先生Winston Churchill先生，通常談到第二次世界大戰為“巫師戰爭”。盟友以及軸的力量都是在戰場上互相獲得電子優勢的競爭。在此期間出生的許多技術 – 其中一個是解碼編碼消息的能力。能夠實現這一成就的小工具是當代計算機的前兆。 1946年，美國武裝部隊建立了ENIAC，或電子數字集成商以及計算機。利用超過17,000個真空管，ENIAC比以前的所有機電電腦更快的數量級。然而，欣喜若狂的科學家的部分是它是可編程的。這是一個可編程計算機的概念，可以增加人造情報（AI）的概念。 隨著時間的推移前進，計算機最終較小，更快。晶體管半導體的創建提供了增加的微處理器，其加速了計算機編程的推進。 AI開始拿起Steam，以及Pundits開始製作宏偉的宣布，準確宣布電腦智能如何超越自己的智慧。像伊麗莎一樣的節目以及街區世界著迷於公眾，並肯定提供了理解，當計算機最終更快時，他們將來能夠相信人類。 但它很快就會被刪除，這不是這種情況。雖然這些以及許多其他AI節目在他們所做的事情上很好，但它們都不是它們的算法或其算法適應。他們在他們的具體任務中“聰明”，甚至可能會思考智能判斷他們的行為，然而他們沒有理解這項任務，也沒有將蠟燭持有甚至正常的智力能力實驗室大鼠，更不用說一個人。 神經網絡 由於AI在20世紀80年代後期逐漸消失，它使神經網絡研究人員能夠獲得一些急需的資金。然而，考慮到1960年代的神經網絡已經積極地被AI研究突破。飢餓的資源，沒有太多人聽到神經網絡，直到它最終明顯看出，AI沒有像炒作一樣生活。與計算機不同 – 原始AI基於 – 神經網絡沒有處理器或存儲內存的中心位置。 深藍色電腦 神經網絡沒有像電腦那樣編程。它們以一種方法鏈接，該方法為它們提供了發現其輸入的能力。以這種方式，它們與哺乳動物腦相似。畢竟，在巨大的照片中，大腦只是在極具某種模式中融合在一起的很多神經元。神經網絡對大腦的相似性使得它們與基於計算機的計算機幻滅的利益。 在20世紀80年代中期，由NetTalk名稱的企業開發了一個能夠在表面上的神經網絡，發現讀取。它能夠通過發現將字母模式映射到口語語言來實現這一點。經過一點時間，它發現說私人話。 NetTalk被稱為人類聰明才智的勝利，捕捉世界各地的新聞標題。然而，從工程角度來看，它根本不艱難。它沒有理解任何東西。它只是與聲音的模式相匹配。然而，它確實學習了，這是基於計算機的AI有太大問題。 最終，神經網絡將遇到類似的命運，作為基於計算機的AI – 大量的炒作以及興趣，只是在他們無法創建預期的人之後褪色。 一個新的世紀 在AI的進步進入21世紀的鋸點。 1997年，IBMS Deep Blue Bue Made Short Leadlines當它在他自己的遊戲中擊敗了一系列棋牌比賽。然而，由於它是聰明的，但深藍色沒有獲勝。它贏得了，因為它的速度更快。深藍色沒有理解國際象棋完全相同的方法計算器不理解數學。