人工智能（AI）的发展历程可以分为四个阶段：
1. 启蒙阶段（1950年代-1970年代）
这一时期的人工智能研究主要集中在符号主义和逻辑推理上。科学家们试图通过模拟人类的思维过程来创建智能系统。代表性的工作包括艾伦·图灵的“图灵测试”、约翰·麦卡锡的“通用问题解答机”以及艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙的“问题解决模型”。这些工作为后来的人工智能研究奠定了基础，但受限于计算能力和算法的局限性，进展缓慢。
2. 知识革命阶段（1970年代-1980年代）
随着计算机性能的提升和专家系统的发展，人们开始尝试将知识表示和推理应用于人工智能中。这一时期出现了许多基于规则和知识的专家系统，如Dendral、MYCIN等。然而，这些系统仍然依赖于特定的领域知识和数据，难以处理复杂和未知的问题。
3. 机器学习阶段（1980年代-1990年代）
随着神经网络理论的提出和硬件性能的提升，机器学习成为人工智能领域的热点。这一时期的研究重点转向了模式识别、特征提取和优化算法，如反向传播神经网络（BPNN）、支持向量机（SVM）等。这些技术的出现使得人工智能系统能够从大量数据中学习和提取特征，从而提高了其对未知数据的适应能力。
4. 深度学习阶段（2000年代至今）
深度学习技术的崛起标志着人工智能进入了一个新的发展阶段。这一阶段的研究成果涵盖了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等多种深度神经网络架构。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破，并成功应用于自动驾驶、医疗诊断、金融预测等多个实际场景。此外，深度学习还催生了新的研究方向，如强化学习、迁移学习、联邦学习等，进一步推动了人工智能的发展。
总之，人工智能的发展历程经历了启蒙、知识革命、机器学习和深度学习四个阶段。每个阶段都有其特点和局限性，但随着技术的发展和研究的深入，人工智能正逐步迈向更加智能化的未来。
