首次提出人工智能是哪一年开始的思想

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的概念首次被提出是在20世纪40年代。这一概念最早由英国数学家、逻辑学家和哲学家艾伦·图灵（Alan Turing）在1943年提出。他提出了一种名为“图灵测试”的方法，用于评估机器是否能够展现出与人类相似的智能行为。

图灵测试的核心思想是：如果一个机器能够通过一系列精心设计的测试，使得人类无法区分它是人还是机器，那么这个机器就被认为是具有智能的。这种方法为后来的人工智能研究奠定了基础。

在20世纪50年代，人工智能开始进入公众视野。1956年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人在美国达特茅斯学院举办了一次关于人工智能的研讨会，这次会议被称为“达特茅斯会议”。在会议上，与会者讨论了人工智能的各种可能性，并提出了“知识表示”、“推理”和“学习”等基本概念。这些讨论为人工智能的发展奠定了理论基础。

在20世纪60年代，人工智能研究取得了一些重要进展。1969年，美国发明家马文·明斯基（Marvin Minsky）提出了“神经网络”的概念，这为后来的机器学习和深度学习奠定了基础。此外，1970年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人提出了“专家系统”的概念，这种系统可以模拟人类专家的知识和经验，用于解决特定领域的问题。

在20世纪80年代，人工智能研究取得了突破性进展。1986年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡（John McCarthy）等人提出了“进化算法”的概念，这种算法可以模拟自然选择的过程，用于优化问题的解决方案。此外，1989年，美国计算机科学家丹尼尔·戈尔茨曼（Daniel Goldberg）等人提出了“遗传算法”，这种算法可以模拟自然界中的进化过程，用于优化问题的解决方案。

在20世纪90年代，人工智能研究取得了更多成果。1997年，美国计算机科学家大卫·费舍尔（David Feige）等人提出了“强化学习”的概念，这种学习方式可以通过与环境的交互来不断改进模型的性能。此外，1997年，美国计算机科学家罗纳德·诺伊曼（Ronald Wayne Neumann）等人提出了“神经网络”的概念，这种网络可以模拟人脑的工作方式，用于处理复杂的信息。

在20世纪90年代末至今，人工智能取得了更加显著的成果。1997年，美国计算机科学家黄民康（Min-Ho Wong）等人提出了“深度学习”的概念，这种学习方式可以自动从大量数据中提取特征并进行分类或回归分析。此外，2006年，美国计算机科学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）等人提出了“卷积神经网络”（Convolutional Neural Networks，CNN），这种网络可以自动识别图像中的特征并进行分类或识别。

综上所述，人工智能的概念最早在20世纪40年代被提出，经过多年的发展，已经取得了许多重要的成果。未来，随着技术的不断进步，人工智能将更好地服务于人类社会，为人类带来更多便利和创新。