人工智能的发展历史可以大致划分为以下三个阶段，综合多个权威资料整理如下：
一、技术智能化阶段（1956年至今）
- 起步与黄金时代（1956-1974）
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1956年达特茅斯会议正式确立人工智能学科，标志着AI的诞生。此阶段涌现了逻辑推理系统、早期对话机器人（如ELIZA）及专家系统（如DENDRAL），但受限于计算能力和理论基础，发展进入瓶颈。
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1958年，Simon & Newell预言计算机将在十年内实现数学定理证明、谱写乐曲等，但后续进展未达预期。
- 首次低谷（1974-1980）
- 由于早期目标难以实现，政府削减AI研究经费，AI进入“寒冬”。但期间出现了BP算法、MYCIN系统等基础成果。
- 复兴与知识工程（1980-1989）
- 专家系统开始落地应用，涵盖医疗、化学等领域。PROLOG语言和贝叶斯网络等工具推动知识编码，但受限于领域知识获取成本高，应用范围受限。
- 连接主义与深度学习兴起（1980s-2010s）
- 受生物学启发，神经网络重新受关注。支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）及深度学习模型（如AlexNet）推动图像识别、语音识别等技术突破。
- 大型预训练模型与产业化（2010s至今）
- BERT、GPT系列等预训练模型引发技术竞赛，推动AI在自然语言处理领域的广泛应用。AI开始与云计算、大数据结合，逐步实现产业化。
二、经济智能化阶段（20世纪80年代至今）
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技术平台化与行业应用 ：AI从实验室走向产业，智能搜索、推荐系统成为标志性应用。
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移动互联网与数据驱动 ：移动互联网普及带动海量数据生成，AI在金融、医疗等领域的应用场景扩展。
三、社会智能化阶段（未来趋势）
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全面渗透与制度创新 ：AI渗透到交通、教育、社会治理等社会领域，智能协作与伦理规范成为重要议题。
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人机协作与认知能力提升 ：研究转向模拟人类认知过程，探索AI在复杂决策中的辅助作用。
补充说明
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技术流派 ：AI发展历程中存在符号主义、连接主义、行为主义、统计主义等流派，分别在不同阶段发挥主导作用。
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当前阶段定位 ：全球AI仍处于感知智能阶段，未来将向认知智能演进。
以上划分综合了时间线、技术突破及应用场景，涵盖人工智能从理论到实践的完整脉络。
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