隨著諸多關鍵技術的突飛猛進，誕生半個多世紀以來人工智慧終於從研發走到如今的巔峰期。回顧起來，在過去半個多世紀中人工智慧經歷過黃金時代也曾有過低谷，不過科技的魅力在於歷經起起伏伏之後，現在的人工智慧已開始深深影響人類社會。那麼人工智慧如何誕生，又是在漫長的歷史中怎麼發展起來的,接下來我們來詳細梳理一下。

人工智慧誕生

20世紀40-50年代被稱為人工智慧誕生的年代，不過早在人工智慧概念被提出之前，首先出現的是"機器人三定律"。1942年美國科幻巨匠阿西莫夫提出"機器人三定律"，該定律為後代創作提供了一定的指導意義。

1956年夏天，美國達特茅斯學院舉行了歷史上第一次人工智慧研討會，被認為是人工智慧誕生的標誌。在會上，麥卡錫首次提出了"人工智慧"概念，紐厄爾和西蒙則展示了編寫的邏輯理論機器。而馬文·明斯基提出的"智慧機器能夠建立周圍環境的抽象模型，如果遇到問題，能夠從抽象模型中尋找解決方法"這一定義，更是後30年智慧機器人的研究方向。

機器人出現

1959年，德沃爾與美國發明家約瑟夫·英格伯格聯手製造出第一臺工業機器人，隨後成立了世界上第一家機器人制造工廠--Unimation公司。在技術還不夠強大的時代，第一代機器人更像"機器"，這類機器人透過計算機控制一個自由度很高的機械，反覆重複人類教授的動作，並對外界環境沒有任何感知。

1965年，約翰·霍普金斯大學應用物理實驗室研製出Beast機器人。Beast能透過聲納系統、光電管等裝置，根據環境校正自己的位置。隨後開始興起研究"有感覺"的機器人，這意味著人工智慧的研發又向前邁進了一步。

人工智慧機器人問世

在1966年美國麻省理工學院(MIT)的魏澤鮑姆釋出了世界上第一個聊天機器人ELIZA。ELIZA能透過指令碼理解簡單的自然語言，並能產生類似人類的互動。

另外，1966年到1972年間，美國斯坦福國際研究所研製出機器人Shakey，它是首臺採用人工智慧的移動機器人，帶有視覺感測器，能根據人的指令發現並抓取積木。不過，當時控制它的計算機有一個房間那麼大，可見在當時人工智慧的侷限性很大。

不難看出，在機器人擁有人工智慧之後，它們開始感知外部資訊，並能夠作出相應的簡單迴應。

研發人工智慧計算機

1981年，日本經濟產業省撥款8.5億美元用以研發第五代計算機專案，人工智慧計算機登場。隨後英國、美國紛紛開始向資訊科技領域的研究提供大量資金。

美華人啟動Cyc專案

1984年，在美華人道格拉斯·萊納特的帶領下，Cyc專案啟動了，其目標是使人工智慧的應用能夠以類似人類推理的方式工作。從1980年以後，可以發現人工智慧產品更加多樣化，已經不僅僅侷限於機器人了。

遭遇低谷

在1987年-1993年，由於被認為並非下一個發展方向，人工智慧的撥款受到了限制。失去資金支援後，人工智慧經歷了低谷，但隨後不久人工智慧開始逆襲。

人工智慧的春天

1993年之後，人工智慧迎來飛速發展階段，在這個時期人工智慧曾多次擊敗過人類。1997年，當年5月11日電腦深藍以3.5:2.5擊敗卡斯帕羅夫，成為首個在標準比賽時限內擊敗國際象棋世界冠軍的電腦系統。

2011年，Watson作為IBM公司開發的使用自然語言回答問題的人工智慧程式參加美國智力問答節目，打敗了兩位人類冠軍。同年，iPhone 4s釋出，其亮點在於搭載了支援語音識別並能透過語音進行人機互動的Siri，而Siri也一直都被認為應用了人工智慧技術。

2013年，深度學習演算法被廣泛運用在產品開發中。Facebook人工智慧實驗室成立，探索深度學習領域，藉此為Facebook使用者提供更智慧化的產品體驗;谷歌收購了語音和影象識別公司DNNResearch，推廣深度學習平臺;百度創立了深度學習研究院等。

2014年5月28日谷歌推出新產品--無人駕駛汽車。與一般的汽車不同，谷歌無人駕駛汽車沒有方向盤和剎車。而無人駕駛汽車也是人工智慧發展中的一座豐碑。無人駕駛汽車是一種智慧汽車，也可以稱為輪式移動機器人，主要依靠車內的以計算機系統為主的智慧駕駛儀來實現無人駕駛。

