人工智能发展史简述：从早期理论到现代突破，AI如何一步步改变世界？ 关键亮点包括：1956年达特茅斯会议奠定学科基础、三次技术浪潮与两次低谷的曲折发展、深度学习与大模型驱动的当前革命，以及中国AI从艰难起步到全球追赶的独特历程。
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起源与理论奠基（1940s-1950s）
人工智能的雏形可追溯至1944年薛定谔的生物学思考，而1956年达特茅斯会议首次提出“AI”概念，明确“用机器模拟人类智能”的目标。早期研究聚焦符号逻辑和简单算法，如1959年感知机模型，但因算力限制陷入首次低谷。 -
技术浪潮与突破（1980s-2010s）
- 第二次高潮（1980s）：反向传播算法（BP）解决神经网络训练难题，专家系统在医疗、金融领域落地，但规则组合爆炸问题导致二次遇冷。
- 第三次革命（2010s至今）：深度学习（如2012年AlexNet）推动图像识别、自然语言处理飞跃，2016年AlphaGo战胜围棋冠军标志AI决策能力突破。2020年后，GPT-3、Sora等大模型展现生成式AI的创造力。
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中国AI的独特发展路径
受早期国际环境影响，中国AI研究直至1980年代才逐步解禁，863计划纳入智能计算机项目。近年来，中国在算法应用（如人脸识别）和产业政策（“人工智能+”写入政府报告）上快速追赶，但核心芯片与底层技术仍存差距。
未来提示：AI技术已渗透医疗、金融、艺术等领域，但需平衡创新与伦理风险（如虚假信息生成）。持续关注算力突破、多模态融合和政策规范，将是把握下一阶段趋势的关键。
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