1308 Ramon Llull katalán költő és teológus kiadja Ars generalis ultima (A végső általános művészet) című művét, amelyben tovább tökéletesíti a papír alapú mechanikus eszközökkel fogalmak kombinációiból új ismereteket létrehozó módszerét.

1666 Gottfried Leibniz matematikus és filozófus kiadja a Dissertatio de arte combinatoria (A kombinatorikus művészetről) című művét, amelyben Ramon Llull nyomán az emberi gondolkodás ábécéjét javasolja, és amellett érvel, hogy minden gondolat nem más, mint viszonylag kevés számú egyszerű fogalom kombinációja.

1726 Jonathan Swift kiadja a Gulliver utazásai című művét, amely tartalmazza a Laputa szigetén található gép, a Motor leírását (és Llull elképzeléseinek paródiáját): “egy tervezet a spekulatív tudás gyakorlati és mechanikus műveletekkel való javítására”. Ennek a “szerkezetnek” a segítségével “a legtudatlanabb személy is írhat könyveket filozófiáról, költészetről, politikáról, jogról, matematikáról és teológiáról, a legkevesebb zseniális vagy tanulmányi segítséggel.”

1763 Thomas Bayes kidolgozza az események valószínűségére vonatkozó következtetések keretrendszerét. A bayesi következtetés a gépi tanulás egyik vezető megközelítése lesz.

1854 George Boole azt állítja, hogy a logikai gondolkodást ugyanúgy lehet szisztematikusan végezni, mint egy egyenletrendszer megoldását.

1898 A nemrég elkészült Madison Square Gardenben rendezett elektromos kiállításon Nikola Tesla bemutatja a világ első rádióvezérlésű hajóját. A hajó – Tesla leírása szerint – “kölcsönzött elmével” volt felszerelve.”

1914 Leonardo Torres y Quevedo spanyol mérnök bemutatja az első sakkozó gépet, amely képes király és bástya király elleni végjátékot játszani emberi beavatkozás nélkül.

1921 Karel Čapek cseh író az R.U.R. (Rossum univerzális robotjai) című darabjában bevezeti a “robot” szót. A “robot” szó a “robota” (munka) szóból származik.

1925 A Houdina Radio Control egy rádióvezérlésű, vezető nélküli autót bocsát ki, amely New York utcáin közlekedik.

1927 Megjelenik a Metropolis című sci-fi film. A filmben egy parasztlány, Maria robotkettőse látható, amely káoszt okoz a 2026-os Berlinben – ez volt az első filmben ábrázolt robot, amely a Star Wars C-3PO art deco megjelenését ihlette.

1929 Makoto Nishimura tervezi a Gakutensokut, japánul “a természet törvényeitől tanulva”, az első Japánban épített robotot. Képes volt megváltoztatni az arckifejezését, és egy légnyomásos mechanizmus segítségével mozgatni a fejét és a kezeit.

1943 Warren S. McCulloch és Walter Pitts publikálja “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity” című cikkét a Bulletin of Mathematical Biophysics című folyóiratban. Ez a nagy hatású írás, amelyben idealizált és leegyszerűsített mesterséges “neuronok” hálózatait tárgyalják, és azt, hogy ezek hogyan végezhetnek egyszerű logikai funkciókat, a számítógépes “neurális hálózatok” (és később a “mélytanulás”) ihletőjévé válik, és népszerű leírásuk az “agy utánzása”.”

1949 Edmund Berkeley kiadja Giant Brains: Or Machines That Think, amelyben ezt írja: “Az utóbbi időben sok hír szólt furcsa óriásgépekről, amelyek hatalmas sebességgel és ügyességgel képesek információt kezelni….Ezek a gépek ahhoz hasonlítanak, amilyen egy agy lenne, ha hús és idegek helyett hardverből és drótokból állna… Egy gép képes információt kezelni; tud számolni, következtetni és választani; képes ésszerű műveleteket végezni az információval. Egy gép tehát képes gondolkodni.”

