人工智能并不是全新的事物，其发展也并非一帆风顺：诞生于20世纪50年代的它，经历了多次令人欢欣鼓舞的高潮，也有过繁荣之后的失望和长时间的低迷——历史上至少有两次人工智能的寒冬。此前每次技术突破后的繁荣发展，只是在很小的领域中实现了人类对其的期望，但从未像今天一样蓬勃发展、成为主流。
第一阶段：人工智能的诞生 20世纪50年代
这一时期的计算机产生、图灵测试的提出以及达特茅斯会议的召开为人工智能的诞生拉开了序幕。
1947年，冯诺依曼率领团队制造了真正意义上的现代电子计算机设备MANIAV；
1950年，著名的图灵测试被提出。“人工智能之父”艾伦·图灵认为：如果一台机器能够通过电传设备与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，我们就可以认为这台机器具有智能。图灵还预言人类会有很大的可能性创造出具有真正智能的机器；
1954年，美国人乔治·戴沃尔设计了世界上第一台可编程机器人；
1956年，美国达特茅斯会议正式提出了“人工智能”概念。
第二阶段：
人工智能的第一次浪潮（20世纪50-70年代）
推理和搜索的时代
人工智能概念提出后的十多年中，该领域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。
1966 - 1972年：第一台人工智能机器人诞生。美国斯坦福国际研究所研制首台人工智能机器人Shakey诞生；
1966年，第一台聊天机器人发布。美国麻省理工学院的魏泽姆发布了世界上第一台聊天机器人ELIZA。ELIZA的智能之处在于她能通过脚本理解简单的自然语言，并可以进行类似人类的互动；
1968年：计算机鼠标发明。美国加州斯坦福研究所的道格·恩格勒巴特发明计算机鼠标，构想出了超文本链接概念，这为此后现代互联网的发展奠定了较好的基础。
基于以上的技术发展，计算机能运用“推理和搜索”对特定的问题进行解决。这也鼓励了当时科学家们对人工智能领域研究的信心。但由于数据和算力等因素的限制，解决的问题长时间停留于我们所认知的“玩具问题”范围中，使人工智能发展走入了困境。
第三阶段：
人工智能的第一次寒冬（20世纪70—80年代）
数据的不充分和算力的缺失所引发的集体质疑
人工智能发展初期的研究突破使人们对其的期望增加，并提出一些不符合当时情境的研发目标。但由于当时计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题——没有相应的足够多的数据，导致机器学习的效果只是拥有像儿童一样的认识世界的能力——而由此带来的关于人工智能研究进展基本停止引起了学术界的质疑：1973年，著名数学家拉特希尔在向英国政府提交的一份关于人工智能研究报告中对当时的机器人技术、语言处理技术和图像识别技术进行批评后，指出人工智能相关的目标是无法实现的。而随之而来是科学界对人工智能的反对和对其实际价值的质疑。结果就是，各国政府和机构停止或大幅度减少了研发资金投入，如美国国家科学委员会（NRC）在拨款二千万美元后停止资助。这导致人工智能在这个时期陷入了第一次寒冬。
第四阶段：
人工智能繁荣期（20世纪80年代）知识的时代
20世纪80年代专家系统的技术发展让沉寂于寒冬的人工智能迎来了又一次发展的机会。1980年卡耐基梅隆大学研发的XCON正式投入使用，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，其能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、地质等领域取得的成功，推动人工智能进入了应用发展时期。
总的来看，导入“知识”让计算机变得更聪明的研究方法的运用，在这一时代出现了很多“专家系统”的实用性产品，将人工智能带入了新的全盛时期。
第五阶段：人工智能第二次寒冬
（20世纪80年代—90年代中）
因知识描述和管理局限引发的再次质疑
随着人工智能应用范围的扩大，专家系统存在的一系列问题开始暴露出来：应用领域较小、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、难以与现有数据兼容……而逐渐增加的使用和维护成本使越来越多的企业开始放弃专家系统，并对人工智能的发展方向产生了质疑，人工智能的发展再次陷入寒冬。
第六阶段：人工智能发展的第三次浪潮
(20世纪90年代中—至今)
机器学习与物征表示的学习时代
这一时期互联网技术的发展，促进了人工智能研究的创新发展，也使人工智能技术进一步走向实用化。1997年5月11日，IBM公司的电脑深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统；2008年，提出了智慧地球概念都是人工智能再次得以发展的佐证。
2011年以来，由于移动互联网技术、云计算技术的发展，积累了大规模的数据量为人工智能后续发展提供了足够的素材和动力。
物联网、云计算、大数据和人工智能等科学技术共同发展、互相促进，使人类社会的科技进入了前所未有的发展与应用时期。泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术迅速发展，跨越了科学与应用之间的技术鸿沟——图像分类、语音识别、无人驾驶等人工智能技术都实现了从不能用、不好用到可以用的突破，人工智能进入了爆发式增长的新阶段。
到目前为止，这一时期产生了两次重大的发展：一次是在大数据时代中迅速发展的机器学习，一次是在人工智能技术史上的重大突破深度学习（特征表示学习）。再加之互联网所带来的大数据积累和丰富，让我们在这一时代迎来了人工智能发展的第三次浪潮——正在改变和融入产业变革和社会生活的时期！
回望人工智能的发展历程，其间经历的繁荣和低谷，蕴含了相关技术的发展：如计算机硬件设备和算法、数据等是人工智能得以顺利发展的必需条件。正如前所说，与互联网时期不同，人工智能所有的项目都必须以技术为核心，结合相应的应用场景，才有所前景。
人工智能不会取代我们！但是，会用人工智能的企业会取代不会用人工智能的企业。
人工智能几年的发展，已经影响了很多行业的发展，提升行业的效率。在不远的将来，人工智能必将赋能百业，让人类社会得以更有效率的发展！
未来已来，我们准备好了吗？
华东理工大学商学院
人工智能应用与发展研究项目及团队
由临港集团创新管理学院和华东理工大学商学院共同发起和组建的研究团队——持续关注人工智能的发展。在过去的几个月中，团队现场调研和深度访谈了国内外有代表性的多家人工智能相关企业。在对产业 、企业深入分析的基础上，团队从人工智能发展、产业应用与变革、商业模式创新等多个方面对人工智能进行了研究。人工智能应用的行业研究包括：制造业、零售业、安防、金融、生物医药、教育、营销……
感谢华东理工大学商学院阎海峰院长、上海临港集团创新管理学院李刚院长和华东理工大学商学院高管培训中心张磊主任给予本系列研究的支持！同时感谢相关企业给予的帮助！
欢迎大家和我们一起关注与合作人工智能发展与应用研究。
关于作者 | 费鸿萍：上海财经大学管理学博士，华东理工大学商学院副教授。澳大利亚西澳大学、丹麦阿尔堡大学、加拿大阿尔伯塔大学高级访问学者，华理科技园创新创业导师，中国高校市场学会常务理事、副秘书长，中国高校市场学会教学专业委员会秘书长，中国上海自贸区咨询专家，中经商学院走进名企课堂学术分享教授
