近年来，人工智能（AI）领域经历了快速变革和发展。要了解更多得从1950年代到现在的AI发展说起。
人工智能技术现在以比人类输出快得多的速度进行工作，并且能够生成曾经难以想象的创造性回应，例如文本、图像和视频，这只是发生的一部分变化。人工智能继续扩展的速度是前所未有的，要了解人工智能是如何走到这一步的，有必要了解它最初是如何开始的。人工智能有着悠久的历史，可以追溯到20世纪50年代，几乎每个十年都有重要的里程碑。在本文中，我们将回顾人工智能发展时间轴上的重大事件。
人工智能的起源
20世纪50年代
在20世纪50年代，计算机本质上是作为大型计算器使用的。事实上，像NASA这样的组织在需要特定计算的答案时，比如火箭发射的轨道，他们更经常求助于人类“计算机”或专门解决这些复杂方程的女性团队。在计算机成为现代设备之前很久，一位数学家和计算机科学家就预见到了人工智能的可能性。这才是真正的人工智能的起源。
阿兰·图灵
在计算能力仍主要依赖人脑的时代，英国数学家阿兰·图灵想象出了一种能够超越最初编程的机器。在图灵看来，这种计算机器最初会被编码为根据程序工作，但可以扩展到最初功能之外。
阿兰 · 图灵
当时，图灵没有技术来证明他的理论，因为计算机器还没有发展到那个水平，但他被认为是第一个人工智能概念的提出者。他还开发了一种评估机器是否能与人类一样思考的方法，他称之为“模仿游戏”，但现在更流行的说法是“图灵测试”。
图灵测试
达特茅斯会议
在1956年夏天，达特茅斯学院数学教授约翰·麦卡锡邀请了来自各个学科的一小群研究人员，参加了一个为期一个夏天的研讨会，探讨“思考机器”的可能性。这个小组认为，“学习或智力的任何特征都可以在原则上被精确描述从而可以制造出模拟它的机器”。由于他们在那个夏天的讨论和工作，他们被认为是人工智能领域的奠基人。
达特茅斯会议
约翰·麦卡锡
在达特茅斯夏季会议期间——也是图灵去世两年后——麦卡锡提出了一个术语，这个术语将定义类似人类机器人的行为。在概述那年夏天的工作研讨会的目的时，他用了一个将永远为人所知的术语来描述它，那就是“人工智能“
人工智能的基础
1960年代-1970年代
达特茅斯会议后，早期的兴奋在接下来的几十年里不断高涨，早期的进展迹象包括一个逼真的聊天机器人和其他。
伊莉莎
ELIZA由麻省理工学院计算机科学家约瑟夫·魏岑鲍姆于1966年创建，被广泛认为是第一个聊天机器人，它通过将用户的回答重新组织成问题来模拟问话，从而引发进一步的对话，这种方法也被称为罗杰斯式论点。
魏岑鲍姆认为，这种相对初级的互动就能证明机器智能的简单状态。然而，许多用户却认为他们是在与人类交谈。在一篇研究论文中，魏岑鲍姆解释说：“有些用户很难相信ELIZA……不是人类。”
谢克机器人
在1966年至1972年间，斯坦福研究所的人工智能中心开发了机器人Shakey。Shakey是一个配备了传感器和电视摄像头的移动机器人系统，它利用这些设备在不同的环境中导航。根据SRI后来发布的一篇论文，开发Shakey的目标是“发展人工智能的概念和技术，使自动化设备能够在现实环境中独立运作”。
研究人员正在调试Shakey
虽然与今天的开发相比，Shakey的能力相当粗糙，但机器人帮助推进了人工智能的多个领域，包括“视觉分析、路线寻找和物体操作”。
美国人工智能协会成立
在1950年代的达特茅斯会议之后，人工智能研究开始在麻省理工学院、斯坦福大学和卡内基梅隆大学等知名机构涌现。这些研究背后的关键人物需要有机会分享信息、想法和发现。为此，1977和1979年分别举办了国际人工智能联合会议，但尚未形成更紧密的团体。
美国人工智能协会成立于1980年，填补了这一空白。该组织专注于在该领域建立期刊、举办研讨会和策划年度会议。该协会已发展成为人工智能促进协会 (AA)，并致力于“推进对思维和智能行为背后的机制的科学理解，以及它们在机器中的体现”
人工智能的寒冬
1974年，应用数学家詹姆斯·莱特希尔爵士发表了一份关于学术人工智能研究的批判性报告，称研究人员在的潜在智能方面基本上是过度承诺而没有兑现。他的谴责导致了资金的大幅削减。
