AI的发展历程，你知道是从什么时候开始的吗？

    AI的发展历程是一段充满探索、突破与起伏的历史，以下是其主要阶段的介绍：
    诞生与早期探索阶段（20世纪50年代-60年代）
    基础理论奠基：1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》论文，提出M-P模型，为神经网络的研究奠定了基础。1950年，阿兰·图灵发表《ComputingMachineryandIntelligence》论文，提出图灵测试，为判断机器是否具有智能提供了一种方法.

    术语提出与初步研究：1956年的达特茅斯会议标志着人工智能作为一个研究领域正式诞生。会议上，约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等科学家共同探讨了用机器模拟人类智能等问题，并首次引入“ArtificialIntelligence”一词。此后，计算机科学家们开始致力于研究各种AI技术，如逻辑推理、搜索、机器学习、神经网络等.
    早期成果：1955年，赫伯特·西蒙和艾伦·纽维尔开发了“逻辑理论家”程序，被认为是人类历史上第一个人工智能程序。1957年，弗兰克·罗森布拉特在IBM-704计算机上模拟实现了“感知机”神经网络模型；同年，赫伯特·西蒙等人又推出了通用问题解决器。1959年，美国发明家乔治·德沃尔与约瑟夫·英格伯格发明了人类首台工业机器人——Unimate.
    挫折与低谷阶段（20世纪60年代末-70年代）
    发展受限：由于当时计算机的性能和数据存储能力有限，无法满足复杂的AI算法和大规模数据处理的需求，导致AI技术的发展进展缓慢，实际应用效果未达预期，人们对AI的热情逐渐减退，AI进入第一次低谷期.
    专家系统推动的复苏阶段（20世纪80年代-90年代初期）
    专家系统兴起：1968年，美国斯坦福大学教授爱德华·费根鲍姆提出首个专家系统Dendral，此后专家系统在多领域被广泛使用，如医疗、工业等，使AI变得更加实用，推动了AI的第二次发展浪潮。专家系统是一种基于特定领域知识的程序，通过模拟人类专家的决策过程来解决问题.
    再度遇冷：然而，专家系统的性能受到知识获取的限制，需要人工编写大量规则，升级难度高、维护成本居高不下，且缺乏灵活性与推理能力。同时，当时计算机处理能力仍然受限，无法处理大规模数据与复杂模式识别任务，AI的发展再次陷入低谷.
    深度学习引领的快速发展阶段（20世纪90年代末期-至今）
    重要突破与基础奠定：1997年5月11日，IBM超级计算机深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，标志着机器在某种程度上能超越人类智能，再次引发AI热潮。2010年，DeepMind成立；2011年，GoogleBrain立项。2012年，GeoffreyHinton团队开发AlexNet模型，在计算机视觉领域取得重大突破，成为深度学习革命的开端.
    技术深化与广泛应用：2015年，OpenAI成立，致力于探索通用人工智能。2016年，Google旗下DeepMind开发的AlphaGo以4:1战胜世界顶级围棋选手李世石，创造了AI领域的重大里程碑，引起全球关注。此后，AI在图像识别、自然语言处理、语音识别、自动驾驶等领域取得了显著成就，并开始广泛应用于医疗保健、金融、教育、交通等众多行业，深刻改变了人们的生活和工作方式.
    生成式AI的兴起：2022年11月30日，OpenAI发布生成式聊天机器人ChatGPT，发布2个月后注册用户突破1亿，成为史上增长最快的消费应用，引发了新一轮AI热潮，推动了生成式AI的快速发展和应用，如文字生成、图像生成、代码生成等，为内容创作、创意设计等领域带来了新的变革.