人工智能的知识根源，以及智能机器的概念，可以在古代中国和希腊神话中找到。在第二次世界大战之后，现代计算机出现了，就有可能创造出执行困难的智力任务的程序。在过去70多年间，人工智能从概念的提出走向了繁荣。近年更由于深度学习的技术突破，人工智能开始出现在我们的生活中。如下列出了其中一些重要大事。

20世纪40年代之前

古代：中国古代东周著名的思想家、哲学家列子的著作《汤问》记载了“偃师献技”——3000年前的中国古代，西周早期工匠偃师为周穆王进奉一个人工材料组装的偶人。希腊神话中的赫菲斯托斯制造的青铜机器人塔罗斯，融合了对智能机器人的想象。古代有许多其他神话都涉及到类似人类的人工制品。

公元前4世纪：亚里士多德发明了三段论逻辑，这是第一个形式演绎推理系统。

1206年：阿拉伯发明家加扎利（Al-Jazari）设计了被认为是第一个可编程的仿人机器人，一艘搭载四名机械音乐家的船，由水流驱动。

1308年：西班牙神学家拉蒙·卢尔(Ramon Llull)在《Ars magna(大艺术)》一书中提出一种分析论证的方法，即利用少量基本属性进行不同排列组合，发现值得探讨的问题。

拉蒙·卢尔

1515年：达·芬奇赠给法国国王的一只机器狮，当对着机器狮抽上三鞭，狮子胸部会打开，开出一朵“鸢尾花”，是达·芬奇最伟大发明之一。

1580年：布拉格的拉比·勒夫发明了傀儡，据说是一个活生生的泥人。

17世纪初：笛卡尔提出动物的身体不过是复杂的机器。

1642年：帕斯卡发明了第一台机械数字计算机。

1651年：托马斯·霍布斯出版了《利维坦》，其中包含了一种机械和组合的思维理论。1662年至1666年塞缪尔·摩兰爵士设计了算术机器。

1673年：莱布尼茨改进了帕斯卡的机器做乘法和除法，称为步骤推算，并设想了一个通用的推理演算，通过它可以机械地决定参数。

1769年：出现了大量的机械玩具，包括著名的沃肯森机械鸭和冯·凯佩伦的假机械棋手土耳其人。

1801年：约瑟夫·玛丽·雅卡尔（Joseph Marie Jacquard）发明了提花织机，这是第一台可编程机器。

1818年：玛丽·雪莱出版了《弗兰肯斯坦怪兽的故事》。

1832年：巴贝奇和艾达设计了一种可编程的机械计算机分析引擎。

1854年：乔治·布尔（George Boole）开发了一种二进制代数，代表（一些）“思想法则”，发表在《思想法则》。

1879年：戈特洛布·弗雷格在的著作《Begriffsschrift（德语，大致意思是“概念剧本”）》中发展现代命题逻辑，后来由罗素、塔尔斯基、戈德尔、丘奇和其他人澄清和扩展。

1910—1913年：1910—1913年:英国哲学家伯特兰·罗素（Bertrand Russell ）和怀特海（Alfred North Whitehead）的《数学原理》三大卷巨著出版，它彻底改变了形式逻辑。罗素、维特根斯坦和卡尔纳普将哲学引入知识的逻辑分析。

1912年：托雷斯·奎维多（Torres y Quevedo）建造了他的象棋机，可能是第一款机器游戏。

1923年：在伦敦上演的卡雷尔·卡佩克的话剧《R.U.R》中首次使用“Robot(机器人)”一词。

1936年：艾伦·图灵（Alan Mathison Turing）提出了通用图灵机，奠定了现代计算机科学的基础。

1939年：西屋电气公司在纽约世界博览会上介绍机械人Electro，还有机械狗Sparko。

1941年：德国楚泽（Konrad Zuse）完成了世界上第一台全功能可编程计算机Z3。。

人工智能的孕育（1943-1949）

1943年：第一项被公认为人工智能的工作是由沃伦·麦卡洛奇和沃尔特·皮茨完成的。他们提出了一个人工神经元模型，在论文《神经活动内在思想的逻辑演算》中，提出了旨在模拟人类的思维过程的算法。他们的模型——通常被称为麦卡洛奇-皮茨神经元，为神经网络奠定了基础。同年，阿图罗·罗森布鲁斯、诺伯特·维纳和朱利安·毕格罗的一篇论文中提出了“控制论”一词。埃米尔·波斯特（Emil Post）证明产生式系统是一种通用的计算机制。波斯特在完备性、不一致性和证明理论方面也做了重要的工作。

1945年：由物理学家和数学家约翰·冯·诺依曼于在艾伦·图灵工作的基础上，提出现在所谓的冯·诺依曼机器架构。哥伦比亚大学校友艾萨克·阿西莫夫创造了机器人这个术语。乔治·波利亚出版了他的畅销书《启发式思考，如何解决问题》。这本书将“启发式”一词引入现代思维，并影响了许多人工智能科学家。

