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人工智能发展史是一段充满起伏的历程。从1950年图灵测试的提出，到1956年达特茅斯会议正式确立人工智能这一概念，再经历两次AI寒冬的低谷，最终在21世纪迎来机器学习和深度学习的蓬勃发展。这一历程展现了人类对智能机器的不懈追求。
人工智能的起源可以追溯到1950年，英国数学家艾伦·图灵提出了著名的图灵测试，这是第一次严肃地探讨机器是否能够表现出智能行为。1956年，在美国达特茅斯学院举行的一次会议上，约翰·麦卡锡等学者正式提出了"人工智能"这一术语，标志着这个学科的正式诞生。早期的研究主要集中在逻辑推理、问题求解和符号处理等方面。
1960到1980年代是符号主义人工智能的黄金时期，研究者们相信可以通过规则和逻辑推理来实现人工智能。专家系统在医疗诊断、故障检测等特定领域取得了一定成功。然而，由于早期过于乐观的承诺无法兑现，加上计算能力的限制，人工智能在1970年代经历了第一次寒冬。1980年代末到1990年代初，专家系统的局限性暴露，泡沫破裂，AI研究再次进入低谷期。
1990年代到2010年代，人工智能迎来了复苏期。统计学习方法开始兴起，支持向量机、决策树、随机森林等算法展现出强大的学习能力。互联网的快速发展带来了大数据时代，为机器学习提供了丰富的训练数据。同时，计算能力的显著提升，特别是GPU并行计算和分布式系统的发展，为复杂算法的实现提供了技术支撑。机器学习的核心理念是从数据中自动学习模式，而不再依赖手工编写的规则。
2010年代至今是深度学习的黄金时代。2012年，深度学习在图像识别领域取得突破性进展，开启了AI的新纪元。2016年，谷歌的AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石，成为人工智能发展史上的标志性事件。如今，AI技术已经广泛应用于自动驾驶、语音助手、机器翻译等各个领域。随着ChatGPT等大语言模型的涌现，人工智能正在向通用人工智能的目标迈进，展现出前所未有的发展潜力。