人工智能（AI）自20世纪中叶诞生以来，阅历了屡次技能打破与工业革新，其开展历史可划分为六大阶段。
1956年达特茅斯会议初次提出“人工智能”概念，标志着学科的诞生。这一时期的研讨聚集于符号逻辑与根底理论，如机器定理证明、前期模式识别等。艾伦·图灵提出的“图灵测验”为智能机器的评判奠定了根底，而前期AI程序如ELIZA（1966年）则展现了人机对话的雏形。但是，受限于核算才能和数据规划，这一阶段的效果多为试验室内的理论验证，没有完成大规划使用。
因为前期方针过于理想化（如完成通用AI），加之硬件功能缺少，AI技能遭受瓶颈，进入“第一次隆冬”。例如，机器翻译因无法处理言语复杂性而失利，专家体系的常识获取难题露出。这一阶段的波折促进学界从头审视AI的可行性，转向更务实的使用方向。
跟着专家体系的鼓起，AI从理论研讨转向实践使用。专家体系经过规矩库和推理引擎模仿人类专家的决议计划才能，在医疗确诊、金融剖析等范畴大放异彩。但是，体系依靠人工常识输入、缺少学习才能等问题逐步闪现，导致“第2次隆冬”降临。
互联网的遍及为AI注入新动力。核算学习方法与数据驱动范式鼓起，打破了专家体系的限制。一起，核算才能的提高使得机器学习算法在图像识别、自然言语处理等范畴获得开展。这一阶段，AI技能开端浸透至搜索引擎引荐、垃圾邮件过滤等日常场景，但受限于算法复杂度和数据规划，仍处于“能用但不够好用”的状况。
大数据、云核算与GPU算力的打破，催生了深度学习的革新。2012年AlexNet在ImageNet比赛中夺冠，证明了深度神经网络的潜力；2017年Transformer架构的提出，彻底改变了自然言语处理范式。生成式AI（如GPT系列）和核算机视觉（如AlphaGo）的打破，使AI从“东西”晋级为“创造者”。此阶段，AI在医疗印象剖析、无人驾驶、智能客服等范畴完成规划化落地，全球科学技能巨子竞相投入资源，构成“算力比赛”格式。
2025年成为AI开展的要害转折点。以我国DeepSeek为代表的开源模型鼓起，经过混合专家体系（MoE）、强化学习推理等技能，以低成本完成高功能打破。
