人工智能（AI，Artifical Intelligence）一词最初是1956年在美国计算机协会组织的达特茅斯学会上提出的，距今已有60多年的历史。这60余年的发展道路虽然起伏曲折，但在基础理论创新及关键技术应用等方面可谓硕果累累。本章从人工智能发展历程、政策、技术等多方面介绍人工智能的发展现状与趋势。

人工智能是一门交叉学科，将计算机科学、控制论、信息论、哲学和语言学结合在一起。学术界尚未就人工智能的定义达成共识。美国斯坦福大学人工智能研究中心的尼尔森教授说：“人工智能是一门关于知识的学科，有关如何表示知识及如何获取和使用知识的科学”麻省理工学院温斯顿教授这样理解人工智能：“研究如何使计算机完成过去只有人类才能完成的智能工作。”究其本质，人工智能是基于机器（计算机）来模拟人类智能的，最终的目标是改善人类的福祉。

人工智能的应用领域非常广泛，包括媒体、教育、医疗、安全、农业等。人工智能是计算机科学的一个分支。自20世纪70年代以来，它被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一，它也被认为是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。讨论人工智能的发展过程将有助于我们更好地掌握人工智能的整体发展，促进人工智能及其相关科研领域的发展。

1956年被称为人工智能诞生的元年。如今，人工智能已有60多年的历程，其间起起伏伏。世界人工智能的发展主要经历了6个阶段，即萌芽期（1956年之前）、第一个高潮期（1956—1966年）、低谷发展期（1967年至20世纪80年代初）、第二个高潮期（20世纪80年代中期至20世纪90年代初）、稳定发展期（20世纪90年代至2016年）和第三次高潮期（2016—2020年）。

人工智能的概念在20世纪50年代被提出。1950年，一位名叫马文·明斯基（Marvin Minsky）（后来被称为“人工智能之父”）的大学生和他的同学邓恩·埃德蒙（Dunn Edmond）一起建造了世界上第一台神经网络计算机，这也被视为人工智能的起点。巧合的是，也是在1950年，被称为“计算机之父”的阿兰·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing）提出了享誉世界的想法——图灵测试。根据图灵的愿景：如果一台机器可以在不被识别出机器身份的情况下与人类顺畅地交谈，那么该机器是智能的。就在同年，图灵还大胆预测了机器真正具备智能的可行性。

1956年夏天，在美国达特茅斯学院举办的研讨会上，包括海曼·明斯基（Hyman Minsky）、克劳德·艾尔伍德·香农（Claude Elwood Shannon）、约翰·麦卡锡（John McCarthy）和罗切斯特在内的一批年轻科学家为人工智能这一学科的诞生做出了贡献。计算机专家约翰·麦卡锡创造了“人工智能”一词，此后不久，最早的人工智能学者和技术团体开始出现。达特茅斯会议被广泛认为是人工智能诞生的标志，从那时起，人工智能就走上了快速发展的道路。

在达特茅斯会议之后，人工智能进入了一个新的发展阶段。在此期间，人工智能的主要研究方向是定理证明和机器翻译等。此阶段的代表性成果如下。1956年，艾伦·纽厄尔（Allen Newell）和赫伯特·西蒙（Herbert Simon）首次在定理证明方面取得了突破，并开辟了使用计算机程序模拟人类思维的方式；1960年，麦卡锡创立了人工智能编程语言LISP。一系列的突破使人工智能科学家相信，通过研究人类思维的一般规律，计算机最终可以模拟人类思维，从而创建通用的逻辑推理系统。

随着人工智能研究的不断深入，科学家面临越来越多的困难。创立于1965年的消解法（归结法）曾经备受期待。但是，当证明“连续函数之和仍是连续的”这个微积分事实时，该方法在推导了一万步后仍然没有结果。塞缪尔（Samuel）的象棋程序在赢得州冠军后从未赢得过全国冠军。机器翻译所依赖的词典中的词到词的映射方法迟迟无法达到理想的效果。从神经生理学角度研究人工智能的科学家尚未成功地使用电子电路模拟神经元和人脑。当时，人工智能面临的技术瓶颈主要有3个方面。第一，计算机性能的落后导致早期许多程序无法应用于人工智能领域。第二，问题的复杂性。早期的人工智能程序主要用于解决特定问题，因为特定问题的对象很少且复杂度较低。一旦问题维度上升，该程序将立即不堪重负。第三，数据量严重不足，没有足够大的数据库来支持该程序进行深度学习。