2016年，圍棋人工智慧程式AlphaGo以4:1的成績戰勝圍棋世界冠軍李世石。2017年，AlphaGo化身Master，再次出戰橫掃棋壇，讓人類見識到了人工智慧的強大。

總結:人工智慧的發展是一個漫長的過程，經過一步一步的積累才有了今天。時至今日，人工智慧已經離我們不再遙遠，隨著它被應用於手機，隨著家用機器人的發展，人工智慧早日融入人類的日常生活。

當然在人工智慧崛起之後，人類也面臨著下一個問題:人工智慧是否會顛覆人類文明。目前來看，這仍是個未解的命題。

我不太清楚你所謂的人工智慧巔峰期的定義是什麼。但是，對於人工智慧，我們需要明白一個概念，就是人工智慧分為弱人工智慧（可以完成特定的任務，而不必具備人類的完備思考力）和強人工智慧（可以如人類一樣具有思考與學習，能像人一樣具有完備的思考力），那麼如果說的是強人工智慧，那麼我們現在根本就還沒有做到，就無所謂所謂的巔峰期了。我們現在大熱的機器學習與深度學習，都只是弱人工智慧。

若我們這裡談的是弱人工智慧的話，那麼現在我們其實已經走在了人工智慧高速發展期了。AlphaGO, Watson等產品只是一種表面體現而已。目前，我們整個IT業界，從計算機組織結構（如製造專門的深度學習晶片TPU），編譯器（加速執行機器學習框架），GPU（英偉達已經全面轉向人工智慧公司，CUDA、 cuDNN，顯示卡GPU的發展等都全部是為加速機器學習的運算為目的）、機器學習框架（Caffe2, Caffe, Tensorflow, Torch等）、基於機器學習的應用（圖片分割與識別、AlphaGO圍棋、影象風格轉移，自然語言處理等）等，從底向上，從底層到上層，整個計算機都在為人工智慧服務，全面轉型，目前來看，若不採用人工智慧技術，幾乎就是死路一條，而且這是歷史的車輪，誰擋誰死，現在唯一能抵擋人工智慧潮流的就是如以前一樣，我們當前歷史無法做到的事情，如上世紀就是計算力的缺失。

所以，若我們以這個來看的話，我們目前是處於人工智慧的高速發展期間。當然，我說的是弱人工智慧，畢竟我們強人工智慧還沒有起來。

隨著諸多關鍵技術的突飛猛進，誕生半個多世紀以來人工智慧終於從研發走到如今的巔峰期。回顧起來，在過去半個多世紀中人工智慧經歷過黃金時代也曾有過低谷，不過科技的魅力在於歷經起起伏伏之後，現在的人工智慧已開始深深影響人類社會。那麼人工智慧如何誕生，又是在漫長的歷史中怎麼發展起來的,接下來我們來詳細梳理一下。

人工智慧誕生

20世紀40-50年代被稱為人工智慧誕生的年代，不過早在人工智慧概念被提出之前，首先出現的是"機器人三定律"。1942年美國科幻巨匠阿西莫夫提出"機器人三定律"，該定律為後代創作提供了一定的指導意義。

1956年夏天，美國達特茅斯學院舉行了歷史上第一次人工智慧研討會，被認為是人工智慧誕生的標誌。在會上，麥卡錫首次提出了"人工智慧"概念，紐厄爾和西蒙則展示了編寫的邏輯理論機器。而馬文·明斯基提出的"智慧機器能夠建立周圍環境的抽象模型，如果遇到問題，能夠從抽象模型中尋找解決方法"這一定義，更是後30年智慧機器人的研究方向。

機器人出現

1959年，德沃爾與美國發明家約瑟夫·英格伯格聯手製造出第一臺工業機器人，隨後成立了世界上第一家機器人制造工廠--Unimation公司。在技術還不夠強大的時代，第一代機器人更像"機器"，這類機器人透過計算機控制一個自由度很高的機械，反覆重複人類教授的動作，並對外界環境沒有任何感知。

1965年，約翰·霍普金斯大學應用物理實驗室研製出Beast機器人。Beast能透過聲納系統、光電管等裝置，根據環境校正自己的位置。隨後開始興起研究"有感覺"的機器人，這意味著人工智慧的研發又向前邁進了一步。

人工智慧機器人問世

在1966年美國麻省理工學院(MIT)的魏澤鮑姆釋出了世界上第一個聊天機器人ELIZA。ELIZA能透過指令碼理解簡單的自然語言，並能產生類似人類的互動。

另外，1966年到1972年間，美國斯坦福國際研究所研製出機器人Shakey，它是首臺採用人工智慧的移動機器人，帶有視覺感測器，能根據人的指令發現並抓取積木。不過，當時控制它的計算機有一個房間那麼大，可見在當時人工智慧的侷限性很大。

