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人工智能的历史源远流长。在古代的神话传说中，技艺高超的工匠可以制作人造人，并为其赋予智能或意识。现代意义上的始于古典哲学家用机械符号处理的观点解释人类思考过程的尝试。20世纪基于抽象数学推理的的发明使一批科学家开始严肃地探讨构造一个电子大脑的可能性。
1956年，在举行的一次会议上正式确立了的研究领域。会议的参加者在接下来的数十年间是AI研究的领军人物。他们中有许多人预言，经过一代人的努力，与人类具有同等智能水平的机器将会出现。同时，上千万美元被投入到AI研究中，以期实现这一目标。
最终研究人员发现自己大大低估了这一工程的难度。由于James Lighthill爵士的批评和国会方面的压力，和英国政府于1973年停止向没有明确目标的人工智能研究项目拨款。七年之后受到日本政府研究规划的刺激，美国政府和企业再次在AI领域投入数十亿研究经费，但这些投资者在末重新撤回了投资。AI研究领域诸如此类的高潮和低谷不断交替出现；至今仍有人对AI的前景作出异常乐观的预测。
尽管在政府官僚和风投资本家那里经历了大起大落，AI领域仍在取得进展。某些在20世纪被认为不可能解决的问题今天已经获得了圆满解决并已成功应用在商业产品上。与第一代AI研究人员的乐观估计不同，的机器至今仍未出现。在1950年发表的一篇催生现代智能机器研究的著名论文中称，“我们只能看到眼前的一小段距离……但是，我们可以看到仍有许多工作要做”。
McCorduck写道：“某种形式上的人工智能是一个遍布于西方知识分子历史的观点，是一个急需被实现的梦想，”先民对人工智能的追求表现在诸多神话，传说，故事，预言以及制作机器人偶（）的实践之中。
中已经出现了机械人和人造人,如的黄金机器人和的。中世纪出现了使用巫术或将意识赋予无生命物质的传说,如的Takwin,的和Judah Loew的。19世纪的幻想小说中出现了人造人和会思考的机器之类题材，例如的《》和的《罗素姆的万能机器人》。Samuel Butler的《机器中的达尔文（Darwin among the Machines）》一文（1863）探讨了机器通过自然选择进化出智能的可能性。至今人工智能仍然是科幻小说的重要元素。
的可编程自动机器人(1206年)
许多文明中都有创造人形机器人的杰出工匠，例如（中国西周），（希腊），和Wolfgang von Kempelen 等等。已知最古老的“机器人”是和的，忠实的信徒认为工匠为这些神像赋予了思想，使它们具有智慧和激情。（）写道“当发现神的本性时，人就能够重现他”
人工智能的基本假设是人类的思考过程可以机械化。对于机械化推理（即所谓“形式推理（formal reasoning）”）的研究已有很长历史。中国，印度和希腊哲学家均已在公元前的第一个千年里提出了形式推理的结构化方法。他们的想法为后世的哲学家所继承和发展，其中著名的有（对三段论逻辑进行了形式分析），（其著作《》是形式推理的典范），（代数学的先驱，“algorithm”一词由他的名字演变而来）以及一些欧洲经院哲学家，如和。
哲学家（）开发了一些“逻辑机”，试图通过逻辑方法获取知识。 Llull的机器能够将基本的，无可否认的真理通过机械手段用简单的逻辑操作进行组合，以求生成所有可能的知识。Llull的工作对产生了很大影响，后者进一步发展了他的思想。
猜测人类的思想可以简化为机械计算
在17世纪中，，和尝试将理性的思考系统化为代数学或几何学那样的体系。霍布斯在其著作《》中有一句名言：“推理就是计算（reason is nothing but reckoning）。” 莱布尼兹设想了一种用于推理的普适语言（他的），能将推理规约为计算，从而使“哲学家之间，就像会计师之间一样，不再需要争辩。他们只需拿出铅笔放在石板上，然后向对方说（如果想要的话，可以请一位朋友作为证人）：‘我们开始算吧。’” 这些哲学家已经开始明确提出形式符号系统的假设，而这一假设将成为AI研究的指导思想。
在20世纪，研究上的突破使得人工智能好像呼之欲出。这方面的基础著作包括的《思维的定律》与的《》。基于弗雷格的系统，和在他们于1913年出版的巨著《》中对数学的基础给出了形式化描述。这一成就激励了，后者向20世纪和的数学家提出了一个基础性的难题：“能否将所有的数学推理形式化?” 这个问题的最终回答由，和的给出。他们的答案令人震惊：首先，他们证明了数理逻辑的局限性；其次（这一点对AI更重要），他们的工作隐含了任何形式的数学推理都能在这些限制之下机械化的可能性。
在摩尔学校的电气工程的ENIAC计算机.
暗示，一台仅能处理0和1这样简单二元符号的机械设备能够模拟任意数学推理过程。这里最关键的灵感是：这一看似简单的理论构造抓住了抽象符号处理的本质。这一创造激发科学家们探讨让机器思考的可能。
用于计算的机器古已有之；历史上许多数学家对其作出了改进。19世纪初，设计了一台可编程计算机（“分析机”），但未能建造出来。预言，这台机器“将创作出无限复杂，无限宽广的精妙的科学乐章”。（她常被认为是第一个程序员，因为她留下的一些笔记完整地描述了使用这一机器计算的方法。）
第一批现代计算机是期间建造的大型译码机（包括Z3，和Colossus等）。后两个机器的理论基础是和提出和发展的学说。
IBM 702:第一代AI研究者使用的电脑.
