人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门综合性学科，涉及计算机科学、数学、哲学、心理学等多个领域。它的核心目标是创建出能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器或软件系统。人工智能的研究范围广泛，从简单的数据分类到复杂的自然语言处理和自主学习。
人工智能的起源可以追溯到古希腊神话中的自动机械人，但作为一门科学，其发展始于20世纪40年代和50年代。1943年，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出的M-P模型，为神经网络的研究奠定了基础。1950年，阿兰·图灵发表了著名的论文《Computing Machinery and Intelligence》，提出了图灵测试作为判断机器智能的标准。
人工智能的发展历程大致可以分为三个阶段：
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起源与萌芽阶段（1940-1970年代） ：在这一阶段，图灵测试奠定了人工智能的理论基础，符号主义（如早期逻辑推理）和联结主义（如早期神经网络）成为主要研究范式。然而，由于技术和数据的限制，人工智能的发展经历了瓶颈。
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初步应用阶段（1980-2000年代） ：专家系统的兴起标志着人工智能向实际应用迈进，同时统计学派的引入使得人工智能开始依赖概率与数据建模。然而，这一阶段的人工智能仍局限于特定任务领域，尚未实现通用智能。
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深度学习驱动的突破阶段（2000年至今） ：随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，深度学习技术的出现彻底改变了人工智能的发展轨迹。语音识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了重大突破，使人工智能技术从理论研究走向广泛的产业应用。
1956年的达特茅斯会议标志着人工智能作为一个研究领域的正式诞生。会议上，约翰·麦卡锡、马文·明斯基等科学家首次提出了“Artificial Intelligence”一词，并探讨了用机器模拟人类智能的问题。
早期的探索（20世纪50年代-60年代）和符号主义时期（20世纪60年代-80年代）是人工智能发展的重要阶段。专家系统的出现是这一时期的主要成就，它们能够在特定领域内模拟专家的决策过程。
随着计算机硬件性能的提升和互联网的普及，人工智能进入了统计学习和机器学习阶段（1990年代-2000年代）。这一阶段，人工智能技术在多个领域取得了显著进展，为后续的深度学习时代奠定了基础。
建议：
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了解AI的核心概念 ：感知与交互、推理与决策、自适应学习。
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研究AI的发展历程 ：从古希腊神话到现代科学，再到AI的三个主要发展阶段。
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关注AI的应用领域 ：机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。