​​人工智能发展史是一部由关键突破串联的科技史诗，从理论奠基到超越人类智能的里程碑事件，展现了​​算法革新、算力跃迁与跨学科融合​​的演进轨迹。以下是塑造AI格局的核心事件与规律：​​

1956年达特茅斯会议首次定义“人工智能”概念，标志着学科正式诞生。​​符号主义学派​​早期主导了机器定理证明等研究，但70年代遭遇算力瓶颈陷入低谷。1986年反向传播算法（Back Propagation）的突破，让多层神经网络训练成为可能，​​连接主义​​由此崛起。1997年IBM“深蓝”战胜国际象棋冠军，首次验证AI在复杂决策中的潜力。2016年AlphaGo击败围棋冠军李世石，​​深度学习+大数据​​模式彻底颠覆传统算法范式。2022年ChatGPT的爆发则揭示了​​大语言模型（LLM）​​的通用智能潜力，而2024年Sora的文本生成视频能力再次拓展AI创造力边界。

分阶段来看：

• ​​理论萌芽期（1940s-1950s）​​：神经网络概念提出（1943年），图灵测试奠定理论基础（1950年），计算机科学与认知心理学交叉融合。
• ​​技术沉淀期（1960s-1980s）​​：首台自主机器人Shakey诞生（1968年），专家系统Cyc项目启动（1984年），虽受限于硬件但积累了关键算法经验。
• ​​应用突破期（1990s-2010s）​​：支持向量机（SVM）推动统计学习（1995年），IBM Watson在智力问答中战胜人类（2011年），AI开始渗透医疗、金融等领域。
• ​​爆发增长期（2016年至今）​​：AlphaGo、Transformer架构（2017年）、GPT系列模型相继突破，​​多模态学习与群体智能​​成为新方向，各国将AI纳入国家战略。

当前AI发展呈现两大特征：一是​​技术迭代速度指数级增长​​，从专用窄AI向通用强AI演进；二是​​伦理与社会影响​​成为焦点，各国加紧制定相关法规。未来十年，脑机接口、量子计算与AI的融合或催生下一轮革命。理解这段历史，有助于把握技术变革的底层逻辑——每一次飞跃都源于​​理论、数据与硬件的三角共振​​。