人工智能发展历史概述
人工智能发展道路上的大事记----------------详细版
从20世纪50年代开始，许多科学家，程序员，逻辑学家和理论家帮助和巩固了当代人对人工智能思想的整体理解。随着每一个新的十年，创新和发现改变了人们对人工智能领域的基本知识，以及不断的历史进步推动着人工智能从一个无法实现的幻想到当代和后代切实可以实现的现实。
人工智能在20世纪50年代
1950年：AlanTuring发表了“计算机器和智能”，提出了模仿游戏的想法-一个考虑机器是否可以思考的问题。这一建议后来成为的图灵测试，其测量机（人工）智能。图灵的发展测试了机器的思考能力。图灵测试成为人工智能哲学的重要组成部分，人工智能在机器中讨论智能，意识和能力。
1952年：计算机科学家亚瑟·塞缪尔（ArthurSamuel）开发了一种跳棋计算机程序-第一个独立学习如何玩游戏的人。
1955年：约翰麦卡锡和一群人创建了一个关于“人工智能”研讨会的提案。1956年，当研讨会举行时，这个词的正式诞生归功于麦卡锡。
1955年：AllenNewell（研究员），HerbertSimon（经济学家）和CliffShaw（程序员）共同撰写了第一个人工智能计算机程序逻辑理论家。
1958年：McCarthy开发了Lisp，这是人工智能研究中最受欢迎且最受青睐的编程语言。
1959年：塞缪尔在谈到编程计算机以比编写程序的人更好地进行国际象棋游戏时创造了“机器学习”一词。
人工智能在20世纪60年代人工智能领域的创新在20世纪60年代迅速发展。新的编程语言，机器人和自动机，研究以及描绘人工智能生物的电影的出现越来越受欢迎。这极大地突出了人工智能在20世纪下半叶的重要性。
1961年：乔治·德沃尔（GeorgeDevol）在20世纪50年代发明的工业机器人Unimate成为第一个在新泽西州通用汽车装配线上工作的机器人。它的职责包括从装配线运输压铸件并将零件焊接到汽车上-这一任务对人类来说是危险的。
1961年：计算机科学家兼教授JamesSlagle开发了SAINT（符号自动INTegrator），这是一个启发式问题解决方案，其重点是新生微积分中的符号整合。
1964年：计算机科学家DanielBobrow创建了STUDENT，一个用Lisp编写的早期AI程序，解决了代数词问题。学生被认为是人工智能自然语言处理的早期里程碑。
1965年：计算机科学家兼教授JosephWeizenbaum开发了ELIZA，这是一个交互式计算机程序，可以用英语在功能上与英语交谈。Weizenbaum的目标是证明人工智能思维与人类思维之间的沟通是“肤浅的”，但发现许多人将拟人化特征归因于伊丽莎。
1966年：由CharlesRosen在其他11人的帮助下开发的机器人Shakey是第一个通用移动机器人，也被称为“第一个电子人”。
1968年：由StanleyKubrick执导的科幻电影2001：ASpaceOdyssey发行。它具有HAL（启发式编程的算法计算机），一个有感知的计算机。HAL控制航天器的系统并与船员交互，与他们交谈，好像HAL是人，直到故障以负面方式改变HAL的相互作用。
1968年：计算机科学教授TerryWinograd创建了早期自然语言计算机程序SHRDLU。
人工智能在20世纪70年代与20世纪60年代一样，20世纪70年代让位于加速发展，尤其是机器人和机器人。然而，20世纪70年代的人工智能面临着诸多挑战，例如政府对人工智能研究的支持减少。
1970年：WABOT-1，第一个拟人机器人，在日本早稻田大学建造。它的功能包括可移动的肢体，能够看到和交谈的能力。
