萌芽期：1950-1980年
在这一阶段，AI的概念由艾伦·图灵等先驱提出，并围绕逻辑推理、问题求解等核心议题展开研究。
1950 年发生的著名的“图灵测试”，让机器通过设备与人聊天，如果在聊天过后有 30% 的人认为与他聊天的是真人而不是机器，那么则表示通过了图灵测试。图灵测试则是人类对人工智能的最初设想，图灵也被称为计算机科学之父和人工智能之父。
1951年，一位名叫 Marvin Minsky 的大四学生与他的同学建造了世界上第一台神经网络计算机。这也被看作是人工智能的一个起点。
1952 年，美国的计算机游戏和人工智能领域先驱塞缪尔开发了第一个计算机下棋程序，被认为是最早的机器学习程序之一。
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 8 月，在美国汉诺斯小镇的达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡、马文·闵斯基、等众科学家们聚在一起，讨论着一个充满想象的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。
此次会议据说足足开了两个月的时间，在这次会议上，麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语，并将其定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能的概念也由此正式诞生，1956 年也就成为了人工智能元年。
1966 年 ~ 1972 年期间，美国斯坦福国际研究所研制出机器人 Shakey，它能够对自己的行为进行“推理”，这是首台采用人工智能的移动机器人，人们将其视作世界上第一台通用机器人。
20 世纪 70 年代初，人工智能的发展遭遇了瓶颈，由于当时的计算机内存有限，处理速度慢，使得很多实际的人工智能问题得不到有效解决。早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定的问题，并不具备真正的学习和思考能力，问题一旦变复杂，人工智能程序就不堪重负，变得不智能了。
1977 年至 1979 年，人工智能的发展彻底进入了低谷期。科研人员低估了人工智能的难度，美国国防高级研究计划署的合作计划失败，让大家对人工智能的前景望而兴叹。
兴起期：1980-2010年
随着数据量的增加和计算能力的提升，机器学习（Machine Learning）开始兴起，成为AI发展的重要推动力。
1981年，日本经济产业省拨款 8.5 亿美元用以研发第五代计算机项目，其目标是造出能够与人对话、翻译语言、解释图像、能够像人一样推理的机器，在当时被叫做人工智能计算机。随后，英国、美国纷纷响应，开始向信息技术领域的研究提供大量资金。
1984年在美国人道格拉斯·莱纳特的带领下启动了Cyc（大百科全书）项目，其目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作。
1986年，美国发明家查尔斯·赫尔制造出人类历史上首个3D打印机。也是从这时起，机器学习开始兴起，各种专家系统开始被人们广泛应用。
后来 AI 研究人员发现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，而此时BP算法终于实现了神经网络训练的突破，神经网络研究学者们也因此重新受到关注。短短的几年内，人工智能取得了重大的进步，但很快便迎来了第二次寒冬。其原因是在于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。
1987年，苹果和IBM公司生产的台式机性超过了 Symbolics 等厂商生产的通用计算机。日本人设定的“第五代工程”最终也没能实现。人工智能研究再次遭遇了财政困难，一夜之间这个价值五亿美元的产业土崩瓦解。
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，渐渐地，人工智能又开始了回暖。1997年，IBM 公司的国际象棋电脑深蓝DeepBlue 战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。成为人工智能史上的一个重要里程碑。
爆发期：2010-2020年