1946年：埃克特和莫奇利的ENIAC于2月14日在美国宣告诞生，被认为是第一台电子计算机。

1948年：维纳出版畅销书《控制论》。艾伦·图灵撰写了内部技术报告《智能机器》，没有公开发表。

1949年：唐纳德·赫布（Donald Hebb）证明了一个更新规则，可以修改神经元之间的连接强度，后来被称为赫布学习。1948-49年，格雷·沃尔特（Grey Walter）在布里斯托尔进行了名为Elsie和Elmer的自主机器人海龟实验，实验的前提是少量的脑细胞可以产生复杂的行为。

人工智能的诞生（1950-1956）

1950年：英国数学家、当今公认的计算机科学之父和人工智能奠基者艾伦·图灵发表了《计算机器和智能》论文，介绍了后来被称为“图灵测试”的智能评估方法。该测试可以检查机器显示相当于人类智能的智能行为的能力。克劳德·香农发表了关于象棋的详细分析。艾萨克·阿西莫夫发表了他的《机器人三定律》。

艾伦·图灵

1951年：马文·明斯基和迪安·埃德蒙兹建造了第一台神经网络计算机SNARC。由约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）正式提出细胞自动机(Cellular Automata,简称CA),是时间、空间和状态均离散的动力系统，自其产生以来，越来越多科研工作者投入到CA的理论分析和应用研究中。

1952年：亚瑟·塞缪尔创造了“机器学习”这个短语，并创建了第一个计算机学习程序，他被尊为机器学习之父。这些程序是为玩跳棋游戏而设计的。亚瑟·塞缪尔的程序是独一无二的，因为每次下西洋跳棋，计算机总是会变得更好，纠正错误，并从数据中找到更好的获胜方法。这种自动学习将是机器学习的首批例子之一。

1955年：艾伦·纽威尔和赫伯特·A·西蒙创立了“第一个人工智能项目”，并被命名为“逻辑理论家”。这个程序已经证明了罗素、怀特海的数学名著《数学原理》一书第二章52个数学定理中的38个，并为一些定理找到了新的、更优雅的证明。1955-56 冯·诺意曼撰写讲演用的未完成稿《计算机与人脑》是自动机（以电子计算机为代表）理论研究中的重要材料之一。著者从数学的角度，主要是从逻辑和统计数学的角度，探讨计算机的运算和人脑思维的过程，进行了一些比较研究。

黄金年代早期的热情（1956-1974）

1956年：在达特茅斯大学组织了一个为期2个月的研讨会。在这次会议上，介绍了下国际象棋和跳棋的程序，证明定理和解释文本的程序。这些程序被认为是模拟人类智能行为的。与会者包括约翰·麦卡锡（术语“人工智能”的发明者），克劳德·香农（信息理论的创始人），马文·明斯基（首位图灵奖获得者，1969年），艾伦·纽威尔（1975年图灵奖获得者），赫伯特·西蒙（1978年诺贝尔经济学奖获得者），亚瑟·塞缪尔（由于提出“机器学习”的概念，而被称为机器学习之父）。同年，卡内基梅隆大学首次运行人工智能项目的演示。演示第一个运行的人工智能程序，逻辑理论家（LT），作者是艾伦·纽威尔、J.C.肖和赫伯特·西蒙。中国周恩来总理主持制定的《十二年科学技术发展规划》中，把计算机作为重点，并筹建中国第一个计算技术研究所，从此中国计算机事业开始了征程。

1956年达特茅斯会议部当年分参会者

1957年：艾伦·纽威尔、J.C.肖和赫伯特·西蒙演示通用解题程序（GPS）。弗兰克·罗森布拉特为深层神经网络奠定基础。心理学家罗森布拉特于1957年向康奈尔航空实验室提交了一篇题为《感知器：感知和识别自动机》的论文。他宣称他将“构建一个电子或机电系统，以一种可能与生物大脑的感知过程非常相似的方式，学会识别光、电或音调信息模式之间的相似性或同一性”。他思考更多的是硬件，而不是软件或算法，被广泛认为是深度神经网络的基础(DNN)。

1958年：约翰·麦卡锡为人工智能发明了Lisp编程语言。赫伯·盖伦特和内森·罗切斯特（IBM）描述了一个定理证明程序，它利用了领域的语义模型。关于思维过程机械化的泰丁顿会议在英国举行，提交的论文包括约翰·麦卡锡的《常识程序》、奥利弗·塞弗里奇的《大混乱》和马文·明斯基的《启发式编程和人工智能的一些方法》。王浩在纽约州的IBM实验室的一台IBM704机器上用汇编语言编写了3个程序，证明了罗素和怀特海《数学原理》中的200多个定理。

1960年：弗吉尼亚理工学院教授亨利·凯利发表了“最佳飞行路径梯度理论”，这是他所在航空航天和海洋工程领域的一篇重要的、被广为认可的论文。多年来，他关于控制理论的许多观点——有输入的系统的行为，以及反馈如何改变这种行为——已经被直接应用到人工智能和人工神经网络中。它们被用来开发用于训练神经网络的连续反向传播模型(也称为误差反向传播)的基础。

