人工智能（AI）作为当代科技革命的核心驱动力，其发展历程凝聚了人类对智能本质的探索与技术创新的智慧。从最初的哲学思辨到如今的广泛应用，AI技术走过了一条波澜壮阔的演进之路。
一、概念萌芽与早期探索（20世纪40-50年代）
人工智能的思想渊源可追溯至古希腊神话中的自动机器传说，但现代AI的奠基始于20世纪中期。1943年，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出了首个神经元数学模型，为神经网络奠定了基础。1950年，艾伦·图灵发表论文《计算机器与智能》，提出了著名的“图灵测试”，为AI确立了衡量标准。1956年，达特茅斯会议正式提出“人工智能”术语，标志着AI作为一个独立学科的诞生。
二、符号主义与初步发展（20世纪60-70年代）
这一时期以“符号主义”为主导，研究者相信通过符号逻辑和规则系统可以模拟人类智能。早期成果包括逻辑推理程序（如纽厄尔和西蒙的“逻辑理论家”）、自然语言处理系统（如ELIZA）以及专家系统雏形。由于计算能力限制和理论瓶颈，AI在70年代遭遇了第一次“寒冬”，资金与兴趣骤减。
三、知识工程与专家系统崛起（20世纪80年代）
80年代，AI转向“知识工程”，专家系统成为主流。这类系统通过编码人类专家的知识规则，在医疗、化学等领域取得实用突破（如MYCIN诊断系统）。日本启动“第五代计算机”计划，推动了并行计算与逻辑编程发展。但专家系统的脆弱性和维护成本高昂，导致AI在80年代末再次陷入低潮。
四、数据驱动与机器学习复兴（20世纪90年代-21世纪初）
随着计算能力提升和大数据积累，AI研究重心转向“机器学习”。统计方法取代符号逻辑，支持向量机、贝叶斯网络等技术兴起。1997年，IBM“深蓝”击败国际象棋世界冠军，展示了AI的决策潜力。互联网普及为AI提供了海量训练数据，孕育了新一轮突破。
五、深度学习与当代爆发（2012年至今）
2012年，亚历克斯·克里泽夫斯基的AlexNet在图像识别竞赛中夺冠，标志着“深度学习”革命开启。神经网络通过多层架构与反向传播算法，在计算机视觉、自然语言处理等领域实现跨越式进步。AlphaGo战胜围棋冠军、Transformer模型推动大语言模型（如GPT系列）涌现，使AI进入“感知智能”向“认知智能”过渡的阶段。如今，生成式AI、强化学习、多模态融合等技术正重塑产业与社会。
六、技术开发的核心脉络
AI技术开发始终围绕算法、算力、数据三大支柱演进：
- 算法创新：从规则推理到统计学习，再到深度学习与注意力机制，算法日益模拟人脑的层次化处理。
- 算力飞跃：摩尔定律与GPU并行计算为复杂模型训练提供动力，云计算进一步降低开发门槛。
- 数据生态：互联网与物联网催生数据洪流，高质量标注数据集成为AI进步的燃料。
当前，AI技术开发正走向通用人工智能（AGI）的探索，同时面临伦理、安全与可持续发展的挑战。从历史看，AI的发展并非线性跃进，而是循环上升——每一次寒冬都孕育着新的范式革命。在“科技盛行”的今天，理解这段历史，方能更好驾驭未来智能时代的机遇与风险。
