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“人工智能”一词最早于1956 年达特茅斯会议上被正式提出 。以下是其起因和发展历程：
起因
- 科学理论基础积累：20世纪上半叶，数理逻辑、控制论、信息论等学科取得重要进展。例如，阿兰·图灵在1936年提出图灵机概念，为现代计算机和人工智能奠定理论基础；诺伯特·维纳于1948年创立控制论，探讨动物和机器中的通信与控制规律，启发人们思考机器模拟智能的可能性。
- 计算机技术兴起：20世纪40年代，电子计算机诞生，其强大计算能力为人工智能实现提供物质基础。计算机能快速处理数据，模拟人类部分智能活动，如简单逻辑运算和数据存储检索。
- 学术交流与愿景推动：当时，一批科学家意识到机器模拟人类智能的潜力，希望通过跨学科合作实现这一目标。达特茅斯学院的青年助教约翰·麦卡锡联合马文·明斯基、克劳德·香农等科学家，发起了达特茅斯会议，旨在用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能，会上正式使用“人工智能”术语。
发展历程
1. 诞生与早期热情（1956 - 1974年）：达特茅斯会议后，人工智能领域获大量关注与资金支持。研究者开发出逻辑理论家程序，证明《数学原理》部分定理；还诞生了ELIZA聊天机器人，虽仅基于简单模式匹配，却引发公众对智能机器的遐想。
2. 第一次寒冬（1974 - 1980年）：初期成果未达预期，计算能力局限、算法复杂度高，使人工智能发展遇瓶颈。政府和企业削减科研经费，领域发展陷入低谷。
3. 专家系统与繁荣（1980 - 1987年）：专家系统兴起，它利用领域专家知识解决特定问题，如医疗诊断、地质勘探，在商业领域成功应用，带来新一轮投资和研究热潮。
4. 第二次寒冬（1987 - 1993年）：专家系统维护成本高、应用范围窄，硬件发展滞后。1987年，Lisp机市场崩塌，人工智能再遇挫折，资金和关注大幅减少。
5. 复苏与发展（1993 - 2010年）：互联网普及提供海量数据，机器学习算法改进，如决策树、神经网络复兴。IBM的深蓝计算机1997年战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，展示人工智能实力。
6. 深度学习与爆发（2010年至今）：数据量增长、计算能力提升（如GPU应用）和算法创新推动深度学习发展。语音识别、图像识别、自然语言处理等领域突破显著，人工智能广泛应用于各行业，成为全球科技竞争焦点。
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