一、人工智能提出者？
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。如当你说一句话时，机器能够识别成文字，并理解你话的意思，进行分析和对话等。
人工智能的起源：人工智能在五六十年代时正式提出，1950年，一位名叫马文·明斯基(后被人称为“人工智能之父”)的大四学生与他的同学邓恩·埃德蒙一起，建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看做是人工智能的一个起点。巧合的是，同样是在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。按照图灵的设想：如果一台机器能够与人类开展对话而不能被辨别出机器身份，那么这台机器就具有智能。而就在这一年，图灵还大胆预言了真正具备智能机器的可行性。
二、人工智能一词于何时提出的？
人工智能的诞生时间是1956年的夏天，地点是美国达特茅斯学院，在这里举办了人类第一次人工智能的研讨会，会议上麦卡锡提出人工智能，并且产生人工智能的逻辑理论机器。之后的人工智能经历了几个发展阶段，其中20世纪50-70年代是黄金时代，之后10年是低谷，稍后又进入到繁荣时代。
三、人工智能什么时候被发明？
一、起源
提到人工智能的历史，所有书都会提到1956年度的达特茅斯会议，在这次会上人工智能的鼻祖John mcarthy是发起人，minsky也 积极参与其中，包括我们课本上非常著名的提出信息论的香农本人。
曾经麦卡锡和明斯基都曾经在贝尔实验室为香农打工，当时他们研究的核心就是图灵机，并将此作为智能活动的理论基础。
后来麦卡锡到IBM打工，遇到了研究神经网络的罗切斯特并得到了洛克菲勒基金会的资助，决定在第二年达特茅斯召开人工智能夏季研讨会，这便是人工智能名字的由来。
从1955年到1965年，人工智能进入快速发展时期，在机器学习领域，出现了“跳棋程序”并在1959年实现了人工智能战胜人类的事件打败了当时设计他的设计师Samuel，并在1962年，打败了州跳棋冠军。
在模式识别领域，1956年Oliver selfridge研发了第一个字符识别程序，并在1963年发明了符号积分程序SAINT，在1967年SAINT的升级版SIN就达到了专家级的水准。
同时美国政府也投入了2000万美元资金作为机器翻译的科研经费。当年参加达特茅斯的专家们纷纷发表言论，不出十年，计算机将成为世界象棋冠军、可以证明数学定理、谱写优美的音乐，并且在2000年就可以超过人类。
二、第一次寒冬
但在1965年人工智能迎来一个小高潮之后，质疑的声音也随之到来，Samuel设计的跳棋程序停留在了战胜周冠军，机器翻译领域因为一直无法突破自然语言理解（NLP），1966年的美国公布了一份名为“语言与机器”的报告全盘否定了机器翻译的可行性。
1969年，发起人之一的minsky发表言论，第一代神经网络（感知机perceptron）并不能学习任何问题，美国政府和美国自然基金会大幅削减了人工智能领域的研究经费。在20世纪70年代人工智能经历了将近10年左右的寒冬时期。
三、第二次高潮与寒冬
直到80年代，人工智能进入第二次发展高潮，卡耐基梅隆大学为日本DEC公司设计的XCON专家规则系统（专注于解决某一限定领域的问题，具备2500条规则，专门用于选配计算机配件，因此避免了常识问题）可以为该公司一年节省数千万美金。
同期日本政府拨款8.5亿美元支持人工智能领域科研工作，主要目标包括能够与人交流、翻译语言、理解图像、像人一样进行推理演绎的机器。
但是随后人们发现，专家系统通用性较差，未与概率论、神经网络进行整合，不具备自学能力，且维护专家系统的规则越来越复杂，且日本政府设定的目标也并未实现，人工智能研究领域再次遭遇了财政苦难，随之人工智能发展进入第二次寒冬。
四、第一次算力与算法爆发
上世纪90年代，计算机在摩尔定律下的计算机算力性能不断突破，英特尔的处理器每18-24个月晶体管体积可以缩小一倍，同样体积上的集成电路密集度增长一倍、同样计算机的处理运算能力可以翻一倍。
