诞生: 1956
1956年夏季，年轻科学家在一次聚会上首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。这次会议之后的数年是人工智能的第一个黄金时代，研究者们表达出相当乐观的情绪，认为具有完全智能的机器将在二十年内出现。
第一次低谷: 1974 – 1980
到了70年代，AI遭遇了瓶颈,研究者们遇到了无法克服的基础性障碍：计算机有限的内存和处理速度；指数级的算法复杂度；缺少海量数据用于网络的训练等。由于缺乏进展，对AI提供资助的机构对无方向的AI研究逐渐停止了资助，同时早期神经网络遭到激烈批评，研究陷入低潮。
繁荣: 1980 – 1987
80年代，一类名为“专家系统”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，各国纷纷投入大量资金重启人工智能的研究。反向传播算法的出现使神经网络重获新生。
第二次低谷:
1987 – 1993
最初大获成功的专家系统维护费用居高不下：它们难以升级，难以使用，鲁棒性差。专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。许多AI项目的期望远高于现实，对AI的资助再次大幅削减。
再次繁荣:
1993 – 现在
摩尔定律的预言成为现实(计算速度和内存容量每两年翻一番)，计算性能上的基础性障碍已被逐渐克服。2006年，以 Geoffrey Hinton 为代表的研究人员发现了训练高层神经网络的有效算法，这使得深度学习成为了主流机器学习算法。以图形计算为代表的GPU在训练中逐渐替代原来的CPU，大大提升了计算性能，让原来需要几个月才能完成的训练缩短到几天或几个小时，带来效率上的成倍提升。如今，基于大数据的图像识别，自然语言处理已经进入了千家万户：出门购物不必带上钱包，只需在收银台“刷脸”即可完成交易；设置闹钟，查询资料无需手动操作，打开语音助手说出指令就能自动执行。人类的生活与人工智能日益密切。
未来
有人预言AI将引发第四次工业革命，解放人类脑力劳动，帮助人类进入智能化决策时代。也有人认为人工智能未来将脱离人类控制。时间将告诉我们答案:)
