人工智能通識文章索引
人工智能經歷了半個多世紀的發展歷程，涌現出了眾多影響深遠的技術、學者、公司和產品。
我們參照維基百科，把整個人工智能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、克勞德香農等偉大的先驅者奠定了人工智能和計算機技術的基礎。
達特茅斯會議之后，人工智能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絡的基本算法結構；約翰麥卡錫發布了主導人工智能研究幾十年的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序；這些對后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，他們試圖制造具有通用智能和移動能力的產品，這些瘋狂的想法也推高了整個社會對AI的期望和幻想。
十多年過去之后，當人們發現人工智能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能技術只是科學家和科幻小說家們描繪的海市蜃樓，并不會產生實際的作用。社會輿論的否定和支持資金的撤離，讓人工智能行業陷入第一個寒冬。
寒冬并沒有讓所有研究者止步，只是更努力的尋找如何讓人工智能創造實用價值的方法。70年代末80年代初，專注小范圍知識領域的專家系統開始崛起并創造了巨大價值，這引發了工業自動化信息化技術革命。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，資金和資源再一次涌入人工智能領域，80年代再次成為繁榮發展時期。
但好景不長。人工智能領域的瘋狂投入讓這個行業產生了冒進，尤其是人工智能專用硬件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機器在短短幾年內就被完全擊潰。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。
通用計算機設備的勝利，讓傳統的人工智能程序技術逐漸被埋葬，但也讓人工智能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，人工智能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能韜光養晦低調發展的時代，它利用計算機和互聯網的發展機遇，變身商業智能、數據分析、信息化、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。
計算機和互聯網一方面為人工智能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能的爆發積累了強大的運算力和經驗數據。芯片技術、數據庫技術以及神經網絡算法的不斷發展，讓人工智能在越來越多賽事上創造奇跡，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挑戰賽上圖像識別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絡模型...
21世紀第二個十年，隨著移動互聯、大數據、云計算、物聯網技術的迸發，人工智能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，到滿布市場的智能音箱，到每個人手機中的神經網絡芯片和智能程序，人工智能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能技術所實現。
未來已來，AI已在。
附注：
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，其實人工智能整個歷史有幾條不同的線索，比如通用智能發展線索、神經網絡發展線索、機器人技術發展線索、人工智能社會哲學與倫理發展線索等等，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。
由于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
人工智能通識文章索引
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