在20世纪和，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1956年，人工智能被确立为一门学科。
最初的人工智能研究是末到初的一系列科学进展交汇的产物。神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络，其激励电平只存在“有”和“无”两种状态，不存在中间状态。的描述了电子网络的控制和稳定性。提出的则描述了（即高低电平代表的二进制信号）。图灵的计算理论证明数字信号足以描述任何形式的计算。这些密切相关的想法暗示了构建电子大脑的可能性。
这一阶段的工作包括一些机器人的研发，例如W。Grey Walter的“乌龟（turtles）”，还有“约翰霍普金斯兽”（Johns Hopkins Beast）。这些机器并未使用计算机，数字电路和符号推理；控制它们的是纯粹的模拟电路。
Walter Pitts和Warren McCulloch分析了理想化的人工神经元网络，并且指出了它们进行简单逻辑运算的机制。他们是最早描述所谓“”的学者。是他们的学生，当时是一名24岁的研究生。1951年他与Dean Edmonds一道建造了第一台神经网络机，称为。在接下来的五十年中，闵斯基是AI领域最重要的领导者和创新者之一。
1951年，Christopher Strachey使用的Ferranti Mark 1机器写出了一个（checkers）程序；Dietrich Prinz则写出了一个程序。Arthur Samuel在五十年代中期和六十年代初开发的西洋棋程序的棋力已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者。游戏AI一直被认为是评价AI进展的一种标准。
1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。
中期，随着数字计算机的兴起，一些科学家直觉地感到可以进行数字操作的机器也应当可以进行符号操作，而符号操作可能是人类思维的本质。这是创造智能机器的一条新路。
1955年，和（后来荣获诺贝尔奖的）在J. C. Shaw的协助下开发了“逻辑理论家（Logic Theorist）”。这个程序能够证明《数学原理》中前52个定理中的38个，其中某些证明比原著更加新颖和精巧。Simon认为他们已经“解决了神秘的，解释了物质构成的系统如何获得心灵的性质。” （这一断言的哲学立场后来被称为“强人工智能”，即机器可以像人一样具有思想。）
1956年的组织者是，和另两位资深科学家以及Nathan Rochester，后者来自。会议提出的断言之一是“学习或者智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加以描述，使得机器可以对其进行模拟。” 与会者包括Ray Solomonoff，Oliver Selfridge，Trenchard More，Arthur Samuel，和，他们中的每一位都将在AI研究的第一个十年中作出重要贡献。会上纽厄尔和西蒙讨论了“逻辑理论家”，而则说服与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称。1956年达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者，因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。
达特茅斯会议之后的数年是大发现的时代。对许多人而言，这一阶段开发出的程序堪称神奇：计算机可以解决代数应用题，证明几何定理，学习和使用英语。当时大多数人几乎无法相信机器能够如此“智能”。 研究者们在私下的交流和公开发表的论文中表达出相当乐观的情绪，认为具有完全智能的机器将在二十年内出现。 ARPA（）等政府机构向这一新兴领域投入了大笔资金。
从后期到涌现了大批成功的AI程序和新的研究方向。下面列举其中最具影响的几个。
许多AI程序使用相同的基本。为实现一个目标（例如赢得游戏或证明定理），它们一步步地前进，就像在迷宫中寻找出路一般；如果遇到了死胡同则进行。这就是“搜索式推理”。
这一思想遇到的主要困难是，在很多问题中，“迷宫”里可能的线路总数是一个天文数字（所谓“指数爆炸”）。研究者使用去掉那些不太可能导出正确答案的支路，从而缩小搜索范围。
Newell和Simon试图通过其“（General Problem Solver）”程序，将这一算法推广到一般情形。另一些基于搜索算法证明几何与代数问题的程序也给人们留下了深刻印象，例如Herbert Gelernter的几何定理证明机（1958）和Minsky的学生James Slagle开发的SAINT（1961）。还有一些程序通过搜索目标和子目标作出决策，如为控制机器人Shakey而开发的STRIPS系统。
一个语义网的例子
AI研究的一个重要目标是使计算机能够通过（例如英语）进行交流。早期的一个成功范例是Daniel Bobrow的程序STUDENT，它能够解决高中程度的代数应用题。
如果用节点表示语义概念（例如“房子”，“门”），用节点间的连线表示语义关系（例如“有 -- 一个”），就可以构造出“（semantic net）”。第一个使用语义网的AI程序由Ross Quillian开发； 而最为成功（也是最有争议）的一个则是Roger Schank的“概念关联（Conceptual Dependency）”。
