最近のものだというイメージが強いAIですがその生い立ちは人間の予想を覆し続けるものでした。AIがたどってきた進化の歴史を見ていきましょう。
AIという言葉は1956年にアメリカで開かれたダートマス会議において初めて使われました。この会議にはマーヴィン・ミンスキー、ジョン・マッカーシーなどの後の人工知能の研究において重要な役割を果たす著名な研究者たちが参加しました。中でもアレン・ニューウェルとハーバード・サイモンは世界初の人工知能「ロジック・セオリスト」をデモンストレーションして数学の定理の証明の自動化を実現しました。これを機に人工知能研究は「春の時代」と「冬の時代」を何度か繰り返します。

【1956年代後半～1960年代、　推論・探索時代】
コンピュータによる推論や探索の研究が進み、特定の簡単な問題に対して解を示せるようになりました。例としては迷路や数学の定理の証明のような単純なトイ・プロブレムというものです。しかし現実における複雑な問題は解けないことがわかり第一次AIブームは急速に終わりに向かいました。

【1980年代、　知識の時代】 コンピュータに知識を入れると賢くなるというアプローチが主流になり、データベースに大量の知識をため込んだエキスパートシステムが作られました。また日本においては政府によって「第五世代コンピュータ」という大型プロジェクトが推進されました。しかし大量の知識を蓄積、管理することの大変さが判明し、これによりふたたびAIは冬の時代を迎えました。
【エキスパートシステム】
ある分野の専門的な知識を詰め込み、その分野のエキスパートのようにふるまうプログラムをエキスパートシステムという。ここでは、代表例をいくつか紹介したいと思う。
a)マイシン(MYCIN)
マイシンは1970年代にスタンフォード大学で開発された。マイシンは血液中のバクテリアの診断支援をするルールベースのプログラムである。500のあらかじめ用意されたルールに基づいて、質問に順番に答えることで、感染した細菌を特定し、それに応じた抗生物質を処方することができる、あたかも感染症の専門医のようなふるまいをするプラグラムだ。
マイシンは69％の確率で正しい処方をした。これは感染症の専門医が正しい処方をする確率の80％よりは低いが、非専門医よりは高い水準を記録した。
b)DENDRAL
スタンフォード大学のエドワード・ファイゲンバウムによって1960年代に開発された、道の有機化合物を特定するエキスパートシステム。

【現在, 機械学習・特徴表現学習の時代】
ビッグデータという大量のデータを用いることで人工知能が自ら知識を獲得する機械学習が実用化されました。特徴量（後述）を自ら学習することができるディープラーニングの登場がブームの背景にあります。画像認識競技でディープラーニングを用いたチームが圧勝したり囲碁においてAlphaGoがプロ棋士に勝利したなど印象的な出来事がありました。
【ディープラーニング】
ニューラルネットワーク（後述）の隠れ層を増やし、より複雑な関数を表現できるようにしたモノ。