自 1956 年人工智能在达特茅斯会议上被提出，人工智能领域的学者一直致力于提升算法的通用性能力，即希望人工智能方法能够像人类一样，快速灵活地适应各种实际应用问题，提升人类社会的生产效率。
自 1956 年人工智能在达特茅斯会议上被提出，人工智能领域的学者一直致力于提升算法的通用性能力，即希望人工智能方法能够像人类一样，快速灵活地适应各种实际应用问题，提升人类社会的生产效率。然而，在人工智能发展的前半个世纪，学者们始终没有找到合适的方法论，而包括符号计算、专家系统等精心设计的模型，都只能用于少数限定场景，无法拓展到以计算机视觉、自然语言处理为代表的复杂系统中去。
