人工智能的发展是一个复杂且不断演进的过程，其发展历程可以划分为多个阶段。

尽管不同来源可能对阶段的划分略有不同，但总体上可以归纳为以下几个关键阶段： 一、萌芽与起步发展期（上世纪40年代至60年代） 主要特点： 萌芽：上世纪50年代，以申农等科学家为代表的团队开始研究机器模拟的相关问题，标志着人工智能的正式诞生。

符号主义兴起：符号主义（又称逻辑主义、计算机学派）成为早期人工智能的主流思想，强调通过符号操作实现智能。

标志性事件： 1950年，艾伦·图灵提出“图灵测试”，为人工智能领域的智能评估提供了重要标准。

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。

1957年，弗兰克·罗森布拉特在一台IBM-704计算机上实现了“感知机”神经网络模型，这是早期神经网络研究的重要突破。

二、反思与瓶颈期（上世纪70年代） 主要特点： 深入反思：科学家发现机器模仿人类思维是一个庞大的系统工程，难以用现有理论成果构建完整模型。

发展受阻：由于计算力及理论上的不足，人工智能的发展陷入低谷，神经网络的研究也走向低潮。

三、应用与第二发展期（上世纪80年代至90年代） 主要特点： 连接主义兴起：连接主义（又称仿生学派）逐渐取代符号主义成为主流，强调通过模拟人脑神经元连接实现智能。

技术突破： 1981年，詹姆斯·莱特希尔提出神经网络概念。

1986年，戴维·柯尔津斯推出反向传播算法，成为连接主义中最重要的技术之一。

应用拓展：已有人工智能研究成果逐步应用于各个领域，特别是在商业领域取得了显著成果。

四、平稳与多元化发展期（上世纪90年代至今） 主要特点： 技术融合：随着互联网技术的普及和计算能力的提升，人工智能技术不断融合创新，如深度学习的兴起。

领域拓展：人工智能在自动驾驶、自然语言处理、图像识别等多个领域取得突破性进展。

标志性事件： 2012年，深度学习技术在ImageNet图像识别竞赛中展现巨大潜力。

2016年，AlphaGo围棋程序战胜世界冠军李世石，标志着人工智能在复杂决策领域的能力。

2022年底，ChatGPT的推出引发全球关注，标志着生成式AI技术的重大进展。

总结 人工智能的发展经历了从萌芽到反思，再到应用和多元化发展的多个阶段。

每个阶段都有其特定的技术特点和标志性事件，共同推动了人工智能技术的不断演进和创新。

随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，人工智能将继续为人类社会的发展带来更多可能性。