1949 Donald Hebb publikálja a Organization of Behavior című művét: A neuropszichológiai elmélet, amelyben a tanulásról szóló elméletet javasol, amely az ideghálózatokra és a szinapszisok idővel történő erősödésének vagy gyengülésének képességére vonatkozó feltételezéseken alapul.

1950 Claude Shannon “Programming a Computer for Playing Chess” című írása az első megjelent cikk egy sakkozó számítógépes program kifejlesztéséről.

1950 Alan Turing publikálja “Computing Machinery and Intelligence” című írását, amelyben javaslatot tesz az “utánzó játékra”, amely később “Turing-teszt” néven válik ismertté.”

1951 Marvin Minsky és Dean Edmunds megépítik a SNARC-ot (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator), az első mesterséges neurális hálózatot, amely 3000 vákuumcsövet használ egy 40 neuronból álló hálózat szimulálásához.”

1952 Arthur Samuel kifejleszti az első számítógépes dámajátékos programot és az első önállóan tanuló számítógépes programot.

1955. augusztus 31. A “mesterséges intelligencia” kifejezés a John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvard Egyetem), Nathaniel Rochester (IBM) és Claude Shannon (Bell Telephone Laboratories) által benyújtott “2 hónapos, 10 fős mesterséges intelligencia tanulmányozására” vonatkozó javaslatban jelenik meg. Az egy évvel később, 1956 júliusában és augusztusában megrendezett workshopot általában az új terület hivatalos születési dátumának tekintik.

1955 decembere Herbert Simon és Allen Newell kifejlesztik a Logic Theorist, az első mesterséges intelligenciaprogramot, amely végül Whitehead és Russell Principia Mathematica című művének első 52 tételéből 38-at bizonyít.

1957 Frank Rosenblatt kifejleszti a Perceptront, egy korai mesterséges neurális hálózatot, amely egy kétrétegű számítógépes tanulási hálózaton alapuló mintafelismerést tesz lehetővé. A New York Times úgy számolt be a Perceptronról, mint “egy olyan elektronikus számítógép embriójáról, amelytől azt várják, hogy képes lesz járni, beszélni, látni, írni, reprodukálni magát, és tudatában lesz a létezésének”. A The New Yorker “figyelemre méltó gépnek” nevezte… amely “gondolkodásra képes.”

1958 John McCarthy kifejleszti a Lisp programozási nyelvet, amely a mesterséges intelligencia kutatásában használt legnépszerűbb programozási nyelvvé válik.

1959 Arthur Samuel találta ki a “gépi tanulás” kifejezést, amikor egy számítógép programozásáról számolt be, “hogy megtanuljon jobb dámajátékot játszani, mint amit a programot író személy tud.”

1959 Oliver Selfridge kiadja a “Pandemonium: A paradigm for learning” a Proceedings of the Symposium on Mechanization of Thought Processes című folyóiratban, amelyben leírja egy olyan folyamat modelljét, amellyel a számítógépek felismerhetik az előre nem specifikált mintákat.

1959 John McCarthy a Proceedings of the Symposium on Mechanization of Thought Processes című folyóiratban publikálja a “Programs with Common Sense” című cikket, amelyben leírja az Advice Taker-t, egy olyan programot, amely formális nyelvek mondatainak manipulálásával old meg problémákat, és amelynek végső célja olyan programok létrehozása, “amelyek olyan hatékonyan tanulnak a tapasztalatukból, mint az ember.”

1961 Az első ipari robot, az Unimate a General Motors egyik New Jersey-i üzemének futószalagján kezd el dolgozni.”

1961 James Slagle kifejleszti a SAINT (Symbolic Automatic INTegrator) nevű heurisztikus programot, amely az elsőéves számtan szimbolikus integrációs problémáit oldotta meg.

