人工智能（AI）的发展历程可以分为以下几个阶段：
1. 早期阶段（1950年代-1970年代）：这个阶段主要是基于符号逻辑和专家系统的人工智能研究。代表性的工作包括艾伦·图灵的“图灵测试”、约翰·麦卡锡的“知识表示”、马文·明斯基的“人工智能”等。这些工作为后来的人工智能研究奠定了基础。
2. 知识工程阶段（1970年代-1980年代）：这个阶段的主要特点是将知识表示和推理作为研究重点，试图通过知识库和推理机来实现人工智能。代表性的工作包括斯坦福大学的“自然语言处理”、麻省理工学院的“专家系统”等。
3. 机器学习阶段（1980年代-1990年代）：这个阶段的主要特点是将机器学习作为研究重点，试图通过算法和模型来实现人工智能。代表性的工作包括IBM公司的“深蓝”、卡内基梅隆大学的“国际象棋程序”等。
4. 神经网络与深度学习阶段（1990年代-2000年代）：这个阶段的主要特点是将神经网络和深度学习作为研究重点，试图通过模拟人脑的结构和功能来实现人工智能。代表性的工作包括IBM公司的“深蓝”、谷歌公司的“AlphaGo”等。
5. 大数据与云计算阶段（2000年代至今）：这个阶段的主要特点是将大数据和云计算作为研究重点，试图通过分析海量数据和提供云服务来实现人工智能。代表性的工作包括亚马逊公司的“Alexa”、谷歌公司的“Google Assistant”等。
6. 跨学科融合阶段（当前）：随着人工智能技术的不断发展，越来越多的学科开始与人工智能相结合，形成了跨学科的研究趋势。例如，生物信息学、心理学、认知科学等领域都在与人工智能相结合，共同推动人工智能的发展。
总之，人工智能的发展历程经历了从符号逻辑到知识表示，再到机器学习、神经网络和深度学习，最后到现在的大数据和云计算的阶段。在这个过程中，人工智能技术不断进步，应用领域也在不断拓展，为人类社会带来了巨大的变革和影响。
