1308 Catalan poet and theologian Ramon Llull published Ars generalis ultima (The Ultimate General Art), further perfecting his method of using paper-based mechanical means to create new knowledge from combination of concepts.

1726 ジョナサン・スウィフトが『ガリバー旅行記』を出版。この中で、ラピュタ島にある機械「エンジン」についての記述がある（リュルのアイデアのパロディでもある）。 “実用的かつ機械的な操作によって、思索的な知識を向上させるためのプロジェクト”。 この「装置」を使うことで、「最も無知な者でも、合理的な料金で、少しの肉体労働で、天才や学問の助けを借りずに、哲学、詩、政治、法律、数学、神学の本を書くことができる」

1763 Thomas Bayesが事象の確率についての推論のための枠組みを開発した。

1854 ジョージ・ブールは、論理的推論は方程式を解くのと同じ方法で体系的に実行できると主張した。

1914 スペインのエンジニア、レオナルド・トーレス・イ・ケベドが、人間の介入なしにキングとルークの対キングの終盤戦が可能な、初のチェスプレイマシンを実演する。 ロボットの語源は「robota（仕事）」

1925 フーディナ・ラジオコントロールがラジコンカーを発売し、ニューヨークの街を走らせる

1927 SF映画「メトロポリス」が公開される。 スターウォーズ」のC-3POのアールデコ調の外観にインスピレーションを与えた。

1943 ウォーレン・S・マカロックとウォルター・ピッツが「A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity」をBulletin of Mathematical Biophysics誌に発表する。 この影響力のある論文は、理想化され単純化された人工的な「ニューロン」のネットワークと、それらがどのように単純な論理的機能を実行するかについて論じており、コンピュータベースの「ニューラルネットワーク」（後に「深層学習」）と「脳の模倣」という人気のある説明のインスピレーションとなるであろう。 これらの機械は、脳が肉と神経ではなくハードウェアとワイヤーでできているとしたら、それに近いものである…機械は情報を扱い、計算し、結論を出し、選択することができ、情報を使って合理的な操作を行うことができる。 したがって、機械は考えることができる」

1949 ドナルド・ヘブ、「行動の組織化」を発表。 1950年 クロード・シャノン「Programming a Computer for Playing Chess」が、チェスをプレイするコンピュータプログラムの開発に関する最初の論文として発表される

1950 アラン・チューリング「Computing Machinery and Intelligence」が発表され、後に「チューリングテスト」として知られることになる「模倣ゲーム」が提案される

1949 ドナルド・ヘブ「行動の組織化：神経精神理論」発表。「

1951 マーヴィン・ミンスキーとディーン・エドマンズが、3000本の真空管を使って40個のニューロンのネットワークをシミュレートし、最初の人工ニューラルネットワークであるSNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator) を構築

1952 アーサー・サミュエルが最初のコンピュータチェッカー演奏プログラムと最初のコンピュータプログラムの自己学習プログラムを開発。

1955 年 8 月 31 日 ジョン・マッカーシー（ダートマス大学）、マービン・ミンスキー（ハーバード大学）、ナサニエル・ロチェスター（IBM）、クロード・シャノン（ベル電話研究所）が提出した「2 ヶ月、10 人による人工知能の研究」という提案において「人工知能」という言葉が作られる。 このワークショップは、1年後の1956年7月と8月に開催され、一般に新しい分野の公式な誕生日と見なされている。

1955 年 12 月 ハーバートサイモンとアレンニューウェルが最初の人工知能プログラム「ロジックセオリスト」を開発、ホワイトヘッドとラッセルの「プリンキピア マティマティカ」における最初の 52 定理のうち 38 を証明した。

1957 フランクローゼンブラットにより パーセプトロン（2層のコンピュータ学習ネットワークに基づいてパターン認識できる初期の人口神経ネットワーク）を開発。 ニューヨークタイムズ紙はパーセプトロンを「歩く、話す、見る、書く、自己複製する、自分の存在を意識することができると期待される電子コンピュータの胚」と報じた。 1958年 ジョン・マッカーシーがプログラミング言語Lispを開発し、人工知能研究で使用される最も一般的なプログラミング言語となる

