以下内容均来自袁国宝最新著作《新基建：数字经济重构经济增长新格局》
其实，人工智能、机器学习这些概念早在20世纪90年代就已出现。事实上，在人工智能的发展史上，这是距离我们最近的一个阶段。在此阶段，人工智能的发展取得了一些重大成果。比如，1997年，IBM公司开发的深蓝在与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫大战中获胜；2009年，洛桑联邦理工学院发起的“蓝脑计划”声称已经成功地模拟了部分鼠脑；2016年，谷歌研发的Alpha Go在与围棋世界冠军的大战中获胜……
近几年，机器学习、图像识别等技术在人们的日常生活与工作中得到了更广泛的应用。比如，人们可以通过Google Photos更快地寻找自己需要的图片，可以利用Google Now的自动推送功能获取所需信息，可以通过Inbox自动撰写邮件回复等。人工智能为我们的工作、生活带来了极大的便利。
一、第一次人工智能浪潮
1956年，在美国达特茅斯学院举办的夏季学术研讨会上，助理教授John McCarthy提出的“人工智能”概念被正式使用。此后，人工智能的先驱艾伦·图灵提出了著名的“图灵测试”：将人和机器分开进行测试，如果30%以上的被测试者无法确定他面对的是人还是机器，这台机器就顺利通过测试，被认为具有人工智能功能。受图灵测试的刺激，全球范围内出现了第一波人工智能浪潮。
在此阶段，研究方法方面符号主义方法盛行，数学证明、专家系统、知识推理等形式化的方法在人机交互过程中得到了广泛应用。但因为那个时候计算机和互联网技术刚刚起步，运算速度有限，在很大程度上制约了人工智能的发展。
二、第二次人工智能浪潮
进入20世纪80年代之后，人工智能出现了第二次浪潮。因为传统的符号主义学派发展缓慢，有研究者尝试使用基于概率统计模型的新方法，促使语音识别、机器翻译实现了进一步发展。在模式识别领域，人工神经网络大放异彩。在这个阶段，由于数据量不足，再加上测试环境有限，人工智能只限于学术研究，没能走出实验室，不具备实用价值。
三、第三次人工智能浪潮
2006年，Hinton等人提出深度学习技术掀起了人工智能的第三次浪潮。2015年，在图像识别领域，基于深度学习的人工智能算法的准确率首次超过了人类肉眼识图的准确率，人工智能实现了飞跃式发展。随着机器视觉研究领域的突破，在语音识别、自然语言处理、数据挖掘等领域，深度学习都取得了突破性进展。2016年，微软英语语音识别错词率降至5.9%，与人类不相上下。
现阶段，在各种利好条件的加持下，人工智能走出实验室，正式进入市场，实现了产业化。2017年，无人驾驶、搜索引擎、智能助理、机器人、新闻推荐与撰稿等应用相继进入人们的日常工作和生活，所以2017年又被称为人工智能产业化元年。
深度学习的不断发展促使人工智能迎来了第三次发展浪潮，在数据、算力、算法、平台四个方面取得了很大的进步。