人工智能（AI）的历史沿革可分为以下几个阶段，综合了关键事件和技术发展脉络：

一、早期探索阶段（1940s-1950s）

• 理论奠基

1943年，沃伦·麦卡洛克（Warren McCulloch）和沃尔特·皮茨（Walter Pitts）提出人工神经网络模型，模拟大脑神经元工作机制。 1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）发表《计算机器与智能》，提出“图灵测试”，定义机器智能的标准。

二、黄金时代（1956-1974年）

• 学科诞生

1956年，达特茅斯会议首次提出“人工智能”术语，标志着AI成为独立研究领域。 - 代表性成果 ：

• 通用问题求解器（GPS）：1957年开发，用于数学定理证明；

• 逻辑理论家（Logic Theorist）：1958年由马文·明斯基开发，证明38条数学定理。

三、第一次寒冬（1974-1980年）

• 技术瓶颈与资金短缺

计算机性能不足、应用场景有限，导致AI研究陷入停滞，被称为“AI冬天”。

四、专家系统时代（1980-1987年）

• 知识工程兴起

通过规则库模拟人类专家决策，DENDRAL（化学分析系统）和MYCIN（医疗诊断系统）是典型代表。

五、第二次寒冬（1987-1993年）

• 经济与技术限制

AI再次面临资金不足、应用场景萎缩的困境。

六、复兴与机器学习时代（1993-2011年）

• 计算能力提升

1997年，AI技术助力计算机击败国际象棋世界冠军，标志着从符号主义向连接主义的转变。 - 关键技术 ：

• 机器学习算法兴起，支持向量机（SVM）、决策树等；

• 神经网络复兴，1998年反向传播算法被提出。

七、深度学习时代（2012年至今）

• 突破性进展

2012年，AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中夺冠，深度学习技术迅速发展。 - 应用领域 ：语音识别（如Siri）、自然语言处理（如翻译）、图像识别等。

八、当前展望

AI技术已渗透到医疗、交通、金融等众多领域，但仍面临数据隐私、算法偏见等挑战。未来需在可解释性、通用智能等方面进一步突破。

以上阶段概括了AI从理论构想到应用实践的演变过程，反映了技术、资金和社会需求的动态互动。