【】弗诺·芬奇的奇点理论只会让人感到不安。经历过半个世纪风雨起伏的人工智能行业，终于学会了低调行事。
在此后的近二十年，一方面人工智能技术逐渐与计算机和软件技术深入融合，为了让自己的工作内容听起来更切实而不科幻，很多研究者都不再使用人工智能这个术语，而是叫做诸如数据分析、商业智能、信息化、知识系统、计算智能等词汇，研究成果或开发的功能往往也直接成为软件工程的一部分。
另一方面，在这个阶段，人工智能算法理论的进展并不多，很多研究者都只是基于以前时代的理论，依赖于更强大更快速的计算机硬件就可以取得突破性的成果。
1995年，理查德华莱士收到60年代聊天程序ELIZA的启发，开发了新的聊天机器人程序Alice，它能够利用互联网不断增加自身的数据集，优化内容。
虽然Alice也并不能真的通过图灵测试，但它的设计思想影响深远，2013年奥斯卡获奖影片《her(她)》就是以Alice为原型创作的。
90年代最具轰动的莫过于1997年，IMB的计算机深蓝Deep blue战胜了人类世界象棋冠军卡斯帕罗夫。
实际上，在1996年，深蓝就曾经与卡斯帕罗夫对战，但并没有取胜，还受到卡斯帕罗夫的嘲笑，它认为计算机下棋缺乏悟性，永远不会战胜人类。
1996年失败之后，IBM对深蓝进行了升级，它拥有480块专用的CPU，运算速度翻倍，每秒可以预测2亿次，可以预测未来八步或更多的棋局。这种情况下人类冠军只能惜败。
战后，卡斯帕罗夫表示深蓝有时可以“像上帝一样思考”。虽然这次世纪之战只是计算机依赖速度和蛮力，在规则明确、条件透明的游戏中才能取得的胜利。
1997年，两位德国科学霍克赖特和施米德赫伯提出了长期短期记忆(LSTM) 这是一种今天仍用于手写识别和语音识别的递归神经网络，对后来人工智能的研究有着深远影响。
1998年，美国公司创造了第一个宠物机器人Furby。
而热衷于机器人技术的日本，2000年，本田公司发布了机器人产品ASIMO，经过十多年的升级改进，目前已经是全世界最先进的机器人之一。
2001年，由斯皮尔伯格导演的电影《AI》上映，影片描述了未来人与机器人共生世界的种种悖论，人工智能一度引发社会关注，但关于技术的主题很快就被淡忘，数年后的观众只记得关于人性、关于爱与被爱的悲情故事。
家用机器人一直是人们关注的重点，1996年美国公司伊莱克斯推出了第一款机吸尘器机器人，也就是现在大家在使用的扫地机器人，但由于产品缺陷很多很快以失败告终。
2002年，美国先进的机器人技术公司iRobot面向市场推出了Roomba扫地机器人，大获成功。iRobot至今仍然是扫地机器最好品牌之一。
2004年，美国神经科学家杰夫·霍金斯出版了《人工智能的未来》一书，深入讨论了全新的大脑记忆预测理论，指出了依照此理论如何去建造真正的智能机器，这本书对后来神经科学的深入研究产生了深刻的影响。
2006年，杰弗里辛顿出版了《Learning Multiple Layers of Representation》奠定了后来神经网络的全新的架构，至今仍然是人工智能深度学习的核心技术。
2007年，在斯坦福任教的华裔科学家李飞飞，发起创建了ImageNet项目。
为了向人工智能研究机构提供足够数量可靠地图像资料，ImageNet号召民众上传图像并标注图像内容。
ImageNet目前已经包含了1400万张图片数据，超过2万个类别。
自2010年开始，ImageNet每年举行大规模视觉识别挑战赛，全球开发者和研究机构都会参与贡献最好的人工智能图像识别算法进行评比。尤其是2012年由多伦多大学在挑战赛上设计的深度卷积神经网络算法，被业内认为是深度学习革命的开始。
华裔科学家吴恩达及其团队在2009年开始研究使用图形处理器(GPU而不是CPU)进行大规模无监督式机器学习工作，尝试让人工智能程序完全自主的识别图形中的内容。
2012年，吴恩达取得了惊人的成就，向世人展示了一个超强的神经网络，它能够在自主观看数千万张图片之后，识别那些包含有小猫的图像内容。这是历史上在没有人工干预下，机器自主强化学习的里程碑式事件。
