伴隨著“人工智能”這一新興概念的興起，人們對AI的未來充滿了想象，人工智能迎來第一次發展浪潮。這一階段，人工智能主要用于解決代數、幾何問題，以及學習和使用英語程序，研發主要圍繞機器的邏輯推理能力展開。其中20世紀60年代自然語言處理和人機對話技術的突破性發展，大大地提升了人們對人工智能的期望，也將人工智能帶入了第一波高潮。
但受限于當時計算機算力不足，同時由于國會壓力下美英政府于1973年停止向沒有明確目標的人工智能研究項目撥款，人工智能研發變現周期拉長、行業遇冷。
? 第二次浪潮（1980-1987年）：專家系統使得人工智能實用化
最早的專家系統是1968年由費根鮑姆研發的DENDRAL系統，可以幫助化學家判斷某特定物質的分子結構；DENDRAL首次對知識庫提出定義，也為第二次AI發展浪潮埋下伏筆。20世紀80年代起，特定領域的“專家系統”AI程序被更廣泛的采納，該系統能夠根據領域內的專業知識，推理出專業問題的答案，AI也由此變得更加“實用”，專家系統所依賴的知識庫系統和知識工程成為了當時主要的研究方向。
然而專家系統的實用性只局限于特定領域，同時升級難度高、維護成本居高不下，行業發展再次遇到瓶頸。1990年人工智能DARPA項目失敗，宣告AI的第二次浪潮步入低谷。不過，同時期BP神經網絡的提出，為之后機器感知、交互的能力奠定了基礎。
? 第三次浪潮（1993年至今）：深度學習助力感知智能步入成熟
不斷提高的計算機算力加速了人工智能技術的迭代，也推動感知智能進入成熟階段，AI與多個應用場景結合落地、產業煥發新生機。2006年深度學習算法的提出、2012年AlexNet在ImageNet訓練集上圖像識別精度取得重大突破，直接推升了新一輪人工智能發展的浪潮。2016年，AlphaGo打敗圍棋職業選手后人工智能再次收獲了空前的關注度。2017年，Alpha Go Zero通過深度學習實現了自我更新升級，不斷自我超越，完勝Alpha Go。IBM研發的人工智能Watson，通過機器學習分析和解讀海量醫療數據和文獻并提出治療方案，其分析結果與醫生的治療建議具有高度的一致性。近期ChatGPT等人工智能模型的推出，發布五天，用戶便超過100萬人，無情碾壓了臉書公司10個月破百萬用戶的紀錄。發布短短兩個月，ChatGPT日活躍用戶數突破1億，打破了Twitter保持的9個月的紀錄，成為史上用戶數增長最快的消費者應用。
從技術發展角度來看，前兩次浪潮中人工智能邏輯推理能力不斷增強、運算智能逐漸成熟，智能能力由運算向感知方向拓展。目前語音識別、語音合成、機器翻譯等感知技術的能力都已經逼近人類智能。
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