人工智能发展的主要阶段可分为以下五个核心阶段，涵盖技术突破、应用拓展及社会影响：
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早期萌芽阶段（1940s-1950s）
- 理论基础奠基：神经网络模型（1943年）和图灵测试（1950年）提出，人工智能成为正式学科。 - 代表性成果：逻辑理论家程序（1956年）实现数学定理证明，达特茅斯会议确立AI研究方向。
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第一次发展与瓶颈期（1960s-1970s）
- 繁荣期：专家系统（如MYCIN、DENDRAL）和符号逻辑推理取得突破，自然语言处理（如ELIZA）引发关注。 - 瓶颈期：技术局限性、计算资源不足导致项目失败，AI进入低谷。
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应用发展与低迷期（1970s-1990s）
- 应用突破：专家系统在医疗、化学等领域实现实际应用，机器学习开始探索。 - 低谷期：技术瓶颈持续，AI发展停滞，资金投入减少。
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技术革新与成熟期（1990s-2010s）
- 技术突破：互联网普及加速AI实用化，机器学习、深度学习技术取得进展。 - 成熟应用：AI在自然语言处理、图像识别等领域实现突破，推动产业变革。
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深度发展与爆发期（2012年至今）
- 深度学习崛起：神经网络和深度学习算法实现图像识别、语音识别等领域的重大突破。 - 大模型与泛化：新一代AI技术（如GPT系列）推动从信息智能向实体智能转型，应用场景多元化。
总结 ：AI发展历经理论奠基、技术突破、应用拓展、技术革新及深度发展五个阶段，当前正朝着通用智能和多领域融合方向加速演进。
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