1973年：应用数学家詹姆斯·莱特希尔向英国科学理事会报告了人工智能研究的状况，他说：“迄今为止，该领域的任何一部分都没有发现产生的重大影响，这将导致大幅减少”通过英国政府支持人工智能研究。
1977年：导演乔治卢卡斯的电影“星球大战”发行。这部电影采用了C-3PO，这是一个人形机器人，被设计为协议机器人，“能够流畅地播放超过七百万种通信形式。”作为C-3PO的伴侣，这部电影还采用了R2-D2--一个小型的，astromechdroid，无法进行人类言语（C-3PO的逆转）;相反，R2-D2与电子蜂鸣声通信。其功能包括小型维修和副驾驶星际战斗机。
1979年：斯坦福推车，一个遥控，配备电视的移动机器人，由当时的机械工程研究生詹姆斯·L·亚当斯于1961年创建。1979年，一个“滑块”或机械旋转，将电视摄像机从侧面移开-当时的博士生汉斯莫拉维克补充道。在大约五个小时内，购物车成功地越过了一个没有人为干扰的充满椅子的房间，使其成为最早的自动驾驶汽车的例子之一。
AI在20世纪80年代
人工智能的快速增长一直持续到20世纪80年代。尽管人工智能背后的进步和兴奋，谨慎包围了不可避免的“人工智能冬季”，这是一个资金减少和人工智能兴趣的时期。
1980年：WABOT-2在早稻田大学建成。WABOT的这一开始允许人形机器人与人交流以及阅读乐谱并在电子琴上播放音乐。
1981年：日本国际贸易和工业部为第五代计算机项目拨款8.5亿美元，该项目的目标是开发可以交谈，翻译语言，解释图片和表达人性化推理的计算机。
1984年：由史蒂夫巴伦执导的电影“电影梦”发行。情节围绕着男人，女人和名为“埃德加”的有感知的个人电脑之间的三角恋。
1984年：在人工智能促进协会（AAAI）上，RogerSchank（AI理论家）和MarvinMinsky（认知科学家）警告人工智能冬季，人工智能研究的兴趣和资金将首先减少。他们的警告在三年内实现了。
1986年：梅赛德斯-奔驰在ErnstDickmanns的指导下建造并发布了一辆配备摄像头和传感器的无人驾驶厢式货车。它能够在没有其他障碍物和人类驾驶员的道路上行驶高达55英里/小时。
1988年：计算机科学家和哲学家JudeaPearl发表了“智能系统中的概率推理”.Pearl还发明了贝叶斯网络，这是一种“概率图形模型”，通过有向无环图（DAG）表示变量及其依赖关系。
1988年：两位聊天机器人Jabberwacky和Cleverbot（20世纪90年代发布）的程序员和发明者RolloCarpenter开发了Jabberwacky，以“以有趣，有趣和幽默的方式模拟自然人类聊天”。这是通过聊天机器人与人沟通的AI示例。
AI在20世纪90年代千禧年即将结束，但这种预期只会助长人工智能在其持续的增长阶段。
1995年：计算机科学家理查德华莱士开发了聊天机器人ALICE（人工语言互联网计算机实体），灵感来自Weizenbaum的ELIZA。ALICE与ELIZA的区别在于增加了自然语言样本数据收集。
1997年：计算机科学家SeppHochreiter和JürgenSchmidhuber开发了长短期记忆（LSTM），这是一种用于手写和语音识别的递归神经网络（RNN）架构。
1997年：由IBM开发的国际象棋电脑DeepBlue成为第一个赢得国际象棋比赛并与卫冕世界冠军相匹敌的系统。
1998年：DaveHampton和CalebChung发明了Furby，这是第一款儿童玩具机器人。
1999年：与Furby一致，索尼推出了AIBO（人工智能RoBOt），这是一种价值2000美元的机器人宠物狗，通过与环境，所有者和其他AIBO的互动来“学习”。其功能包括能够理解和响应100多个语音命令并与其人类所有者进行通信。