1959 アーサー・サミュエルが「機械学習」という言葉を作り、コンピュータをプログラミングして「プログラムを書いた人がプレイできるチェッカーゲームより優れたゲームをプレイできるようになる」ことについて報告

1959 オリバー・セルフリッジ、「Pandemonium」を発表 1958 ジョン・マッカーシーが「Pandemonium」を発表 1958 ジョン・マッカーシーが「Lisp」を開発し、人工知能研究において最も人気のあるプログラミング言語になる

1959 オリバー・サミュエルが「機械学習」という言葉を作り、プログラムを作った人ができるゲームより優れたゲームをプレイできるようになることについて報告

1959 オリバー・サミュエルが「Pandemonium」を発表。 この論文では、「人間のように経験から効果的に学習する」プログラムを作ることを究極の目的として、形式言語の文を操作して問題を解決するプログラム、Advice Takerについて述べている。

1961 ジェームス・スレイグル、ニュージャージーのゼネラルモーターズ工場の組立ラインで、初の産業用ロボット「ユニメート」が働き始める。

1961 ジェームス・スレイグル、初級微積分の記号的統合問題を解く発見的プログラム「サイント（記号自動積分器）」開発。

1964 ダニエル・ボブロウが「コンピュータ問題解決システムのための自然言語入力」と題したMIT博士論文を完成させ、自然言語理解コンピュータプログラムであるSTUDENTを開発する。

1965 ハーバート・サイモンが「20年以内に機械は人間ができるどんな仕事でもできるようになるだろう」と予言。

1965 ヒューバート・ドレフュスが「錬金術とAI」を発表し、心はコンピュータとは違う、AIが進歩しない限界があると主張。

1965 I.J.グッド、「最初の超知的機械に関する推測」の中で、「最初の超知的機械は、機械が十分に従順で、それを制御する方法を教えてくれれば、人間が作る必要のある最後の発明である」と書く

1965 Joseph Weizenbaum、英語で任意のトピックについて対話を行うインタラクティブプログラム「ELIZA」を開発する。 人間と機械とのコミュニケーションが表面的なものであることを示したかったワイゼンバウムは、このコンピュータプログラムに人間のような感情を抱く人が多いことに驚かされた

1965 Edward Feigenbaum, Bruce G. Buchanan, Joshua Lederberg, and Carl Djerassiがスタンフォード大学のDENDRALに着手する。 最初のエキスパートシステムは、有機化学者の意思決定プロセスと問題解決行動を自動化し、仮説形成の研究と科学における経験的帰納法のモデルを構築することを一般的な目的としていた。 この「最初の電子人間」に関する1970年のライフ誌の記事で、マーヴィン・ミンスキーは「確信」をもってこう語っている。 1968年 映画「2001年宇宙の旅」が公開され、感覚を持つコンピュータ、ハルが登場する

1968 テリー・ウィノグラッドが初期の自然言語理解コンピュータプログラム、SHRDLUを開発

1969 アーサー・ブライソンとユーチ・ホーが多段動的システム最適化法としてバックプロパゲーションを説明。 多層人工ニューラルネットワークの学習アルゴリズムで、計算能力が十分に向上して大規模ネットワークの学習に対応できるようになった2000年代から2010年代にかけてのディープラーニングの成功に大きく貢献した

1969 Marvin Minsky と Seymour Papert がパーセプトロンを発表。 1969年 マーヴィン・ミンスキーとシーモア・パパートが「パーセプトロン：計算幾何学入門」を出版し、単純なニューラルネットワークの限界を強調した。 1988年に出版された増補版では、1969年の結論がニューラルネットワークの研究資金を著しく減少させたという主張に対して、彼らは反論している。 「1960年代半ばまでにパーセプトロンの実験は数多く行われていたが、なぜある種のパターンを認識でき、他のパターンを認識できないのかを誰も説明できなかった」

