人工智能发展历程可分为以下五个阶段，涵盖技术突破、应用扩展及理论演进：
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早期萌芽阶段（1940s-1950s）
- 理论奠基 ：图灵提出“图灵测试”和通用图灵机模型，麦卡洛克与皮茨构建人工神经元模型。 - 达特茅斯会议 ：1956年首次提出“人工智能”概念，标志着学科诞生。
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第一次繁荣与寒冬（1950s-1970s）
- 黄金期 ：专家系统（如MYCIN、DENDRAL）和逻辑推理系统（如Logic Theorist）取得突破。 - 技术瓶颈 ：计算能力不足、数据稀缺导致两次“AI寒冬”。
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连接主义崛起（1980s-2000s）
- 反向传播算法 ：1974年提出，推动神经网络研究。 - 应用拓展 ：专家系统商业化尝试，卷积网络（如LeNet-5）在图像识别领域崭露头角。
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深度学习革命（2010s至今）
- 技术突破 ：GPU算力提升和大数据积累催生深度学习，2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破。 - 创新成果 ：残差网络、注意力机制等突破模型深度与性能边界。
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当前发展阶段（2010s至今）
- 技术融合 ：深度学习与自然语言处理结合，推动自动驾驶、智能家居等应用。 - 持续演进 ：AI技术向多模态、可解释性方向发展，面临伦理与安全挑战。
总结 ：AI发展从符号逻辑到深度学习，经历了理论奠基、技术突破、应用扩展与持续演进的过程，未来将向更智能、更安全的方向发展。
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