不難看出，在機器人擁有人工智慧之後，它們開始感知外部資訊，並能夠作出相應的簡單迴應。

研發人工智慧計算機

1981年，日本經濟產業省撥款8.5億美元用以研發第五代計算機專案，人工智慧計算機登場。隨後英國、美國紛紛開始向資訊科技領域的研究提供大量資金。

美華人啟動Cyc專案

1984年，在美華人道格拉斯·萊納特的帶領下，Cyc專案啟動了，其目標是使人工智慧的應用能夠以類似人類推理的方式工作。從1980年以後，可以發現人工智慧產品更加多樣化，已經不僅僅侷限於機器人了。

遭遇低谷

在1987年-1993年，由於被認為並非下一個發展方向，人工智慧的撥款受到了限制。失去資金支援後，人工智慧經歷了低谷，但隨後不久人工智慧開始逆襲。

人工智慧的春天

1993年之後，人工智慧迎來飛速發展階段，在這個時期人工智慧曾多次擊敗過人類。1997年，當年5月11日電腦深藍以3.5:2.5擊敗卡斯帕羅夫，成為首個在標準比賽時限內擊敗國際象棋世界冠軍的電腦系統。

2011年，Watson作為IBM公司開發的使用自然語言回答問題的人工智慧程式參加美國智力問答節目，打敗了兩位人類冠軍。同年，iPhone 4s釋出，其亮點在於搭載了支援語音識別並能透過語音進行人機互動的Siri，而Siri也一直都被認為應用了人工智慧技術。

2013年，深度學習演算法被廣泛運用在產品開發中。Facebook人工智慧實驗室成立，探索深度學習領域，藉此為Facebook使用者提供更智慧化的產品體驗;谷歌收購了語音和影象識別公司DNNResearch，推廣深度學習平臺;百度創立了深度學習研究院等。

2014年5月28日谷歌推出新產品--無人駕駛汽車。與一般的汽車不同，谷歌無人駕駛汽車沒有方向盤和剎車。而無人駕駛汽車也是人工智慧發展中的一座豐碑。無人駕駛汽車是一種智慧汽車，也可以稱為輪式移動機器人，主要依靠車內的以計算機系統為主的智慧駕駛儀來實現無人駕駛。

2016年，圍棋人工智慧程式AlphaGo以4:1的成績戰勝圍棋世界冠軍李世石。2017年，AlphaGo化身Master，再次出戰橫掃棋壇，讓人類見識到了人工智慧的強大。

總結:人工智慧的發展是一個漫長的過程，經過一步一步的積累才有了今天。時至今日，人工智慧已經離我們不再遙遠，隨著它被應用於手機，隨著家用機器人的發展，人工智慧早日融入人類的日常生活。

當然在人工智慧崛起之後，人類也面臨著下一個問題:人工智慧是否會顛覆人類文明。目前來看，這仍是個未解的命題。

我不太清楚你所謂的人工智慧巔峰期的定義是什麼。但是，對於人工智慧，我們需要明白一個概念，就是人工智慧分為弱人工智慧（可以完成特定的任務，而不必具備人類的完備思考力）和強人工智慧（可以如人類一樣具有思考與學習，能像人一樣具有完備的思考力），那麼如果說的是強人工智慧，那麼我們現在根本就還沒有做到，就無所謂所謂的巔峰期了。我們現在大熱的機器學習與深度學習，都只是弱人工智慧。

若我們這裡談的是弱人工智慧的話，那麼現在我們其實已經走在了人工智慧高速發展期了。AlphaGO, Watson等產品只是一種表面體現而已。目前，我們整個IT業界，從計算機組織結構（如製造專門的深度學習晶片TPU），編譯器（加速執行機器學習框架），GPU（英偉達已經全面轉向人工智慧公司，CUDA、 cuDNN，顯示卡GPU的發展等都全部是為加速機器學習的運算為目的）、機器學習框架（Caffe2, Caffe, Tensorflow, Torch等）、基於機器學習的應用（圖片分割與識別、AlphaGO圍棋、影象風格轉移，自然語言處理等）等，從底向上，從底層到上層，整個計算機都在為人工智慧服務，全面轉型，目前來看，若不採用人工智慧技術，幾乎就是死路一條，而且這是歷史的車輪，誰擋誰死，現在唯一能抵擋人工智慧潮流的就是如以前一樣，我們當前歷史無法做到的事情，如上世紀就是計算力的缺失。

所以，若我們以這個來看的話，我們目前是處於人工智慧的高速發展期間。當然，我說的是弱人工智慧，畢竟我們強人工智慧還沒有起來。