“Trí tuệ nhân tạo (AI) là thành quả mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là các hệ thống máy tính. Các quy trình này bao gồm học tập (thu nhận thông tin và quy tắc sử dụng thông tin), hệ thống lý luận (sử dụng quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác định) và tự điều chỉnh. Các ứng dụng đặc biệt của AI bao gồm hệ thống chuyên gia, nhận dạng giọng nói và thị giác máy”

• Warren McCullough và Walter Pitts xuất bản cuốn “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”, dịch ra là “Một tính toán logic của những ý tưởng tiềm ẩn trong hoạt động thần kinh”. Bài viết đề xuất mô hình toán học đầu tiên để xây dựng một mạng lưới thần kinh.

• Trong cuốn sách “The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory”- Tổ chức hành vi: Một lý thuyết thần kinh học,Donald Hebb đề xuất lý thuyết về các hệ thống con đường thần kinh được tạo ra từ các kết nối giữa các tế bào thần kinh trở nên mạnh mẽ hơn.

• Alan Turing xuất bản “Computing Machinery and Intelligence” – Máy tính và trí thông minh, đề xuất Thử nghiệm Turing, một phương pháp để xác định xem một máy tính có thông minh hay không.

• Đại học Harvard Marvin Minsky và Dean Edmonds xây dựng SNARC, máy tính mạng thần kinh đầu tiên.
• Claude Shannon xuất bản bài báo “Lập trình máy tính để chơi cờ”.
• Isaac Asimov xuất bản “Ba định luật về robot”.

• Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học để chơi cờ.

• Thí nghiệm dịch máy Georgetown-IBM tự động dịch 60 câu tiếng Nga được chọn cẩn thận sang tiếng Anh.

• Cụm từ trí tuệ nhân tạo lần đầu tiên được nói đến tại “Dự án nghiên cứu mùa hè về trí tuệ nhân tạo”. Với sự dẫn đầu bởi John McCarthy, hội nghị, trong đó xác định phạm vi và mục tiêu của AI, được coi là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết ngày nay.

Hội nghị Dartmouth với sự dẫn đầu bởi John McCarthy

• Allen Newell và Herbert Simon trình diễn Nhà lý luận logic (LT), chương trình lý luận đầu tiên.

• John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình AI Lisp và xuất bản bài báo “Programs with Common Sense”. Bài viết đã đề xuất nhà tư vấn giả thuyết, một hệ thống AI hoàn chỉnh với khả năng học hỏi kinh nghiệm hiệu quả như con người.

• Allen Newell, Herbert Simon và JC Shaw giải quyết vấn đề chung (GPS), một chương trình được thiết kế để bắt chước giải quyết vấn đề của con người.
• Herbert Gelernter phát triển chương trình Định lý hình học.
• Arthur Samuel đồng xu với thuật ngữ học máy khi còn ở IBM.
• John McCarthy và Marvin Minsky đã tìm thấy Dự án Trí tuệ nhân tạo MIT.

• John McCarthy bắt đầu Phòng thí nghiệm AI tại Stanford.

• Báo cáo của Ủy ban Tư vấn xử lý ngôn ngữ tự động (ALPAC) của chính phủ Hoa Kỳ nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu dịch máy, một sáng kiến ​​lớn của chiến tranh lạnh với lời hứa dịch tự động tiếng Nga. Báo cáo ALPAC dẫn đến việc hủy bỏ tất cả các dự án MT do chính phủ tài trợ.

• Các hệ thống chuyên gia thành công đầu tiên được phát triển trong DENDRAL, một chương trình XX và MYCIN, được thiết kế để chẩn đoán nhiễm trùng máu, được tạo ra tại Stanford.

• Ngôn ngữ lập trình logic PRITAL được tạo ra.

• “Báo cáo Lighthill”, nêu chi tiết về sự thất bại trong nghiên cứu AI, được chính phủ Anh công bố, từ đây dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng tài trợ cho các dự án trí tuệ nhân tạo.

• Liên tiếp là sự thất vọng với sự phát triển của AI dẫn đến sự cắt giảm DARPA lớn trong các khoản trợ cấp học thuật. Kết hợp với báo cáo ALPAC trước đó và “Báo cáo Lighthill” năm trước, tài trợ trí tuệ nhân tạo làm khô và các quầy nghiên cứu. Thời kỳ này được gọi là “Mùa đông AI đầu tiên.”

• Tập đoàn thiết bị kỹ thuật số phát triển R1 (còn được gọi là XCON), hệ thống chuyên gia thương mại thành công đầu tiên. Được thiết kế để định cấu hình các đơn đặt hàng cho các hệ thống máy tính mới, R1 khởi đầu sự bùng nổ đầu tư vào các hệ thống chuyên gia sẽ tồn tại trong phần lớn thập kỷ, kết thúc hiệu quả “Mùa đông AI” đầu tiên.

• Bộ Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản khởi động dự án Hệ thống máy tính thế hệ thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát triển hiệu năng giống như siêu máy tính và một nền tảng để phát triển trí tuệ nhân tạo AI.

• Đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi động Sáng kiến ​​điện toán chiến lược để cung cấp nghiên cứu được tài trợ bởi DARPA trong điện toán tiên tiến và trí tuệ nhân tạo.

• Các công ty đang chi hơn một tỷ đô la một năm cho các hệ thống chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp mọc lên để hỗ trợ họ. Các công ty như Symbolics và Lisp Machines Inc. xây dựng các máy tính chuyên dụng để chạy trên ngôn ngữ lập trình AI Lisp.

• Khi công nghệ điện toán đám mây được cải thiện, có nhiều lựa chọn thay thế rẻ hơn xuất hiện và thị trường máy Lisp sụp đổ vào năm 1987, mở ra “Mùa đông AI thứ hai”. Các chuyên gia AI rất chật vật và không được sự ủng hộ trong giai đoạn này
• DARPA kết thúc Sáng kiến ​​Điện toán Chiến lược vào năm 1993 sau khi chi gần 1 tỷ đô la và không đạt được kỳ vọng như đã tính toán

• Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một công cụ lập kế hoạch và lập kế hoạch hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh.

• STANLEY, một chiếc xe tự lái, chiến thắng DARPA Grand Challenge.
• Quân đội Hoa Kỳ bắt đầu đầu tư vào các robot tự hành như “Big Dog” của Boston Dynamic và “PackBot” của iRobot.

• Google tạo ra những bước đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng này trong ứng dụng iPhone.

• Watson của IBM tuyên bố cạnh tranh về  Jeopardy!. 

• Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung cấp một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng thuật toán 10 triệu video YouTube dưới dạng tập huấn luyện. Mạng lưới thần kinh đã học cách nhận ra một con mèo mà không được cho biết con mèo là gì

• Google tạo ra chiếc xe tự lái đầu tiên để vượt qua bài kiểm tra lái xe của nhà nước.

• AlphaGo của Google DeepMind đánh bại nhà vô địch thế giới cờ vây Lee Sedol. Sự phức tạp của trò chơi Trung Quốc cổ đại được coi là một trở ngại lớn để giải tỏa trong AI.