人工智能的发展经历了从理论萌芽到技术爆发的多个阶段，核心突破包括符号主义、机器学习、深度学习和大模型时代。以下是其关键发展历程的详细解析：
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早期理论探索（1950s-1960s）
图灵测试和达特茅斯会议奠定了AI理论基础，早期研究聚焦于符号逻辑和规则系统，如ELIZA聊天程序。这一阶段的局限性在于依赖人工编码规则，无法处理复杂数据。 -
知识工程与专家系统（1970s-1980s）
通过构建专业领域知识库（如医疗诊断系统），AI实现初步商业化。但系统维护成本高、泛化能力差，导致第一次"AI寒冬"。 -
机器学习崛起（1990s-2010s）
统计学习方法（如SVM、随机森林）取代硬编码规则，互联网数据爆发推动算法进化。2012年ImageNet竞赛中深度学习（CNN）的突破标志着AI进入感知智能阶段。 -
大模型与通用人工智能探索（2020s至今）
Transformer架构催生了GPT、文心一言等千亿参数模型，多模态技术使AI具备跨领域推理能力。当前研究聚焦降低算力依赖、提升可解释性，并向具身智能演进。
未来AI将更深度融入产业，但需平衡技术创新与伦理风险。持续关注算法轻量化、人机协作和场景落地，才能释放下一代AI的真正价值。
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