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，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飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了技术突破，迎来爆发式增长新高潮。由于人工神经网络的不断发展，“深度学习”的概念被提出之后，深度神经网络和卷积神经网络开始不断映入人们的眼帘。深度学习的发展又一次掀起人工智能的研究狂潮。
2010年，Sebastian Thrun领导的谷歌无人驾驶汽车曝光，创下了超过 16 万千米无事故的纪录。
2011年，Watson（沃森）作为IBM 公司开发的使用自然语言回答问题的人工智能程序参加美国智力问答节目，打败两位人类冠军，赢得了 100万美元的奖金。
2012 年，加拿大神经学家团队创造了一个具备简单认知能力、有250 万个模拟“神经元”的虚拟大脑，命名为“Spaun”，并通过了最基本的智商测试。
2013 年：深度学习算法被广泛运用在产品开发中，Facebook人工智能实验室成立，探索深度学习领域，借此为Facebook 用户提供更智能化的产品体验；Google收购了语音和图像识别公司 DNNResearch，推广深度学习平台；百度创立了深度学习研究院等。
2014年，百度发布 Deep Speech 语音识别系统。
2015 年则是人工智能突破之年，Google 开源了利用大量数据直接就能训练计算机来完成任务的第二代机器学习平台 Tensor Flow；剑桥大学建立人工智能研究所等。
2016 年 3 月 15 日，Google 人工智能 AlphaGo 与围棋世界冠军李世石的人机大战最后一场落下了帷幕。
人机大战第五场经过长达 5 个小时的搏杀，最终李世石与 AlphaGo 总比分定格在 1 : 4，以李世石认输结束。这一次的人机对弈让人工智能正式被世人所熟知，整个人工智能市场也像是被引燃了导火线，开始了新一轮爆发。
2017 年 5 月 23 日，AlphaGo 迎战中国棋手柯洁，这场世纪人机大战被寄予厚望，结果柯洁遭遇三连败，泪洒现场。
还是在 2017 年，AlphaGoZero（第四代 AlphaGo ）在无任何数据输入的情况下，开始自学围棋 3天后便以100 : 0横扫了第二版本的 AlphaGo，学习 40 天后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三个版本的 AlphaGo。
当下人工智能的发展与应用
现在，人工智能的应用已经深入到各个行业中，互联网公司、金融机构、医疗行业等都在积极探索如何利用人工智能技术来提供更好的服务。
01
AI在音乐领域的应用
①歌词生成。AI可以通过学习大量现有歌词的模式和结构，生成新的歌词。这种生成不仅限于简单的押韵和节奏，更可以模仿特定风格、情感和主题。例如，使用GPT，可以输入一个主题或几行提示语，AI就能生成整首歌词。
②旋律和声生成。AI可以通过学习大量音乐作品的结构和规律，生成新的旋律和和声。例如，谷歌的Magenta项目可以生成多种风格的音乐片段，供作曲家参考和使用。AI所生成的旋律与和声，不仅能够激发创作者的灵感火花，还能协助他们打破传统的创作局限，探索并实践全新的音乐表达手法。
③编曲和制作。AI在这方面的应用主要体现在音色选择、节奏编排和效果处理等方面。通过深入分析海量的音乐制作数据，AI能够精准推荐最适合的音色与效果，甚至可以自动完成编曲过程中的一些基本操作。例如，智能混音系统可以根据歌曲的风格和结构，自动调整音量平衡和效果参数，从而使得整个音乐制作过程变得更加高效与便捷。
02
AI在影视领域的应用
①影视IP评估。华策影视自研的“有风”大模型已按国家七部委联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，通过国家生成式人工智能服务名单备案。该模型衍生出的 AI 小说筛选、内容评估等工具，已经得到了公司生产板块包括电视剧、电影、短剧等制作团队的广泛应用。基于该大模型开发的影视剧本智能创作辅助系统，已经可以达到“3分钟完成一部 IP 作品的初筛评估，30分钟完成百万字作品内容精确评估”的使用效果。其代表作有《太平年》《国色芳华》《前途无量》《势在必行》《承欢记》《锦绣安宁》等。
