人工智能的起源及发展历程可概括如下：

一、起源阶段

1. 理论奠基（1950年）

   英国数学家艾伦·图灵提出“图灵测试”，通过问答判断机器是否具备人类智能，成为AI领域的核心评价标准。

2. 概念正式提出（1956年）

   美国达特茅斯学院召开人工智能首次会议，约翰·麦卡锡、马文·明斯基等科学家首次使用“人工智能”术语，标志着AI作为独立学科的诞生。

二、早期探索与奠基（1950s-1960s）

1. 基础理论构建

   • 图灵测试奠定评估标准。

   • 约翰·麦卡锡创建LISP编程语言，成为早期AI开发工具。

2. 应用拓展

   • 1960年代，AI取得初步成果，如跳棋程序击败人类棋手、光学字符识别系统实现文本自动识别。

三、知识表示与推理阶段（1970s-1980s）

1. 专家系统兴起

   通过知识库和规则库实现领域特定推理，例如医疗诊断、金融分析等系统开始应用。

2. 产生式系统与逻辑编程

   • 产生式规则用于构建专家系统。

   • 逻辑编程语言如Prolog进一步推动知识表示。

四、第一次发展浪潮与寒冬（1980s-1990s）

1. AI低谷

   计算机性能不足、数据稀缺导致研究停滞，进入“冷却期”。

2. 基础技术突破

   • 机器学习算法（如决策树、支持向量机）初步成熟。

五、复兴与深度学习时代（2000s-2010s）

1. 大数据与计算能力提升

   互联网发展提供海量数据，GPU并行计算加速模型训练。

2. 深度学习突破

   • 卷积神经网络（CNN）在图像识别中取得革命性进展。

   • 循环神经网络（RNN）及序列模型推动自然语言处理发展。

六、当代AI（2010s至今）

1. 技术融合与应用扩展

   • 强化学习在游戏、机器人控制中应用。

   • 深度学习与物联网结合，推动智能家居、智能交通等领域发展。

2. 伦理与挑战

   数据隐私、算法偏见等伦理问题引发广泛讨论。

总结

人工智能从图灵测试的构想到深度学习的突破，经历了多次起伏。当前AI已渗透到医疗、金融、交通等众多领域，但仍需解决可解释性、通用智能等核心问题。