請簡要介紹人工智慧的歷史.
Context:1956年達特<unk>斯研討會由馬文·明斯基,約翰·麥卡錫和兩位資深科學家組織:IBM的克勞德·夏農和納森·羅切斯特. 會議的提案包括這樣的說法:"學習的每一個方面或智慧的任何其他特徵都可以如此精確地描述,以至於可以製造一臺機器來模擬它.參與者包括雷·索洛蒙諾夫,奧利弗·塞爾弗裡奇,特倫查德·莫爾,亞瑟·塞<unk>爾,艾倫·紐爾和赫伯特·A.西蒙,他們都將在人工智慧研究的最初幾十年中建立重要的程式. 在研討會上,紐威爾和西蒙首次推出了"邏輯理論家",麥卡錫說服與會者接受"人工智慧"作為該領域的名稱. 1956年達特<unk>斯研討會是人工智慧獲得名稱,使命,首次成功和主要參與者的時刻,被廣泛認為是人工智慧的誕生. 麥卡錫選擇了"人工智慧"一詞,以避免與網路學和與有影響力的網路學家諾伯特·維納的聯絡.  在達特<unk>斯研討會之後的幾年裡, 開發的程式對大多數人來說只是"驚人的"計算機, 很少有人會相信機器的這種"智慧"行為是可能的. 研究人員在私下和出版物中表達了強烈的樂觀, 預測完全智慧機器將在不到20年內建造. 像DARPA這樣的政府機構投入了大量資金.  在20世紀70年代,人工智慧受到批評和經濟挫折. 人工智慧研究人員沒有意識到他們面臨的問題有多難. 他們的極大樂觀使人們對人工智慧的期望變得高得難以置信, 當承諾的結果未能實現時, 人工智慧的資金消失了. 同時,連線論 (或神經網路) 的領域幾乎完全被關閉了10年, 儘管70年代後期公眾對人工智慧的認知存在困難,但在邏輯程式設計,常識推理和其他許多領域中仍有新的想法被探索.  在20世紀80年代,全球的公司採用了一種名為"專家系統"的AI程式,知識成為主流AI研究的重點. 在那些年,日本政府積極資助人工智慧, 1980年代初的另一個令人鼓舞的事件是約翰·霍普菲爾德和大衛·魯梅爾哈特的作品中連線主義的復興. 人工智慧再次取得成功.  商業界對人工智慧的興趣在20世紀80年代隨著經濟泡<unk>的經典模式而上升下降. 由於商業供應商未能開發各種可行的解決方案, 隨著數十家公司的失敗, 然而,儘管受到批評,但該領域仍在繼續取得進展. 許多研究人員,包括機器人開發者羅德尼·布魯克斯和漢斯·莫拉維克,都認為人工智慧應該採用一種全新的方法.  人工智慧領域已有半個多世紀的歷史, 雖然有些是在幕後, 但它開始在整個科技行業成功地被使用. 一些成功是由於增加計算機能力, 一些是通過專注於特定的孤立問題, 並以最高標準的科學問責制來追求它們. 儘管如此,人工智慧的聲譽, 至少在商業界, 遠遠不如原始. 對於人工智慧未能實現人類智慧水平的夢想, 所有這些因素一起幫助將人工智慧分為競爭的子領域,專注於特定的問題或方法,有時甚至以新的名稱掩蓋了"人工智慧"的<unk>色血統. 人工智慧比以往更謹慎,更成功.  在21世紀的前幾十年,獲取大量資料 (稱為"大資料"),更便宜,更快的計算機和先進的機器學習技術已成功應用於整個經濟中的許多問題. 事實上,麥肯錫全球研究所在其著名的論文"大資料:創新,競爭和生產力的下一個前沿"中估計",到2009年,  到2016年,人工智慧相關產品,硬體和軟體的市場達到80億美元以上,紐約時報報道說,對人工智慧的興趣已經達到"瘋狂". 大資料的應用也開始擴充套件到其他領域,例如生態學中的培訓模型和經濟學中的各種應用. 深度學習 (特別是深度卷積神經網路和反覆神經網路) 的進步推動了影象和視訊處理,文字分析,甚至語音識別方面的進步和研究.
1956年達特<unk>斯研討會是人工智慧獲得名稱,使命,首次成功和主要參與者的時刻,被廣泛認為是人工智慧的誕生. 在20世紀70年代,人工智慧受到批評和經濟挫折. 人工智慧研究人員沒有意識到他們面臨的問題有多難. 在20世紀80年代,全球的公司採用了一種名為"專家系統"的AI程式,知識成為主流AI研究的重點. 在21世紀的前幾十年,獲取大量資料 (稱為"大資料"),更便宜,更快的計算機和先進的機器學習技術已成功應用於整個經濟中的許多問題. 到2016年,深度學習 (特別是深度卷積神經網路和迴圈神經網路) 的進步推動了影象和視訊處理,文字分析,甚至語音識別方面的進步和研究.