实在，AI技能已经发展了八十多年了。早在1943年的神经网络被认为是人工智能发展的理论根本，1950年的“图灵测试”就有了判断机器是否具有人类智能的标准。不过，“人工智能”这一专业术语，直到1956年的达特茅斯会议上，才被约翰·麦卡锡等人正式提出，然后这个领域的研究正式启动了。
1965年，麦卡锡和他的团队开拓了DENDRAL，他们最初是用于质谱数据推测分子构造的。DENDRAL以化学反应机制和化合物特性为依据进行推理，程序能够自动天生和测试可能的分子构造，这就帮助了化学家更快地找到了符合实验数据的构造。这是AI和化学的结合，在它之后，AI在很多领域开始运用。
到了1966年，约瑟夫·魏岑鲍姆创建了一个能仿照对话的程序，叫作ELIZA，它仿照了一个生理治疗师与人类进行对话。虽然，它只能通过大略的模式匹配技能，去回运用户输入的问题，对话能力也非常大略，但它已经是一个真正意义上的自然措辞处理程序了，它标志着打算机可以与人类进行互换，首创了人工智能对话系统的先河。
到了1972年旁边，爱德华.肖特利夫为了帮助年夜夫诊断和治疗细菌传染，开拓了一个专家系统，叫MYCIN。它通过一系列if-then规则进行推断，然后再为每个可能的疾病天生相应的治疗建议。由于MYCIN理论上可以获取无数个人类年夜夫生平诊断和治疗方案的全部履历，以是，它诊断的准确性被认为超越了人类年夜夫。但是，由于当时打算机技能具有很大的局限性，而且，当时医疗行业对新技能始终持有守旧的态度，以是MYCIN并没有被广泛运用于临床实践之中。不过，MYCIN的推理方法却影响了后续许许多多医学、工程以及其他各个领域专家系统的开拓。MYCIN不仅是打算机科学和医学交叉领域的主要里程碑，也是当今医疗AI发展的根本。
到七、八十年代，AI研究得到了政府和企业大量的资金支持，技能也逐渐成熟起来。然而，由于AI的开拓须要喂养大量的数据，须要投入巨大的金额，而投资者的期望与实际成果之间的差距较大，韶光一长，很多投资者就失落去了耐心，因而中断注资，因此，很多项目由于资金缺少被搁置了。
到了九十年代，打算机的算力大幅度提升了，大数据也成熟了，机器学习逐渐成为AI的主流方法，深度学习开始兴起。
到了2006年，杰弗里·辛顿提出了深度信念网络DBN，它由多个玻尔兹曼机RBM组成，层与层之间通过权重连接。演习时，先利用无监督学习逐层演习RBM，捕捉数据特色，然后进行梯度演习以提高性能，梯度则利用带标签的数据进行有监督的学习，以此优化网络参数。2012年，辛顿和他的团队利用深度卷积神经网络CNN在大型视觉识别寻衅赛ImageNet竞赛中得到了压倒性的胜利，显著地降落了缺点率。从此，CNN引发了深度学习的广泛关注，并匆匆使许多研究者投身于神经网络和打算机视觉的研究中。这个竞赛也成为AI进步的主要里程碑，辛顿也被称为“深度学习之父”。然后很快的，深度学习技能在图像识别、自然措辞处理、游戏等领域都取得了打破性进展。
下来的故事，大家都知道，便是2016年AlphaGo胜出的那场人机大战，标志着AI在繁芜任务上的成功运用。然后，AI技能被广泛运用于自动驾驶、医疗、金融等多个领域，更是被各大公司和各路成本相继追逐和追捧。
按照三季度的市值排序，现在AI领域排在前五位的公司有：2.4万亿的微软、1.5万亿的谷歌、1.4万亿的亚马逊、1.2万亿的英伟达以及8千亿的Meta。这些公司在AI技能和运用方面的投资与发展非常生动。
微软的Azure AI、Cortana和Copilot大家都非常熟习吧。利用Transformer模型和BERT技能，微软在文本理解和天生方面取得了显著进展。通过Azure Computer Vision做事，供应图像识别、剖析和OCR功能。微软还开拓了认知工具包CNTK，支持大规模深度学习。而且，微软还在和医疗、金融和零售行业进行互助，运用AI提升业务效率。微软研究院进行前沿AI研究，推动打算机视觉、措辞理解和智能交互的进步。微软与OpenAI互助，将其前辈的模型集成到Azure中，供应强大的AI能力。
