1-1.達特茅斯會議
西元1950年，英國科學家圖靈提出了著名的「圖靈測試」，認為同一個問題，如果機器的答案和人類的答案無從區分其差異的話，那就彷彿機器也有智能一樣。
1956年，在美國長春藤盟校之一，達特茅斯學院的研討會上，時任該校助理教授的麥卡錫(John McCarthy)，在場確定了「人工智慧」(Artificial Intelligence，AI)這一個名詞。當時學者對其願景十分樂觀。
在經歷了經費充沛、優秀人才競相投入的60年代後，1974年迎來了AI第一次寒冬，過度誇大的前景預測一一泡沫化，經費大幅被削減。一直到專家系統(expert system)出現，才萌生一些轉機。
很不幸地，專家系統的熱潮，並沒有維持很久，從1987年苦撐到1993年，然後掉進第二次谷底。
圖1-1-1. 達特茅斯會議四位發起人之一，克勞德夏農(Claude Shannon)，是在數位領域相當著名的學者。
1993年之後，情況開始改觀了。積體電路的快速發展，電腦功能的革命性躍昇，加上「感知器」(Perceptron)的重生，AI再度復活。這次，不單單是在學術領域而已，它涵蓋的範圍，已經和每個人的日常生活息息相關了。
在學理應用上，辛頓(Hinton)的深度學習(Deep Learning)，改名自惡名昭彰的深度神經網路(Deep Neural Network，DNN)，利用反向傳播(Backpropogation)，來修正取得各節點的權重，是一個大突破。
圖1-1-2. 反向傳播(back propagation)，有用到微積分的連鎖法則(chain rule)。
若輔以矩陣運算能力特強的圖形處理器(GPU)，彼時熱門的智慧影像識別的判斷誤差，已可得到明顯的改善。
人工智慧目前的商業應用，包括電腦視覺、語音辨識、自然語言處理等，是各先進國家大力推動的科技重點。
在AI基礎教育上，除了做跨領域整合，結合社會科學、人文藝術外，最根本的學能培養，還是在程式設計上面。目前各大學院校程式語言的課程，越來越多選用Python，這個語言也是人工智慧的最佳選擇。
然而比較高階的使用，在實務上還需再學習TensorFlow(學術界很多人喜歡用Pytorch)，然後再搭配GPU在Python編輯環境上作業。C/C++語言則適合應用在視訊等需要快速運算的領域。
圖1-1-3. 為什麼要學Python？讓Rossum告訴你。