人工智能是21世纪最炙手可热的话题之一，但其早期发展与今天有着巨大的不同。如今，我们已经可以看到人工智能在各个领域中的应用，包括语音识别、自动驾驶、机器翻译等等。但在20世纪初期，人工智能的概念还未被正式提出，更谈不上应用了。
如果我们拥有一台时光机器人，带着它回到过去，看看人工智能的早期发展是怎样的？那么，我们将会发现：
一、 统计学乃至心理学的贡献
统计学是人工智能的早期发展中扮演了非常重要的角色。早在20世纪50年代，贝叶斯、马尔可夫和卡尔曼等学者就发明了一些能处理数据的算法，如卡尔曼滤波器。此外，心理学方面的贡献也是不可忽视的。塞尔格曼等学者在20世纪60年代提出了“学习理论”，即机器能够通过与环境的互动来学习并逐步完善自己的能力。
二、 逻辑学的进一步完善
逻辑学也是人工智能早期发展的重要领域。20世纪50年代，逻辑学家古德菲洛和伯恩斯泰因等人提出“原则证明方法”和“演绎理论”，以此研究如何让机器学会自动地推理。此后，人工智能领域掀起了一股热潮，演绎理论逐渐发展成为了一种基于规则的专家系统。
三、 专家系统的崛起
专家系统是人工智能早期领域发展的重要标志。20世纪60年代末期至70年代初期，多数研究者开始研究专家系统的设计与开发，以此解决现实生活中的问题。这种系统利用知识库存储了多个专业领域的知识，使机器能够在特定领域中表现出专业水平的能力。当时的专家系统主要应用于金融、制造和医疗等方面。
随着专家系统的发展，人工智能领域开始分为两个派别：符号主义和连接主义。符号主义追求以人类语言为中心，将人类的语言知识转化为机器可以读懂的语言知识；而连接主义则更注重机器自身的学习能力。
虽然人工智能当时还未发展到我们今天的水平，但它的早期发展奠定了今天的基础。面对未来，人工智能还有着巨大的潜力发展，我们对其的期待不断加深，也有许多值得探索与挖掘的领域。
