​​人工智能的发展史可以清晰地划分为三个重要阶段，分别是​​ ​​早期探索阶段（1950 年代 - 1980 年代）、应用拓展阶段（1990 年代 - 2010 年）和深度学习爆发阶段（2010 年 - 2020 年），每个阶段都有着独特的特征和关键突破。​​

早期探索阶段（1950 年代 - 1980 年代）是人工智能概念刚刚提出的时期，以符号逻辑和专家系统为核心。1956 年达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，随后基于规则的系统（如机器定理证明）和专家系统（如医疗诊断系统）成为主流。专家系统通过人工设计的规则模拟人类专家的决策逻辑，但其受限于数据处理能力和知识获取难度，应用范围较窄。

应用拓展阶段（1990 年代 - 2010 年）随着计算能力的提升和互联网的普及，人工智能进入以特征工程和机器学习为主导的阶段。1997 年 IBM“深蓝”击败国际象棋冠军、2000 年后数据驱动的统计学习方法兴起（如支持向量机），人工智能开始应用于语音识别、图像分类等领域。此阶段的关键突破在于从“规则驱动”转向“数据驱动”。

深度学习爆发阶段（2010 年 - 2020 年）中，神经网络技术的复兴推动了人工智能的第三次浪潮。以 AlphaGo（2016 年）为代表，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得突破性进展。生成对抗网络（GAN）、Transformer 架构等技术的出现，使 AI 能够处理更复杂的非结构化数据（如文本生成、视频合成）。此阶段标志性事件包括 GPT 系列模型的迭代和计算机视觉技术的普及。