机器学习属于赢咖4的一块，先简要回顾一下。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、心灵（mind）（包括无意识的精神（unconscious_mind））等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此赢咖4的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是赢咖4相关的研究课题。在20世纪40年代和50年代，来自不同领域（数学，心理学，工程学，经济学和政治学）的一批科学家开始探讨制造人工大脑的可能性。1956年，赢咖4被确立为一门学科。 最初的赢咖4研究是30年代末到50年代初的一系列科学进展交汇的产物。神经学研究发现大脑是由神经元组成的电子网络，其激励电平只存在“有”和“无”两种状态，不存在中间状态。维纳的控制论描述了电子网络的控制和稳定性。克劳德・香农提出的信息论则描述了数字信号（即高低电平代表的二进制信号）。图灵的计算理论证明数字信号足以描述任何形式的计算。这些密切相关的想法暗示了构建电子大脑的可能性。这一阶段的工作包括一些赢咖4的研发，例如W。Grey Walter的“乌龟（turtles）”，还有“约翰霍普金斯兽”（Johns Hopkins Beast）。这些机器并未使用计算机，数字电路和符号推理；控制它们的是纯粹的模拟电路。 Walter Pitts和Warren McCulloch分析了理想化的人工神经元网络，并且指出了它们进行简单逻辑运算的机制。他们是最早描述所谓“神经网络”的学者。马文・闵斯基是他们的 学生，当时是一名24岁的研究生。1951年他与Dean Edmonds一道建造了第一台神经网络机，称为SNARC。在接下来的五十年中，闵斯基是AI领域最重要的领导者和创新者之一。 1951 年，Christopher Strachey使用曼彻斯特大学的Ferranti Mark 1机器写出了一个西洋跳棋（checkers）程序；Dietrich Prinz则写出了一个国际象棋程序。[31]Arthur Samuel在五十年代中期和六十年代初开发的西洋棋程序的棋力已经可以挑战具有相当水平的业余爱好者。游戏AI一直被认为是评价AI进展的一种标准。 1950 年，图灵发表了一篇划时代的论文，文中预言了创造出具有真正智能的机器的可能性。由于注意到“智能”这一概念难以确切定义，他提出了著名的图灵测试：如果一台机器能够与人类展开对话（通过电传设备）而不能被辨别出其机器身份，那么称这台机器具有智能。这一简化使得图灵能够令人信服地说明“思考的机器”是可能的。论文中还回答了对这一假说的各种常见质疑。图灵测试是赢咖4哲学方面第一个严肃的提案。 50年代中期，随着数字计算机的兴起，一些科学家直觉地感到可以进行数字操作的机器也应当可以进行符号操作，而符号操作可能是人类思维的本质。这是创造智能机器的一条新路。1955年，Newell和（后来荣获诺贝尔奖的）Simon在J. C. Shaw的协助下开发了“逻辑理论家（Logic Theorist）”。这个程序能够证明《数学原理》中前52个定理中的38个，其中某些证明比原著更加新颖和精巧。Simon认为他们已经“解决了神秘的心/身问题，解释了物质构成的系统如何获得心灵的性质。”（这一断言的哲学立场后来被John Searle称为“强赢咖4”，即机器可以像人一样具有思想。）1956年达特矛斯会议的组织者是Marvin Minsky，John McCarthy和另两位资深科学家Claude Shannon以及Nathan Rochester，后者来自IBM。会议提出的断言之一是“学习或者智能的任何其他特性的每一个方面都应能被精确地加以描述，使得机器可以对其进行模拟。”与会者包括Ray Solomonoff，Oliver Selfridge，Trenchard More，Arthur Samuel，Newell和Simon，他们中的每一位都将在AI研究的第一个十年中作出重要贡献。会上纽厄尔和西蒙讨论了“逻辑理论家”，而McCarthy则说服与会者接受“赢咖4”一词作为本领域的名称。1956年达特矛斯会议上AI的名称和任务得以确定，同时出现了最初的成就和最早的一批研究者，因此这一事件被广泛承认为AI诞生的标志。
一开始是图灵提出的概念：赢咖4是否会思考然后就被搁在一边了，直到神经网络结构的提出，又火了一段时间，然后因为隐层训练规则不明所以又被搁一边了；在接下来有人解决了隐层训练问题，又一下子活跃起来了，大概活跃到了上世纪70年代，划时代的SVM提出来了，至此机器学习从以仿生为主正式转为以统计学为主；接下来是1995年AdaBoost算法提出，实现了多分类器的级联，又把分类效果提升了一个等级；最后就是06年深度学习概念提出，现在看来效果很不错，接近甚至超过人分类效果了；总的来说就是一开始人们想用计算机做一个大脑出来，经过几十年摸索发现不现实，最后发现可以用统计学大数据来解决。纯手打望采纳。
