人工智能发展历史跨越70余年，从理论奠基到技术爆发，关键里程碑包括图灵测试提出、达特茅斯会议确立学科、深度学习革命等，逐步推动AI从实验室走向日常生活。以下是影响深远的重要事件：
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理论奠基（1940s-1950s）
1943年麦卡洛克和皮茨提出人工神经网络模型，为AI奠定数学基础。1950年图灵发表《计算机器与智能》，提出“图灵测试”作为衡量机器智能的标准，并预言“机器能思考”。1956年达特茅斯会议首次使用“人工智能”术语，麦卡锡、明斯基等学者正式确立AI为独立学科。 -
早期探索与寒冬（1960s-1980s）
1966年首个聊天机器人ELIZA诞生，展示自然语言处理的雏形；同年斯坦福研发出首台自主移动机器人Shakey。1970年代因技术瓶颈遭遇“AI寒冬”，但专家系统（如医疗诊断MYCIN）在特定领域展现价值。1986年反向传播算法突破，推动神经网络研究复苏。 -
技术突破与产业化（1990s-2010s）
1997年IBM“深蓝”击败国际象棋冠军，首次证明AI在复杂决策中的优势。2006年辛顿提出深度学习框架，2012年AlexNet在图像识别竞赛中碾压传统算法，开启“深度学习革命”。2011年苹果Siri和2014年亚马逊Alexa推动AI消费级应用。 -
全球化与伦理争议（2016年至今）
2016年AlphaGo战胜围棋冠军李世石，引发全球对AI潜力的关注。2022年ChatGPT展现大语言模型的通用能力，2024年Sora实现文本生成视频，技术迭代速度空前。数据隐私、就业冲击等伦理问题成为焦点，各国加速制定AI治理框架。
当前，AI正渗透医疗、金融、制造等领域，其发展始终伴随“技术突破-应用落地-社会反思”的循环。未来需平衡创新与伦理，让AI真正成为人类进步的协作伙伴。