人工智慧是什麼時候被發現的？各種人工智慧相關技術的歷史。

雖然開發最先進、最複雜的人工智慧技術的競賽才剛開始，但人工智慧和機器學習的誕生卻比消費者意識到的要早得多。人工智慧技術在各行各業都發揮著重要作用。它們正在加速醫療保健、國家安全、物流、金融、零售等產業的研發。

人工智慧有著豐富而複雜的歷史。以下是一些塑造當今最複雜人工智慧模型的顯著發展。查看關於人工智慧的一些常見誤解.

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1300–1900：追溯人工智慧的根源

電腦出現於1970年代中期，但一些歷史學家將人工智慧的最早記載追溯到中世紀晚期。那個時期的學者常常思考未來的創新。當然，他們缺乏實現這些想法所需的技術資源和技能。

1305加泰隆尼亞神學家兼神秘主義者拉蒙·盧爾（Ramon Llull）於13世紀初撰寫了《大術》（Ars Magna）。該書詳述了跨宗教邏輯對話的機械技巧。《大術》的最後一部分「偉大而最終的藝術」（The Great and Final Art）概述了一種從現有資訊中推導出命題的方案，類似於訓練人工智慧。
1666戈特弗里德·萊布尼茨的《組合藝術理論》從《大術》中汲取了靈感。它是一種機械圖表，將對話分解成最簡單的形式，以便於分析。這些分解後的公式與人工智慧開發者使用的資料集類似。
1726喬納森·斯威夫特（Jonathan Swift）的《格列佛遊記》（一部以小說形式呈現的遊歷世界幾個虛構的偏遠國家的小說）介紹了該引擎。這是一種虛構的裝置，可以產生符合邏輯和交換律的詞組，即使是「最無知的人」也能就各種主題撰寫學術論文。生成式人工智慧正是這樣做的。
1854英國數學家喬治·布爾將邏輯推理比喻為計算。他認為，人類可以透過預先定義的方程式來提出假設並分析問題。巧合的是，生成式人工智慧使用複雜的演算法來產生輸出。

探索人工智慧根源的第一個時期雖然涵蓋了很長的時間，但也有一些關鍵時刻。

1900-1950：現代人工智慧的曙光

這一時期，技術發展加速。資訊科技資源的取得使研究人員得以實現富有想像的理論、概念和推測。他們為控制論奠定了基礎。

1914西班牙土木工程師萊昂納多·托雷斯·克韋多（Leonardo Torres y Quevedo）發明了“Agidriquista”（意為“棋手”），這是首批能夠在無人協助的情況下下棋的機器之一。這是自動化技術的早期應用。棋手使用車和王執行殘局，將對手的隊友將死。
1943沃爾特·皮茨（Walter Pitts）和沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）開發了一種生物神經元的數學和計算模型，可以執行簡單的邏輯功能。研究人員在接下來的幾十年中持續參考該演算法，從而推動了當今神經網路和深度學習技術的發展。
1950艾倫·圖靈發表了《電腦器與智慧》（Computing Machinery and Intelligence）。這是第一篇探討人工智慧的論文，儘管「AI」一詞並非圖靈所創造。他稱之為「機器」和「計算機器」。他論文中那些有問題的陳述主要討論了機器智能和推理。
1950艾倫·圖靈正式發表了圖靈測試。它是最早也是最廣泛使用的測試人工智慧系統準確性的審訊方法之一。

現代人工智慧的曙光可以追溯到艾倫·圖靈的論文和圖靈測試，該測試試圖回答「機器真的可以思考嗎？」這個問題。

1951–2000：探索人工智慧技術的用途

「人工智慧」一詞誕生於這段時期。在奠定人工智慧的基礎之後，研究人員開始探索其應用場景。各行各業都對其進行了嘗試。當時，這項技術尚未實現商業化，研究人員主要關注醫療、工業和物流等領域。

1956艾倫·圖靈和約翰·馮·諾依曼等科學家早已開始探索將邏輯推理與機器結合的方法。然而，直到1956年，約翰·麥卡錫才創造了「人工智慧」一詞。它最早出現在麥卡錫、克勞德·香農、納撒尼爾·羅切斯特和馬文·明斯基提出的一項縱向研究中。
1966查爾斯·羅森在史丹佛研究所研發了機器人Shakey。它可以說是第一個能夠執行簡單任務、識別模式和確定路徑的「智慧」機器人。
1997IBM 打造了由其超級電腦驅動的國際象棋自動對弈系統「深藍色」（Deep Blue）。這是第一個能夠自主下棋並贏得整盤比賽的西洋棋自動對弈系統。此外，一位世界級國際象棋大師也參與了演示。

