1956年，在美国汉诺威达特茅斯学院举行的一场为期两月的学术会议，首次将“人工智能”确立为正式研究领域。会议由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等科学家共同发起，提案中明确写道：“本次会议将基于一个猜想展开——学习的每个方面或智能的任何其他特征，原则上都可以被精确描述，并由机器模拟。”这场会议不仅命名了这门新兴学科，更确立了“创造能模拟人类智能的机器”这一核心目标，为后续七十年的研究奠定了方向。
早期探索：推理系统与乐观浪潮（1950s-1960s）
这一时期的研究聚焦于符号逻辑与问题求解：
- 逻辑理论家（1956）：艾伦·纽厄尔与赫伯特·西蒙开发了首个能自动证明数学定理的程序
- 通用问题求解器（1957）：通过模拟人类推理步骤解决结构化问题
- 机器进化：亚瑟·塞缪尔开发的跳棋程序首次实现自我对弈学习
赫伯特·西蒙在1957年预言：“二十年内，机器将能完成人类所能从事的一切工作。”这种乐观情绪推动美国政府与机构投入大量研发资金。
寒冬降临：技术瓶颈与资金萎缩（1970s）
随着研究深入，AI遭遇根本性挑战：
| 问题类型 | 具体表现 | 影响案例 |
|---|---|---|
| 计算能力不足 | 早期计算机内存与速度限制 | 机器翻译项目准确率不足60% |
| 常识推理缺失 | 无法理解日常场景上下文 | “积木世界”仅能处理简化环境 |
| 专家系统局限 | 知识库维护成本极高 | 医学诊断系统难以推广 |
英国莱特希尔报告（1973）的批判直接导致英美两国大幅削减AI研究经费，进入首个“AI寒冬”。
复兴之路：专家系统与算法突破（1980s-1990s）
随着专家系统的商业应用突破，AI研究逐步复苏：
- XCON系统（1980）：数字设备公司采用规则配置计算机，六年节省2.5亿美元
- 反向传播算法（1986）：解决了多层神经网络训练难题
- 支持向量机（1995）：在统计学习理论中取得重要进展
日本“第五代计算机计划”虽未达预期，却推动全球并行计算与逻辑编程研究。
数据驱动：深度学习革命（2000s-2010s）
三大要素的成熟催生AI爆发式增长：
“我们就像是站在海岸边的孩子，终于看到了大数据这片海洋的全貌。”——吉姆·格雷（图灵奖得主）
计算能力：GPU并行计算效率比CPU提升百倍；算法模型：CNN、RNN、Transformer等架构持续优化；数据规模：ImageNet等海量标注数据集为训练提供基础。
当代图景：通用智能的探索与挑战（2020s至今）
当前发展呈现多维并进态势：
- 大语言模型：GPT系列展示惊人语境理解能力
- 多模态融合：文本、图像、音频的联合学习成为趋势
- 具身智能：机器人结合环境感知实现物理交互
与此AI伦理、数据隐私、能耗问题等挑战日益凸显，需要技术与社会治理的协同创新。
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