Joseph Weizenbaum的ELIZA是第一个聊天机器人，可能也是最有趣的会说英语的程序。与ELIZA“聊天”的用户有时会误以为自己是在和人类，而不是和一个程序，交谈。但是实际上ELIZA根本不知道自己在说什么。它只是按固定套路作答，或者用符合语法的方式将问题复述一遍。
后期，AI实验室的Marvin Minsky和建议AI研究者们专注于被称为“微世界”的简单场景。他们指出在成熟的学科中往往使用简化模型帮助基本原则的理解，例如物理学中的光滑平面和完美刚体。许多这类研究的场景是“积木世界”，其中包括一个平面，上面摆放着一些不同形状，尺寸和颜色的积木。
在这一指导思想下，（研究组长），Adolfo Guzman，David Waltz（“约束传播（constraint propagation）”的提出者），特别是Patrick Winston等人在领域作出了创造性贡献。同时，Minsky和Papert制作了一个会搭积木的机器臂，从而将“积木世界”变为现实。微世界程序的最高成就是Terry Winograd的SHRDLU，它能用普通的英语句子与人交流，还能作出决策并执行操作。
第一代AI研究者们曾作出了如下预言:
1958年，H. A. Simon，Allen Newell：“十年之内，数字计算机将成为国际象棋世界冠军。” “十年之内，数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”
1965年，H. A. Simon：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作。”
1967年，Marvin Minsky：“一代之内……创造‘人工智能’的问题将获得实质上的解决。”
1970年，Marvin Minsky：“在三到八年的时间里我们将得到一台具有人类平均智能的机器。”
1963年6月，从新建立的ARPA（即后来的DARPA，国防高等研究计划局）获得了二百二十万美元经费，用于资助MAC工程，其中包括Minsky和McCarthy五年前建立的AI研究组。此后ARPA每年提供三百万美元，直到七十年代为止。ARPA还对Newell和Simon在的工作组以及斯坦福大学AI项目（由John McCarthy于1963年创建）进行类似的资助。另一个重要的AI实验室于1965年由Donald Michie在建立。在接下来的许多年间，这四个研究机构一直是AI学术界的研究（和经费）中心。
经费几乎是无条件地提供的：时任ARPA主任的J. C. R. Licklider相信他的组织应该“资助人，而不是项目”，并且允许研究者去做任何感兴趣的方向。这导致了MIT无约无束的研究氛围及其文化的形成，但是好景不长。
到了，AI开始遭遇批评，随之而来的还有资金上的困难。AI研究者们对其课题的难度未能作出正确判断：此前的过于乐观使人们期望过高，当承诺无法兑现时，对AI的资助就缩减或取消了。同时，由于Marvin Minsky对的激烈批评，（即）销声匿迹了十年。后期，尽管遭遇了公众的误解，AI在，常识推理等一些领域还是有所进展。
初，AI遭遇了瓶颈。即使是最杰出的AI程序也只能解决它们尝试解决的问题中最简单的一部分，也就是说所有的AI程序都只是“玩具”。AI研究者们遭遇了无法克服的基础性障碍。尽管某些局限后来被成功突破，但许多至今仍无法满意地解决。
计算机的运算能力。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的AI问题。例如，Ross Quillian在自然语言方面的研究结果只能用一个含二十个单词的词汇表进行演示，因为内存只能容纳这么多。1976年指出，计算机离智能的要求还差上百万倍。他做了个类比：人工智能需要强大的计算能力，就像飞机需要大功率动力一样，低于一个门限时是无法实现的；但是随着能力的，问题逐渐会变得简单。
和指数爆炸。1972年根据于1971年提出的证明，只可能在内获解（即，计算时间与输入规模的幂成正比）。除了那些最简单的情况，这些问题的解决需要近乎无限长的时间。这就意味着AI中的许多玩具程序恐怕永远也不会发展为实用的系统。
与推理。许多重要的AI应用，例如和，都需要大量对世界的认识信息。程序应该知道它在看什么，或者在说些什么。这要求程序对这个世界具有儿童水平的认识。研究者们很快发现这个要求太高了：1970年没人能够做出如此巨大的数据库，也没人知道一个程序怎样才能学到如此丰富的信息。
。证明定理和解决几何问题对计算机而言相对容易，而一些看似简单的任务，如人脸识别或穿过屋子，实现起来却极端困难。这也是中期和方面进展缓慢的原因。
框架和资格问题。采取逻辑观点的AI研究者们（例如John McCarthy）发现，如果不对逻辑的结构进行调整，他们就无法对常见的涉及（planning or default reasoning）的推理进行表达。为解决这一问题，他们发展了新逻辑学（如（non-monotonic logics）和（modal logics））。
由于缺乏进展，对AI提供资助的机构（如英国政府，DARPA和NRC）对无方向的AI研究逐渐停止了资助。早在1966年ALPAC（Automatic Language Processing Advisory Committee，自动语言处理顾问委员会）的报告中就有批评机器翻译进展的意味，预示了这一局面的来临。NRC（National Research Council，美国国家科学委员会）在拨款二千万美元后停止资助。1973年Lighthill针对英国AI研究状况的报告批评了AI在实现其“宏伟目标”上的完全失败，并导致了英国AI研究的低潮（该报告特别提到了指数爆炸问题，以此作为AI失败的一个原因）。DARPA则对CMU的语音理解研究项目深感失望，从而取消了每年三百万美元的资助。到了1974年已经很难再找到对AI项目的资助。