在人工智慧發展歷史的中期，出現了有史以來最重要的時刻之一：「人工智慧」一詞的誕生。

2001–2010 年：將人工智慧融入現代技術

消費者獲得了創新和突破性的技術，使他們的生活更加便捷。他們慢慢地接受了這些新工具。 iPod取代了索尼隨身聽，遊戲機摧毀了棋盤遊戲產業，維基百科取代了《大英百科全書》。

2001ASIMO 由本田開發。它是一款雙足、人工智慧驅動的人形機器人，行走速度與人類相當。然而，ASIMO 從未投入商業使用——本田主要將其用作移動出行、機器學習和機器人研究平台。
2002iRobot推出了掃地機器人，雖然功能簡單，但演算法卻比前代產品更複雜。
2006圖靈中心的研究人員 Michel Pankow、Oren Etzioni 和 Michael Cafarella 發表了一篇關於機器閱讀的開創性論文，該論文量化了系統自主理解文本的能力。
2008谷歌發布了一款整合語音辨識功能的 iOS 應用，準確率高達 92%，而前代產品的準確率僅 80%。
2009谷歌花了四年時間研發自動駕駛汽車，才在 2014 年通過了首次全州範圍的自動駕駛測試。後來，競爭對手利用人工智慧增強了自動駕駛汽車。

有趣的是，儘管這段時期包括了近幾十年來一些最受歡迎的技術，但人工智慧對於大多數消費者來說卻完全不屬於關注範圍，像 Siri 和 Alexa 這樣的個人和家庭助理只是在隨後的時期才出現。

2011–2020：人工智慧應用的普及與發展

在此期間，該公司開始開發穩定的基於人工智慧的解決方案，將人工智慧整合到各種軟體系統和設備中，例如虛擬助理、語法檢查器、筆記型電腦、智慧型手機和擴增實境應用程式。

2011IBM 開發了華生（Watson），一台問答電腦。為了證明其實力，該公司讓沃森與兩位前《危險邊緣》冠軍展開較量——沃森最終獲勝。
2011蘋果發布了 Siri，這是一款由人工智慧驅動的複雜虛擬助手，iPhone 用戶至今仍在經常使用它。
2012多倫多大學的研究人員開發了一種大規模視覺辨識系統，準確率高達 84%。需要注意的是，舊模型的錯誤率為 25%。
2016世界圍棋冠軍李世石與Google DeepMind 訓練的圍棋電腦系統 AlphaGo 進行了五盤對弈，其中李世石輸了四盤。這項證明，經過精心訓練的人工智慧系統甚至能夠超越各自領域中最熟練的專業人士。
2018OpenAI 開發了 GPT-1，這是 GPT 家族中的第一語言模型。開發人員使用 BookCorpus 資料集進行訓練。該模型可以回答常識性問題並使用自然語言。

在此期間，許多消費者在不知不覺中就使用了人工智慧應用，儘管視覺和語音辨識工具（對大多數消費者而言）仍處於起步階段。在90年代末，人工智慧發展取得了顯著進展，但其發展速度遠不及未來。查看政府監管人工智慧工具的方式.

2021年至今：科技先鋒開啟人工智慧競賽

人工智慧的偉大競賽已經拉開序幕。開發者正以驚人的速度發布語言模型，各大公司也正在探索將人工智慧融入其產品的方法。照此速度發展，幾乎每款消費性產品都將包含人工智慧組件。

2022OpenAI 憑藉其 ChatGPT 模型徹底改變了其業務運作方式。這是一個複雜的 AI 聊天機器人，由 GPT-3.5 驅動，GPT-2018 是 300 年開發的 GPT 模型的迭代版本。開發人員在訓練過程中向其輸入了 XNUMX 億個單字。
2023其他全球科技公司也紛紛效法。谷歌推出了 Gemini 模型，微軟發布了必應聊天模型，Meta 開發了名為 LLaMA 的開源語言模型，OpenAI 則發布了 GPT-4 模型，這是其前身的升級版。

還有許多其他 AI Web 應用和基於 AI 的健康應用可供使用或正在開發中，不久的將來還會有更多應用程式推出。請查看：人類因人工智慧而面臨滅絕的危險——如何阻止它？