【51CTO.com原创稿件】近年来，计算机技术得到了快速的发展，人工智能因为其可操作性和智能化的特点，得到了社会各界人士的关注。如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能也正成为推进人类进入智能时代的强大力量。
人工智能的探索其实并不是一帆风顺的，科学家们在70多年甚至更长的时间内不断地思索与研究，才有了现在的人工智能成就。在这么久的时间内，人工智能的发展历程是什么样的呢？
1、艰难探索：功能简单，经验宝贵
1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·图灵提出了一个举世瞩目的想法——图灵测试；1956年，在由达特茅斯学院举办的一次会议上，计算机专家约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，这被人们看做是人工智能正式诞生的标志。这一时期的人工智能，由于技术的不足、数据的缺少和经费的短缺等问题，算法以及业务功能和实现机制相对简单，但在智能算法落地的探索上对之后的深度学习提供了大量的经验。
2、时代浪潮：人工智能繁荣期
1980年，卡内基梅隆大学设计出了第一套专家系统——XCON（具有强大的知识库和推理能力，可以模拟人类专家来解决特定领域问题）。机器学习开始兴起，各种专家系统开始被人们广泛应用。
此外，神经网络在沉寂10年之后又有了新的研究进展，1982年英国科学家霍普菲尔德几乎同时与杰弗里·辛顿发现了具有学习能力的神经网络算法。BP（Back Propagation）算法被提出使得神经网络快速发展，解决了非线性分类和学习的问题，并且在90年代开始商业化，被用于文字识别、图像识别和语音识别。另外，针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用，人工智能进入了繁荣期。
3、困境 ：AI的培养土“营养不足”
但好景不长，专家系统最终取得的成功是有限的，他无法自我学习并更新知识库和算法，维护起来越来越麻烦，成本也变得越来越高，人工神经网络的设计也一直缺少相应的严格的数学理论支持，之后BP算法更被指出存在梯度消失问题，因此无法对前层进行有效的学习。人们开始对专家系统和人工智能的信任产生了危机，同时，硬件市场的溃败和理论研究的迷茫，加上各国政府和机构纷纷停止向人工智能研究领域投入资金，导致人工智能发展进入了低谷。
4、卷土重来：落地与应用
由于网络技术的进步，并且神经网络技术的逐步发展，以及深度学习的出现，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。此外，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，诸如图像分类、语音识别、知识问答、无人驾驶等人工智能技术迎来了爆发式增长新高潮。与此同时，计算机的学习能力也在飞速地提高。机器人战胜了人类的国际象棋大师，又战胜了人类的围棋大师。机器人能够在智力测试竞赛中让人类选手惨败，也能写出以假乱真的古诗词、流行音乐。在越来越多的领域，计算机不断地实现了智能化应用。
5、未来：探索无止尽
对于过去几十年发展取得的成就，有人归因于数据，也有人归因于算法，总的来说我们正处于高新技术的时代。我们相信人工智能的发展将会为人类社会带来又一次技术革命，人工智能的浪潮正在汹涌澎湃！
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