1989年，还在贝尔实验室的杨立坤通过CNN实现了人工智能识别手写文字编码数字图像。
1992年，还在苹果任职的李开复利用统计学方法，设计了可支持连续语音识别的Casper语音助理（Siri的前身），在1997年IBM的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫（不再止步于州冠军，第一次真正意义上的战胜人类），同年两位德国科学家提出了LSTM网络可用于语音识别和手写文字识别的递归神经网络。
五、算力+算法+数据三驾马车聚齐：发展进入快车道
直到2006年，也就是我们身处的这不到20年的时间是当代人工智能快速发展的阶段，同年杰弗里辛顿发表了《learning of multiple layers of representation》奠定了当代的神经网络的全新架构。
2007年还在Stanford任教的华裔女科学家李飞飞教授，发起了ImageNet项目，开源了世界上最大的图像识别数据集（超过1400万、2万多标注类别的图像数据集）。
在2006年亚马逊的AWS的云计算平台发布，进一步大幅提升了人工智能网络模型计算所需要的算力。
同时，随着2014年4G时代的到来与智能手机大规模普及，移动互联网的极速发展，催生了覆盖人起居生活工作的方方面面的各色应用，带来了神经网络训练迭代所需的养料“海量的数据”，同时随着IoT物联网的兴起、支持分布式计算（边缘计算）的传感器时序（temporal）数据指数级生成。
六、技术发展离不开政府支持，我国将人工智能列入国家战略
2017年我国政府也引发了《新一代人工智能发展规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标：到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径。
到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
人工智能发展简史–符合事物发展本质-螺旋式上升
回顾人工智能历史发展的60多年间，有上升期、有瓶颈期、有寒冬期，但却一直不断的演进进步，正如恩格斯在《自然辩证法》所说，一切事物都是由螺旋形上升运动是由事物内部矛盾引起的，矛盾双方经过反复斗争，引起对立面的两次否定，两次转化，事物的发展从肯定到否定再到否定之否定，形成一个周期性，每一周期的终点同时又是下一周期的开端。
一个周期接着一个周期，每一周期完成时出现仿佛向出发点的复归，形成由无数“圆圈”衔接起来的无限链条，呈现出螺旋形的上升运动。
而如今的我们，正处在一个人工智能高速发展时代，且已经渗透到人们日常生产、生活、工作的方方面面，大家可能会问，为什么不是10年前、20年前而是现在？
这就不得不提人工智能三要素，分别是：算法、算力和数据，三者缺一不可。而人工智能早期发展的瓶颈，很多都是因为你三要素的一种或者多种要素的缺乏，导致人工智能产业陷入短暂的困境，如下图所示。
而如今，随着4G、5G基础网络通讯设施的快速发展，使万物互联成为可能，全球有天文数字级别的人、设备、传感器被连接，产生海量的数据，而这些数据正是人工智能算法模型迭代的充足养料。
而为什么我国有建设成为人工智能创新中心的底气？因为我们国家在网络基础设施建设方面在全球最为领先，移动互动联网渗透人们生产生活最为彻底 ，“配送下乡”的电商平台淘宝、拼多多、京东，美团等互联网“买菜”服务下沉到社区，村子里在直播玩短视频的大爷大妈，每个人都不知不觉的在享受着“人工智能”科技发展所带来的红利，同时也被“算法”支配着时间。
困在算法里的外卖小哥、内容平台利用推荐算法向你定向投喂的“猪食内容”、“人脸”信息被滥用，“算法”的偏见与歧视，正如一切事物的两面性一样、技术的发展同时一定会带来负面的影响，引发社会舆论的挑战。
