人工智慧初期：
1956年-在研究會議中誕生了「人工智慧」這個名詞，電腦士透過數理邏輯建立起來的。
1960年代-人工智慧的應用是以True,False來解決，大多都應用在數學中的代數題及證明為主
1974年-因人工智慧過了好幾年都沒有突破，主要限於電腦內能儲存的很有限和處力速度慢，且應用也沒有像想像中的廣泛及不能回答人類不知道的問題。
1980年-統計加入了人工智慧，使得原本只能判斷真假的二元論，添加了量化概念，能描述事情發生的機率
1986年-人工智慧逐漸推廣到實用層面
• 反向傳播法的提出，降低了類神經網路的計算，讓類神經網路一度興起，後來受到梯度消失的問題，又逐漸凋零
• 淺層學習支持向量機SVM興起，能把郵件分成垃圾郵件與非垃圾郵件兩種類別。DENDRAL專家系統也在此時誕生，能快速鍵定化學有機分子
1987年-第二個低點，人工智慧不能無止境追逐理想，必須更加實用。

人工智慧中期至今：
1993年起-硬體能力大量提升，應用領域變的廣泛
2006年-成功訓練多層神經網路，並命名為深度學習
2012年-因深度學習演算法及GPU提升影像辨識率10個百分點，技術與資料量持續不斷的進步
2018年至今-深度學習門檻大幅降低，產業開始AI化

參考網站：
https://medium.com/@suipichen/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%A4%A7%E6%AD%B7%E5%8F%B2-ffe46a350543

https://makerpro.cc/2019/05/introduction-to-ai/