首次提出人工智能是哪一年开始的呢

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的概念首次提出是在1956年的达特茅斯会议。这次会议在美国马萨诸塞州剑桥市的达特茅斯学院举行，吸引了来自世界各地的学者和研究人员参加。在会议上，专家们讨论了人工智能的可能性和未来发展方向，并提出了“强人工智能”和“弱人工智能”等概念。

1956年：达特茅斯会议

1956年，约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”一词。他认为，人工智能是一种能够模拟人类智能行为的计算机程序。他还提出了“强人工智能”（Strong AI）和“弱人工智能”（Weak AI）的概念。强人工智能是指具有与人类智能相媲美的智能水平，能够解决任何智力任务；而弱人工智能则是指具有特定领域或任务的智能水平，如语音识别、图像识别等。

1957年：图灵测试

1957年，英国数学家艾伦·图灵提出了著名的图灵测试。图灵测试是一种评估机器是否具有智能的方法，即让人类与机器进行对话，如果无法区分出哪个是人哪个是机器，那么这个机器就被认为是具有智能的。图灵测试为人工智能的发展提供了重要的理论基础。

1960年代：专家系统

1960年代，人工智能研究开始转向专家系统。专家系统是一种基于知识库和推理机制的计算机程序，它能够根据已有的知识来解决特定领域的复杂问题。专家系统在医疗、金融、法律等领域取得了显著成果。

1970年代：机器学习

1970年代，机器学习成为人工智能研究的重要方向。机器学习是一种通过数据训练模型来自动学习规律和特征的技术。神经网络、支持向量机等机器学习算法在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展。

1980年代：自然语言处理

1980年代，自然语言处理成为人工智能研究的重要领域。自然语言处理旨在让计算机能够理解和处理人类语言，实现机器翻译、文本摘要、情感分析等功能。这一时期，计算机视觉、语音识别等技术也取得了重要进展。

1990年代：神经网络

1990年代，神经网络成为人工智能研究的重要方向。神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，通过大量神经元之间的连接来实现对数据的学习和预测。神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重要成果。

2000年代至今：深度学习

2000年代以来，深度学习成为人工智能研究的重要方向。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络结构来学习数据的特征表示。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

总之，人工智能的概念最早可以追溯到1956年的达特茅斯会议，经过多年的发展，人工智能已经成为当今科技领域的热门话题。随着技术的不断进步，人工智能将在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多便利和创新。