人工智能发展历史可以概括为‌萌芽期（1950s前）、形成期（1950s-1970s）、低谷期（1970s-1980s）、复兴期（1980s-1990s）和爆发期（2000s至今）‌五个阶段，核心突破包括‌图灵测试、专家系统、深度学习和生成式AI‌的演进。

1. ‌萌芽期（1950s前）‌

   • 理论基础奠基：亚里士多德的形式逻辑、莱布尼茨的二进制计算概念为AI提供哲学与数学基础。
   • 早期机械计算：19世纪巴贝奇的分析机设计，体现自动化计算雏形。

2. ‌形成期（1950s-1970s）‌

   • 1950年图灵提出‌“图灵测试”‌，定义机器智能标准。
   • 1956年达特茅斯会议正式确立“人工智能”学科，早期程序如ELIZA（1966）展现自然语言处理潜力。

3. ‌低谷期（1970s-1980s）‌

   • 技术瓶颈：算力不足、数据匮乏导致预期落空，政府资助锐减。
   • 局部突破：专家系统（如MYCIN）在医疗等领域实现有限应用。

4. ‌复兴期（1980s-1990s）‌

   • 算法革新：反向传播算法推动神经网络研究复苏。
   • 实用化进展：IBM深蓝（1997）击败国际象棋冠军，机器决策能力凸显。

5. ‌爆发期（2000s至今）‌

   • ‌深度学习革命‌：2012年AlexNet在图像识别中超越人类，GPU算力与大数据的结合加速突破。
   • ‌生成式AI崛起‌：ChatGPT（2022）等大模型实现多模态创作，重塑产业应用场景。

人工智能发展呈现“技术突破-应用落地-生态扩展”的螺旋上升路径，未来将更聚焦‌通用人工智能（AGI）与伦理安全‌的平衡。