1961：詹姆斯·斯莱格尔（James Slagle）的麻省理工学院博士学位论文，用Lisp语言编写了第一个符号积分程序SAINT，它解决了大学一年级的微积分问题。第一家工业机器人公司Unimation成立。

1962年：亚瑟·塞缪尔（IBM）为跳棋玩家编写了第一个游戏程序，具备挑战世界冠军的足够技能。

1963年：托马斯·埃文斯（Thomas Evans）在麻省理工学院（MIT）攻读博士学位时编写的程序“ANALOGY”表明，计算机可以解决与智商测试相同的类比问题。伊万·萨瑟兰（Ivan Sutherland）在麻省理工学院（MIT）关于画板的论文将交互式图形的思想引入了计算领域。爱德华·费根鲍姆和朱利安·费尔德曼出版了《计算机与思维》，这是第一本关于人工智能的文集。

1964年：丹尼·博布罗在麻省理工学院的论文（麻省理工学院人工智能小组MAC项目的tech.report#1）表明，计算机能够很好地理解自然语言，能够正确地解决代数问题。伯特·拉斐尔（Bert Raphael）在麻省理工学院关于SIR项目的论文展示了问答系统知识的逻辑表示能力。霍兰德（John Holland）发明遗传算法，由他和他的学生及同事开发。后来，于1975年出版的“自然与人工系统中的适应”一书。

1965年：爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）成功研制DENDRAL的化学分析专家系统，被认为是第一个计算机软件专家系统，能够进行实验数据的分析。J.艾伦·罗宾逊（J.Alan Robinson）发明了一种机械证明程序解题方法，它允许程序以形式逻辑作为表示语言高效地工作。数学家阿列克谢·伊瓦肯内科（Alexey Ivakhnenko）和包括帕拉在内的同事们应用了当时仅有的理论和想法，创造了第一个工作的深度学习网络。伊瓦肯内科开发了数据处理的分组方法(GMDH)——定义为“基于计算机的多参数数据集数学建模归纳算法系列，具有模型的全自动结构和参数优化功能”——并将其应用于神经网络。因为这个原因，许多人认为伊瓦肯内科是现代深度学习之父。他的学习算法使用深度前馈多层感知器，在每一层使用统计方法找到最佳特征，并通过系统转发它们。

1966年：麻省理工学院（MIT）的约瑟夫·魏泽鲍姆（Joseph Weizenbaum）创建了一个交互式式“伊丽莎”（Eliza），用英语进行对话。伊丽莎可能是世界上第一个聊天机器人，代表了自然语言处理的早期实现，其目的是教计算机用人类语言与我们交流，而不是要求我们用计算机代码编程，或通过用户界面进行交互，她为后来打破人与机器之间的沟通障碍的努力铺平了道路。奎利恩（Ross Quillian卡内基技术研究所博士论文）展示了语义网。关于机器翻译的负面报道多年来扼杀了自然语言处理（NLP）的许多工作。

1967年：莫西斯（Joel Moses，麻省理工学院博士）展示了Macsyma程序中集成问题的符号推理能力。第一个成功的数学知识型课程。麻省理工学院的理查德格林布拉特（Richard Greenblatt）建立了一个以知识为基础的国际象棋比赛程序MacHack，该程序足以在锦标赛中获得C级评分。

1969年：斯坦福研究所的科学家研制出一种机器人沙基（Shakey），它具有运动、感知和解决问题的能力。斯坦福大学罗杰•尚克（Roger Schank）定义了自然语言理解的概念依赖模型。第一次人工智能国际联合会议（IJCAI）在华盛顿特区举行。马文·明斯基和西摩·佩尔特（Marvin Minsky and Seymour Papert）那本影响巨大、争论无比的书《感知机》（Perceptrons）展示了简单神经网络的局限性。该书从数学角度证明了关于单层感知器的计算具有根本局限性，指出感知器的处理能力有限，例如，无法解决著名的XOR（异或）问题。该书的悲观论调成为人工神经网络沉寂的直接导火索。

机器人沙基

1970年：詹姆·卡本内尔(斯洛伐克)开发的SCHOLAR，一个用于计算机辅助教学的交互式程序 。细胞自动机（诺依曼于20世纪50年代初提出）在理论和实践上获得重大进展，约翰·康威（John Horton Conway）设计了著名的生命游戏(Conway’s Game of Life) ，史蒂夫·沃尔夫勒姆（Stephen Wolfram）构造并初步研究了基本细胞自动机(ECA) ，Ramon Alonso-Sanz提出有记忆机制的ECA(ECAM) ，伯克斯（Burks）真正物理实现了细胞自动机模型 。

1971/1972：基于规则的专家系统：布鲁斯·布坎南（Bruce G.Buchanan），爱德华·肖特里夫（Edward H.Shortliffe）开展斯坦福启发式编程项目的MYCIN。

1972年：第一个智能人形机器人在日本制造，被命名为WABOT-1。

1973年：爱丁堡大学的装配机器人小组建造了著名的苏格兰机器人弗雷迪，能够利用视觉定位和装配模型。8月26日中国第一台每秒钟运算100万次的集成电路电子计算机试制成功（见《中华人民共和国大事记（1949年10月—2019年9月）》）。