如何更好的保护人们的隐私的同时，让算法更好的为人们服务？如何让人工智能将来不会“觉醒”，失去控制甚至伤害人类？如何让深度学习这个相对黑盒更具可解释性，更安全、更鲁棒？
相信诸位也跟我刚接触这个领域一样带着许多困惑。这些学界和工业界都已经有一些尝试与探讨，我希望在这本书的有限章节中向你尽可能简要但清晰的分享。
七、人工智能的未来在哪？
未来人工智能又将去向何从，会像是科幻电影里人工智能终将觉醒、他们因为不具备”人性”可以更加理智的不会错的进化统治甚至“奴役”人类？
还是由于人类生存活动使地球的生态环境不断恶化，“病毒”不断肆虐，人类无法外出，只能沉陷于由人工智能创造的虚拟环境中，像是”头号玩家”所描述的世界，在虚幻世界中实现”自我”价值？
虽然无法先知，但是可以预见的是，人工智能未来一定会具备以下趋势：
从专家系统转向通用型的认知智能，像是我们上文提到的早期只能针对问题解决问题的某个细分领域的人工智能，未来的人工智能是更加通用型的、在感知能力的基础上具备像人一样具备认知智能，除了分类、归纳、检测、识别具备推演、预测的能力；
深度学习模型从过去的黑盒不可解释，变得更加具备“可解释性”，从而通过算法模型更公平、更安全、更鲁棒；
深度学习向多模态发展，正如人类文明进行学习不仅仅是通过眼睛观看，还有“口眼耳鼻舌身意、色相声香味触法”，因此深度学习需要多传感器的信息融合进行模型学习训练与判断；
由于高级任务的带标签训练数据十分匮乏，这会促使人们进一步研究稀疏数据环境中的学习技术，比如，小样本学习和自我监督学习以及如何提升学习的效率以及如何让学习的进度追赶上数据产生的进度，增量学习也是一个解决当前现状的实用方向。
数据隐私和数据安全引起社会广泛关注，如何保护隐私的前提下同时进行模型训练迭代，联邦学习已经被大多公司和组织广泛使用。
四、人工智能国内起源？
人工智能（Artificial Intelligence,AI）这个术语，是在1956年夏季于美国举办的Dartmouth（达特茅斯）会议上，由麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题时，首次提出，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
五、人工智能中最早得以研究并被成功应用的领域是？
机器学习。这一概念最早出现在世纪5年代，当时科学家们开始将计算机编程与统计学相结合来发展新的算法和技术。
其中一个里程碑性的事件是956年达特茅斯会议，该会议被认为是人工智能的起源，会议上提出了机器学习的概念和方法。随着技术的进步，机器学习在各个领域得到广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它的成功应用推动了人工智能的快速发展。
六、智能的起源？
由麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批具有长远眼光的科学家与1956年的夏天提出。并首次提出“人工智能”这一个在今天成为主流的词汇。谁又能想到，曾经几经被批判为“反人类”的这一门科学。在今天正磅礴发展呢？
当初人工智能并不被许多人所认可，更是被所谓的“先知者”冷言冷语，也有人在一旁冷眼旁观。当然，这种现象与无可厚非，毕竟新事物的诞生，往往会有一批旧事物的消逝，这就必然存在有一个争斗、优胜劣汰的过程。这也是人类一个特点：喜欢待在舒适区，害怕变动。要说人工智能的拉票之举，不得不说到战胜人类的世界国际象棋冠军这个事了；人工智能在这一次的比拼中，完美的展现了他的优越性与未来的可发展性。
人工智能的起源，才有了他的发展，以及在今天与我们的息息相关。这是一个伟大的诞生
七、我的起源人工智能啥时候开的？
1956年，美国达特茅斯大学举行的一场为期两个月的讨论会上，首次提出了“人工智能”这个概念。但此时的人工智能技术宛如初生的婴儿，谁也不知道它未来的成就如何。在这之后的几十年，人工智能技术虽然经历了几次兴起与冷落，但都不为大众所知，因为这段时期，人工智能技术一直都没能走出实验室。