​​人工智能的发展历程可划分为6个关键阶段​​：​​起步发展期​​（1956—1960年代）、​​反思发展期​​（1960—1970年代初）、​​应用发展期​​（1970—1980年代中）、​​低迷发展期​​（1980—1990年代中）、​​稳步发展期​​（1990—2010年）和​​蓬勃发展期​​（2011年至今）。​​核心亮点​​包括：从理论突破到实际应用的转型、专家系统的兴衰、互联网技术的催化作用，以及当前大数据与深度学习的爆发式创新。

1. ​​起步发展期​​（1956—1960年代初）：以达特茅斯会议为起点，人工智能概念正式诞生。早期研究聚焦符号逻辑与基础算法，如机器定理证明和跳棋程序，但受限于计算能力，成果多为实验室验证。
2. ​​反思发展期​​（1960—1970年代初）：因目标过于理想化（如通用人工智能）和技术瓶颈，AI遭遇首次低谷。机器翻译失败等事件促使学界转向务实方向。
3. ​​应用发展期​​（1970—1980年代中）：专家系统崛起，推动AI从理论走向医疗、化学等实际领域。知识获取困难和系统局限性为后续低谷埋下伏笔。
4. ​​低迷发展期​​（1980—1990年代中）：专家系统缺陷暴露，如缺乏常识和推理单一性，导致“第二次寒冬”。互联网萌芽为技术复苏铺路。
5. ​​稳步发展期​​（1990—2010年）：互联网普及加速AI实用化，IBM深蓝击败国际象棋冠军成为标志。机器学习与数据驱动范式兴起，但技术仍处于“能用不够好用”阶段。
6. ​​蓬勃发展期​​（2011年至今）：大数据、GPU算力与深度学习革命催生爆发式增长。AlphaGo、Transformer架构等突破推动AI在医疗、自动驾驶等领域的规模化落地，并迈向创造性应用。

当前，人工智能已渗透至生产生活的方方面面，但其发展仍伴随伦理与社会影响等挑战。未来，技术融合与跨学科创新或将成为下一阶段的核心驱动力。