1964 Daniel Bobrow befejezi MIT doktori disszertációját “Natural Language Input for a Computer Problem Solving System” címmel, és kifejleszti a STUDENT-et, egy természetes nyelvet megértő számítógépes programot.

1965 Herbert Simon azt jósolja, hogy “a gépek húsz éven belül képesek lesznek minden olyan munkát elvégezni, amit az ember el tud végezni.”

1965 Hubert Dreyfus publikálja “Alchemy and AI” című könyvét, amelyben amellett érvel, hogy az elme nem olyan, mint egy számítógép, és hogy vannak olyan határok, amelyeken túl az AI nem fog fejlődni.

1965 I.J. Good írja a “Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine” című könyvében, hogy “az első ultraintelligens gép az utolsó találmány, amit az embernek valaha is meg kell tennie, feltéve, hogy a gép elég engedelmes ahhoz, hogy megmondja nekünk, hogyan tartsuk ellenőrzés alatt.”

1965 Joseph Weizenbaum kifejleszti az ELIZA-t, egy interaktív programot, amely angol nyelven folytat párbeszédet bármilyen témáról. Weizenbaum, aki az ember és gép közötti kommunikáció felszínességét akarta demonstrálni, meglepődött azon, hogy hányan tulajdonítottak emberhez hasonló érzéseket a számítógépes programnak.

1965 Edward Feigenbaum, Bruce G. Buchanan, Joshua Lederberg és Carl Djerassi a Stanford Egyetemen a DENDRAL-on kezdenek dolgozni. Az első szakértői rendszer szerves kémikusok döntéshozatali folyamatát és problémamegoldó viselkedését automatizálta, általános célja a hipotézisalkotás tanulmányozása és a természettudományos empirikus indukció modelljeinek megalkotása volt.

1966 Shakey a robot az első olyan általános célú mobil robot, amely képes következtetni saját cselekedeteire. A Life magazin 1970-es cikkében erről az “első elektronikus emberről” Marvin Minsky-t idézik, aki “bizonyossággal” azt mondja: “

1968 Megjelenik a 2001: Űrodüsszeia című film, amelyben Hal, egy érző számítógép szerepel.

1968 Terry Winograd kifejleszti a SHRDLU-t, egy korai természetes nyelvet megértő számítógépes programot.

1969 Arthur Bryson és Yu-Chi Ho leírja a backpropagationt mint többlépcsős dinamikus rendszeroptimalizálási módszert. A többrétegű mesterséges neurális hálózatok tanulási algoritmusa, amely jelentősen hozzájárult a mélytanulás sikeréhez a 2000-es és 2010-es években, miután a számítási teljesítmény kellően fejlett lett a nagy hálózatok képzéséhez.

1969 Marvin Minsky és Seymour Papert publikálja a Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry (Bevezetés a számítógépes geometriába) című könyvében, amelyben rávilágítanak az egyszerű neurális hálózatok korlátaira. Az 1988-ban megjelent bővített kiadásban reagáltak azokra az állításokra, hogy 1969-es következtetéseik jelentősen csökkentették a neurális hálózatok kutatásának finanszírozását: “A mi verziónk szerint a fejlődés már gyakorlatilag megállt a megfelelő alapelméletek hiánya miatt… az 1960-as évek közepére rengeteg kísérletet végeztek a perceptronokkal, de senki sem tudta megmagyarázni, hogy miért képesek bizonyos típusú mintákat felismerni, másokat pedig nem.”

1970 A japán Waseda Egyetemen megépítik az első antropomorf robotot, a WABOT-1-et. Ez egy végtagvezérlő rendszerből, egy látórendszerből és egy társalgási rendszerből állt.

1972 A Stanford Egyetemen kifejlesztik a MYCIN-t, egy korai szakértői rendszert a súlyos fertőzéseket okozó baktériumok azonosítására és antibiotikumok ajánlására.