1980年代-1990年代
1986年，在德国工作的科学家恩斯特·迪克曼斯（Er Dickmanns）发明了第一辆自动驾驶汽车。从技术上讲，这是一辆装有计算机系统和传感器的梅赛德斯货车，读取环境信息。该车辆只能在没有其他汽车和乘客的道路上行驶。
1996年，IBM公司让其计算机系统深蓝（一个下棋的计算机程序）与当时的世界象棋冠军加·卡斯帕罗夫进行了一次六局的比赛。当时，深蓝只赢了六局中的一局，但第二年，它赢得了比赛。事实上，它只用了19步就赢得了最后一局。
深蓝与加·卡斯帕罗夫对弈现场
2000-2019
你可以追溯到1997年对“社交机器人”Kismet的研究，它能够识别和模拟人类情感，但这个项目2000年才得以实现。Kismet是在麻省理工学院的人工智能实验室中创建的，由辛西娅·布雷泽博士领导。Kismet包含传感器、麦克风和描述“人类情感过程”的程序。所有这些帮助机器人理解和模仿各种情感。
2004年火星离地球更近，因此NASA利用这一可航行的距离向火星发射了两辆探测车——“勇气”和“机遇号”。两者都配备了人工智能，帮助它们穿越火星上崎岖不平的地形，并在实时做出决策，而不是依靠人类的帮助。
在IBM的深蓝程序成功击败世界象棋冠军多年后，该公司在2011年又创造了一个具有竞争力的计算机系统Watson，这个系统后来在美国热门问答节目《Jeopardy》中亮相。在首秀前，Watson 通过深度问答从百科全书和互联网中汲取了大量数据。
Watson 在节目中
2011年关于iPhone产品的演示中，苹果展示了一个新功能：一个名为Siri的虚拟助手。三年后，亚马逊发布了其自主的虚拟助手Alexa。两者都具有自然语言处理功能，能够理解语音问题并给出回答。
2011年10月，苹果推出了语音助手Siri
计算机科学家杰弗里·辛顿在20世纪70年代攻读博士时就开始探索神经网络的想法(一种以类似于人脑的方式处理数据的人工智能系统)。但直到2012年，他和两名研究生在ImageNet竞赛中展示了自己的研究后，行业才看到了神经网络取得的进展。
机器人技术从早期的Kismet时代迈出了重要一步，当时总部位于香港的汉森机器人公司在2016年创造了索菲亚，一个能够做出面部表情、开玩笑和与人交谈的“类人机器人”。由于其创新的人工智能和人类互动的能力，索菲亚成为全球现象，并经常出现在脱口秀节目中，包括像《今晚》这样的深夜节目。
围棋被认为是一种容易上手但难以精通的游戏，尤其是对计算机系统来说，由于其潜在位置的数量庞大，想要玩好围棋难上加难。有人说，围棋的复杂程度“比国际象棋复杂十亿亿倍”。尽管如此，由谷歌人工智能实验室DeepMind开发人工智能程序AlphaGo在2016年还是击败了当时世界上最优秀的围棋选手之一李世石。
AlphaGo与李世石对弈中
2020年至今
AI研究公司OpenAI开发了生成式预训练转换器（GPT），这成为了其早期模型GPT-1和GPT-2的架构基础，这些模型是在数十亿个输入数据上训练出来的。尽管经过大量学习，它们独特文本响应的能力仍然有限。
DALL-E 是 OpenAI 于 2021 年发布的一款文本到图像模型。用户使用自然语言文本提示 DALL-E 时，该程序会生成逼真且可编辑的图像。DALL-E 的第一个版本使用了AI 的 GPT-3 模型，并基于 120 亿个参数进行训练。
2022 年OpenAI 发布了 AI 聊天机器人 ChatGPT，它基于 GPT-3 模型，经过数十亿次输入训练，以提高其语言处理能力，因此与之前的聊天机器人相比，ChatGPT 与用户的互动方式更加逼真。用户可以使用 ChatGPT 来获得不同的，比如帮助编写代码或简历，克服写作障碍，或者进行研究。然而，与之前的聊天机器人不同，ChatGPT 可以提出后续问题识别不适当的提示。
2023年是生成式人工智能的一个里程碑年份。不仅OpenAI发布了GPT-4，再次提升了其前代产品的能力，微软将ChatGPT整合到其搜索引擎必应中，谷歌也发布了其GPT聊天机器人Bard。