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1956年AI作为一门学科被建立起来，后来经历过几段乐观时期<ref name="Simon 1965">Simon, H. A. (1965). The Shape of Automation for Men and Management. New York: Harper & Row.</ref>, p. 96 quoted in Crevier 1993, p. 109. * Marvin Minsky quote: Minsky 1967, p. 2 quoted in Crevier 1993, p. 109.</ref><ref name="McCorduck 2004">McCorduck, Pamela (2004), Machines Who Think (2nd ed.), Natick, MA: A. K. Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1</ref><ref name="Crevier 1993">Crevier, Daniel (1993), AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence, New York, NY: BasicBooks, ISBN 0-465-02997-3</ref><ref name="Russell & Norvig 2003"/><ref name="NRC 1999">NRC (United States National Research Council) (1999). "Developments in Artificial Intelligence". Funding a Revolution: Government Support for Computing Research. National Academy Press.</ref><ref name="Newquist 1994"/>与紧随而来的亏损以及缺乏资金的困境（也就是“AI寒冬”<ref name="Crevier 1993"/><ref name="Russell & Norvig 2003"/><ref name="NRC 1999"/><ref name="Howe 1994"/><ref name="Newquist 1994"/><ref name="McCorduck 2004"/>），每次又找到了新的出路，取得了新的成果和新的投资<ref name="Clark 2015b"/>。AI 研究在其一生中尝试并放弃了许多不同的方法，包括模拟大脑、模拟人类问题解决、形式逻辑、大型知识数据库和模仿动物行为。在 21 世纪的头几十年，高度数学的统计机器学习已经主导了该领域，并且该技术已被证明非常成功，有助于解决整个工业界和学术界的许多具有挑战性的问题。<ref name="Russell & Norvig 2003"/><ref name="Kurzweil 2005"/><ref name="NRC 1999"/><ref name="Newquist 1994"/>

1956年AI作为一门学科被建立起来，后来经历过几段乐观时期<ref name="Simon 1965">Simon, H. A. (1965). The Shape of Automation for Men and Management. New York: Harper & Row.</ref><ref name="Crevier 1993"/><ref name="Minsky 1967"/><ref name="McCorduck 2004">McCorduck, Pamela (2004), Machines Who Think (2nd ed.), Natick, MA: A. K. Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1</ref><ref name="Crevier 1993">Crevier, Daniel (1993), AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence, New York, NY: BasicBooks, ISBN 0-465-02997-3</ref><ref name="Russell & Norvig 2003"/><ref name="NRC 1999">NRC (United States National Research Council) (1999). "Developments in Artificial Intelligence". Funding a Revolution: Government Support for Computing Research. National Academy Press.</ref><ref name="Newquist 1994"/>与紧随而来的亏损以及缺乏资金的困境（也就是“AI寒冬”<ref name="Crevier 1993"/><ref name="Russell & Norvig 2003"/><ref name="NRC 1999"/><ref name="Howe 1994"/><ref name="Newquist 1994"/><ref name="McCorduck 2004"/>），每次又找到了新的出路，取得了新的成果和新的投资<ref name="Clark 2015b"/>。AI 研究在其一生中尝试并放弃了许多不同的方法，包括模拟大脑、模拟人类问题解决、形式逻辑、大型知识数据库和模仿动物行为。在 21 世纪的头几十年，高度数学的统计机器学习已经主导了该领域，并且该技术已被证明非常成功，有助于解决整个工业界和学术界的许多具有挑战性的问题。<ref name="Russell & Norvig 2003"/><ref name="Kurzweil 2005"/><ref name="NRC 1999"/><ref name="Newquist 1994"/>