人工智能研究的历史极其悠久。自20世纪50年代以来，研究一直在积极进行，1956年，参加计算机研究小组的研究人员表示，“最终，人类智能将能够被机器模拟”，计算机和认知学者约翰·麦卡锡首次使用“人工智能（AI）”一词。在日本，手冢治虫的漫画《铁臂阿童木》正在杂志上连载。第一种成熟的高级编程语言，有助于扩大其在计算机行业的使用^＊1这一年也是“FOTRAN”出现的一年。在那个时代，许多人都能感受到计算机正在改变世界的迹象。

一段充满伟大期望和困难的历史，繁荣来来去去

然而，与计算机行业本身的成熟度和应用市场不断增长不同，人工智能技术的发展有一段跌宕起伏的历史，周期性的繁荣和萧条（图1）。

[图1]人工智能的历史跌宕起伏

20世纪60年代，美国和英国政府在冷战期间意识到人工智能的潜力，并投入了大量研究资金。然而，虽然在雄厚资金的支持下，基础认识有了很大的进步，但繁荣却因没有达到预期的效果而结束。我们现在已经进入了一个被称为第一个“人工智能冬天”的时代。

20世纪80年代，日本的目标是在计算机产业上赶超美国，并于1982年推出了“第五代计算机”。^＊2”的国家项目已推出。扮演高度专业化专家角色的专家系统^＊3这激发了美国和英国的类似项目，导致了第二次繁荣。然而，如果你把专家的所有知识都放入计算机中，它会变得更聪明，但它却变得停滞不前，因为它面临着很难将所有知识放入计算机的限制。我们已经进入第二个“人工智能冬天”。

人工智能的历史，经历了反复的繁荣和寒冬，就是这个技术本质的一个很好的例子：这个学科本身非常有吸引力，但技术上却极其困难。

突破性的机器学习

被称为机器学习的技术驱散了人工智能技术发展的停滞感。这是一项使用大量数据作为教材来教计算机更好的方法（算法）来识别图像、语言等模式的技术。

随着互联网的普及，电子邮件、新闻、专业文档、广告、照片、插图、视频等各种数据在互联网上泛滥成灾。机器学习提取隐藏在大量数据（大数据）中的趋势并对其进行分析以找到相似的模式。这时，作为学习模型的数据越多，重复分析的次数越多，人工智能识别模式的准确度就越高。

随着机器学习的出现，人工智能从基础研究到应用系统开发和社会实施，迅速迈向实际应用。当前的人工智能热潮与以往的热潮有着决定性的不同，它已经进入了实际应用阶段。事实上，可以说，那些在实际技术中被证明有用的方法，都支撑了人工智能技术的发展。在展示其有用性的过程中，谷歌、亚马逊、Facebook等代表21世纪的ICT产业发挥了重要作用。通过利用机器学习的力量，我们创建了易于理解的具体应用程序，这些应用程序将在许多领域产生影响，包括在线搜索和新的广告模式、垃圾邮件分类、图像识别和自动翻译。