AI发展的历史，现在了解不算太晚 20世纪40年代

20世纪40年代，世界上第一台计算机ENIAC问世，当时正处于二战中后期，这项技术的研发初衷其实是为了配合军方试验，想更快地计算导弹轨道、角度等信息。而恰好是这项研究，为人工智能的实现提供了很好的技术基础。
神经学的研究显示，人脑而是由神经元构成的电子网络。神经细胞只存在激活和抑制两种状态，没有中间状态。此外，维纳的控制论、香农的信息论、图灵的计算理论相继表明，制造一个基于电子元器件的大脑是可能的。
1943年，生理学家W.S. McCulloch和数学家W.A. Pitts提出神经元的数学模型M-P模型。这是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型，也就是对一个生物神经元的建模。 M-P模型的名称正是取自两名提出者名字的首字母。
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▲M-P模型的提出者：w.S.McCulloch
1949年，心理学家Donald Hebb在《行为构成》一书中提出Hebb算法，他还首先提出了连接主义这一概念。所谓连接主义，是用来形容大脑的工作方式，即大脑的工作是靠脑细胞之间的连接活动完成的。 Hebb指出，如果源和目的神经元均兴奋时，它们之间的突触连接会增强。这也正是Hebb算法的生物学基础。 Hebb的最大贡献也在于他提出了有关神经网络工作原理的重要假设:神经网络的信息存储在连接的权值中。
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▲Donald Hebb
1950年，图灵发表一篇跨时代的论文，预言了创造具有真正智能的机器的可能性，并且给出了一种用于测试机器是否拥有真正智能的测试方法，即大名鼎鼎的图灵测试。图灵指出：如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。图灵测试也是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。
1951年， W.S.McCulloch和W.A.Pitts的学生Marvin Lee Minsky与Dean Edmonds一起构建了第一台神经网络机(称为SNARC) 。在接下来的50年中， Minsky成为了人工智能的领导人物。下图所示为MarvinLee Minsky 。
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▲MarvinLee Minsky
1955年， Newell和(后来荣获诺贝尔奖的)Simon在J.C. Shaw的协助下开发了“逻辑理论家(Logic Theorist) ” 。这个程序能够证明《数学原理》中前52个定理中的38个，其中某些证明比原著中的更加新颖和精巧。 Simon认为他们已经“解决了神秘的心/身问题，解释了物质构成的系统如何获得心灵的性质”(这一断言的哲学立场后来被John Searle称为“强人工智能” ，即机器可以像人一样具有思想) 。
18年的黄金发展期
1956年， Minsky与John McCarthy组织了达特茅斯会议。会议提出的断言之一是“学习或者智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加以描述，使得机器可以对其进行模拟" 。参会者包括Ray Solomonoff ， Oliver Selfridge ， Trenchard More ， Arthur Samuel,Newell和Simon ，他们中的每一位都在后来在Al研究的第一个十年中作出了重要贡献。
这次会议上， Newell和Simon讨论了“逻辑理论家" ， McCarthy则说服与会者接受“人工智能”"一词作为本领域的名称。达特茅斯会议上，人工智能的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者，因此这一会议被广泛认为是人工智能诞生的标志。
达特茅斯会议后的数年，是人工智能的拓荒者时代，几乎每到一处，都能取得令人振奋的成就。人们发现计算机可以解决代数应用题、几何证明题甚至是学习和使用英语。而再此之前，人们从来没有想象过机器竟然可以如此智能。伴随着大量的成就，人们开始对人工智能抱着过分乐观的态度，甚至认为完全智能的机器将在20年内出现。
1958年，计算机科学家Frank Rosenblatt提出了第一个真正优秀的人工神经网络——感知机。通过感知机，已经可以解决一些线性可分问题。感知机的理论模型使用了M-P模型，并且拥有一套简单可行的学习算法。
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▲Frank Rosenblatt
1960年，电机工程师Bernard Widrow和他的研究生Marcian Hoff 发表《自适应开关电路》，他们用硬件实现了神经网络，提出了ADALINE网络，并发表了Widrow-Hoff算法（也就是LMS算法) 。 ADALINE网络可用于自适应滤波，在本书中大家也将看到如何使用ADALINE网络进行印刷体数字识别。