先驱

McCorduck写道：“某种形式上的人工智能是一个遍布于西方知识分子历史的观点，是一个急需被实现的梦想，”先民对人工智能的追求表现在诸多神话，传说，故事，预言以及制作机器人偶（automaton）的实践之中。

神话，幻想和预言中的AI

希腊神话中已经出现了机械人和人造人,如赫淮斯托斯的黄金机器人和皮格马利翁的伽拉忒亚。中世纪出现了使用巫术或炼金术将意识赋予无生命物质的传说,如贾比尔的Takwin,帕拉塞尔苏斯的何蒙库鲁兹和Judah Loew的魔像。19世纪的幻想小说中出现了人造人和会思考的机器之类题材，例如玛丽·雪莱的《弗兰肯斯坦》和卡雷尔·恰佩克的《罗素姆的万能机器人》。Samuel Butler的《机器中的达尔文（Darwin among the Machines）》一文（1863）探讨了机器通过自然选择进化出智能的可能性。至今人工智能仍然是科幻小说的重要元素。

加扎利的可编程自动人偶(1206年)

许多文明中都有创造自动人偶的杰出工匠，例如偃师（中国西周），希罗（希腊），加扎利和Wolfgang von Kempelen 等等。已知最古老的“机器人”是古埃及和古希腊的圣像，忠实的信徒认为工匠为这些神像赋予了思想，使它们具有智慧和激情。赫耳墨斯·特里斯墨吉斯忒斯（Hermes Trismegistus）写道“当发现神的本性时，人就能够重现他”。

形式推理

人工智能的基本假设是人类的思考过程可以机械化。对于机械化推理（即所谓“形式推理（formal reasoning）”）的研究已有很长历史。中国，印度和希腊哲学家均已在公元前的第一个千年里提出了形式推理的结构化方法。他们的想法为后世的哲学家所继承和发展，其中著名的有亚里士多德（对三段论逻辑进行了形式分析），欧几里得（其著作《几何原本》是形式推理的典范），花剌子密（代数学的先驱，“algorithm”一词由他的名字演变而来）以及一些欧洲经院哲学家，如奥卡姆的威廉和邓斯·司各脱。

马略卡哲学家拉蒙·柳利（1232-1315）开发了一些“逻辑机”，试图通过逻辑方法获取知识。

柳利的机器能够将基本的，无可否认的真理通过机械手段用简单的逻辑操作进行组合，以求生成所有可能的知识。Llull的工作对莱布尼兹产生了很大影响，后者进一步发展了他的思想。

莱布尼兹猜测人类的思想可以简化为机械计算

在17世纪中，莱布尼兹，托马斯·霍布斯和笛卡儿尝试将理性的思考系统化为代数学或几何学那样的体系。霍布斯在其著作《利维坦》中有一句名言：“推理就是计算（reason is nothing but reckoning）。” 莱布尼兹设想了一种用于推理的普适语言（他的通用表意文字），能将推理规约为计算，从而使“哲学家之间，就像会计师之间一样，不再需要争辩。他们只需拿出铅笔放在石板上，然后向对方说（如果想要的话，可以请一位朋友作为证人）：‘我们开始算吧。’” 这些哲学家已经开始明确提出形式符号系统的假设，而这一假设将成为AI研究的指导思想。

在20世纪，数理逻辑研究上的突破使得人工智能好像呼之欲出。这方面的基础著作包括布尔的《思维的定律》与弗雷格的《概念文字》。基于弗雷格的系统，罗素和怀特海在他们于1913年出版的巨著《数学原理》中对数学的基础给出了形式化描述。这一成就激励了希尔伯特，后者向20世纪20年代和30年代的数学家提出了一个基础性的难题：“能否将所有的数学推理形式化?” 这个问题的最终回答由哥德尔不完备定理，图灵机和Alonzo Church的λ演算给出。他们的答案令人震惊：首先，他们证明了数理逻辑的局限性；其次（这一点对AI更重要），他们的工作隐含了任何形式的数学推理都能在这些限制之下机械化的可能性。

