Наведіть коротку історію І.
Дартмутська майстерня 1956 року була організована Марвіном Мінським, Джоном Маккарті та двома старшими вченими: Клодом Шенноном і Натаном Рочестером з IBM. Пропозиція конференції включала таке твердження: "кожен аспект навчання або будь-яка інша особливість інтелекту може бути описана настільки точно, що можна зробити машину, щоб імітувати його".Учасниками були Рей Соломонофф, Олівер Селфрідж, Тренчард Море, Артур Самуель, Аллен Ньюелл і Герберт А. Саймон, всі вони створювали важливі програми протягом перших десятиліть досліджень в галузі штучного інтелекту. На майстерні Ньюелл і Саймон дебютували «Логічний теоретик», а Маккарті переконав присутніх прийняти «Штучний інтелект» як назву поля. Дартмутська майстерня 1956 року була моментом, коли штучний інтелект отримав свою назву, свою місію, свій перший успіх і своїх головних гравців, і широко вважається народженням штучного інтелекту. Термін «штучний інтелект» був обраний Маккарті, щоб уникнути асоціацій з кібернетикою і зв'язків з впливовим кібернетиком Норбертом Вінером.

Програми, розроблені в роки після Дартмутської майстерні, були, для більшості людей, просто "дивовижними" комп'ютерами, які вирішували проблеми з алгебричними словами, доводили теореми в геометрії і вчилися говорити англійською мовою. Мало хто у той час повірив би, що така «розумна» поведінка машин взагалі можлива. Дослідники висловили інтенсивний оптимізм як в приватному, так і в друкованому вигляді, передбачаючи, що повністю інтелектуальна машина буде побудована менш ніж за 20 років. Урядові агентства, такі як DARPA, вливали гроші в нову галузь.

У 1970-х роках штучний інтелект зазнав критики та фінансових невдач. Дослідники не могли оцінити складність проблем, з якими вони стикалися. Їхній величезний оптимізм підняв очікування неймовірно високими, і коли обіцяні результати не реалізувалися, фінансування для AI зникло. У той же час, область зв'язків (або нейронних мереж) була закрита майже повністю протягом 10 років з-за руйнівної критики перцептонів Марвіном Мінським. Незважаючи на труднощі з сприйняттям громадськості штучного інтелекту в кінці 70-х років, нові ідеї були досліджені в логічному програмуванні, обґрунтованому міркування і багатьох інших областях.

У 1980-х роках корпорації по всьому світу прийняли форму програми AI під назвою "експертні системи", і знання стали фокусом основних досліджень в галузі штучного інтелекту. У ті ж роки японський уряд агресивно фінансував AI своїм комп'ютерним проектом п'ятого покоління. Ще однією заохочувальною подією на початку 1980-х років було відродження кон'юнктивізму в роботі Джона Хопфілда і Девіда Румельхарта. Знову ж таки, він досяг успіху.

Захоплення бізнес-спільноти штучним інтелектом піднялося і впало в 1980-х роках в класичному шаблоні економічного бульбашки. Колапс був обумовлений невдачею комерційних постачальників розробляти широкий спектр практичних рішень. Оскільки десятки компаній зазнали невдачі, сприйняття полягало в тому, що технологія не була життєздатною. Однак область продовжувала досягати прогресу, незважаючи на критику. Численні дослідники, включаючи розробників робототехніки Родні Брукс і Ганса Моравека, виступали за зовсім новий підхід до штучного інтелекту.

Поле штучного інтелекту, тепер більш ніж півстоліття, нарешті досягло деяких своїх найстаріших цілей. Він почав успішно використовуватися по всій технологічній індустрії, хоча дещо поза сценами. Частина успіху була пов'язана з збільшенням комп'ютерної потужності, а деякі були досягнуті, зосередивши увагу на конкретних ізольованих проблемах і переслідуючи їх з найвищими стандартами наукової відповідальності. Тим не менш, репутація AI, принаймні в діловому світі, була менш ніж неприродною. Усередині поля було мало згоди щодо причин невдачі штучного інтелекту в здійсненні мрії про інтелект людського рівня, який захопив уяву світу в 1960-х роках. Разом ці фактори допомогли розділити штучний інтелект на конкуруючі підполі, зосереджені на конкретних проблемах або підходах, іноді навіть під новими назвами, які приховували затьмарений родовід «штучного інтелекту». AI був більш обережним і більш успішним, ніж коли-небудь.

У перші десятиліття XXI століття доступ до великих обсягів даних (відомих як "великі дані"), дешевші і швидкіші комп'ютери та передові методи машинного навчання були успішно застосовані до багатьох проблем по всій економіці. Насправді, McKinsey Global Institute оцінив у своїй знаменитій статті "Великі дані: наступний кордон для інновацій, конкуренції та продуктивності", що "до 2009 року майже всі сектори економіки США мали в середньому щонайменше 200 терабайт даних, що зберігаються".

До 2016 року ринок продуктів, апаратного і програмного забезпечення, пов'язаних з штучним інтелектом, досяг більш ніж 8 мільярдів доларів, а The New York Times повідомив, що інтерес до штучного інтелекту досяг "френзи". Застосування великих даних почало поширюватися і на інші сфери, такі як моделі підготовки в екології та для різних застосувань в економіці. Досягнення глибокого навчання (особливо глибоких конволюційних нейронних мереж і повторюваних нейронних мереж) привели до прогресу та досліджень в області обробки зображень і відео, аналізу тексту і навіть розпізнавання мови.
Дартмутська майстерня 1956 року була моментом, коли штучний інтелект отримав свою назву, свою місію, свій перший успіх і своїх головних гравців, і широко вважається народженням штучного інтелекту. У 1970-х роках штучний інтелект зазнав критики та фінансових невдач. Дослідники не могли оцінити складність проблем, з якими вони стикалися. У 1980-х роках корпорації по всьому світу прийняли форму програми AI під назвою "експертні системи", і знання стали фокусом основних досліджень в галузі штучного інтелекту. У перші десятиліття XXI століття доступ до великих обсягів даних (відомих як "великі дані"), дешевші і швидкіші комп'ютери та передові методи машинного навчання були успішно застосовані до багатьох проблем по всій економіці. До 2016 року досягнення у галузі глибокого навчання (особливо глибоких конволюційних нейронних мереж і повторюваних нейронних мереж) привели до прогресу та досліджень у сфері обробки зображень і відео, аналізу тексту і навіть розпізнавання мови.