人工智能的发展历程经历了哪些关键阶段？

人工智能的概念早在计算机诞生之前就已萌发。古希腊哲学家亚里士多德的形式逻辑体系，为机器推理提供了最早的理论基础。17世纪，莱布尼茨提出“通用符号系统”的构想，希望用机械方式处理逻辑关系。19世纪，布尔创立布尔代数，为数字电路设计奠定数学根基。英国数学家艾伦·图灵在1950年提出的“图灵测试”，更是直接为人工智能设立了可操作的评判标准。这些先驱思想如同繁星点点，照亮了人工智能的探索之路。

黄金时代：乐观与突破（1956-1974）

1956年达特茅斯会议的召开，正式标志着人工智能作为独立学科的诞生。会议上，约翰·麦卡锡首次提出“人工智能”这一术语，与会学者们满怀信心地预言：“经过一个夏季的研究，就能在人工智能上取得重大突破。”这一时期的代表性成果包括：

• 逻辑理论家：第一个能够模拟人类解决问题推理能力的程序
• ELIZA：早期著名的自然语言处理程序，能够进行简单的对话
• Shakey机器人：首个能够感知环境、进行推理并执行行动的移动机器人

“每台机器都怀有它自己诞生时那个时代的梦想。”——计算机科学家丹尼·希利斯如是评价这一时期的乐观情绪。

寒冬降临：挫折与反思（1974-1980）

过于乐观的预期很快遭遇现实打击。马文·明斯基在《感知器》一书中犀利指出简单神经网络的理论局限，加之当时计算机运算能力的严重不足，使得许多宏伟目标变得遥不可及。“ combinatorics 爆炸”问题让早期AI系统在处理复杂任务时举步维艰，英国莱特希尔报告的悲观结论更是导致各国大幅削减研究经费。这个阶段的挫折让研究者意识到，创造智能远比想象的复杂。

专家系统崛起：商业化曙光（1980-1987）

面对通用人工智能的困境，研究者转向特定领域的应用探索。专家系统通过模仿人类专家的决策过程，在医疗诊断、化学分析等领域取得了显著成功。例如，DENDRAL系统能够根据质谱数据推断分子结构，MYCIN系统在血液传染病诊断方面达到了专家水平。这些系统采用了明确的知识库和推理规则，形成了“知识就是力量”的研究范式。到1980年代中期，AI产业规模已达数亿美元，迎来了首个商业化高潮。

算法革命：数据驱动的智能（1988-2011）

随着计算能力的提升和互联网的普及，以统计学习为代表的新方法逐渐成为主流。支持向量机、决策树等机器学习算法在处理大规模数据时展现出强大优势。反向传播算法的重新发现使得多层神经网络训练成为可能。2006年，杰弗里·辛顿提出的“深度学习”概念，为后续的AI爆发奠定了理论基础。在这一时期，IBM的“深蓝”战胜国际象棋世界冠军，展示了AI在特定领域的超凡能力。

深度学习浪潮：智能新时代（2012至今）

2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性胜利，错误率比第二名低10.8个百分点，标志着深度学习革命的到来。三大驱动力——大数据、强大算力（特别是GPU）和改进的算法——共同推动人工智能进入高速发展期。生成式AI如GPT系列、DALL-E等的出现，更是将AI的创造力提升到前所未有的高度。人工智能开始从实验室走向千家万户，深刻改变着人类社会的方方面面。