邱奇-图灵论题暗示，一台仅能处理0和1这样简单二元符号的机械设备能够模拟任意数学推理过程。这里最关键的灵感是图灵机：这一看似简单的理论构造抓住了抽象符号处理的本质。这一创造激发科学家们探讨让机器思考的可能。

计算机科学

用于计算的机器古已有之；历史上许多数学家对其作出了改进。19世纪初，查尔斯·巴贝奇设计了一台可编程计算机（“分析机”），但未能建造出来。爱达·勒芙蕾丝预言，这台机器“将创作出无限复杂，无限宽广的精妙的科学乐章”。（她常被认为是第一个程序员，因为她留下的一些笔记完整地描述了使用这一机器计算伯努利数的方法。）

第一批现代计算机是二战期间建造的大型译码机（包括Z3，ENIAC和Colossus等）。后两个机器的理论基础是图灵和约翰·冯·诺伊曼提出和发展的学说。

在摩尔学校的电气工程的ENIAC计算机.

人工智能的诞生：1943 –1956

在20世纪40年代和50年代，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1956年，人工智能被确立为一门学科。

控制论与早期神经网络

最初的人工智能研究是30年代末到50年代初的一系列科学进展交汇的产物。神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络，其激励电平只存在“有”和“无”两种状态，不存在中间状态。维纳的控制论描述了电子网络的控制和稳定性。克劳德·香农提出的信息论则描述了数字信号（即高低电平代表的二进制信号）。图灵的计算理论证明数字信号足以描述任何形式的计算。这些密切相关的想法暗示了构建电子大脑的可能性。

IBM 702:第一代AI研究者使用的电脑.

这一阶段的工作包括一些机器人的研发，例如W。Grey Walter的“乌龟（turtles）”，还有“约翰霍普金斯兽”（Johns Hopkins Beast）。这些机器并未使用计算机，数字电路和符号推理；控制它们的是纯粹的模拟电路。

Walter Pitts和Warren McCulloch分析了理想化的人工神经元网络，并且指出了它们进行简单逻辑运算的机制。他们是最早描述所谓“神经网络”的学者。马文·闵斯基是他们的学生，当时是一名24岁的研究生。

1951年他与Dean Edmonds一道建造了第一台神经网络机，称为SNARC。在接下来的五十年中，闵斯基是AI领域最重要的领导者和创新者之一。

游戏AI

1951年，Christopher Strachey使用曼彻斯特大学的Ferranti Mark 1机器写出了一个西洋跳棋（checkers）程序；Dietrich Prinz则写出了一个国际象棋程序。Arthur Samuel在五十年代中期和六十年代初开发的国际象棋程序的棋力已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者。游戏AI一直被认为是评价AI进展的一种标准。

图灵测试

1950年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是人工智能哲学方面第一个严肃的提案。

符号推理与“逻辑理论家”程序

50年代中期，随着数字计算机的兴起，一些科学家直觉地感到可以进行数字操作的机器也应当可以进行符号操作，而符号操作可能是人类思维的本质。这是创造智能机器的一条新路。

1955年，Newell和（后来荣获诺贝尔奖的）Simon在J. C. Shaw的协助下开发了“逻辑理论家（Logic Theorist）”。这个程序能够证明《数学原理》中前52个定理中的38个，其中某些证明比原著更加新颖和精巧。Simon认为他们已经“解决了神秘的心/身问题，解释了物质构成的系统如何获得心灵的性质。” （这一断言的哲学立场后来被John Searle称为“强人工智能”，即机器可以像人一样具有思想。）

1956年达特茅斯会议：AI的诞生

1956年达特矛斯会议的组织者是Marvin Minsky，约翰·麦卡锡和另两位资深科学家Claude Shannon以及Nathan Rochester，后者来自IBM。会议提出的断言之一是“学习或者智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加以描述，使得机器可以对其进行模拟。” 与会者包括Ray Solomonoff，Oliver Selfridge，Trenchard More，Arthur Samuel，Newell和Simon，他们中的每一位都将在AI研究的第一个十年中作出重要贡献。会上纽厄尔和西蒙讨论了“逻辑理论家”，而麦卡锡则说服与会者接受“人工智能”一词作为本领域的名称。1956年达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者，因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。