Hans Moravec将批评归咎于他的同行们不切实际的预言：“许多研究者落进了一张日益浮夸的网中”。还有一点，自从1969年Mansfield修正案通过后，DARPA被迫只资助“具有明确任务方向的研究，而不是无方向的基础研究”。那种对自由探索的资助一去不复返；此后资金只提供给目标明确的特定项目，比如自动坦克，或者战役管理系统。
一些哲学家强烈反对AI研究者的主张。其中最早的一个是John Lucas，他认为已经证明（例如计算机程序）不可能判断某些陈述的真理性，但是人类可以。Hubert Dreyfus讽刺六十年代AI界那些未实现的预言，并且批评AI的基础假设，认为人类推理实际上仅涉及少量“符号处理”，而大多是具体的，直觉的，下意识的“窍门（know how）”。 John Searle于1980年提出“”实验，试图证明程序并不“理解”它所使用的符号，即所谓的“（intentionality）”问题。Searle认为，如果符号对于机器而言没有意义，那么就不能认为机器是在“思考”。
AI研究者们并不太把这些批评当回事，因为它们似乎有些离题，而和“让程序具有常识”等问题则显得更加紧迫和严重。对于实际的计算机程序而言，“常识”和“意向性”的区别并不明显。Minsky提到Dreyfus和Searle时说，“他们误解了，所以应该忽略”。在MIT任教的Dreyfus遭到了AI阵营的冷遇：他后来说，AI研究者们“生怕被人看到在和我一起吃中饭”。 ELIZA程序的作者Joseph Weizenbaum感到他的同事们对待Dreyfus的态度不太专业，而且有些孩子气。虽然他直言不讳地反对Dreyfus的论点，但他“清楚地表明了他们待人的方式不对”。
Weizenbaum后来开始思考AI相关的伦理问题，起因是Kenneth Colby开发了一个模仿医师的聊天机器人DOCTOR，并用它当作真正的医疗工具。二人发生争执；虽然Colby认为Weizenbaum对他的程序没有贡献，但这于事无补。1976年Weizenbaum出版著作《计算机的力量与人类的推理》，书中表示人工智能的滥用可能损害人类生命的价值。
是的一种形式，由Frank Rosenblatt于1958年提出。与多数AI研究者一样，他对这一发明的潜力非常乐观，预言说“感知器最终将能够学习，作出决策和翻译语言”。整个六十年代里这一方向的研究工作都很活跃。
1969年Minsky和Papert出版了著作《感知器》，书中暗示感知器具有严重局限，而Frank Rosenblatt的预言过于夸张。这本书的影响是破坏性的：的研究因此停滞了十年。后来新一代研究者使这一领域获得重生，并使其成为人工智能中的重要部分；遗憾的是Rosenblatt没能看到这些，他在《感知器》问世后不久即因游船事故去世。
早在1958年，John McCarthy就提出了名为“纳谏者（Advice Taker）”的一个程序构想，将逻辑学引入了AI研究界。1963年，J. Alan Robinson发现了在计算机上实现推理的简单方法：归结（resolution）与合一（unification）算法。然而，根据末McCarthy和他的学生们的工作，对这一想法的直接实现具有极高的计算复杂度：即使是证明很简单的定理也需要天文数字的步骤。Robert Kowalsky在Edinburgh大学的工作则更具成效：法国学者Alain Colmerauer和Phillipe Roussel在他的合作下开发出成功的逻辑编程语言。
Dreyfus等人针对逻辑方法的批评观点认为，人类在解决问题时并没有使用逻辑运算。心理学家Peter Wason，Eleanor Rosch，，Daniel Kahneman等人的实验证明了这一点。McCarthy则回应说，人类怎么思考是无关紧要的：真正想要的是解题机器，而不是模仿人类进行思考的机器。
对McCarthy的做法持批评意见的还有他在MIT的同行们。Marvin Minsky，Seymour Papert和Roger Schank等试图让机器像人一样思考，使之能够解决“理解故事”和“目标识别”一类问题。为了使用“椅子”，“饭店”之类最基本的概念，他们需要让机器像人一样作出一些非逻辑的假设。不幸的是，这些不精确的概念难以用逻辑进行表达。Gerald Sussman注意到，“使用精确的语言描述本质上不精确的概念，并不能使它们变得精确起来”。Schank用“芜杂（scruffy）”一词描述他们这一“反逻辑”的方法，与McCarthy，Kowalski，Feigenbaum，Newell和Simon等人的“简约（neat）”方案相对。
在1975年的一篇开创性论文中，Minsky注意到与他共事的“芜杂派”研究者在使用同一类型的工具，即用一个框架囊括所有相关的常识性假设。例如，当我们使用“鸟”这一概念时，脑中会立即浮现出一系列相关事实，如会飞，吃虫子，等等。我们知道这些假设并不一定正确，使用这些事实的推理也未必符合逻辑，但是这一系列假设组成的结构正是我们所想和所说的一部分。他把这个结构称为“框架（frames）”。Schank使用了“框架”的一个变种，他称之为“脚本（scripts）”，基于这一想法他使程序能够回答关于一篇英语短文的提问。 多年之后的面向对象编程采纳了AI“框架”研究中的“继承（inheritance）”概念。
在，一类名为“”的AI程序开始为全世界的公司所采纳，而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。日本政府在同一年代积极投资AI以促进其第五代计算机工程。早期另一个令人振奋的事件是John Hopfield和David Rumelhart使联结主义重获新生。AI再一次获得了成功。
