人工智能发展历史主要分为萌芽期（1950s-1970s）、低谷期（1970s-1980s）、复兴期（1980s-1990s）、快速发展期（2000s-2010s）和爆发期（2010s至今）五个阶段。每个阶段都有标志性技术突破和应用场景的演变，共同推动了AI从理论走向现实。
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萌芽期（1950s-1970s）
这一时期以符号逻辑和基础算法研究为主，代表性事件包括图灵提出“机器能否思考”的哲学命题、达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，以及早期专家系统的雏形出现。 -
低谷期（1970s-1980s）
由于技术瓶颈和算力限制，AI研究遭遇资金短缺和公众质疑，进展缓慢。但在此期间，反向传播算法等基础理论为后续神经网络发展埋下伏笔。 -
复兴期（1980s-1990s）
专家系统商业化成功带动AI复苏，同时机器学习方法逐渐受到重视。日本“第五代计算机计划”虽未达成目标，但推动了并行计算的研究。 -
快速发展期（2000s-2010s）
大数据和算力提升让机器学习爆发，支持向量机（SVM）、随机森林等算法广泛应用。2012年深度学习在ImageNet竞赛中一战成名，奠定现代AI基础。 -
爆发期（2010s至今）
深度学习、强化学习等技术推动AI落地各行各业，AlphaGo、ChatGPT等现象级应用出现，AI开始渗透日常生活，同时引发伦理和社会影响讨论。
人工智能的发展并非线性，而是螺旋式上升。未来，随着通用人工智能（AGI）的探索，AI可能进入全新阶段，但技术突破仍需跨学科协作和长期投入。
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