1973 James Lighthill jelentést tesz a Brit Tudományos Kutatási Tanácsnak a mesterséges intelligencia kutatásának helyzetéről, és megállapítja, hogy “a terület egyetlen területén sem eredményezték az eddigi felfedezések az akkor ígért jelentős hatást”, ami a mesterséges intelligencia kutatásának drasztikusan csökkentett kormányzati támogatásához vezet.

1976 Raj Reddy informatikus publikálja a “Speech Recognition by Machine: A Review” című könyvét a Proceedings of the IEEE-ben, amelyben összefoglalja a természetes nyelvfeldolgozással (NLP) kapcsolatos korai munkákat.

1978 A Carnegie Mellon Egyetemen kifejlesztik az XCON (eXpert CONfigurer) programot, egy szabályalapú szakértői rendszert, amely a DEC VAX számítógépek megrendelését segíti azáltal, hogy a vevő igényei alapján automatikusan kiválasztja az alkatrészeket.

1979 A Stanford Cart körülbelül öt óra alatt sikeresen átkel egy székkel teli szobán emberi beavatkozás nélkül, ezzel az autonóm jármű egyik legkorábbi példájává válik.

1980 A japán Waseda Egyetemen megépül a Wabot-2, egy zenész humanoid robot, amely képes kommunikálni egy emberrel, kottát olvasni és átlagos nehézségű dallamokat játszani egy elektronikus orgonán.

1981 A japán Nemzetközi Kereskedelmi és Ipari Minisztérium 850 millió dollárt irányoz elő az ötödik generációs számítógép projektre. A projekt célja olyan számítógépek kifejlesztése volt, amelyek képesek beszélgetést folytatni, nyelveket fordítani, képeket értelmezni és úgy gondolkodni, mint az emberek.

1984 Megjelenik az Electric Dreams című film, amely egy férfi, egy nő és egy személyi számítógép közötti szerelmi háromszögről szól.

1984 Az AAAI éves ülésén Roger Schank és Marvin Minsky a közelgő “mesterséges intelligencia télre” figyelmeztet, és a mesterséges intelligencia buborék közelgő kipukkadását jósolja (ami három évvel később be is következett), hasonlóan a mesterséges intelligenciába történő befektetések és a kutatás finanszírozásának csökkenéséhez az 1970-es évek közepén.

1986 Az első vezető nélküli autó, egy kamerákkal és érzékelőkkel felszerelt Mercedes-Benz furgon, amelyet a müncheni Bundeswehr Egyetemen Ernst Dickmanns irányításával építettek, akár 55 km/h sebességgel halad üres utcákon.

1986. október David Rumelhart, Geoffrey Hinton és Ronald Williams publikálja a “Learning representations by back-propagating errors” című cikket, amelyben leírják “egy új tanulási eljárást, a back-propagationt, neuronszerű egységek hálózataihoz.”

1987 Az Apple vezérigazgatójának, John Sculley-nak az Educom-on elhangzott beszédét kísérő Knowledge Navigator című videó olyan jövőt vizionál, amelyben “a tudásalkalmazásokat olyan intelligens ügynökök érnék el, akik hálózatokon keresztül dolgoznak, és hatalmas mennyiségű digitalizált információhoz kapcsolódnak.”

1988 Judea Pearl kiadja a Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems című könyvét. A 2011-es Turing-díjra való hivatkozásában ez áll: “Judea Pearl megteremtette a bizonytalan információk feldolgozásának reprezentációs és számítási alapjait. Az ő nevéhez fűződik a Bayes-hálózatok feltalálása, a komplex valószínűségi modellek meghatározására szolgáló matematikai formalizmus, valamint az e modellekben történő következtetésre használt fő algoritmusok. Ez a munka nemcsak a mesterséges intelligencia területét forradalmasította, hanem a mérnöki és természettudományok számos más ága számára is fontos eszközzé vált.”

1988 Rollo Carpenter kifejleszti a Jabberwacky nevű chat-botot, hogy “érdekes, szórakoztató és humoros módon szimulálja a természetes emberi csevegést”. Ez egy korai kísérlet a mesterséges intelligencia emberi interakcióval történő létrehozására.