是一种程序，能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。最早的示例由Edward Feigenbaum和他的学生们开发。1965年起设计的Dendral能够根据分光计读数分辨混合物。1972年设计的MYCIN能够诊断血液传染病。它们展示了这一方法的威力。
专家系统仅限于一个很小的知识领域，从而避免了常识问题；其简单的设计又使它能够较为容易地编程实现或修改。总之，实践证明了这类程序的实用性。直到现在AI才开始变得实用起来。
1980年CMU为DEC（Digital Equipment Corporation，数字设备公司）设计了一个名为XCON的专家系统，这是一个巨大的成功。在1986年之前，它每年为公司省下四千万美元。全世界的公司都开始研发和应用专家系统，到1985年它们已在AI上投入十亿美元以上，大部分用于公司内设的AI部门。为之提供支持的产业应运而生，其中包括Symbolics，Lisp Machines等硬件公司和IntelliCorp，Aion等软件公司。
专家系统的能力来自于它们存储的专业知识。这是以来AI研究的一个新方向。
Pamela McCorduck在书中写道，“不情愿的AI研究者们开始怀疑，因为它违背了科学研究中对最简化的追求。智能可能需要建立在对分门别类的大量知识的多种处理方法之上。” “70年代的教训是智能行为与知识处理关系非常密切。有时还需要在特定任务领域非常细致的知识。” 知识库系统和知识工程成为了AI研究的主要方向。
第一个试图解决常识问题的程序Cyc也在出现，其方法是建立一个容纳一个普通人知道的所有常识的巨型数据库。发起和领导这一项目的Douglas Lenat认为别无捷径，让机器理解人类概念的唯一方法是一个一个地教会它们。这一工程几十年也没有完成。
1981年，日本经济产业省拨款八亿五千万美元支持第五代计算机项目。其目标是造出能够与人对话，翻译语言，解释图像，并且像人一样推理的机器。令“芜杂派”不满的是，他们选用作为该项目的主要编程语言。
其他国家纷纷作出响应。英国开始了耗资三亿五千万英镑的Alvey工程。美国一个企业协会组织了MCC（Microelectronics and Computer Technology Corporation，微电子与计算机技术集团），向AI和信息技术的大规模项目提供资助。 DARPA也行动起来，组织了战略计算促进会（Strategic Computing Initiative），其1988年向AI的投资是1984年的三倍。
一个四节点的Hopfield网络.
1982年，物理学家John Hopfield证明一种新型的神经网络（现被称为“Hopfield网络”）能够用一种全新的方式学习和处理信息。大约在同时（早于Paul Werbos），David Rumelhart推广了“（）”，一种神经网络训练方法。这些发现使1970年以来一直遭人遗弃的联结主义重获新生。
1986年由Rumelhart和心理学家James McClelland主编的两卷本论文集“分布式并行处理”问世，这一新领域从此得到了统一和促进。神经网络获得了商业上的成功，它们被应用于光字符识别和语音识别软件。
中商业机构对AI的追捧与冷落符合经济泡沫的经典模式，泡沫的破裂也在政府机构和投资者对AI的观察之中。尽管遇到各种批评，这一领域仍在不断前进。来自机器人学这一相关研究领域的Rodney Brooks和Hans Moravec提出了一种全新的人工智能方案。
“AI之冬（）”一词由经历过1974年经费削减的研究者们创造出来。他们注意到了对专家系统的狂热追捧，预计不久后人们将转向失望。事实被他们不幸言中：从末到初，AI遭遇了一系列财政问题。
变天的最早征兆是1987年AI硬件市场需求的突然下跌。Apple和IBM生产的台式机性能不断提升，到1987年时其性能已经超过了Symbolics和其他厂家生产的昂贵的Lisp机。老产品失去了存在的理由：一夜之间这个价值五亿美元的产业土崩瓦解。
XCON等最初大获成功的专家系统维护费用居高不下。它们难以升级，难以使用，脆弱（当输入异常时会出现莫名其妙的错误），成了以前已经暴露的各种各样的问题（例如资格问题（））的牺牲品。专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景。
到了晚期，战略计算促进会大幅削减对AI的资助。DARPA的新任领导认为AI并非“下一个浪潮”，拨款将倾向于那些看起来更容易出成果的项目。
1991年人们发现十年前日本人宏伟的“第五代工程”并没有实现。事实上其中一些目标，比如“与人展开交谈”，直到2010年也没有实现。 与其他AI项目一样，期望比真正可能实现的要高得多。
後期，一些研究者根據機器人學的成就提出了一種全新的人工智能方案。 他們相信，為了獲得真正的智能，機器必須具有軀體 - 它需要感知，移動，生存，與這個世界交互。他們認為這些感知運動技能對於常識推理等高層次技能是至關重要的，而抽象推理不過是人類最不重要，也最無趣的技能（參見Moravec悖論）。他們號召「自底向上」地創造智能，這一主張復興了從就沉寂下來的控制論。
另一位先驅是在理論神經科學上造詣深厚的David Marr，他於來到MIT指導視覺研究組的工作。他排斥所有符號化方法（不論是McCarthy的邏輯學還是Minsky的框架），認為實現AI需要自底向上地理解視覺的物理機制，而符號處理應在此之後進行。
