人工智能的发展历程通常被划分为以下五个阶段，综合了技术演进和产业应用的特点：

一、 萌芽期（20世纪50年代-60年代）

• 标志性事件 ：1956年图灵测试提出，人工智能概念正式诞生。

• 核心成就 ：神经网络模型（如感知机）、逻辑理论家（Logic Theorist）和早期专家系统（如DENDRAL）的提出，奠定了理论基础。

• 局限性 ：推理能力有限，机器翻译等应用失败，导致发展遇阻。

二、 成长期（1960年代末-70年代）

• 标志性事件 ：专家系统（如MYCIN、DENDRAL）和语音识别系统（如Hearsay-II）的成功开发。

• 核心技术 ：模式识别、贝叶斯网络、决策树算法（如ID3）的成熟。

• 应用领域 ：医疗诊断、化学分析等专业领域开始实现实用化。

三、 低潮期（1970年代-80年代）

• 标志性事件 ：对XOR问题的研究失败，BP算法提出但未广泛应用。

• 核心问题 ：机器难以处理非线性问题，知识表示和推理能力不足。

• 代表技术 ：MYCIN系统在医疗领域的局限性暴露，AI研究进入瓶颈期。

四、 复苏期（1980年代-90年代）

• 标志性事件 ：卷积神经网络（CNN）的发明与应用、支持向量机（SVM）的提出。

• 核心突破 ：解决非线性分类问题，深度学习概念诞生。

• 应用拓展 ：计算机视觉、语音识别等领域取得显著进展。

五、 爆发期（2010年代至今）

• 标志性事件 ：深度学习模型（如AlexNet、GPT系列）在图像识别、自然语言处理中取得突破。

• 核心技术 ：大数据、分布式计算、强化学习的发展。

• 应用场景 ：智能语音助手、自动驾驶、推荐系统等普及。

补充说明

• 技术趋势 ：从符号主义向连接主义转变，模型规模和训练数据成为关键。

• 社会影响 ：AI逐渐渗透到医疗、交通、金融等核心领域，引发伦理和就业讨论。

以上阶段划分综合了技术发展脉络和产业应用特征，不同文献可能根据侧重点略有差异。