在人工智能技术的发展历史上，美国军方的身影一致若隐若现，曾经在寒冬期放弃人工智能战略的DARPA，早已再次加入行业战场。
2004年开始，DARPA连续组织了多场自动驾驶汽车技术挑战赛，试图探索利用人工智能实现更强的军事自动化，而到2012年后，DARPA挑战赛又转向机器人领域，希望在未来通过机器人技术提高作战效率。
2009年，谷歌开始秘密测试无人驾驶汽车技术;至2014年，谷歌就成为第一个在通过美国州自驾车测试的公司。
2011年，又是IBM，这次是人类的常识智力问答，在综艺竞答类节目《危险边缘》中，IBM的沃森系统与真人一起抢答竞猜，虽然沃森的语言理解能力也闹出了一些小笑话，但凭借其强大的知识库仍然最后战胜了两位人类冠军而获胜。
世纪之交的二十年中，人工智能技术与计算机软件技术深度整合，也渗透到几乎所有的产业中去发挥作用，同时，人工智能技术也越来越注重数学，注重科学，逐步走向成熟。
在21世纪第一个十年之前，对于简单的人类感知和本能，人工智能技术一直处于落后或追赶，而到2011年，在图像识别领域或常识问答比赛上，人工智能都开始表现出超过人类的水平，新的十年将会是人工智能在各个专业领域取得突破的时代。
2008以后，随着移动互联网技术、云计算技术的爆发，积累了历史上超乎想象的数据量，这为人工智能的后续发展提供了足够的素材和动力。
AI人工智能，Big data大数据，Cloud云计算，以及正在深入展开的IoT物联网技术，共同构成了21世纪第二个十年的技术主旋律。
2014年，伊恩·古德费罗提出GANs生成对抗网络算法，这是一种用于无监督学习的人工智能算法，这种算法由生成网络和评估网络构成，以左右互搏的方式提升最终效果，这种方法很快被人工智能很多技术领域采用。
2016年和2017年，谷歌发起了两场轰动世界的围棋人机之战，其人工智能程序AlphaGo连续战胜曾经的围棋世界冠军韩国李世石，以及现任的围棋世界冠军中国的柯洁。
曾经的宿敌，人类顶级围棋智慧的代表，如今已纷纷败在计算机高速的计算能力和优秀的人工智能算法之下。
“AlphaGo对我来说，是上帝般的存在。”柯洁赛后如此评价，“对于AlphaGo的自我进步速度来说，人类的存在很多余。”
AlphaGo背后是谷歌收购不久的英国公司Deep Mind，专注于人工智能和深度学习技术，目前该公司的技术不仅用于围棋比赛，更主要用于谷歌的搜索引擎、广告算法以及视频、邮箱等产品。人工智能技术已经成为谷歌的重要支撑技术之一。
谷歌2013年还曾收购了世界顶级机器人技术公司，波士顿动力学公司，2017年又出售给日本软银公司。
波士顿动力学崛起于美国国防部的DARPA大赛，其生产的双足机器人和四足机器狗具有超强的环境适应能力和未知情况下的行动能力。
图像识别技术正逐渐从成熟走向深入。从日常的人脸识别到照片中的各种对象识别，从手机的人脸解锁到AR空间成像技术，以及图片、视频的语义提取等等，机器视觉还有很长的路要走，也还有巨大的潜力等待挖掘。
2010年亚马逊公司就开始研发语音控制的智能音箱，2014年正式发布了产品Echo，这是一款可以通过语音控制家庭电器和提供资讯信息的音箱产品。
随后谷歌、苹果都推出类似产品，国内厂商如阿里、小米、百度、腾讯等也都纷纷效仿，一时间智能音箱产品遍地开花，都试图抢占用户家庭客厅的入口。
智能音箱的背后技术是语音助手，而目前最强技术都掌握在微软、谷歌、亚马逊、苹果和三星等几个巨头手中。
目前来看，常规语音识别技术已经比较成熟，发音技术有待完善。而真正的语义理解技术还都处于比较初级的阶段，对于松散自由的口语表述，语音助手往往无法获得重点，更无法正确回答。
2018年，谷歌发布了语音助手的升级版演示，展示了语音助手自动电话呼叫并完成主人任务的场景。其中包含了多轮对话、语音全双工等新技术，这可能预示着新一轮自然语言处理和语义理解技术的到来。
