在1955的時候，香農等人開發了邏輯理論家程序，這是壹個具有樹形結構的程序。當程序運行時，它在樹中搜索，找到最接近可能答案的樹的分支，以獲得正確的答案。這個程序可以說在人工智能的歷史上有著重要的地位，它給學術界和社會帶來了巨大的影響，以至於我們采用的很多思維方法仍然來源於50年代的這個程序。
65438-0956年，人工智能領域的另壹位著名科學家麥卡錫召集會議，討論人工智能未來的發展方向。從此，人工智能的名稱正式確立。這次大會在人工智能的歷史上並不是壹次巨大的成功，但它給了人工智能的創始人壹個相互交流的機會，也為人工智能未來的發展鋪平了道路。之後，人工智能的重點開始是建立壹個可以自己解決問題的實用系統，並要求系統具有自學習能力。1957年，Shannon等人開發了壹個叫做通用問題求解器(GPS)的程序，擴展了Wiener的反饋理論，可以解決壹些常見的問題。當其他科學家都在努力開發這個系統的時候，右邊的科學家做出了巨大的貢獻。他創造了表格處理語言LISP。直到現在很多人工智能程序還在使用這種語言，它幾乎成了人工智能的代名詞。時至今日，LISP仍在發展。
1963，麻省理工學院受美國政府和國防部支持，開展人工智能研究。美國政府沒有做別的，只是在冷戰中與蘇聯保持平衡。雖然這個目的有點爆炸性，但是它的結果讓人工智能有了很大的發展。此後，許多程序備受關註，麻省理工學院開發了SHRDLU。20世紀60年代，學生系統可以解決代數問題，而SIR系統開始理解簡單的英語句子。SIR的出現導致了壹門新學科的出現:自然語言處理。20世紀70年代出現的專家系統是壹大進步。第壹次，人們知道計算機可以代替人類專家做壹些工作。由於計算機硬件性能的提高，人工智能能夠進行壹系列重要的活動，它開始作為生活的壹個重要方面改變人類的生活。理論上，20世紀70年代也是大發展時期，計算機開始有簡單的思維和視覺。然而，到了70年代，另壹種人工智能語言Prolog誕生了，它和LISP壹起，幾乎成為了人工智能工作者不可或缺的工具。不要以為人工智能離我們很遠。它已經進入我們的生活，模糊控制，決策支持等等。讓計算機代替人類進行簡單的智力活動，解放人類從事其他更有益的工作，這就是人工智能的目的。解決問題。
人工智能的第壹個偉大成就是下棋程序。在國際象棋比賽中應用的壹些技術，如向前看幾步，將困難的問題分解為壹些更容易的子問題，並發展為基本的人工智能技術，如搜索和問題歸納。今天的計算機程序已經可以達到各種方塊棋和象棋的冠軍水平。但壹直沒有解決，包括人類玩家擁有但無法清晰表達的能力。比如象棋大師洞察棋局的能力。另壹個問題與問題的原始概念有關，在人工智能中稱為問題表征的選擇。人們往往能找到壹些思考問題的方法，從而使解決方案變得更容易，解決問題。到目前為止，人工智能程序已經能夠知道如何考慮它們想要解決的問題，即搜索解空間，找到更好的解。邏輯推理和定理證明。
邏輯推理是人工智能研究中最持久的領域之壹，其中找到壹些方法，只關註大型數據庫中的相關事實，關註可信的證明，並在新信息出現時及時修正這些證明顯得尤為重要。數學中的猜想問題。尋找壹個證明或反證定理，不僅需要根據假設進行推導的能力，很多非形式化的任務，包括醫學診斷和信息檢索，都可以像定理證明壹樣形式化。因此，定理證明是人工智能方法研究中壹個極其重要的課題。自然語言處理。
自然語言處理是人工智能技術應用於實際領域的典型例子。經過多年的努力，這個領域已經取得了許多顯著的成就。該領域的主要課題是:計算機系統如何基於主題和對話情境生成和理解自然語言，並關註大量常識——世界知識和期望。這是壹個極其復雜的編解碼問題。智能信息檢索技術。
受“()*+(*)技術快速發展的影響，信息獲取與提煉技術已成為當代計算機科學與技術研究中迫切需要解決的研究課題。將人工智能技術應用於該領域，是人工智能在實踐中廣泛應用的契機和突破口。專家系統。
專家系統是目前人工智能中最活躍、最有效的研究領域。它是壹個程序系統，在壹個特定的領域有大量的知識和經驗。在“專家系統”或“知識工程”的研究中，已經出現了成功而有效地應用人工智能技術的趨勢。人類專家擁有豐富的知識，因此他們能夠達到優秀的解決問題的能力。事實證明，如果計算機程序能夠體現和應用這些知識，它也應該能夠解決人類專家解決的問題，並幫助人類專家找到推理過程中的錯誤。例如，在礦物勘探、化學分析、規劃和醫療診斷方面，專家系統已經達到了人類專家的水平。壹個成功的例子是:探礦系統發現了壹個價值超過6543.8億美元的鉬礦床。DENDRL系統的性能已經超過了普通專家的水平，在化學結構分析中可以供上百人使用。我的CIN系統可以為血液傳染病的診斷和治療提供建議。經過正式鑒定，對細菌性血液病和腦膜炎的診斷和治療已經超過了這方面的專家。機器翻譯
機器翻譯也是人工智能中最活躍的研究領域，它以語言學、數學和計算機科學為基礎。語言學家提供適合計算機處理的詞典和語法規則，數學家對語言學家提供的材料進行形式化和編碼，計算機科學家為機器翻譯和設計程序提供軟件手段和硬件設備。缺少以上任何壹個方面，機器翻譯都無法實現，機器翻譯的效果完全取決於這三個方面的協同努力。從成績來看，機器翻譯的質量離最終目標還很遠。我國數學家、語言學家周海中教授曾在《機器翻譯五十年》壹文中指出:要提高機器翻譯的質量，首先要解決的是語言本身而不是編程問題；依靠幾個程序做壹個機器翻譯系統，當然不可能提高機器翻譯的質量。同時他也指出，在人類還沒有搞清楚人腦是如何對語言進行模糊識別和邏輯判斷的情況下，機器翻譯是不可能達到“信達雅”的水平的。