1988 Az IBM T.J. Watson Kutatóközpontjának tagjai közzéteszik “A statisztikai megközelítés a nyelvi fordításhoz” című közleményt, amely a gépi fordítás szabályalapú módszereitől a valószínűségi módszerek felé való elmozdulást hirdeti, és tükrözi az ismert példák statisztikai elemzésén, nem pedig az adott feladat megértésén és “megértésén” alapuló “gépi tanulás” felé való szélesebb körű elmozdulást (az IBM Candide nevű, angol és francia közötti sikeres fordítást végző projektje a 2. cikk alapján készült.2 millió mondatpáron alapult, amelyek többnyire a kanadai parlament kétnyelvű jegyzőkönyveiből származtak).

1988 Marvin Minsky és Seymour Papert 1969-ben megjelent Perceptrons című könyvük bővített kiadása. A “Prológus: A View from 1988” című könyvükben azt írják: “Az egyik ok, amiért a fejlődés olyan lassú volt ezen a területen, az, hogy a történelmét nem ismerő kutatók továbbra is sok olyan hibát követtek el, amelyeket mások is elkövettek előttük.”

1989 Yann LeCun és más kutatók az AT&T Bell Labs-ben sikeresen alkalmazzák a backpropagation algoritmust egy többrétegű neurális hálózatra, amely felismeri a kézzel írt irányítószámokat. Tekintettel az akkori hardveres korlátozásokra, a hálózat betanítása körülbelül 3 napot vett igénybe (ami még mindig jelentős előrelépés a korábbi erőfeszítésekhez képest).

1990 Rodney Brooks publikálja “Elephants Don’t Play Chess” című könyvét, amelyben új megközelítést javasol az AI-hez: intelligens rendszerek, különösen robotok építését az alapoktól kezdve, a környezettel való folyamatos fizikai interakció alapján: “A világ a saját legjobb modellje… A trükk az, hogy megfelelően és elég gyakran érzékeljük.”

1993 Vernor Vinge kiadja “A közelgő technológiai szingularitás” című könyvét, amelyben azt jósolja, hogy “harminc éven belül rendelkezni fogunk a technológiai eszközökkel az emberfeletti intelligencia létrehozásához. Röviddel ezután az emberi korszak véget ér.”

1995 Richard Wallace kifejleszti az A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) chatbotot, amelyet Joseph Weizenbaum ELIZA programja ihletett, de kiegészítve a természetes nyelvi mintaadatgyűjtés soha nem látott mértékű, a web megjelenése által lehetővé tett természetes nyelvi adatgyűjtéssel.

1997 Sepp Hochreiter és Jürgen Schmidhuber javaslatot tesz a hosszú rövidtávú memóriára (LSTM), a rekurrens neurális hálózat egy típusára, amelyet ma a kézírás- és beszédfelismerésben használnak.

1997 A Deep Blue az első számítógépes sakkozó program, amely legyőzi a regnáló sakkvilágbajnokot.

1998 Dave Hampton és Caleb Chung létrehozza a Furby-t, az első háztartási vagy kisállat robotot.

1998 Yann LeCun, Yoshua Bengio és mások publikációkat tesznek közzé a neurális hálózatok kézírásfelismerésre való alkalmazásáról és a backpropagation optimalizálásáról.

2000 Az MIT munkatársa, Cynthia Breazeal kifejleszti a Kismetet, egy olyan robotot, amely képes érzelmeket felismerni és szimulálni.

2000 A Honda ASIMO robotja, egy mesterségesen intelligens humanoid robot, képes olyan gyorsan járni, mint egy ember, és tálcákat szállít a vendégeknek egy étteremben.

2001 Megjelenik az A.I. Mesterséges intelligencia, Steven Spielberg filmje Davidról, egy gyermekszerű androidról, akit egyedülálló módon a szeretet képességével programoztak be.

