人工智能（Artificial Intelligence, AI）的发展史是一段充满挑战与突破的历程，其发展历程可以大致划分为以下几个阶段：
一、 起步发展期（1943年—20世纪60年代）
概念提出与理论基础：****
1943年，美国神经科学家麦卡洛克（Warren McCulloch）和逻辑学家皮茨（Walter Pitts）提出了神经元的数学模型，这是现代人工智能学科的奠基石之一。
1950年，艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing）提出“图灵测试”，即如果一台计算机能够通过对话的形式掩盖自己的真实身份，使人类判断不出是否是人或计算机，那么该计算机就可以被认为是具备了人工智能。这一测试成为评估人工智能智能程度的标准。
1956年，达特茅斯学院人工智能夏季研讨会上正式使用了人工智能（artificial intelligence, AI）这一术语，标志着人工智能学科的诞生。
重要成果：
机器定理证明、跳棋程序、人机对话等初步成果相继出现，掀起人工智能发展的第一个高潮。
1957年，弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）实现了“感知机”（Perceptron）神经网络模型，为后续的神经网络研究奠定了基础。
二、反思发展期（20世纪60年代—70年代初）
问题与挑战：
人工智能遇到了一些困难和挑战，如无法处理常识性问题、机器翻译不准确等，导致人工智能的发展陷入低谷。
神经网络的研究也遭遇了挫折，如马文·明斯基（Marvin Minsky）的著作《感知器》提出单层感知器无法划分XOR原数据的问题，给神经网络研究以沉重的打击。
三、应用发展期（20世纪70年代初—80年代中）
专家系统的出现：
人工智能出现了专家系统，这是一种利用专业知识解决特定领域问题的系统，如化学分析等，实现了人工智能的实用化。
1968年，爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）提出首个专家系统DENDRAL，该系统具有非常丰富的化学知识，可根据质谱数据帮助化学家推断分子结构。
四、低迷发展期（20世纪80年代中—90年代中）
局限性与挑战：
人工智能的应用规模扩大后，专家系统的局限性暴露出来，如知识获取困难、推理方法单一、缺乏学习能力等，导致人工智能的发展再次受阻。
五、稳步发展期（20世纪90年代中—2010年）
新技术与方向：
人工智能受益于网络技术和互联网技术的发展，出现了一些新的研究方向和应用领域，如神经网络、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等。
1995年，IBM的Deep Blue超级计算机战胜了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，标志着人工智能技术愈加成熟。
六、蓬勃发展期（2011年至今）
突破性进展：
人工智能借助大数据、云计算、物联网等信息技术的支持，以深度神经网络为代表的人工智能技术取得了突破性的进展。
图像识别、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等应用不断涌现，人工智能的发展进入了一个新的高潮。
AlphaGo作为围棋人工智能的代表，在与人类世界冠军的比赛中获胜，引起了全球对人工智能的广泛关注。
深度学习作为目前最先进的人工智能技术之一，不断推动人工智能在各个领域的深入应用和发展。
总结
人工智能的发展史是一部充满挑战与创新的历史。从最初的神经元模型到如今的深度学习技术，人工智能不断突破自身限制，推动科技进步和社会发展。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能的未来将更加充满可能性和机遇。
