人工智能的发展历程经历了哪几个阶段_人工智能的发展历程中哪个阶段被称为蓬勃发展期
人工智能的发展历程
1、起源之理论奠基：20世纪40 - 50年代，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出人工神经网络基本模型。1950年，图灵提出“图灵测试”，为判断机器智能提供设想。1956年达特茅斯会议，“人工智能”术语首次提出，标志该领域诞生。
2、黄金发展期（1956 - 1974）：此阶段可称为人工智能的蓬勃发展期。计算机技术进步与大量研究资金投入，让人工智能成果显著。如逻辑理论机可证明数学定理，塞缪尔跳棋程序能自我学习提升棋艺。
3、首次低谷（1974 - 1980）：“AI冬天”降临，因研究成本高、缺乏实际应用、期望过高致失望，人工智能研究停滞。
4、专家系统时代（1980 - 1987）：人工智能专家系统广泛应用，像MYCIN医疗诊断、DENDRAL化学分析、PROSPECTOR矿产勘探系统，模拟人类专家决策。
5、再度低谷（1987 - 1993）：因经济与技术原因，人工智能二次进入低谷。
6、机器学习兴起（1993 - 2011）：计算机处理能力提升与大数据出现，机器学习特别是神经网络重获关注。
7、深度学习爆发（2011至今）：2012年AlexNet在ImageNet图像分类赛突破，标志深度学习时代来临。如今，人工智能广泛用于语音识别、自然语言处理、图像识别等领域。
8、应用拓展：人工智能发展历程中，应用不断拓展。从早期简单任务到如今医疗、交通、制造等多领域。如医学成像分析、药物发现，自动驾驶优化交通，智能自动化增强制造。
9、科学助力：在科学研究中，人工智能驱动模拟助科学家理解复杂系统、预测结果，自然语言处理助力分析研究论文加快发现。
10、持续演进：人工智能的发展历程持续演进，未来有望在更多领域突破，改变人类生活与工作方式。
11、技术推动：计算能力提升、数据量增长、算法优化推动人工智能发展。从早期依赖规则逻辑到如今机器学习、深度学习，技术不断革新。
12、早期探索：20世纪50 - 60年代，逻辑推理和符号处理是研究重点，开发出LISP语言、国际象棋程序、ELIZA语言模拟程序等。
13、知识与推理：70 - 80年代转向知识表示和推理及专家系统开发，解决特定领域复杂问题。
14、学习突破：90年代 - 21世纪初，机器学习和神经网络发展，如深蓝计算机击败国际象棋冠军。
15、数据驱动：21世纪初大数据革命，为人工智能提供大量数据，模型更准确强大。
16、深度变革：深度学习改变人工智能格局，多层神经网络在复杂任务表现出色。
17、日常融入：如今人工智能融入日常生活，虚拟助手、推荐算法随处可见。
18、面临挑战：发展中也面临透明度、责任、道德等挑战，需合理治理引导。
19、未来可期：回顾人工智能的发展历程，未来它将继续进步，创造更多可能。
20、持续发展：随着技术不断进步，人工智能会在更多领域发挥作用，持续改变世界。
