人工智能（AI）的发展历程可分为以下几个阶段，综合多个权威资料整理如下：

一、早期理论奠基（1940s-1950s）

• 神经网络模型 ：1943年，麦卡洛克和皮茨提出人工神经元模型，为神经网络研究奠定基础。

• 图灵测试 ：1950年，图灵发表《计算机器与智能》，提出“图灵测试”作为机器智能的判定标准。

• 达特茅斯会议 ：1956年，约翰·麦卡锡等人在达特茅斯会议上首次提出“人工智能”术语，标志着AI学科的诞生。

二、早期探索与技术瓶颈（1950s-1970s）

• 逻辑理论机 ：1956年，纽厄尔、西蒙开发逻辑理论机，实现数学定理自动证明。

• 专家系统 ：1965年DENDRAL系统解析化学分子结构，1972年MYCIN系统辅助医疗诊断。

• 局限性暴露 ：符号主义方法在复杂问题（如自然语言处理）中效果有限，计算能力不足导致AI陷入低谷。

三、知识工程与第一次高潮（1970s-1980s）

• 知识表示 ：1970年代中期，研究转向知识工程，通过规则库和数据库模拟人类知识。

• 框架与脚本 ：出现框架（如Prolog）和脚本语言，提升AI系统的灵活性和可扩展性。

• 日本第五代计算机计划 ：推动AI在工业领域的应用，如语音识别和专家系统。

四、机器学习与深度学习兴起（1980s-2010s）

• 统计学习 ：1980年代，支持向量机（SVM）、决策树等算法出现，推动AI向数据驱动方向发展。

• 反向传播算法 ：1970年代提出，为神经网络训练提供有效方法。

• 深度学习突破 ：2012年，AlexNet在ImageNet大赛夺冠，开启图像识别新时代。

五、大数据与AI复兴（2010s-至今）

• 互联网红利 ：数据量激增和计算能力提升，推动AI在语音、图像、自然语言处理等领域突破。

• 应用拓展 ：AI融入医疗诊断、自动驾驶、智能助手等场景，效率远超传统方法。

• 技术迭代 ：强化学习、生成对抗网络（GANs）等新兴技术不断涌现。

六、未来展望

AI正加速渗透到社会各领域，推动认知边界拓展。例如：

• 医疗领域 ：辅助诊断系统提高疾病预测准确性；

• 交通领域 ：自动驾驶技术提升道路安全与效率；

• 社会影响 ：可能重塑就业结构，引发伦理与法律挑战。

总结 ：AI发展历经多次起伏，从符号主义到深度学习，技术不断迭代。未来需在算法优化、数据隐私、伦理规范等方面持续探索，以实现更广泛的应用与可持续发展。