請簡述一下人工智慧的歷史.
Context:這場活動由Marvin Minsky,John McCarthy以及兩位資深科學家:IBM的Claude Shannon和Nathan Rochester主辦. 該會議的提案包括這樣的說法:"學習的每個方面或任何其他智慧特徵都可以如此精確地描述,以使機器可以模擬它". 參加者包括Ray Solomonoff,Oliver Selfridge,Trenchard More,Arthur Samuel,Allen Newell和Herbert A. Simon,他們都將在人工智慧研究的前幾十年創造重要的程式. 在研討會上, Newell 和 Simon 首次發表了"<unk>輯理論家", 這場研討會是人工智慧獲得名稱,使命,首次成功與主要玩家的時刻, 麥卡西選擇了"人工智慧"一詞,  那些在達特<unk>斯研討會後幾年開發的程式對大多數人來說只是"驚人的"電腦, 很少有人會相信機器有這種"智慧"的行為是可能的. 研究者在私下和印刷中表達了強烈的樂觀, 像是DARPA這樣的政府機構投入了大量的資金,  在20世紀70年代, 人工智慧受到了批評和財務挫折. 人工智慧研究人員未能瞭解他們所面臨的難題的難度. 他們的極大樂觀讓人對人工智慧的期望高得難以置信, 這項研究也被馬文·明斯基對感知子的強烈批評所導致, 儘管在 70 年代後期對人工智慧的公眾認識存在困難, 但在<unk>輯程式設計,常識推理與許多其他領域,  在20世紀80年代, 一種名為"專家系統"的人工智慧程式被世界各地的企業採用, 知識成為主流人工智慧研究的重點. 在那些年, 日本政府積極資助人工智慧, 另一項令人鼓勵的事件是約翰·霍普菲爾德和大衛·魯梅爾哈特 (David Rumelhart) 的作品中聯絡論的復活. 這次的AI又取得了成功.  商界對人工智慧的興趣在 1980 年代以經典的經濟泡<unk>模式上升下降. 這場危機的起因在於商業供應商未能開發多種可行的解決方案. 數十家公司失敗, 儘管有許多批評, 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,  人工智慧領域已有半個多世紀的歷史, 儘管在幕後使用, 部分成功是因為計算能力的提高, 儘管如此, 至少在商界, 人工智慧是如何實現人類智慧水平的夢想? 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飾"人工智慧"的<unk>色血統. 這種情況在過去幾年來一直持續,  在21世紀的前幾十年, 獲取大量資料 (稱為"大資料"),更便宜,更快速的電腦和先進的機器學習技術已成功應用於經濟中的許多問題. 麥肯錫全球研究所在著名的論文"大資料:創新,競爭與生產力下一階段"中估計:"到2009年,  在 2016 年, 人工智慧相關產品,硬體和軟體的市場達到超過 80 億美元, 大資料的應用也開始擴充套件到其他領域, 在深度學習 (尤其是深度卷積神經網路和反復神經網路) 的進步促使影象和視訊處理,文字分析,甚至語音辨識的進步和研究.
這場研討會是人工智慧獲得名稱,使命,首次成功與主要玩家的時刻, 在20世紀70年代, 人工智慧受到了批評和財務挫折. 人工智慧研究人員未能瞭解他們所面臨的難題的難度. 在20世紀80年代, 一種名為"專家系統"的人工智慧程式被世界各地的企業採用, 知識成為主流人工智慧研究的重點. 在21世紀的前幾十年, 獲取大量資料 (稱為"大資料"),更便宜,更快速的電腦和先進的機器學習技術已成功應用於經濟中的許多問題. 2016 年深度學習 (尤其是深度卷積神經網路和反復神經網路) 的進步促使影象和視訊處理,文字分析,甚至語音辨識的進步和研究.