谷歌的Google Assistant智能助手，能够供应语音识别和自然措辞处理功能，被广泛运用于智能设备中；TensorFlow是一个开源机器学习框架，帮助开拓者构建和演习AI模型；DeepMind在游戏和医疗领域有了很多打破性的成果，AlphaGo和AlphaFold非常著名，这些技能都在改进搜索引擎、医疗诊断和机器人等领域产生了深远影响。
亚马逊最有名的AI产品是Alexa，它利用自然措辞处理、语音识别和机器学习技能，能够理解用户的语音命令，实行任务，比如播放音乐、供应景象信息、掌握智能家居设备等。Alexa平台还开放给第三方开拓者，许可他们通过Alexa Skills Kit开拓新的功能，以是，它的运用范围还将不断扩大。亚马逊通过它的云打算平台Amazon Web Services，AWS，为企业和开拓者构建、支配和扩展AI运用供应工具和做事。AWS供应深度学习框架，方便开拓者快速支配和演习深度学习模型。Amazon Personalize 是一个实时个性化推举行事，利用AI算法剖析用户行为数据，帮助企业定制推举引擎，比如向用户推举商品、内容、广告等。Amazon Go 是亚马逊开拓的一种基于AI和打算机视觉技能的无人零售商店，通过传感器和摄像头系统，可以跟踪客户的购物行为，实现“Just Walk Out”的无感购物体验，用户可以直接拿起商品就离开，系统会自动完成结算。亚马逊在配送和物流领域也大量利用AI技能，通过路径方案、库存管理和自动化机器人的利用优化仓储操作；通过机器学习模型剖析历史发卖数据和趋势，预测未来需求，优化库存和配送；它还正在开拓利用AI驱动的无人机进行包裹配送，以提高物流效率。亚马逊还推出了一款能够帮助开拓者自动天生代码，提高编程效率的AI编程助手，叫Amazon CodeWhisperer。亚马逊还有一项能够将语音内容转化为文本，广泛运用于视频字幕、电话记录和会议纪要等场景的自动语音识别做事，叫作Amazon Transcribe。亚马逊供应数据剖析、医疗影像处理和诊断赞助工具，在医疗领域也有广泛的运用。
英伟达在AI硬件和图形处理器市场有着绝对的领导地位，近年来市值迅速增长。它的AI技能基于强大的GPU架构，支持并行打算，能够同时处理大量数据。这种架构特殊适宜深度学习任务，供应高效的矩阵运算能力。通过Clara平台，英伟达加速了医学影像剖析、基因组学和药物等领域的发展速率。通过Jetson平台，供应强大的GPU和CPU性能，能够在低功耗环境下运行繁芜的AI模型，Jetson平台支持深度学习、打算机视觉和传感器领悟，适宜实时处理任务，以是已经被非常广泛地用于自动驾驶汽车、机器人、智能监控等场景之中了。这些平台加速了各种AI运用的开拓，还推动全体行业的打算能力，大大提升了研究和开拓新技能的速率和效力。
Meta的AI技能通过自然措辞处理、打算机视觉和机器学习，已经覆盖了多个领域，最广为人知的，便是Facebook和Instagram利用AI进行内容推举和广告投放，Meta的AI技能在自动标记照片和增强现实效果方面也非常出色。不过，Meta的AI引发了关于隐私和数据利用的广泛谈论，而且，Meta在推动社交媒体平台创新的同时，也引发了激烈的竞争。
以是，AI 的发展和运用早已经深入到了我们生活的方方面面，而且，在未来的很永劫光里，都会是成本追逐的宠儿。考虑到AI 的发展速率和迭代速率，早已不是任何一个传统领域可以企及的，以是，不久的未来，可能一夜之间，AI就颠覆了我们现如今习以为常的生活办法了。