目前，许多研究机构预测人工智能将在未来发挥越来越重要的作用，各种以人工智能为核心的宣传也层出不穷，令人眼花缭乱。
虽然公司高层对机器学习等技术充满兴趣，但他们也面对人才短缺的挑战。实际上，全球范围内掌握新一代人工智能开发技能的人才非常有限，这也使得这些专业技能的开发者变得非常抢手。
因此，了解在专注于“机器学习、人工智能、深度学习和神经网络”之前，开发者们应掌握的关于人工智能的基本事实尤为重要。
根据历史记录，人工智能（Artificial Intelligence）这一术语最早由美国计算机科学家、该领域的开创者之一约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出。他在斯坦福大学度过了大部分学术生涯，并在20世纪50年代末开发了LISP编程语言。LISP基于lambda演算（lambda calculus），于1960年发布，很快成为人工智能应用开发的主要编程工具。
尽管斯坦福大学和麻省理工学院都设立了人工智能研究部门，但该领域的发展并未如最初设想的那样迅速。主要原因包括计算机能力的限制（如内存和处理速度不足）、难以解决的复杂性、组合爆炸问题、数据库不足，以及缺乏支持训练算法的常识和推理能力。
在20世纪70年代，出现了所谓的“人工智能寒冬”，当时大量资金被撤回，人工智能的发展进入停滞。直到21世纪初，随着计算能力和数据的广泛应用，局面才开始改变。2009年，斯坦福大学李飞飞教授领导的ImageNet数据库项目（存储了1500万张图片）成功突破瓶颈，推动了行业的发展。同时，数据存储速度的提升也为人工智能的投资提供了坚实基础。
目前，人工智能行业面临严重的人才短缺。据多份报告显示，全球范围内有数百万个相关职位等待填补。然而，受限于教育资源的不足，具备实用技能的专业人才极为稀缺。例如，蒙特利尔的初创公司EleMent AI估算，全球掌握机器学习系统开发技能的人数不足22000人。
中国腾讯研究院的另一份研究指出，全球约有30万名人工智能研究人员和从业者，其中约10万人还处于学习阶段。报告强调，美国在培养此类人才方面具有明显优势，全球范围内有超过1000所大学开设与机器学习相关的课程，而在2600多所大学中，几乎一半位于美国。
此外，报告还提到，美国在人工智能创业公司数量上遥遥领先。值得注意的是，许多学术会议逐渐成为企业招聘的“猎场”，而许多知名高校的人工智能研究部门也逐步转移到私营企业中，专注于部署人工智能技术。
