數學家對其作出了改進。19世紀初，查爾斯·巴貝奇設計了一臺可編程計算機（“分析機”），但未能建造出來。愛達·勒芙蕾絲預言，這臺機器“將創作出無限復雜，無限寬廣的精妙的科學樂章”。（她常被認為是第一個程序員，因為她留下的一些筆記完整地描述了使用這一機器計算伯努利數的方法。） 第一批現代計算機是二戰期間建造的大型譯碼機（包括Z3，ENIAC和Colossus等）。后兩個機器的理論基礎是圖靈和約翰·馮·諾伊曼提出和發展的學說。 人工智能的誕生：1943 - 1956
IBM 702:第一代AI研究者使用的電腦 在20世紀40年代和50年代，來自不同領域（數學，心理學，工程學，經濟學和政治學）的一批科學家開始探討制造人工大腦的可能性。1956年，人工智能被確立為一門學科。控制論與早期神經網絡最初的人工智能研究是30年代末到50年代初的一系列科學進展交匯的產物。神經學研究發現大腦是由神經元組成的電子網絡，其激勵電平只存在“有”和“無”兩種狀態，不存在中間狀態。維納的控制論描述了電子網絡的控制和穩定性。克勞德·香農提出的信息論則描述了數字信號（即高低電平代表的二進制信號）。圖靈的計算理論證明數字信號足以描述任何形式的計算。這些密切相關的想法暗示了構建電子大腦的可能性。 這一階段的工作包括一些機器人的研發，例如W. Grey Walter的“烏龜（turtles）”，還有“約翰霍普金斯獸”（Johns Hopkins Beast）。這些機器并未使用計算機，數字電路和符號推理；控制它們的是純粹的模擬電路。Walter Pitts和Warren McCulloch分析了理想化的人工神經元網絡，并且指出了它們進行簡單邏輯運算的機制。他們是最早描述所謂“神經網絡”的學者。馬文·明斯基是他們的學生，當時是一名24歲的研究生。1951年他與Dean Edmonds一道建造了第一臺神經網絡機，稱為SNARC。在接下來的五十年中，明斯基是AI領域最重要的領導者和創新者之一。 游戲AI 1951年，Christopher Strachey使用曼徹斯特大學的Ferranti Mark 1機器寫出了一個西洋跳棋（checkers）程序；Dietrich Prinz則寫出了一個國際象棋程序。亞瑟·山謬爾（Arthur Samuel）在五十年代中期和六十年代初開發的西洋棋程序的棋力已經可以挑戰具有相當水平的業余愛好者。游戲AI一直被認為是評價AI進展的一種標準。 圖靈測試 1950年，圖靈發表了一篇劃時代的論文，文中預言了創造出具有真正智能的機器的可能性。由于注意到“智能”這一概念難以確切定義，他提出了著名的圖靈測試：如果一臺機器能夠與人類展開對話（通過電傳設備）而不能被辨別出其機器身份，那么稱這臺機器具有智能。這一簡化使得圖靈能夠令人信服地說明“思考的機器”是可能的。論文中還回答了對這一假說的各種常見質疑。圖靈測試是人工智能哲學方面第一個嚴肅的提案。 符號推理與“邏輯理論家”程序 50年代中期，隨著數字計算機的興起，一些科學家直覺地感到可以進行數字操作的機器也應當可以進行符號操作，而符號操作可能是人類思維的本質。這是創造智能機器的一條新路。 1955年，艾倫·紐厄爾和后來榮獲諾貝爾獎的赫伯特·西蒙在J. C. Shaw的協助下開發了“邏輯理論家（Logic Theorist）”。這個程序能夠證明《數學原理》中前52個定理中的38個，其中某些證明比原著更加新穎和精巧。Simon認為他們已經“解決了神秘的心/身問題，解釋了物質構成的系統如何獲得心靈的性質。”（這一斷言的哲學立場后來被John Searle稱為“強人工智能”，即機器可以像人一樣具有思想。） 1956年達特茅斯會議：AI的誕生 1956年達特矛斯會議的組織者是馬文·閔斯基，約翰·麥卡錫和另兩位資深科學家克勞德·香農以及內森·羅徹斯特（Nathan Rochester），后者來自IBM。會議提出的斷言之一是“學習或者智能的任何其他特性的每一個方面都應能被精確地加以描述，使得機器可以對其進行模擬。” 與會者包括雷·索羅門諾夫（Ray Solomonoff），奧利佛·塞爾弗里奇（Oliver Selfridge），Trenchard More，亞瑟·山謬爾（Arthur Samuel），艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，他們中的每一位都將在AI研究的第一個十年中作出重要貢獻。會上紐厄爾和西蒙討論了“邏輯理論家”，而麥卡錫則說服與會者接受“人工智能”一詞作為本領域的名稱。1956年達特矛斯會議上AI的名稱和任務得以確定，同時出現了最初的成就和最早的一批研究者，因此這一事件被廣泛承認為AI誕生的標志。 