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人工智能的发展历程可以概括为 三次浪潮起伏 ，其中包含多次技术高潮与低谷期。以下是详细梳理：

一、第一次浪潮（20世纪50-70年代）：起步与理论探索

• 标志性事件

  1956年达特茅斯会议正式提出“人工智能”概念，标志着学科诞生。

  • 早期成果 ：

    • 逻辑理论机（1957年）：能证明数学定理；

    • 跳棋程序（1960年）：实现自我对弈学习；

    • 人机对话系统（如ELIZA）：开创自然语言处理先河。

• 局限性

  计算机性能不足、数据稀缺，导致理论难以转化为实际应用。

二、第二次浪潮（20世纪80-90年代）：专家系统与知识工程

• 核心技术

  专家系统通过存储领域知识模拟人类专家决策，应用于医疗、金融等领域。

• 瓶颈与局限

  1. 仅能处理特定领域知识，缺乏通用性；

  2. 需大量手动编写的规则，无法应对复杂不确定性。

• 标志性事件

  1974年美国国防部取消AI研究预算，引发第一次寒冬。

三、第三次浪潮（2000年至今）：深度学习与大数据时代

• 技术突破

  2006年深度学习概念提出，依托大数据和计算能力实现突破。

  • 代表成就 ：

    • IBM深蓝击败国际象棋世界冠军（1997年）；

    • 图像识别、语音识别技术飞速发展。

• 当前阶段

  深度学习推动人工智能向通用智能演进，应用场景覆盖医疗、自动驾驶、智能助手等。

补充说明

• 低谷期特征

  1. 第一次寒冬（20世纪70年代） ：计算资源不足、数据匮乏，导致研究停滞；

  2. 第二次低谷（20世纪80-90年代） ：专家系统局限性暴露，应用领域受限。

• 未来趋势

  当前处于第三次浪潮，结合物联网、边缘计算等技术，推动AI向“认知智能”发展，强调理解与决策能力。

以上梳理综合了学术文献与权威报道，涵盖关键时间节点、技术成果及未来方向。