Bereits in der Antike gab es Konzepte von künstlichem Leben, wie beispielsweise in der griechischen Mythologie mit Talos, einem bronzenen Riesen, der von Hephaistos, dem Gott der Schmiedekunst, geschaffen wurde.
Mathematiker wie George Boole und Ada Lovelace legten im 19. Jahrhundert die theoretischen Grundlagen für logische Schaltungen und algorithmische Prozesse, die später auch für die Entwicklung von KI von Bedeutung waren.
Der britische Mathematiker und Informatiker Alan Turing formulierte in den 1930er-Jahren das Konzept der universellen Turing-Maschine, das als Grundlage für moderne Computer gilt. Während des Zweiten Weltkriegs entwickelte Turing den Enigma-Entschlüsselungsautomaten.
Der Neurowissenschaftler Warren McCulloch und der Logiker Walter Pitts präsentierten 1943 das McCulloch-Pitts-Neuron, ein einfaches Modell neuronaler Netzwerke, das später die Grundlage für die Entwicklung von KI-Neuronen bildete.
Die Dartmouth-Konferenz, die 1957 stattfand, ist ein Meilenstein in der Geschichte der künstlichen Intelligenz. John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell und Herbert A. Simon waren unter den Teilnehmern und prägten den Begriff "künstliche Intelligenz".
In den 1950er- und 1960er-Jahren wurden die ersten Programme für KI entwickelt, darunter das Logic Theorist-Programm von Allen Newell und Herbert A. Simon, das mathematische Theorien beweisen konnte.
Der Psychologe Marvin Minsky und der Informatiker Seymour Papert veröffentlichten 1969 eine Arbeit, die die Grenzen von Perceptrons (einfache neuronale Netzwerke) aufzeigte und dadurch einen vorübergehenden Absturz des Interesses an KI, die sogenannte "AI Winter", auslöste.
In den 1970er- und 1980er-Jahren erlebte die KI einen Aufschwung durch die Entwicklung von Expertensystemen, die auf dem Wissen von Experten in bestimmten Domänen basierten.
In den 1980er-Jahren setzte ein "AI Winter" ein, gekennzeichnet durch geringes Interesse und mangelnde Fortschritte in der KI. In den 1990er-Jahren kam es jedoch zu einem erneuten Interesse, besonders durch Fortschritte in der maschinellen Lernforschung.
Fortschritte im maschinellen Lernen, insbesondere durch tiefe neuronale Netzwerke, haben in den 2000er-Jahren zu bedeutenden Durchbrüchen in der Bilderkennung, Sprachverarbeitung und anderen KI-Anwendungen geführt.
KI-Technologien werden heute in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter autonomes Fahren, Sprachassistenten, medizinische Diagnose, Finanzanalyse und vieles mehr.