黃金年代：1956 - 1974達特茅斯會議之后的數年是大發現的時代。對許多人而言，這一階段開發出的程序堪稱神奇：計算機可以解決代數應用題，證明幾何定理，學習和使用英語。當時大多數人幾乎無法相信機器能夠如此“智能”。研究者們在私下的交流和公開發表的論文中表達出相當樂觀的情緒，認為具有完全智能的機器將在二十年內出現。 DARPA（國防高等研究計劃署）等政府機構向這一新興領域投入了大筆資金。研究工作從50年代后期到60年代涌現了大批成功的AI程序和新的研究方向。下面列舉其中最具影響的幾個。搜索式推理 許多AI程序使用相同的基本算法。為實現一個目標（例如贏得游戲或證明定理），它們一步步地前進，就像在迷宮中尋找出路一般；如果遇到了死胡同則進行回溯。這就是“搜索式推理”。 這一思想遇到的主要困難是，在很多問題中，“迷宮”里可能的線路總數是一個天文數字（所謂“指數爆炸”）。研究者使用啟發式算法去掉那些不太可能導出正確答案的支路，從而縮小搜索范圍。 艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙試圖通過其“通用解題器（General Problem Solver）”程序，將這一算法推廣到一般情形。另一些基于搜索算法證明幾何與代數問題的程序也給人們留下了深刻印象，例如赫伯特·吉寧特（Herbert Gelernter）的幾何定理證明機（1958）和馬文·李·閔斯基的學生James Slagle開發的SAINT（1961）。還有一些程序通過搜索目標和子目標作出決策，如斯坦福大學為控制機器人Shakey而開發的STRIPS系統。 一個語義網的例子 自然語言AI研究的一個重要目標是使計算機能夠通過自然語言（例如英語）進行交流。早期的一個成功范例是Daniel Bobrow的程序STUDENT，它能夠解決高中程度的代數應用題。 如果用節點表示語義概念（例如“房子”，“門”），用節點間的連線表示語義關系（例如“有 -- 一個”），就可以構造出“語義網（semantic net）”。第一個使用語義網的AI程序由Ross Quillian開發；而最為成功（也是最有爭議）的一個則是Roger Schank的“概念關聯（Conceptual Dependency）”。 Joseph Weizenbaum的ELIZA是第一個聊天機器人，可能也是最有趣的會說英語的程序。與ELIZA“聊天”的用戶有時會誤以為自己是在和人類，而不是和一個程序，交談。但是實際上ELIZA根本不知道自己在說什么。它只是按固定套路作答，或者用符合語法的方式將問題復述一遍。 微世界60年代后期，麻省理工大學AI實驗室的馬文·閔斯基和西摩爾·派普特建議AI研究者們專注于被稱為“微世界”的簡單場景。他們指出在成熟的學科中往往使用簡化模型幫助基本原則的理解，例如物理學中的光滑平面和完美剛體。許多這類研究的場景是“積木世界”，其中包括一個平面，上面擺放著一些不同形狀，尺寸和顏色的積木。 在這一指導思想下，傑拉德·傑伊·薩斯曼（研究組長），Adolfo Guzman，大衛·瓦爾茲（David Waltz，“約束傳播（constraint propagation）”的提出者），特別是Patrick Winston等人在機器視覺領域作出了創造性貢獻。同時，Minsky和Papert制作了一個會搭積木的機器臂，從而將“積木世界”變為現實。微世界程序的最高成就是Terry Winograd的SHRDLU，它能用普通的英語句子與人交流，還能作出決策并執行操作。 樂觀思潮第一代AI研究者們曾作出了如下預言:
1963年6月，MIT從新建立的ARPA（即后來的DARPA，國防高等研究計劃局）獲得了二百二十萬美元經費，用于資助MAC工程，其中包括Minsky和McCarthy五年前建立的AI研究組。此后ARPA每年提供三百萬美元，直到七十年代為止。ARPA還對艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙在卡內基梅隆大學的工作組以及斯坦福大學AI項目（由John McCarthy于1963年創建）進行類似的資助。另一個重要的AI實驗室于1965年由Donald Michie在愛丁堡大學建立。在接下來的許多年間，這四個研究機構一直是AI學術界的研究（和經費）中心。 經費幾乎是無條件地提供的：時任ARPA主任的J. C. R. Licklider相信他的組織應該“資助人，而不是項目”，并且允許研究者去做任何感興趣的方向。這導致了MIT無約無束的研究氛圍及其hacker文化的形成，但是好景不長。 |
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