在發表於1990年的論文「大象不玩象棋（Elephants Don't Play Chess）」中，機器人研究者Rodney Brooks提出了「物理符號系統假設」，認為符號是可有可無的，因為「這個世界就是描述它自己最好的模型。它總是最新的。它總是包括了需要研究的所有細節。訣竅在於正確地，足夠頻繁地感知它。」 在和也有許多認知科學家反對基於符號處理的智能模型，認為身體是推理的必要條件，這一理論被稱為「具身的心靈/理性/ 認知（embodied mind/reason/cognition）」論題。
现已年过半百的AI终于实现了它最初的一些目标。它已被成功地用在技术产业中，不过有时是在幕后。这些成就有的归功于计算机性能的提升，有的则是在高尚的科学责任感驱使下对特定的课题不断追求而获得的。不过，至少在商业领域里AI的声誉已经不如往昔了。“实现人类水平的智能”这一最初的梦想曾在令全世界的想象力为之着迷，其失败的原因至今仍众说纷纭。各种因素的合力将AI拆分为各自为战的几个子领域，有时候它们甚至会用新名词来掩饰“人工智能”这块被玷污的金字招牌。AI比以往的任何时候都更加谨慎，却也更加成功。
日，深蓝成为战胜国际象棋世界冠军的第一个计算机系统。2005年，Stanford开发的一台机器人在一条沙漠小径上成功地自动行驶了131英里，赢得了DARPA挑战大赛头奖。2009年，声称已经成功地模拟了部分鼠脑。
这些成就的取得并不是因为范式上的革命。它们仍然是工程技术的复杂应用，但是计算机性能已经今非昔比了。事实上，深蓝计算机比Christopher Strachey在1951年用来下棋的Ferranti Mark 1快一千万倍。这种剧烈增长可以用描述：计算速度和内存容量每两年翻一番。计算性能上的基础性障碍已被逐渐克服。
，被称为“智能代理（）”的新范式被广泛接受。尽管早期研究者提出了模块化的分治策略， 但是直到Judea Pearl，Alan Newell等人将一些概念从决策理论和经济学中引入AI之后现代智能代理范式才逐渐形成。当经济学中的“理性代理（rational agent）”与计算机科学中的“对象”或“模块”相结合，“智能代理”范式就完善了。
智能代理是一个系统，它感知周围环境，然后采取措施使成功的几率最大化。最简单的智能代理是解决特定问题的程序。已知的最复杂的智能代理是理性的，会思考的人类。智能代理范式将AI研究定义为“对智能代理的学习”。这是对早期一些定义的推广：它超越了研究人类智能的范畴，涵盖了对所有种类的智能的研究。
这一范式让研究者们通过学习孤立的问题找到可证的并且有用的解答。它为AI各领域乃至经济学，控制论等使用抽象代理概念的领域提供了描述问题和共享解答的一种通用语言。人们希望能找到一种完整的代理架构（像Newell的那样），允许研究者们应用交互的智能代理建立起通用的智能系统。
越来越多的AI研究者们开始开发和使用复杂的数学工具。人们广泛地认识到，许多AI需要解决的问题已经成为数学，经济学和运筹学领域的研究课题。数学语言的共享不仅使AI可以与其他学科展开更高层次的合作，而且使研究结果更易于评估和证明。AI已成为一门更严格的科学分支。 Russell和Norvig（2003）将这些变化视为一场“革命”和“简约派的胜利”。
Judea Pearl发表于1988年的名著将概率论和决策理论引入AI。现已投入应用的新工具包括，，，随机模型和经典优化理论。针对神经网络和进化算法等“计算智能”范式的精确数学描述也被发展出来。
AI研究者们开发的算法开始变为较大的系统的一部分。AI曾经解决了大量的难题，这些解决方案在产业界起到了重要作用。应用了AI技术的有，，，，银行业软件，医疗诊断和搜索引擎等。
AI领域并未从这些成就之中获得多少益处。AI的许多伟大创新仅被看作计算机科学工具箱中的一件工具。Nick Bostrom解释说，“很多AI的前沿成就已被应用在一般的程序中，不过通常没有被称为AI。这是因为，一旦变得足够有用和普遍，它就不再被称为AI了。”
90年代的许多AI研究者故意用其他一些名字称呼他们的工作，例如，，或。部分原因是他们认为他们的领域与AI存在根本的不同，不过新名字也有利于获取经费。至少在商业领域，导致AI之冬的那些未能兑现的承诺仍然困扰着AI研究，正如New York Times在2005年的一篇报道所说：“计算机科学家和软件工程师们避免使用人工智能一词，因为怕被认为是在说梦话。”
1968年和创作的《“”》中设想2001年将会出现达到或超过人类智能的机器。他们创造的这一名为HAL-9000的角色是以科学事实为依据的：当时许多顶极AI研究者相信到2001年这样的机器会出现。
“那么问题是，为什么在2001年我们并未拥有HAL呢?” Marvin Minsky问道。 Minsky认为，问题的答案是绝大多数研究者醉心于钻研神经网络和遗传算法之类商业应用，而忽略了常识推理等核心问题。另一方面，John McCarthy则归咎于资格问题（）。Ray Kurzweil相信问题在于计算机性能，根据，他预测具有人类智能水平的机器将在2029年出现。Jeff Hawkins认为神经网络研究忽略了人类大脑皮质的关键特性，而简单的模型只能用于解决简单的问题。还有许多别的解释，每一个都对应着一个正在进行的研究计划。目前以自然语言理解问题为突破口，以本源语义为对象，通过对“理解”与“智能”的界定研究，人类级别的人工智能研究已经取得进展。
例如中提出具有的机器将在2029年出现。
，第5页; ，第939页
，第15–16页; ，第50页 ('s ); ，第13–14页 (Paracelsus);
(Geber's Takwin)
，第17页 and see also
Quoted in ，第8页. ，第1页 and ，第6–9页 discusses sacred statues.
