在人工智能发展的三个阶段

1. 人工智能的萌芽期（20世纪中叶）
特征：
符号主义和知识工程方法占据主导地位
专家系统用于解决特定领域的复杂问题
计算能力有限，数据集较小
重要事件：
1956 年达特茅斯会议：术语“人工智能”首次提出
20 世纪 80 年代：专家系统在商业应用中取得成功
2. 人工智能的低潮期（20 世纪 80 年代末至 2000 年代初）
特征：
符号主义方法的局限性变得明显
AI 系统难以扩展到现实世界问题
计算能力和数据集的限制
3. 人工智能的复兴期（2000 年代初至今）
特征：
机器学习和神经网络的兴起
计算能力和数据集的爆炸式增长
深度学习技术取得突破性进展
重要事件：
2012 年 ImageNet 挑战赛：深度学习模型在图像识别方面取得重大进步
2016 年 AlphaGo 击败人类围棋冠军
持续的机器学习和人工智能研究的突破