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1950年，阿兰·图灵发明了图灵测试，来确定计算机是否智能。 图灵测试表明机器是智能的，如果它能和人类交谈而不被认为是机器的话。 这种简化使得图灵令人信服地证明，“思考机器”是可能的。
后来，IBM科学家亚瑟·塞缪尔开发的checker程序驳斥了普罗维登斯关于机器不能超越人类的说法，像人类一样编写代码和学习模式，他发明了“机器学习”一词。
然而，从60年代中期到70年代末，机器学习的发展步伐几乎停滞。无论是理论还是电脑硬件的限制，人工智能领域的发展都因理论的缺陷也未能达到预期的效果，并转移到低潮遇到了很大的瓶颈，神经网络学习机。直到BP神经网络中的伟博斯（BP）算法，提出了具体的MLP模型，机器学习是苏醒，直到今天，BP算法的神经网络结构仍然是一个关键因素。
神经网络研究人员利用 bp 算法提出了多参数线性规划的概念，成为深度学习的基石。 在另一个世系中，昆兰提出了一个**的机器学习算法，特别是 id3它现在仍然活跃在机器学习领域。
在2006年，神经网络领域的领导者Hinton提出了深度学习算法，大大提高了神经网络的能力..欣顿和他的学生Salakhutdinov在《科学》杂志上发表文章，开启了学术界和工业界的深度学习浪潮。
2015年，提出了以纪念人工智能的概念60周年，LeCun，Bengio韩丁推出了联合审查和学习的深度。深度学习可以使具有多个处理层来学习这些计算模型是一个多层次的抽象数据，这些方法在许多方面都带来了显著的改善。深度学习的出现，使这类问题的感知图像，声音和真正意义上实现了突破，在实际应用中已经如此接近人工智能推进到一个新的时代。
计算机视觉催生了人脸识别和智能视频监控等应用
计算机视觉，顾名思义，是一门使计算机智能地到达人类眼睛的研究科学，即对客观存在的三维世界的理解和识别依赖于智能计算机来实现。
计算机视觉技术是利用一台摄像机和一台计算机，使计算机代替人眼，人眼具有分割，分类，识别，跟踪，识别，决策等功能。
马尔（David Marr）《视觉》一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门自力学科。在计算机视觉40多年的发展过程中，虽然提出了大量的理论和方法，但总的来说，计算机视觉经历了三个主要的过程: 马尔计算视觉、多视点几何和分层三维重建以及基于学习的视觉。
目前，对计算机中“深层网络”的上调，以提高目标识别的准确性，似乎相当于从事“视觉研究”。马尔的计算视觉分为三个层次：计算理论、表达式和算法以及算法实现。由于马尔认为算法的实现不影响算法的功能和效果，马尔计算视觉理论主要讨论“计算理论”和“表达式和算法”两部分。
马尔，大脑的神经计算数字和计算机是没有什么不同，所以马尔不“算法”中的任何讨论。在神经科学的进展，从现在看，“神经计算”与数值计算，并在某些情况下，将有本质上的区别，如神经形态计算的电流上升，但总体来讲，“数字”可以“模拟神经计算。”从现在开始，至少，“不同的路算法”，不影响本质属性的马尔计算机视觉理论。
来源：网络
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