人工智能从2000年到2010年新的千禧年正在进行中-在Y2K的恐惧消亡之后-大赦继续向上发展。正如预期的那样，创造了更多的人工智能生物以及关于人工智能概念的创意媒体（特别是电影）以及它可能会走向何方。
2000：Y2K问题，也称为2000年问题，是一类与2000年1月1日开始的电子日历数据的格式化和存储相关的计算机错误。鉴于所有的互联网软件和程序都是在20世纪初创建的，一些系统很难适应2000年（及以后）的新年格式。以前，这些自动化系统只需要改变一年中的最后两位数字;现在，所有四位数字都必须切换-对技术和使用它的人来说是一个挑战。
2000年：CynthiaBreazeal教授开发了Kismet，一种能够识别和模拟情绪的机器人。它的结构像人脸，眼睛，嘴唇，眼睑和眉毛。
2000年：本田发布了ASIMO，一种人工智能的人形机器人。
2001年：由史蒂文斯皮尔伯格执导的科幻电影AI人工智能发布。这部电影是在一个充满未来主义的反乌托邦社会中进行的，并追随大卫，这是一个先进的人形儿童，具有拟人化的感受，包括爱的能力。
2002年：i-Robot发布了Roomba，一种自动机器人真空吸尘器，可在避开障碍物的同时进行清洁。
2004年：NASA的机器人探索漫游者精神和机遇在没有人为干预的情况下导航火星的表面。
2004年：由AlexProyas执导的科幻电影I，Robot发行。设置在2035年，人形机器人为人类服务，而一个人则是强烈反机器人，因为个人悲剧的结果（由机器人决定）。
2006年：OrenEtzioni（计算机科学教授），MicheleBanko和MichaelCafarella（计算机科学家）创造了“机器阅读”这一术语，将其定义为对文本的无监督自主理解。
2007年：计算机科学教授FeiFeiLi及其同事组建了ImageNet，这是一个注释图像数据库，其目的是帮助进行物体识别软件研究。
2009年：谷歌秘密开发了一款无人驾驶汽车。到2014年，它通过了内华达州的自驾车测试。
AI2010至今目前的十年对人工智能创新非常重要。从2010年开始，人工智能已经融入我们的日常生活中。我们使用具有语音助理的智能手机和具有“智能”功能的计算机，我们大多数人都认为这是理所当然的。人工智能不再是一个白日梦，并且已经有一段时间了。
2010年：ImageNet推出了他们年度AI对象识别竞赛的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。
2010年：微软推出了KinectforXbox360，这是第一款使用3D摄像头和红外探测跟踪人体运动的游戏设备。
2011年：Watson，一个回答IBM创建的计算机的自然语言问题，击败了两个前Jeopardy！冠军，肯詹宁斯和布拉德鲁特，在电视游戏中。
2011年：Apple发布了Siri，AppleiOS操作系统的虚拟助手。Siri使用自然语言用户界面来向其人类用户推断，观察，回答和推荐事物。它适应语音命令，并为每个用户投射“个性化体验”。
2012年：JeffDean和AndrewNg（谷歌研究人员）通过向YouTube视频展示1000万张未标记图像，培训了一个拥有16,000个处理器的大型神经网络来识别猫的图像（尽管没有提供背景信息）。
2013年：来自卡内基梅隆大学的研究团队发布了NeverEndingImageLearner（NEIL），这是一种可以比较和分析图像关系的语义机器学习系统。
2014年：微软发布了Cortana，他们的版本是类似于iOS上的Siri的虚拟助手。
2014年：亚马逊创建了亚马逊Alexa，一个家庭助理，发展成智能扬声器，作为个人助理。