Other important s were built by
，第16页 and
，第59–62页
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17th century mechanism and AI:
，第37–46页
Hobbes and AI:
，chapter 5
Leibniz and AI:
was especially important to AI, since it was an inspiration for
(the most important programming language used in AI). ，第190 196,61页
The : ，第63–64页, ，第22–24页, ，第8页 and see
Menabrea 1843
，第61–62, 64–66页, ，第14–15页
Von Neumann: ， pp. 76–80)
The starting and ending dates of the sections in this article are adopted from
and ，第16-27页. Themes, trends and projects are treated in the period that the most important work was done.
，第51–57, 80–107页, ，第27–32页, ，第15, 940页, ，第3页, .
，第98页, ，第27-28页, ，第15, 940页, ，第3页, .
，第51–57, 88–94页, ，第30页, ，第15-16页,
and see also
at AlanTuring.net.
Schaeffer, Jonathan. One Jump Ahead:: Challenging Human Supremacy in Checkers, , Springer, . Chapter 6.
，第70-72页, ，第22-25页, ，第2-3 and 948页, ，第6-9页, ，第170–176页. See also
， p. 948) claim that Turing answered all the major objections to AI that have been offered in the years since the paper appeared.
，第137–170页, ，第44–47页
，第123–125页, ，第44-46页 and ，第17页
Quoted in ，第46页 and ，第17页
，第947,952页
，第111–136页, ，第49–51页 and ，第17页
See . Also see ，第48页 where
states "[the proposal] later became known as the 'physical symbol systems hypothesis'". The
hypothesis was articulated and named by
in their paper on .
It includes a more specific definition of a "machine" as an agent that manipulates symbols. See the .
，第129–130页 discusses how the Dartmouth conference alumni dominated the first two decades of AI research, calling them the "invisible college".
"I won't swear and I hadn't seen it before," McCarthy told
in 1979. ，第114页 However,
also stated unequivocally "I came up with the term" in a
interview.
，第49页 writes "the conference is generally recognized as the official birthdate of the new science."
Russell and Norvig write "it was astonishing whenever a computer did anything remotely clever." ，第18页
，第52-107页, ，第9页 and ，第18-21页
，第218页, ，第108-109页 and ，第21页
，第52-107页, ，第9页
Means-ends analysis, reasoning as search: ，第247–248页. ，第59-61页
Heuristic: ，第246页, ，第21-22页
GPS: ，第245–250页, ，第GPS?页, ，第GPS?页
，第51-58,65-66页 and ，第18-19页
，第268–271页, ，第95-96页, ，第14-15页
，第286页, ，第76-79页, ，第19页
，第79-83页
，第164-172页
，第291–296页, ，第134-139页
，第299–305页, ，第83-102页, ，第19页 and
，第300–305页, ，第84-102页, ，第19页
，第7-8页 quoted in ，第108页. See also ，第21页
，第96页 quoted in ，第109页
，第2页 quoted in ，第109页
Minsky strongly believes he was misquoted. See ，第272–274页, ，第96页 and .
，第64-65页
，第131页, ，第51页. McCorduck also notes that funding was mostly under the direction of alumni of the
，第68-71页 and
，第100-144页 and ，第21-22页
，第104-107页, ，第102-105页, ，第22页
，第163-196页
，第20-21页
，第146-148页, see also ，第56页: "Early programs were necessarily limited in scope by the size and speed of memory"
has always disagreed with Moravec, back to their early days together at . He states "I would say that 50 years ago, the machine capability was much too small, but by 30 years ago, machine capability wasn't the real problem." in a
interview.
，第9,21-22页 and
，第300 & 421页; ，第113-114页; ，第13页; ，(Introduction); ，第21页
，第456页, ，第15-16页
, ，第117-119页
，第280–281页, ，第110页, ，第21页 and
under "Success in Speech Recognition".
，第117页, ，第22页,
and see also .
