初学者学习人工智能有时候需要了解一些背景知识，我从网上简单搜集总结了下分享给大家。
一、人工智能的发展历史
人工智能的发展并非一帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进人工智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。1900年，希尔伯特在数学家大会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。这23道难题中的第二个问题和第十个问题则和人工智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。图灵根据第十个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德香农等伟大的先驱者奠定了人工智能和计算机技术的基础。
（2）黄金时代(1956--1974)。1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，首次提出了“人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。其后，人工智能研究进入了20年的黄金时代，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。在这个黄金时代里，约翰麦卡锡开发了LISP语音，成为以后几十年来人工智能领域最主要的编程语言；马文闵斯基对神经网络有了更深入的研究，也发现了简单神经网络的不足；多层神经网络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第一次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，过度高估了科学技术的发展速度。然而，接二连三的失败和预期目标的落空，使人工智能的发展走入低谷。1973年，莱特希尔关于人工智能的报告，拉开了人工智能寒冬序幕。此后，科学界对人工智能进行了一轮深入的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。随后，各国政府和机构也停止或减少了资金投入，人工智能在70年代陷入了第一次寒冬。计算能力有限、缺乏大量常识数据使发展陷入瓶颈，特别是过分依赖于计算力和经验数据量神经网络技术，长时期没有取得实质性的进展，特别是《感知器》一书发表过后，对神经网络技术产生了毁灭性的打击，后续十年内几乎没人投入更进一步的研究。专家系统在这个时代的末尾出现，并开启了下一个时代。
（4）应用发展(1980--1987)。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。1980年卡耐基梅隆大学（CMU）研发的XCON正式投入使用，这成为一个新时期的里程碑，专家系统开始在特定领域发挥威力，也带动整个人工智能技术进入了一个繁荣阶段。沉寂10年之后，神经网络又有了新的研究进展，具有学习能力的神经网络算法的发现，这使得神经网络一路发展，在后面的90年代开始商业化，被用于文字图像识别和语音识别。
（5）第二次AI寒冬——低迷发展(1987--1993)。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。人工智能领域当时主要使用约翰麦卡锡的LISP编程语言，逐步发展的LISP机器被蓬勃发展的个人电脑击败，专用LISP机器硬件销售市场严重崩溃，人工智能领域再一次进入寒冬。硬件市场的溃败和理论研究的迷茫，加上各国政府和机构纷纷停止向人工智能研究领域投入资金，导致了数年的低谷，但另一方面也取得了一些重要成就。1988年，美国科学家朱迪亚·皮尔将概率统计方法引入人工智能的推理过程中这对后来人工智能的发展起到了重大影响。IBM的沃森研究中心把概率统计方法引入到人工智能的语言处理中；1992年，李开复使用统计学的方法，设计开发了世界上第一个扬声无关的连续语音识别程序；1989年，AT＆T贝尔实验室的雅恩·乐昆和团队使用卷积神经网络技术，实现了人工智能识别手写的邮政编码数字图像。
（6）稳健发展(1993--2011)。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1995年，理查德华莱士开发了新的聊天机器人程序Alice，它能够利用互联网不断增加自身的数据集，优化内容。1997年，IMB的计算机深蓝Deep blue战胜了人类世界象棋冠军卡斯帕罗夫。1997年，德国科学霍克赖特和施米德赫伯 提出了长期短期记忆（LSTM） 这是一种今天仍用于手写识别和语音识别的递归神经网络，对后来人工智能的研究有着深远影响。2004年，美国神经科学家杰夫·霍金斯出版的《人工智能的未来》一书中提出了全新的大脑记忆预测理论，指出了依照此理论如何去建造真正的智能机器，这本书对后来神经科学的深入研究产生了深刻的影响。2006年，杰弗里辛顿出版了《Learning Multiple Layers of Representation》奠定了后来神经网络的全新的架构，至今仍然是人工智能深度学习的核心技术。
（7）新时代(2012--至今)。随着移动互联网技术、云计算技术的爆发，积累了历史上超乎想象的数据量，这为人工智能的后续发展提供了足够的素材和动力，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。。人工智能，大数据，云计算，物联网技术，共同构成了21世纪第二个十年的技术主旋律。2012年，由多伦多大学在ImageNet举办的视觉识别挑战赛上设计的深度卷积神经网络算法，被业内认为是深度学习革命的开始。2014年，伊恩·古德费罗提出GANs生成对抗网络算法，这是一种用于无监督学习的人工智能算法，这种算法由生成网络和评估网络构成，这种方法很快被人工智能很多技术领域采用。2016年和2017年，谷歌发起了两场轰动世界的围棋人机之战，其人工智能程序AlphaGo连续战胜曾经的围棋世界冠军韩国李世石，以及现任的围棋世界冠军中国的柯洁，引起巨大轰动。语音识别、图像识别、无人驾驶等技术不断深入。