1.2 人工智能的发展历程 人工智能的发展历程可以追溯至20世纪中叶，其演进过程呈现出明显的阶段性特征，大致可分为孕育期、形成期、发展期和突破期四个主要阶段。这一发展轨迹不仅反映了技术本身的迭代更新，更体现了人类对智能本质认识的不断深化。 一、在孕育期（20世纪30-50年代），数学基础与理论模型的构建为人工智能的诞生奠定了重要基石。1936年，英国数学家艾伦·图灵提出了通用图灵机模型，从理论上证明了机械计算的可能性。1943年，McCulloch和Pitts发表了首个神经元数学模型，开创了神经网络研究的先河。1950年，图灵在其经典论文《计算机器与智能》中提出了著名的"图灵测试"，为机器智能确立了第一个可操作的评估标准。这些开创性工作从计算理论和神经科学两个维度，为人工智能的正式诞生做好了理论准备。 二、1956年的达特茅斯会议标志着人工智能进入形成期（1956-1969年）。会议由John McCarthy、Marvin Minsky等学者发起，首次正式使用"人工智能"这一术语。这一时期的研究主要基于符号主义范式，代表性成果包括Newell和Simon开发的"逻辑理论家"程序，该程序成功证明了《数学原理》中的数理逻辑定理；McCarthy发明的LISP语言成为首个专门用于人工智能开发的编程语言；Samuel开发的跳棋程序首次实现了机器学习功能。这些突破展示了机器在逻辑推理和特定领域问题求解方面的潜力，但也暴露出处理复杂现实问题的局限性。 三、发展期（1970-1990年代）的特征是专家系统的兴起与知识工程的繁荣。1972年，Stanford大学开发的MYCIN医疗诊断系统首次将专业领域知识与推理机制相结合，开创了专家系统的新范式。Feigenbaum提出的"知识工程"概念，强调知识表示和知识获取在智能系统中的核心地位。与此同时，连接主义研究取得重要进展，Rumelhart等人提出的反向传播算法显著提升了神经网络的学习能力。这一阶段的重要启示是：特定领域的专业知识与通用推理机制的有机结合，是实现实用化人工智能的有效路径。 四、进入突破期（21世纪以来），人工智能在算法、数据和算力三个维度实现协同突破。2006年Hinton提出的深度学习框架，通过多层神经网络实现了对复杂特征的自动提取。2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的突破性表现，标志着深度学习在计算机视觉领域的成功应用。2016年AlphaGo战胜人类围棋冠军，展示了强化学习在复杂决策问题中的强大能力。特别值得注意的是，Transformer架构的提出（2017年）和大规模预训练模型的发展（如GPT系列），使自然语言处理领域取得革命性进展。当前，人工智能技术正呈现出多模态融合、跨领域迁移的新特征，其应用范围已渗透到社会经济的各个领域。 纵观人工智能70余年的发展历程，其研究范式经历了从符号推理到统计学习，再到深度神经网络的演进过程。这一历程既体现了技术路线的多元化发展，也反映了人类对智能本质认识的不断深化。当前，人工智能已进入新的发展阶段，其未来发展将更加注重可解释性、鲁棒性和伦理安全性，朝着更加通用、可靠和可信的方向持续演进。