2015年：ElonMusk，StephenHawking和SteveWozniak等3,000人签署了一封公开信，禁止开发和使用自主武器（用于战争目的）。
2015-2017：谷歌DeepMind的AlphaGo，一个玩棋盘游戏Go的计算机程序，击败了各种（人类）冠军。
2016年：一个名为Sophia的人形机器人由HansonRobotics创建。她被称为第一个“机器人公民”.Sophia与以前的类人生物的区别在于她与真实的人类相似，能够看到（图像识别），做出面部表情，并通过人工智能进行交流。
2016年：Google发布了GoogleHome，这是一款智能扬声器，使用人工智能充当“个人助理”，帮助用户记住任务，创建约会，并通过语音搜索信息。
2017年：Facebook人工智能研究实验室培训了两个“对话代理”（聊天机器人），以便相互沟通，以学习如何进行谈判。然而，随着聊天机器人的交谈，他们偏离了人类语言（用英语编程）并发明了自己的语言来相互交流-在很大程度上展示了人工智能。
2018年：阿里巴巴（中国科技集团）语言处理AI在斯坦福大学的阅读和理解测试中超越了人类的智慧。阿里巴巴的语言处理在一组10万个问题中得分为“82.44，对82.30”-这是一次狭隘的失败，但仍然是失败。
2018年：谷歌开发了BERT，这是第一个“双向，无监督的语言表示，可以使用转移学习在各种自然语言任务中使用。”
2018年：三星推出虚拟助手Bixby。Bixby的功能包括语音，用户可以在这里与他们交谈并提出问题，建议和建议;视觉，Bixby的“视觉”能力内置于相机应用程序中，可以看到用户看到的内容（即对象识别，搜索，购买，翻译，地标识别）;和Home，Bixby使用基于应用程序的信息来帮助用户使用和交互（例如天气和健身应用程序）。
人工智能在2019年及以后会有什么期待？
人工智能的发展正以前所未有的速度发展。话虽如此，我们可以预期，过去十年的趋势将在未来一年继续上升。2019年我们要关注的一些事项包括：
聊天机器人+虚拟助手：加强聊天机器人和虚拟助手自动化，提高用户体验
自然语言处理（NLP）：增加人工智能应用的NLP能力，包括（尤其是）聊天机器人和虚拟助手
机器学习和自动机器学习：ML将转向AutoML算法，以允许开发人员和程序员在不创建特定模型的情况下解决问题
自动驾驶汽车：尽管围绕各种故障的自动驾驶汽车存在一些不好的压力，但可以安全地假设将自动化将产品从A点驱动到B点到1的过程自动化。节省人力成本，2通过自动驾驶车辆优化购买-运输-到达消费者的过程-实质上-不会在车轮后面疲劳
这一年被认为是人工智能元年 是全球人工智能研究的起点
导读1956年夏天，有一群对图灵测试非常感兴趣的科学家和热衷人士(图灵测试是指如果有超过30%的被测试者认为和自己交流的是人而非机器，那么就可1956年夏天，有一群对图灵测试非常感兴趣的科学家和热衷人士(图灵测试是指如果有超过30%的被测试者认为和自己交流的是人而非机器，那么就可以说是机器通过了测试)，他们在美国达特茅斯学院召开了学术会议，想讨论和解决关于人工智能的事情，这一年被认为是人工智能元年，是全球人工智能研究的起点。
随着计算机的发展，人工智能的发展历经了几次寒冬和高潮。2016年，google的人工智能机器“阿尔法狗”(AlphaGo)以总比分4：1战胜围棋世界冠军李世石，自此人工智能开始被社会大众所熟知，人工智能的热浪开始一浪接一浪。
作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，经过近几年的不断洗牌和验证，人工智能在产业落地上具有重要的战略地位。人们也开始逐渐在交通、物等众多领域体验到人工智能带来的便利。
