Tafadhali kutoa historia fupi ya AI.
Context:Warsha ya Dartmouth ya 1956 iliandaliwa na Marvin Minsky, John McCarthy na wanasayansi wawili wakuu: Claude Shannon na Nathan Rochester wa IBM. Pendekezo kwa ajili ya mkutano ni pamoja na madai haya: "kila kipengele cha kujifunza au kipengele kingine chochote cha akili inaweza kuwa ilivyoelezwa kwa usahihi kwamba mashine inaweza kufanywa kuiga". Washiriki ni pamoja na Ray Solomonoff, Oliver Selfridge, Trenchard Zaidi, Arthur Samuel, Allen Newell na Herbert A. Simon, wote ambao wangeweza kuunda programu muhimu wakati wa miongo ya kwanza ya utafiti wa AI. Katika semina hiyo, Newell na Simon walianzisha "Theorist Logic" na McCarthy aliwashawishi wahudhuriaji kukubali "Artificial Intelligence" kama jina la uwanja. Warsha ya Dartmouth ya 1956 ilikuwa wakati ambao AI ilipata jina lake, dhamira yake, mafanikio yake ya kwanza na wachezaji wake wakuu, na inachukuliwa kuwa kuzaliwa kwa AI. Neno "Artificial Intelligence" lilichaguliwa na McCarthy ili kuepuka ushirika na cybernetics na uhusiano na cybernetist mwenye ushawishi Norbert Wiener.  Programu zilizotengenezwa katika miaka baada ya Warsha ya Dartmouth zilikuwa, kwa watu wengi, kompyuta "za kushangaza" zilikuwa zikitatua matatizo ya maneno ya aljebra, kuthibitisha nadharia katika jiometri na kujifunza kuzungumza Kiingereza. Wakati huo, ni watu wachache ambao wangeamini kwamba mashine zinaweza kutenda kwa "akili" kama hiyo. Watafiti walionyesha matumaini makubwa katika mazungumzo ya faraghani na katika vichapo, wakitabiri kwamba mashine yenye akili kamili ingejengwa katika muda unaopungua miaka 20. Mashirika ya serikali kama DARPA yalimimina fedha katika uwanja huo mpya.  Katika miaka ya 1970, AI ilikuwa chini ya ukosoaji na vikwazo vya kifedha. Watafiti wa AI walishindwa kufahamu ugumu wa matatizo waliyokuwa wakikabili. Matumaini yao makubwa yaliongeza matarajio ya juu sana, na wakati matokeo yaliyoahidiwa hayakutokea, ufadhili wa AI ulipotea. Wakati huo huo, uwanja wa uhusiano (au mitandao ya neva) ilifungwa karibu kabisa kwa miaka 10 na Marvin Minsky kukosoa uharibifu wa perceptrons. Licha ya ugumu wa ufahamu wa umma wa AI mwishoni mwa miaka ya 70, mawazo mapya yalichunguzwa katika programu ya mantiki, kufikiri kwa kawaida na maeneo mengine mengi.  Katika miaka ya 1980 aina ya programu ya AI inayoitwa "mifumo ya wataalam" ilichukuliwa na mashirika kote ulimwenguni na maarifa yakawa lengo la utafiti wa AI wa kawaida. Katika miaka hiyo hiyo, serikali ya Japan ilifadhili kwa nguvu AI na mradi wake wa kompyuta ya kizazi cha tano. Tukio jingine lenye kutia moyo mwanzoni mwa miaka ya 1980 lilikuwa kufufuliwa kwa uhusiano katika kazi ya John Hopfield na David Rumelhart. Kwa mara nyingine tena, AI ilikuwa imefanikiwa.  Kipaji cha jamii ya wafanyabiashara kwa AI kiliongezeka na kuanguka katika miaka ya 1980 katika muundo wa kawaida wa Bubble ya kiuchumi. Kuanguka ilikuwa kutokana na kushindwa kwa wauzaji wa kibiashara kuendeleza aina mbalimbali ya ufumbuzi kazi. Kadiri makampuni mengi yalivyoanguka, watu walifikiri kwamba tekinolojia hiyo haikufaa. Hata hivyo, shamba liliendelea kufanya maendeleo licha ya uchambuzi. Watafiti wengi, kutia ndani watengenezaji wa roboti Rodney Brooks na Hans Moravec, walidai kwamba kuna mbinu mpya kabisa ya kutumia akili bandia.  