人工智能发展历程可概括为以下五个阶段，涵盖从理论奠基到技术突破的关键节点：

一、起步发展期（1956-1960s）

• 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。

• 早期突破 ：1957年纽厄尔等开发逻辑理论机实现定理证明；1960年ELIZA程序完成人机对话模拟。

二、黄金期与第一次寒冬（1950s-1970s）

• 理论奠基 ：图灵提出图灵机模型，冯·诺依曼架构奠定硬件基础。

• 技术突破 ：1965年专家系统DENDRAL问世；1966年ELIZA展示人机交互潜力。

• 第一次寒冬 ：1970年代因目标过高、计算能力不足等问题遭遇挫折，如无法证明数学定理、机器翻译失败。

三、应用发展期（1970s-1980s）

• 知识导向 ：1970年代专家系统（如DENDRAL）将领域知识编程到计算机，实现特定问题解决。

• 技术突破 ：1974年反向传播算法（BP）被提出，为神经网络训练奠定基础。

四、反思与调整期（1980s）

• 技术瓶颈 ：计算资源限制、算法局限性导致发展停滞，研究者转向更实际的应用场景。

五、现代爆发期（2010s至今）

• 深度学习崛起 ：2010年代神经网络技术突破，AlphaGo战胜人类顶尖棋手，推动AI进入应用高峰。

• 多领域融合 ：AI与计算机科学、神经科学、哲学等交叉学科结合，形成技术生态。

总结 ：AI发展历经理论探索、技术突破、应用实践与持续迭代，当前正朝着智能化、泛化能力提升的方向发展。