，第22页, ,
wrote in response that "the combinatorial explosion problem has been recognized in AI from the beginning" in
，第115-116页 (on whom this account is based). Other views include ，第306–313页 and
under "Success in Speech Recognition".
，第115页. Moravec explains, "Their initial promises to DARPA had been much too optimistic. Of course, what they delivered stopped considerably short of that. But they felt they couldn't in their next proposal promise less than in the first one, so they promised more."
under "Shift to Applied Research Increases Investment." While the autonomous tank was a failure, the battle management system (called "") proved to be enormously successful, saving billions in the first , repaying the investment and justifying the 's pragmatic policy, at least as far as
was concerned.
Lucas and Penrose' critique of AI: ，第22页, ，第949-950页, ，第471-477页 and see
"Know-how" is Dreyfus' term. (Dreyfus makes a distinction between "knowing how" and "knowing that", a modern version of 's distinction of
and .) （）
: ，第211-239页, ，第120-132页, ，第950-952页 and see , ,
Searle's critique of AI: ，第443-445页, ，第269-271页, ，第958-960页 and see
Quoted in ，第143页
Quoted in ，第122页
"I became the only member of the AI community to be seen eating lunch with Dreyfus. And I deliberately made it plain that theirs was not the way to treat a human being." , quoted in ，第123页.
Weizenbaum's critique of AI: ，第356-373页, ，第132-144页, ，第961页 and see
，第51页, ，第19, 23页
，第51页, ，第190-192页
，第193-196页
showed that people do poorly on completely abstract problems, but if the problem is restated to allowed the use of intuitive , performance dramatically improves. (See )
have shown that people are terrible at elementary problems that involve uncertain reasoning. (See
for several examples). 's work is described in
An early example of
position was in the journal
where he said "This is AI, so we don't care if it's psychologically real" （）, and he recently reiterated his position at the
conference where he said "Artificial intelligence is not, by definition, simulation of human intelligence" （）.
Neat vs. scruffy: ，第421–424页 (who picks up the state of the debate in 1984). ，第168页 (who documents Schank's original use of the term). Another aspect of the conflict was called "the procedural/declarative distinction" but did not prove to be influential in later AI research.
，第305–306页, ，第170-173, 246页 and ，第24页. Minsky's frame paper: .
，第327–335页 (), ，第148-159页, ，第22-23页
，第158-159页 and ，第23-24页
，第434–435页, ，第161-162,197-203页 and ，第24页
Knowledge revolution: ，第266–276, 298–300, 314, 421页, ，第22–23页
Cyc: ，第489页, ，第239-243页, ，第363-365页 and
，第436–441页, ，第211页, ，第24页 and see also
，第240页.
，第426–432页,
under "Shift to Applied Research Increases Investment"
，第214-215页.
，第215-216页.
，第203页.
was first used as the title of a seminar on the subject for the .
，第435页, ，第209-210页
，第435页 (who cites institutional reasons for their ultimate failure), ，第204-208页 (who cites the difficulty of truth maintenance, i.e., learning and updating), ，Introduction (who emphasizes the brittleness and the inability to handle excessive qualification.)
，第430–431页
，第441页, ，第212页. McCorduck writes "Two and a half decades later, we can see that the Japanese didn't quite meet all of those ambitious goals."
，第454–462页
， p. 20) writes: "I am confident that this bottom-up route to artificial intelligence will one date meet the traditional top-down route more than half way, ready to provide the real world competence and the commonsense knowledge that has been so frustratingly elusive in reasoning programs. Fully intelligent machines will result when the metaphorical
is driven uniting the two efforts."
，第183-190页.
See, for example,
， p. 424) discusses the fragmentation and the abandonment of AI's original goals.
，第480–483页
，第274页 writes that the improvement in computer chess, "according to common wisdom, is governed only by the brute force expansion of computer hardware."
Cycle time of
was 1.2 milliseconds, which is arguably equivalent to about 833 .
ran at 11.38  (and this does not even take into account Deep Blue's special-purpose hardware for chess). Very approximately, these differ by a factor of 10^7.
，第471–478页, ，第55页, where they write: "The whole-agent view is now widely accepted in the field". The
paradigm is discussed in major AI textbooks, such as: ，第32-58, 968-972页, ，第7-21页, ，第235-240页
anticipated the modern definition of intelligent agents.
Both John Doyle
and 's popular classic
used the word "agent". Other "modular" proposals included
and others.
，第27, 55页
This is how the most widely accepted textbooks of the 21st century define artificial intelligence. See ，第32页 and ，第1页
，第486–487页, ，第25–26页
，第25-26页
，第487页: "As I write, AI enjoys a Neat hegemony."
under "Artificial Intelligence in the 90s", and ，第264页
For the new state of the art in AI based speech recognition, see
"AI-inspired systems were already integral to many everyday technologies such as internet search engines, bank software for processing transactions and in medical diagnosis." , quoted in
，第423页, ，第265页, ，第601页
，第108-109页
He goes on to say: "The answer is, I believe we could have ... I once went to an international conference on neural net[s]. There were 40 thousand registrants ... but ... if you had an international conference, for example, on using multiple representations for common sense reasoning, I've only been able to find 6 or 7 people in the whole world."
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