②综艺制作。在湖南卫视、芒果TV今年播出的旅行真人秀节目《我们仨》中，首次出现的AI助理导演“爱芒”引发热议。据芒果TV相关负责人介绍，“爱芒”能在5分钟内完成小说和剧本的结构化拆解，还能设计节目互动环节、解答工作人员提问等。节目播出后，“爱芒”的表现力和自我迭代的能力，让观众直观地领略到AI技术参与影视节目制作的魅力。
③剧本编写。央视频AI频道上线的微短剧《中国神话》，则由智谱AI和文心一言参与编剧，主要负责文本生成和主题提炼。该作品创作中，AI编剧占比高达80%，充分展现了AI技术在影视产品创意研发中的巨大潜力。
03
AI在美术领域的应用
AI绘画。顾名思义，是利用人工智能技术进行绘画创作。它通过对大量图像数据的学习，能够理解各种绘画风格、色彩搭配和构图原则。无论你是钟情于古典油画的细腻质感，还是热爱现代插画的时尚风格，AI 绘画都能满足你的需求。AI 绘画工具拥有令人惊叹的创作能力。只需输入一些描述性的关键词，它就能在瞬间生成一幅精美的画作。对于艺术家和设计师来说，创意灵感的枯竭是常有的事。而 AI 绘画则可以成为他们的灵感源泉。通过随机生成的画作或者对已有作品进行风格转换，创作者可以从中获得新的创意启发。
04
AI在动画设计领域的应用
①在角色设计上。在设计动画角色时通常需要绘制角色草图，经过不断修改后，对草图进行上色，如今这一过程可以通过AIGC自动实现。这一过程中最重要的是确定提示词，以Stable Diffusion为例，输入以角色设计、三视角、蓝图、汉服、女孩等关键词组成的提示词，即可生成结果。
②在场景设计上。通过AIGC技术能够快速生成和定制化场景元素，AIGC技术可以通过学习真实世界中的场景数据，自动分析和重建场景的三维结构。通过对大量真实世界场景的学习和分析，模拟自然场景的各种细节和特征，包括地形、植被、天空等。这使电影美术指导可以根据电影主题、氛围和风格要求快速地创建出符合期望的场景，无需花费大量时间手工绘制每一个细节。
③在视效设计上。AIGC技术在动画电影视效中具有广泛的应用潜力，可以帮助视效团队生成、优化和创作各种视觉效果，从而为动画电影带来更加丰富和震撼的视觉体验。例如，依次在Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E输入蓝紫色魔幻特效、天空、云等提示词，即可得到具有特殊效果的图，还可通过修改选用的模型，生成不同风格的特效图片。
05
①智慧广告文案生成。广告公司利用AIGC技术为其客户生成了一系列智能广告文案。这些文案基于对目标受众的深入分析和挖掘，结合行业趋势和热点话题，具有极高的吸引力和创意性。通过投放这些智能广告文案，客户的品牌知名度和销售额得到了显著提升。
②个性化广告推荐系统。电商平台采用AIGC技术构建了个性化广告推荐系统。该系统通过对用户历史行为数据的分析和挖掘，预测用户的兴趣和偏好，并为其推荐相关的广告内容。这种个性化推荐方式不仅提高了广告的点击率和转化率，还为用户提供了更加个性化的购物体验。
③虚拟形象代言人。化妆品品牌利用AIGC技术创建了一个虚拟形象代言人。这个虚拟代言人具有逼真的外貌和生动的表情，能够与消费者进行实时互动。通过虚拟代言人的推广，该品牌的知名度和美誉度得到了显著提升，同时吸引了更多年轻消费者的关注。
06
AI在戏剧领域的应用
①修复传统戏曲。“当科技遇见戏曲之美——甲辰龙年小年夜戏曲焕新”直播活动于2月2日小年期间启幕。直播中呈现了AI修复后珍贵的戏曲剧目合辑。《逍遥津》《九江口》《天仙配》等50部经典影像片段大多拍摄于上世纪四五十年代，且多以胶片、磁带为存储介质，不仅存在残缺、抖动、划痕、闪烁、噪声、模糊等各种问题，影像中还涉及场景切换、灯光变化，对AI算法带来一定的挑战。借助AI影像修复等数字化技术完成的作品，不仅仅能填补残缺，还会更注重视频的细节和质感，让最终的呈现更细腻鲜活。
②AI题材舞剧。国内舞剧人工智能题材上的开山之作，《深AI你》不仅大量运用了机器人、裸眼3D、高科技屏幕等带有浓厚“深圳特质”的高新技术，在舞蹈编排上亦是大胆而为，以数字技术和虚拟现实技术与人工智能的舞蹈艺术形象相结合，以极具未来感的服装及舞美凸显故事与人物，向观众展现出具有数字美学的未来空间。
③数字京剧人。“数字梅兰芳”项目由中央戏剧学院、北京理工大学共同发起。该项目通过高逼真实时数字人技术，对京剧大师梅兰芳先生进行复现，并形成了在外貌、形体、语音、表演等各方面都接近真人的“梅兰芳孪生数字人”。