人工智能（AI）软件问世的时间可以追溯到20世纪50年代，但真正引起广泛关注和研究是在21世纪初。以下是对人工智能发展历程的探索：
1. 早期阶段（1950s-1970s）：在这一时期，人工智能的研究主要集中在符号推理系统上，如逻辑推理、专家系统等。这些系统试图通过模拟人类的思维过程来实现智能。然而，由于计算能力的限制，这些系统在实际应用中遇到了很多困难。
2. 知识工程阶段（1970s-1980s）：随着计算机性能的提高，研究人员开始尝试将知识表示和推理方法应用于人工智能领域。这一时期出现了一些重要的研究成果，如自然语言处理、机器学习等。这些技术为后续的人工智能发展奠定了基础。
3. 神经网络革命（1980s-1990s）：1980年代，反向传播算法的提出使得神经网络在模式识别和机器学习领域取得了突破性进展。这一阶段的研究成果包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些技术的发展为后续的人工智能应用提供了强大的工具。
4. 深度学习时代（2000s）：2006年，深度学习的概念首次被提出，并迅速成为人工智能领域的热点。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。这一时期的研究成果还包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。
5. 大数据与云计算：随着互联网的发展和数据量的爆炸性增长，大数据和云计算成为了人工智能发展的新动力。这些技术使得人工智能系统能够处理海量数据，并从中提取有价值的信息。同时，云计算平台也为人工智能应用提供了便捷的部署和扩展能力。
6. 应用领域拓展：人工智能技术已经渗透到各个领域，如医疗、金融、交通、教育等。在这些领域中，人工智能的应用不断深化，为人们的生活带来了便利和创新。
7. 伦理与法律问题：随着人工智能技术的不断发展，伦理和法律问题也日益凸显。如何确保人工智能系统的公平性、透明性和安全性，以及如何处理隐私保护等问题，已经成为全球关注的焦点。
总之，人工智能软件问世的时间虽然不长，但经历了从符号推理到知识工程，再到神经网络革命，再到深度学习时代的发展历程。在未来，人工智能将继续推动科技和社会的进步，为人类带来更多的可能性。
