請簡要介紹一下人工智慧的歷史。
1956年的達特茅斯研討會由馬文·明斯基、約翰·麥卡錫和兩位高階科學家IBM的克勞德·夏農和內森·羅切斯特組織。會議的提案包括這樣的斷言：「學習的每個方面或智慧的任何其他特徵都可以被如此精確地描述，以至於可以製造出一臺機器來模擬它。」參與者包括雷·所羅門諾夫、奧利弗·塞爾弗裡奇、特倫查德·莫爾、亞瑟·塞繆爾、艾倫·紐厄爾和赫伯特·A·西蒙，他們都在人工智慧研究的前幾十年中建立了重要的程式。在研討會上，紐厄爾和西蒙首次展示了「邏輯理論家」，麥卡錫說服與會者接受「人工智慧」作為該領域的名稱。1956年的達特茅斯研討會是人工智慧獲得其名稱、使命、第一次成功和主要參與者的時刻，被廣泛認為是人工智慧的誕生。麥卡錫選擇「人工智慧」這個術語是為了避免與控制論產生聯絡，以及與有影響力的控制論者諾伯特·維納產生聯絡。

在達特茅斯研討會之後的幾年中開發的程式對大多數人來說都是「驚人的」，計算機正在解決代數單詞問題、證明幾何定理和學習英語。當時很少有人會相信機器能夠表現出這樣的「智慧」行為。研究人員在私下和印刷品中表達了強烈的樂觀情緒，預測在不到20年的時間內將建造出完全智慧的機器。政府機構如DARPA向這個新領域注入了大量資金。

在20世紀70年代，人工智慧受到了批評和財務挫折。人工智慧研究人員未能意識到他們所面臨的問題的困難。他們的巨大樂觀主義使期望值不可能高，當承諾的結果未能實現時，人工智慧的資金消失了。與此同時，連線主義（或神經網路）領域幾乎被馬文·明斯基對感知機的毀滅性批評關閉了10年。儘管公眾對20世紀70年代的人工智慧持有負面看法，但在邏輯程式設計、常識推理和許多其他領域探索了新的思路。

20世紀80年代，一種名為「專家系統」的人工智慧程式被世界各地的公司採用，知識成為主流人工智慧研究的焦點。在同一時期，日本政府透過其第五代計算機專案積極資助人工智慧。20世紀80年代初，連線主義在約翰·霍普菲爾德和大衛·魯梅爾哈特的工作中得到了復興，這是另一個令人鼓舞的事件。人工智慧再次取得了成功。

20世紀80年代，商業界對人工智慧的熱情在經濟泡沫的經典模式下上升和下降。崩潰是由於商業供應商未能開發出各種可行的解決方案。隨著數十家公司的失敗，人們認為這項技術不可行。然而，儘管受到批評，該領域仍在取得進展。許多研究人員，包括機器人開發人員羅德尼·布魯克斯和漢斯·莫拉維克，主張採用全新的人工智慧方法。

現在，人工智慧這個領域已經有半個多世紀的歷史，終於實現了一些最古老的目標。它開始在科技行業中成功地使用，儘管有些是在幕後進行的。一些成功是由於計算機能力的增強，一些是透過專注於特定的孤立問題並以最高的科學責任追求它們而實現的。儘管如此，在商業界，人工智慧的聲譽仍不太好。在該領域內，人們對於未能實現在20世紀60年代就已經吸引了全世界想像力的人類水平智慧的原因沒有達成一致。所有這些因素都有助於將人工智慧分成了競爭的子領域，專注於特定的問題或方法，有時甚至使用新名稱來掩蓋「人工智慧」的不良血統。人工智慧比以往任何時候都更加謹慎和成功。

21世紀的前幾十年，大量資料（稱為「大資料」）、更便宜和更快的計算機以及先進的機器學習技術成功地應用於經濟中的許多問題。事實上，麥肯錫全球研究所在其著名的論文「大資料：創新、競爭和生產力的下一個前沿」中估計，「到2009年，美國經濟的幾乎所有部門都至少有200TB的儲存資料」。

到2016年，與人工智慧相關的產品、硬體和軟體市場達到了80多億美元，紐約時報報道稱，對人工智慧的興趣已經達到了「狂熱」。大資料的應用開始涉及其他領域，例如生態學模型的培訓和經濟學中的各種應用。深度學習的進步（特別是深度摺積神經網路和迴圈神經網路）推動了影象和視訊處理、文字分析甚至語音識別的進展和研究。
1956 年的達特茅斯研討會是人工智慧命名、使命、首次成功和主要參與者的時刻，被廣泛認為是人工智慧的誕生。在 20 世紀 70 年代，人工智慧受到批評和財務挫折。人工智慧研究人員未能意識到他們所面臨問題的難度。 20世紀80年代，一種名為“專家系統”的人工智慧程式被世界各地的企業採用，知識成為主流人工智慧研究的焦點。在 21 世紀的前幾十年，大量資料（稱為“大資料”）、更便宜、更快的計算機以及先進的機器學習技術被成功應用於整個經濟領域的許多問題。到 2016 年，深度學習（特別是深度卷積神經網路和迴圈神經網路）的進步推動了影象和影片處理、文字分析甚至語音識別方面的進步和研究。