2004 A Mojave-sivatagban rendezik meg az első DARPA Grand Challenge-et, az autonóm járművek díjnyertes versenyét. A 150 mérföldes útvonalat egyik autonóm jármű sem teljesítette.

2006 Oren Etzioni, Michele Banko és Michael Cafarella alkotta meg a “gépi olvasás” kifejezést, amelyet a szövegek eredendően felügyelet nélküli “autonóm megértéseként” definiált.”

2006 Geoffrey Hinton publikálja a “Learning Multiple Layers of Representation” című cikket, amelyben összefoglalja azokat az elképzeléseket, amelyek “többrétegű neurális hálózatokhoz vezettek, amelyek felülről lefelé irányuló kapcsolatokat tartalmaznak, és arra képzik őket, hogy érzékszervi adatokat hozzanak létre, ne pedig osztályozzák azokat”, azaz, a mélytanulás új megközelítései.

2007 Fei Fei Li és munkatársai a Princeton Egyetemen elkezdik összeállítani az ImageNet-et, egy nagy, annotált képekből álló adatbázist, amelyet a vizuális tárgyfelismerő szoftverek kutatásának segítésére terveztek.

2009 Rajat Raina, Anand Madhavan és Andrew Ng publikálják a “Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors” című cikket, amelyben azzal érvelnek, hogy “a modern grafikus processzorok messze meghaladják a többmagos CPU-k számítási képességeit, és képesek forradalmasítani a mély, felügyelet nélküli tanulási módszerek alkalmazhatóságát.”

2009 A Google titokban elkezdi egy vezető nélküli autó fejlesztését. 2014-ben Nevadában elsőként sikerül átmennie az amerikai állam önvezető tesztjén.

2009 A Northwestern Egyetem Intelligens Információs Laboratóriumának informatikusai kifejlesztik a Stats Monkey programot, amely emberi beavatkozás nélkül ír sporthíreket.

2010 Az ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVCR), egy évente megrendezett mesterséges intelligencia tárgyfelismerő verseny elindítása.

2011 Egy konvolúciós neurális hálózat nyeri a német közlekedési táblák felismerési versenyét 99,46%-os pontossággal (szemben az emberi 99,22%-kal).

2011 Watson, a természetes nyelvi kérdésekre válaszoló számítógép versenyez a Jeopardy! versenyen, és legyőz két korábbi bajnokot.

2011 A svájci IDSIA kutatói 0,27%-os hibaarányról számolnak be a konvolúciós neurális hálózatokkal végzett kézírásfelismerésben, ami jelentős előrelépés a 0.35%-0,40%-os hibaarányhoz képest.

2012. június Jeff Dean és Andrew Ng egy olyan kísérletről számol be, amelyben egy nagyon nagy neurális hálózatnak 10 millió, véletlenszerűen YouTube-videókból vett, címkézetlen képet mutattak, és “legnagyobb mulatságunkra az egyik mesterséges neuron megtanult erősen reagálni a macskákról készült képekre…”.”

2012 októbere A Torontói Egyetem kutatói által tervezett konvolúciós neurális hálózat mindössze 16%-os hibaarányt ért el az ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge versenyen, ami jelentős javulás az egy évvel korábbi legjobb pályázat 25%-os hibaarányához képest.

2016. március A Google DeepMind AlphaGo-ja legyőzi a Go bajnok Lee Sedolt.

A web (különösen a Wikipedia) remek forrás a mesterséges intelligencia történetéhez. További fontos források: Nils Nilsson, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements; Stuart Russell és Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach; Pedro Domingos, The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World; és Artificial Intelligence and Life in 2030. A véletlen kihagyásokkal és pontatlanságokkal kapcsolatban kérjük, tegye meg észrevételeit.

Lásd még A Very Short History of Data Science, A Very Short History of Big Data, és A Very Short History of Information Technology (IT).