1970 早稲田大学で初の人間型ロボットWABOT-1が製作される。 1972年 スタンフォード大学で、重度の感染症を引き起こす細菌を特定し、抗生物質を推奨する初期のエキスパートシステム、MYCINが開発される。

1973 James Lighthillがイギリス科学研究評議会に人工知能研究の現状を報告し、「この分野のどの部分においても、これまでになされた発見が、当時約束されていたような大きな影響をもたらしていない」と結論付け、AI研究に対する政府の支援を大幅に削減することにつながる。 1978年 カーネギーメロン大学で、DECのVAXコンピュータの発注を支援するルールベースのエキスパートシステム、XCON (eXpert CONfigurer) プログラムが開発され、顧客の要求に基づいて自動的にコンポーネントを選択する。

1979 スタンフォード大学のカートが、椅子のある部屋を人間の手を借りずに約5時間で横断することに成功。 このプロジェクトは、人間のように会話し、言語を翻訳し、絵を解釈し、推論することができるコンピュータを開発することを目的としていた

1984 男女とパーソナルコンピュータの三角関係を描いた「エレクトリック・ドリームス」が公開される。

1984 AAAIの年次総会で、ロジャー・シャンクとマービン・ミンスキーが「AIの冬」の到来を警告し、1970年代半ばのAI投資と研究資金の減少に似たAIバブルの崩壊が近いと予測（これは3年後に発生した）

1986 Ernst Dickmanns指揮のもとミュンヘンのBundeswehr大学で作られたカメラとセンサを備えたベンツのバン、初の無人走行車、空の道で最高55マイルのスピードで走行する。

1987 EducomでのアップルCEOジョン・スカリーの基調講演に付随するビデオ「Knowledge Navigator」は、「知識アプリケーションは、大量のデジタル情報に接続されたネットワーク上で働くスマートエージェントによってアクセスされるだろう」という未来を構想している。 彼の2011年チューリング賞の引用文はこうである。 「Judea Pearlは、不確実性の下で情報を処理するための表現と計算の基礎を作り上げた。 彼は、複雑な確率モデルを定義するための数学的形式であるベイジアンネットワークと、これらのモデルにおける推論に用いられる主要なアルゴリズムを発明したことで知られている。 この研究は、人工知能の分野に革命をもたらしただけでなく、工学や自然科学の他の多くの分野にとっても重要なツールとなった」

1988 Rollo Carpenterは、「面白く、楽しく、ユーモラスに、人間の自然なチャットをシミュレートする」チャットボットJabberwackyを開発した。 IBM T.J. Watson Research Centerのメンバーが「A statistical approach to language translation」を発表し、機械翻訳のルールベースから確率的手法への移行を告げ、タスクの理解や「理解」ではなく、既知の例の統計的分析に基づく「機械学習」への幅広い移行を反映した（英語とフランス語の翻訳に成功したIBMのプロジェクトCandideは2.

1988 Marvin Minsky と Seymour Papert が1969年に出版した「Perceptrons」の増補版を出版。 プロローグ」にて。 この分野の進歩がこれほど遅い理由の1つは、この分野の歴史を知らない研究者が、他の研究者が先に犯したのと同じ間違いの多くを犯し続けているからである」

1989 AT&Tベル研究所のYann LeCunと他の研究者は、バックプロパゲーションアルゴリズムを多層ニューラルネットワークに適用し、手書きの郵便番号を認識することに成功する。 当時のハードウェアの制限を考えると、ネットワークの訓練には3日ほどかかった（それでも以前の努力に比べれば大きな進歩である）

