人工智能的历史起于远古时代，夹杂者神话故事和各种流言，正如帕梅拉（ Pamela McCorduck）所说，远古人类创造AI 的初心是为了创造一个人造的上帝。比如希腊的金色机器人 火神赫菲斯托斯 和 Pygmalion’s Galatea。
远古时期
在公元前第一个千禧年，中国，印度和希腊哲学家都提出了一些推理的研究理论，比如 亚里士多德（Aristotle）进行了演绎推理三段论的完整分析，欧几里得（Euclid）所著Elements 是一种形式推理的模型，Muḥammad ibn Mūsā al-Khwārizmī, 发明了代数学，即我们现在所称的算法，此外还有欧洲哲学家威廉-奥卡姆，以及 Duns Scotus。
近现代
马略卡哲学家雷蒙-勒尔（Ramon LIull），通过一些逻辑方法发明了一些逻辑机器，莱布尼兹（Gottfried Leibniz） 收到他的启发，重新设计了前者的想法。
17 世纪， 莱布尼兹和托马斯-霍布斯（Thomas Hobbes），以及热奈-笛卡尔（ René Descartes ）向前更进一步，发现所有的思想都可以通过代数和几何的方式进行组织，Hobbes 写下了《Leviathan》，其中写道“推理无非就是计算”，莱布尼兹设想了通过一种统一的描述性语言来进行推理，这样可以减少计算的论证过程，同时，在不同的学科之间也可以间少争论，更快的达成统一。
到了20世纪，数理逻辑的研究让AI 进一步实现了突破，以英国数学家布尔的《The Laws of Thought》和德国数学家弗雷格的《Begriffsschrift》为基础，拉塞尔和怀特海德在1913念出版了《Principia Mathematica》，在此著作中陈述了一种正式的处理数学基础的方法，德国数学家，大卫-希尔伯特，受到拉塞尔的影响，提出了一个影响数理推理的基础问题：是否所有的数学推理都能被形式化，进而进行分析？
这个问题后来在《imcompleteness proof》，图灵机理论以及《Lambda calculus》中得到了解答，对希尔伯特的问题，做了以下几个说明：
- 并不是所有数学逻辑推理问题都能得到解决，存在限制
- 在一定条件的限制范围内，任何形式的数学推理可以被自动化
在《Church-Turing Thesis》中提出了以’0’，’1’作为基本符号的设备，可以模拟任何可知的数学推理过程，即我们现在所熟知的图灵机理论。
计算机科学
19世纪初期，查尔斯-巴贝奇（Charles Babbage）设计了一种可编程的计算器（the Analytical Engine），艾达-拉芙蕾丝（Ada Lovelace）敏感的认识到这种设备所拥有的巨大作用，基于巴贝奇的计算器理论引擎，其编写了完整的计算伯努利数的方法，在后来，拉芙蕾丝也被公认为是计算机科学发展历史上的第一位程序员。
第一代的现代计算机是在二战时被用做密码破译机器，比如Z3,ENIAC 和Colossus，后两个是基于阿兰图灵的理论由约翰.王.诺伊曼设计完成。
图灵测试
经过控制理论和早期的神经网络的发展，1950 年阿兰图灵发表了《computing machinery and intelligence》，其中，图灵预测了创造能够思考的设备的可能性，同时就设备具备思考能力进行了定义：
如果一个机器设备与人类对话时，人类完全不能分辨出其与人类的差别，那么就可以认为这类设备具备思考的能力
现在，图灵测试也被视作第一次对人工智能理论的正式论证。
1956年达特茅斯会议
1956年，Marvin Minsky, John McCarthy 和 2位顶级科学家: Claude Shannon （克劳德·艾尔伍德·香农）以及IBM的 Nathan Rochester，组织了达特茅斯会议，此次会议其中的一个提案断言：任何一种学习或者其他形式的人类智能都能够通过机器进行模拟。同时约翰·麦卡锡为这种机器智能取了一个名字：Artificial Intelligence， 由此，AI 第一次被正名。
黄金年代（1956–1974）
主要成果
- 搜索推理（Reasoning as search）
- 自然语言（Natural language）
- 微观世界（Micro-worlds）
乐观主义
资本态度
第一个AI 冬天
在所有人对AI 充满期待时，AI 自身遇到了它难以逾越的瓶颈：
- 有限的计算资源
- 问题的复杂度难以驾驭
- 常识的推理几乎不可能完成
- 莫拉维茨悖论（Moravec’s paradox）
- 分帧和量化问题
…未完待续
Reference：