Eneo la AI, sasa zaidi ya nusu karne ya zamani, hatimaye mafanikio baadhi ya malengo yake ya zamani. Ilianza kutumika kwa mafanikio katika sekta ya teknolojia, ingawa kwa kiasi fulani nyuma ya pazia. Baadhi ya mafanikio ni kutokana na kuongeza nguvu ya kompyuta na baadhi ilikuwa mafanikio kwa kuzingatia matatizo maalum ya pekee na kufuatilia yao na viwango vya juu zaidi ya uwajibikaji kisayansi. Hata hivyo, sifa ya AI, angalau katika ulimwengu wa biashara, haikuwa nzuri. Ndani ya uwanja kulikuwa na makubaliano kidogo juu ya sababu za kushindwa kwa AI kutimiza ndoto ya akili ya kiwango cha kibinadamu ambayo ilikuwa imechukua mawazo ya ulimwengu katika miaka ya 1960. Pamoja, mambo haya yote yalisaidia kugawanya AI katika nyanja ndogo zinazoshindana zinazozingatia shida au njia maalum, wakati mwingine hata chini ya majina mapya ambayo yalificha ukoo wa "akili bandia". AI ilikuwa makini zaidi na yenye mafanikio zaidi kuliko ilivyokuwa hapo awali.  Katika miongo ya kwanza ya karne ya 21st, upatikanaji wa kiasi kikubwa cha data (inayojulikana kama "data kubwa"), kompyuta za bei nafuu na za haraka na mbinu za juu za kujifunza mashine zilitumika kwa mafanikio kwa matatizo mengi katika uchumi wote. Kwa kweli, Taasisi ya McKinsey Global ilikadiria katika karatasi yao maarufu "Data Kubwa: mpaka ujao wa uvumbuzi, ushindani, na uzalishaji" kwamba "kufikia 2009, karibu sekta zote katika uchumi wa Amerika zilikuwa na wastani wa angalau terabytes 200 za data zilizohifadhiwa".  Kufikia 2016, soko la bidhaa zinazohusiana na AI, vifaa, na programu zilifikia zaidi ya dola bilioni 8, na New York Times iliripoti kwamba hamu ya AI ilikuwa imefikia "kichaa". Matumizi ya data kubwa ilianza kufikia katika maeneo mengine pia, kama vile mifano ya mafunzo katika ikolojia na kwa ajili ya matumizi mbalimbali katika uchumi. Maendeleo katika kujifunza kwa kina (haswa mitandao ya neural ya kina ya convolutional na mitandao ya neural ya mara kwa mara) iliendesha maendeleo na utafiti katika usindikaji wa picha na video, uchambuzi wa maandishi, na hata utambuzi wa hotuba.
Warsha ya Dartmouth ya 1956 ilikuwa wakati ambao AI ilipata jina lake, dhamira yake, mafanikio yake ya kwanza na wachezaji wake wakuu, na inachukuliwa kuwa kuzaliwa kwa AI. Katika miaka ya 1970, AI ilikuwa chini ya ukosoaji na vikwazo vya kifedha. Watafiti wa AI walishindwa kufahamu ugumu wa matatizo waliyokuwa wakikabili. Katika miaka ya 1980 aina ya programu ya AI inayoitwa "mifumo ya wataalam" ilichukuliwa na mashirika kote ulimwenguni na maarifa yakawa lengo la utafiti wa AI wa kawaida. Katika miongo ya kwanza ya karne ya 21st, upatikanaji wa kiasi kikubwa cha data (inayojulikana kama "data kubwa"), kompyuta za bei nafuu na za haraka na mbinu za juu za kujifunza mashine zilitumika kwa mafanikio kwa matatizo mengi katika uchumi wote. Kufikia 2016, maendeleo katika kujifunza kwa kina (haswa mitandao ya neva ya kina na mitandao ya neva inayorudiwa) iliongoza maendeleo na utafiti katika usindikaji wa picha na video, uchambuzi wa maandishi, na hata utambuzi wa hotuba.