人工智能（AI）发展历史可以概括为从理论萌芽到技术爆发的过程，关键亮点包括：1956年达特茅斯会议正式确立学科、20世纪80年代专家系统兴起、21世纪初深度学习突破、以及近年来大模型和生成式AI的爆发。
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萌芽期（20世纪40-50年代）
人工智能的概念最早源于图灵提出的“机器能否思考”问题。1950年，图灵发表《计算机器与智能》，提出“图灵测试”作为判断机器智能的标准。1956年，达特茅斯会议首次使用“人工智能”一词，标志着AI成为独立学科。 -
探索期（20世纪60-70年代）
早期AI研究集中在符号逻辑和问题求解，如ELIZA（1966）模拟心理咨询对话。但由于算力限制和理论瓶颈，AI在70年代遭遇“第一次寒冬”，资金和兴趣大幅减少。 -
复兴期（20世纪80-90年代）
专家系统（如MYCIN医疗诊断系统）成为主流，企业开始商业化应用。机器学习逐渐发展，神经网络研究重新兴起。1997年，IBM“深蓝”击败国际象棋冠军，引发公众关注。 -
突破期（21世纪初-2010年代）
大数据和算力提升推动深度学习崛起。2012年，AlexNet在图像识别竞赛中表现优异，卷积神经网络（CNN）成为关键突破。2016年，AlphaGo战胜围棋冠军，展现强化学习的潜力。 -
爆发期（2020年代至今）
大模型（如GPT、BERT）和生成式AI（如DALL·E、Stable Diffusion）快速发展，AI在自然语言处理、图像生成等领域实现广泛应用。AI技术逐渐融入日常生活，如智能助手、自动驾驶等。
人工智能的发展仍在加速，未来可能在通用人工智能（AGI）、人机协同等领域实现更大突破，但同时也需关注伦理和安全问题。
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