1990 Rodney Brooksが「Elephants Don’t Play Chess」を出版。 「

1993 バーナー・ヴィンジは「来るべき技術的特異点」を発表し、「30年以内に、我々は超人的知性を創造する技術的手段を手に入れるだろう」と予測しました。 1995年 リチャード・ウォレスが、ジョセフ・ワイゼンバウムのELIZAプログラムに触発されながら、Webの出現によって可能になった前例のない規模の自然言語サンプルデータ収集を加えたチャットボットA.L.I.C.E (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) を開発する。

1997 Sepp Hochreiter と Jürgen Schmidhuber が Long Short-Term Memory (LSTM) を提唱し、手書き認識と音声認識で今日使用されている再帰型ニューラルネットワークの一種となる。

1998 Yann LeCun、Yoshua Bengioらが、手書き文字認識へのニューラルネットワークの応用とバックプロパゲーションの最適化に関する論文を発表。

2000 MITのCynthia Breazealが、感情を認識しシミュレーションできるロボットKismetを開発。

2001 「A.I. Artificial Intelligence」公開。スティーブン・スピルバーグ監督による映画で、愛する能力を独自にプログラムされた子供のようなアンドロイド、デビッドを描く。

2004 モハーベ砂漠で、自律走行車の賞レース、DARPAグランドチャレンジ第1戦が開催される。 2006年 Oren Etzioni、Michele Banko、Michael Cafarellaが「機械読み」という言葉を生み出し、教師なしでの「テキストの自律的理解」と定義する。”

2006 Geoffrey Hintonが「Learning Multiple Layers of Representation」を発表し、「トップダウン接続を含む多層ニューラルネットワークと、それを分類するのではなく感覚データを生成するためのトレーニング」、すなわち、「多層表現」につながった考え方をまとめている。 2007年 プリンストン大学のFei Fei Liらが、視覚的物体認識ソフトウェアの研究を支援するために設計された、注釈付き画像の大規模データベース「ImageNet」の組み立てを開始。

2009 Rajat Raina、Anand Madhavan、Andrew Ng が「Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors」を発表し、「最新のグラフィック プロセッサはマルチコア CPU の計算能力をはるかに超えており、深い教師なし学習メソッドの適用性を変革する可能性を秘めている」ことを主張する。

2009 Google、ドライバーレス カーを秘密裏に開発開始。 ノースウェスタン大学知能情報研究所のコンピュータ科学者が、人間の介入なしにスポーツニュースの記事を作成するプログラム、Stats Monkeyを開発。

2011 畳み込みニューラルネットワークが、ドイツの交通標識認識コンテストで99.46%の精度(対人間は99.22%)で優勝

2011 自然言語質問応答コンピュータのWatsonが、ジェパディ！に出場し、元チャンピオン2人を破る

2011 スイスのIDSIA研究者により、畳み込みニューラルネットワークによる手書き認識でのエラーレート0.27%を発表、これまでの0.27%を大幅に改善した。2012 年 6 月 Jeff Dean と Andrew Ng は、非常に大規模なニューラルネットワークに、YouTube の動画からランダムに取り出したラベルのない 1000 万枚の画像を見せた実験について報告している。「

2012年10月 トロント大学の研究者が設計した畳み込みニューラルネットワークが、ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeでわずか16%のエラー率を達成し、前年のベストエントリーが達成した25%のエラー率を大幅に上回った

2016年3月 Google DeepMind の AlphaGo が、囲碁のチャンピオン、イ・セドル氏に勝った

人工知能の歴史はウェブ（特にWikipedia）が素晴らしい資料になっています。 その他の主な資料としては、Nils Nilsson, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements; Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: 現代的アプローチ」、ペドロ・ドミンゴス「マスター・アルゴリズム」などがある。 究極の学習機械の探求はいかにして我々の世界を作り変えるのか」、「2030年の人工知能と生命」。 不注意による脱落や不正確な点についてはコメントをお願いします。

A Very Short History of Data Science、A Very Short History of Big Data、A Very Short History of Information Technology (IT)も併せてご覧下さい。