人工智能的发展历程可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时的科学家们开始探索如何让计算机模拟人类的智能。早期的人工智能主要集中在符号主义，通过编写规则来让计算机处理问题。随着时间的推移，连接主义逐渐兴起，神经网络技术成为研究热点，但由于计算能力等限制，发展曾一度陷入低谷。
近年来，随着硬件技术的飞速发展和大数据的积累，人工智能迎来了新的爆发期。深度学习算法的出现是重要的技术突破，如卷积神经网络在图像识别领域取得了巨大成功，循环神经网络及其变体在自然语言处理方面也有出色表现。此外，强化学习技术在机器人控制、游戏等领域得到了广泛应用，让智能体能够通过与环境的交互不断学习和优化行为策略。