汽车行业是人工智能的重要应用产业，目前主要体现在自动驾驶、车联网等领域，而无论是汽车的研发、制造，或是智能驾驶，乃至出行领域均为人工智能的应用落地提供了大量场景。未来，人工智能可能在更多方面助推汽车业的发展，并且重新定义汽车业。
先进人工智能交互技术构建汽车“最强大脑”
目前，AI已经在现有的汽车产品上有所应用，借助人工智能技术实现更便捷的人机交互是汽车行业的热门发展方向，让科技触手可及。
各个汽车主机厂研究的智能交互信息系统，让人与车能够达到更顺畅的交流。奥迪最新一代MMI信息娱乐系统就被搭载在最近刚刚上市的车型上，这也让成为首款引入安卓平台的豪华品牌车型。随着数字科技的快速发展，最新一代的MMI系统拥有超强的计算能力，反应速度几乎为上一代系统的十倍。而且，最新的MMI信息娱乐系统真正实现了“开放式”的交互体验，可以搭载丰富的应用，如微信、喜马拉雅等。
36氪测评编辑试驾时发现，其搭载的10.1英寸触控屏创新采用了带有声音和力量反馈，操作起来更具质感，这在同级别车辆较为少见。另外，整个虚拟座舱传统按键急剧减少，将许多的功能都汇入到中控台大屏，简化内饰的同时，提升了车辆整体精致感与科技感。
如今的人机交互系统，都深刻洞察中国用户的实际需求和生活场景，实现最大程度的本地化，像智慧停车付款、优享加油付款等实用性功能也被预置在MMI系统内。现代生活方式离不开手机，MMI系统还可以通过小程序，将手机中的应用同步到车机系统中，实现手机、车辆无缝对接，时刻在线。
智能语音识别系统也是AI技术的重要组成之一。36氪测评编辑亲测了奥迪的语音识别系统，系统可以无障碍的识别日常用语，可以轻松的根据指令打开导航、查询天气等。不久的将来，也将整合天猫精灵语音交互系统，为用户提供更加本土化的应用程序和服务，使语音交互更加生活化。
值得一提的是，奥迪connect个性化2.0，它可以像苹果手机一样，一个appleID登陆不同的苹果设备。这样的个性化的设置，在未来人工智能的领域占据着非常重要的地位。与科幻片当中播放的一样，也可根据驾驶者个人信息开启自适应，自动开启问候，后视镜角度、座椅自动调节，方向盘调节到你喜欢的位置。AI正在最大化的让机械变得聪明起来，更加聪明的服务于人类。
车联网大数据前瞻技术赋能汽车“主动安全”
帮助汽车实现自动驾驶解放双手是人工智能发展到高级阶段的终极目标，车联网大数据也让汽车出行变得更加的安全和有序。通过人工智能的大数据分析，汽车可以更好的应对人所不能预知的意外状况，自动采取措施保障安全，比如现在很多汽车上搭载的主动安全配置，就是人工智能对汽车的影响之一。
车辆行驶过程中，导航是至关重要的，一款智能的导航可以让行程更加安全。36氪测评编辑惊喜的发现，的导航系统显示是3D效果。普通的导航系统导航显示屏的观察视角主要是俯视或平时的二维图像，搭载的导航系统，不但具有传统的二维视角，还特别新增设了3D效果的导航模式，把行车路线及周围的重要设施以3D图像的形式显示出来，更逼真的显示路况信息，极大的方便了驾驶者分析道路信息，让行驶更加安全。
驾驶辅助系统可以说是AI带给汽车最实用的功能之一。搭载的ACC自适应巡航辅助系统，可以让车辆自动前车保持安全的行驶距离。当系统判定即将发生碰撞危险时，会发出视觉警报和声音警报来警示驾驶员，当发生紧急情况时，系统将采取完全制动措施，降低车速，确保行车安全的同时，避免因人为操作失误产生严重后果。
在实地体验时编辑还发现，还搭载了侧向辅助系统、疲劳驾驶辅助系统，以及360°全景影像等丰富的驾驶辅助系统等功能性配置，驾驶者通过大屏即可掌握周围路况，并可根据系统提示的路线避免碰撞。