人工智能（AI）的发展历程可以大致划分为以下几个阶段：
- 萌芽期（1943年-1956年） ：
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神经元的数学模型提出 ：这一时期，科学家开始探索大脑的工作原理，提出了神经元的数学模型。
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图灵测试 ：艾伦·图灵提出了“图灵测试”，为人工智能的概念奠定了理论基础。
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人工智能术语使用 ：约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”这一术语。
- 起步期（1957年-1968年） ：
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感知机神经网络模型发明 ：这一模型为神经网络的发展奠定了基础。
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Logic Theorist提出 ：该系统是第一个基于逻辑推理的人工智能程序。
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机器学习概念明确 ：这一时期，机器学习成为人工智能研究的一个重要方向。
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模式识别论文发表 ：许多重要的模式识别论文在这一时期发表，推动了该领域的发展。
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首个专家系统DENDRAL提出 ：DENDRAL系统在化学领域的应用，标志着专家系统的初步成功。
- 成长期（1969年-1979年） ：
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对XOR线性不可分问题的提出 ：这一问题的提出标志着AI研究进入了一个新的阶段。
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《莱特希尔报告》发表 ：该报告对AI研究的现状和未来进行了总结，提出了许多有价值的建议。
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BP算法提出 ：反向传播算法（BP算法）的提出，极大地推动了神经网络的发展。
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MYCIN系统完成 ：MYCIN系统在医疗领域的应用，展示了AI在特定领域的潜力。
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计算机程序战胜双陆棋世界冠军 ：这一成就标志着AI在棋类游戏中的强大能力。
- 低潮期（1980年-1989年） ：
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AI发展瓶颈和挑战 ：由于技术瓶颈和计算资源有限，AI领域陷入了长达十年的“寒冬期”。
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XCON专家系统应用落地 ：尽管处于低谷，但XCON专家系统的成功应用为AI带来了新的希望。
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计算机视觉概念提出 ：这一概念的提出为后续的计算机视觉研究奠定了基础。
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贝叶斯网络提出 ：贝叶斯网络的发展为AI在概率推理和决策支持方面的应用提供了重要工具。
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ID3决策树算法提出 ：ID3算法的提出，为决策树技术的发展奠定了基础。
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卷积神经网络发明和应用 ：卷积神经网络（CNN）的发明和应用，推动了图像识别技术的进步。
- 复苏期（1990年-1989年） ：
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支持向量机提出 ：支持向量机（SVM）的提出，为机器学习和数据挖掘提供了新的方法。
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深蓝超级计算机战胜国际象棋世界冠军 ：这一成就标志着AI在复杂策略游戏中的突破。
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3篇大数据奠基性论文公布 ：大数据技术的发展为AI提供了丰富的数据资源。
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深度学习概念提出 ：深度学习概念的提出，为AI在图像识别和语音识别等领域的应用提供了新的方向。
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《迁移学习的调查》文章发表 ：迁移学习的研究为AI的广泛应用提供了重要支持。
- 平稳期（1990年-2010年） ：
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大数据积累 ：随着互联网的发展，大数据的积累为AI提供了丰富的训练资源。
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深度学习技术突破 ：深度学习技术的突破，使得AI在图像识别和语音识别等领域取得了显著成果。
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AlphaGo战胜围棋世界冠军 ：AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石，标志着AI在复杂策略游戏中的重大突破。
- 爆发期（2011年-2019年） ：
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IBM Watson问答机器人 ：Watson在Jeopardy回答测验比赛中赢得冠军，展示了AI在自然语言处理方面的强大能力。
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AlexNet赢得ImageNet比赛冠军 ：AlexNet在ImageNet图像识别比赛中取得优异成绩，推动了深度学习技术的进一步发展。
- 融合期（2020年至今） ：
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并行计算能力、大数据和先进算法 ：这些技术的发展为AI的加速发展提供了重要支持。
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产业界重视 ：近年来，产业界对AI的投资和收购如火如荼，推动了AI技术的广泛应用。