《人工智能简史》是一本讲述人工智能发展历史的书本，本书以人工智能发展的学派为主线，穿插着著名科学家们的先容与轶事，全面的概括了人工智能从出身之初到现在的发展全貌。
我会按照背景、概述、细节与感悟的角度进行分享。

对付人工智能，一个外行人都清楚的事实是：他属于打算机科学这门学科；在作者看来，打算机科学分为：理论、系统与人工智能；理论紧张为打算理论，即磋商什么类型的问题是可打算的？打算的代价有多高？比如20世纪7大数学难题“NP问题”便是研究可打算理论的代表。
系统在打算理论上添砖加瓦，构建可打算设备，自底向上从电路，到处理器，再到操作系统与打算机网络，这些都属于打算机系统的研究范畴；而人工智能--本书的主题，在理论与系统之上，磋商如何建立具有智能的机器--即能够代替人的意愿事情的机器。

理解过人工智能的朋友一定听说过英国人图灵，他是打算机科学与人工智能的先驱，二战时曾与盟军一起破解过德军的Enigma密码机。
不过在此之前，图灵于1936年揭橥了《论可打算的数》，这篇文章奠定了打算机理论与实践的根本；10年后，在美国事情的冯诺依曼基于图灵的理论思想，建立了以存储程序为核心打算机体系构造（冯诺依曼构造），并参与研制了天下上第一台打算机ENIAC（现如今的打算机是由超大规模集成电路构成的第四代打算机）。
图灵的贡献不仅如此，他还是最早思考作甚智能的人，他在1950年的《打算机与智能》的文章中提出的图灵测试，至今被认为是剖断机器是否存在智能的准则。
图灵的伟大不必多言。

图灵（1912-1954）与冯诺依曼（1903-1957）

一样平常认为，人工智能起源于1956年的达特茅斯会议，一些研究与智能干系领域的专家相聚达特茅斯学院，建立了一个关于智能的研讨会。
而后，至今的60多年里，根据不同科学家对智能的不同理解，人工智能划分为了三大学派：符号学派、联结学派与行为学派；符号学派认为智能是知识+推理，就像做数学证明题一样，首先你须要储备一些定义、定理以及常见的方法（如布局法、反证法、数学归纳法等），通过不断搜索、组合这些知识与方法，来求证原问题，现如今的知识图谱技能便是符号学派的代表。
联结学派考试测验仿照人脑来实现智能，通过构建与大脑相似的神经元打算模型来实现数据的打算，当下流行的神经网络与深度学习方法便是这一学派的代表作；而行为学派则强调智能体通过与环境的交互完成学习的任务，好比如婴儿是如何学会走路的？他是通过不断的试错（跌倒）、调度来达到站立行走的目的，这种于环境交互的类似思想也催生出了遗传算法与强化学习。

后面还会书写更多关于书本内容与个人感悟的内容，敬请期待~