人工智能的近代发展史
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自第二次世界大战起，以及计算机时代的来临，人们迎接挑战，试图让计算机可以博弈，掌握复杂的棋类游戏，在此过程中，计算机科学取得了巨大的进步，编程技术的熟练程度也日臻完美。一些计算机博弈的例子，包括国际象棋、跳棋、围棋和奥赛罗，均受益于对人工智能的深度理解及其方法的应用。
博弈激起了人们对人工智能的兴趣，促进了人工智能的发展。1959年，亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）在跳棋博弈方面的著作是早期工作的一个亮点。他的程序基于50张策略表格，用于与不同版本的自身进行博弈。在一系列比赛中失败的程序将采用获得胜利的程序的策略。这一程序使用强跳棋进行博弈，却从未掌握如何博弈。
20世纪70年代，计算机国际象棋程序稳步前进，直到70年代末，程序达到了专家级别（相当于国际象棋锦标赛棋手的前1%）。1983年，肯·汤普森（Ken Thompson）的Belle是第一个正式获得大师级水平的程序。随后，来自卡内基梅隆大学的Hitech也获得了成功，同时，作为第一个特级大师级（超过2400分）的程序，这也成了一个重要的里程碑。
人们对某些领域的研究几乎与人工智能本身的历史一样长，专家系统就是其中之一。这是在人工智能领域可以宣称获得巨大成功的一门学科。专家系统具有许多特性，这使得它适合于人工智能研究和开发。这些特性包括了知识库与推理机的分离，系统知识超过了任何专家或所有专家的总和，知识与搜索技术的关系，推理以及不确定性。
最早也是最常提及的系统之一是使用启发法的DENDRAL。建立这个系统的目的是基于质谱图鉴定未知的化合物。DENDRAL是斯坦福大学开发的，目的是对火星土壤进行化学分析。这是最早的系统之一，表明了编码特定学科领域专家知识的可行性。
此外，许多专家系统外壳，例如Emycin、OPS、EXSYS和CLIPS 5已经成为工业标准。人们也开发出了众多知识表示语言。
