人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种模拟、延伸、扩展甚至超越人类智能的技术，其发展历程充满了曲折和变革。从最初对计算机科学家们提出的问题“机器能否像人类一样思考？”，到如今我们所见到的深度学习、大数据分析等高级应用，这一路上有着许多重要的里程碑。
20世纪50年代是人工智能研究的起点。在这个时代，艾伦·图灵（Alan Turing）提出了一项测试，即图灵测试，用以评估一个设备是否能够在不引起怀疑的情况下与一个普通的人进行自然语言交流。这一测试至今仍然被认为是衡量机器是否具有真正“智慧”的标准之一。
1956年，在加州大学戴维斯分校召开了第一场关于人工智能的问题讨论会，这标志着现代计算机科学中的人工智能研究正式开始。麦卡锡（John McCarthy），纽厄尔（Marvin Minsky），罗斯（Nathaniel Rochester）和施奈伯格（Claude Shannon）等大师共同发表了他们对于如何让机器学习和推理问题解决能力的想法，他们都是这门学科早期最重要的人物之一。
随后几十年里，人工智能领域经历了一段相对静止的时期。直到1980年代中叶，当艾伦·佩珀顿创立了符号AI公司Symantec，并且他的学生约翰·罗森塔尔开发出第一个专门为处理中文而设计的人工语言翻译系统之后，这个领域才逐渐复苏并进入快速增长阶段。
1990年代初，由于科技泡沫以及市场预期过高，一系列技术上的进步未能达到预期效果，使得公众对于人工智能未来前景持谨慎态度。但就在此时，此次科技浪潮也孕育出了很多新的技术，比如神经网络，它在当时被看作是一种有效手段来模拟生物神经网络结构，以此提高计算机处理信息速度和准确性。
到了21世纪初，由于大规模数据存储成本的大幅降低，以及算力提升，如云服务平台提供强大的并行处理能力，大数据时代悄然来临。大数据使得传统统计方法变得无法应对，而新兴的一批算法，如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林及梯度提升，都成为了解决复杂问题的手段。而这些新兴算法正是现代深度学习革命不可或缺的一部分基础。
2012年，当Hinton、Krizhevsky和Sutskever等研究者成功训练出首个通过图像识别任务胜过人类水平的人类模型AlexNet后，对深层神经网络进行优化与改进成为可能，从此，“深度学习”这一概念迅速席卷全球科技界，被视为实现真正意义上的“通用型”AI的一个关键途径。此后，不断出现新的模型，如ResNet、Inception Net等，每一次都带来了性能上的巨大飞跃，让整个行业再次陷入热潮之中。
今天，我们已经拥有了足够多样化、高效率以及广泛适用的工具来构建各种类型的人工智能系统，无论是在医疗健康、金融服务还是日常消费品制造业，都有着其独特而深远影响。而尽管目前还面临诸多挑战——包括隐私保护、大规模部署难题以及安全性风险——但总体来说，可以说我们正处于AI历史上最激动人的时刻之一。
