人工智能（AI）的发展可以分为三个历程：早期发展、中期发展和近期发展。
1. 早期发展（20世纪40年代-70年代）
在这个阶段，人工智能的研究主要集中在符号主义和逻辑推理上。代表性的工作包括艾伦·图灵的“图灵测试”、约翰·麦卡锡的“专家系统”、马文·明斯基的“通用问题解答机”等。这些工作为后来的人工智能研究奠定了基础。
2. 中期发展（20世纪80年代-90年代）
在这个阶段，人工智能的研究开始转向机器学习和神经网络。代表性的工作包括赫伯特·西蒙的“启发式搜索算法”、约翰·麦卡锡的“神经网络”、马文·明斯基的“反向传播算法”等。这些工作为后来的人工智能研究提供了重要的理论和方法。
3. 近期发展（21世纪初至今）
在这个阶段，人工智能的研究开始转向深度学习和大数据处理。代表性的工作包括杰弗里·辛顿的“深度信念网络”、Yann LeCun的“卷积神经网络”、Alex Krizhevsky等人的“卷积神经网络”等。此外，谷歌、Facebook等公司也开始将人工智能应用到实际场景中，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
总之，人工智能的发展经历了从符号主义、逻辑推理到机器学习、神经网络再到深度学习的过程。在这个过程中，人工智能技术不断进步，应用领域不断扩大，为人类社会带来了巨大的变革和影响。
