一、萌芽与奠基（1950-1970年代）

1950年，图灵提出“图灵测试”，为AI智能水平提供评估标准。1956年达特茅斯会议正式确立“人工智能”学科，麦卡锡、明斯基等学者奠定研究基础。此后，感知机（1957年）、ELIZA聊天机器人（1966年）等早期技术突破，展示了AI在简单任务中的潜力。

二、符号主义与专家系统（1970-1980年代）
符号主义主导下，专家系统如DENDRAL（化学领域）和MYCIN（医疗诊断）兴起，证明AI在特定领域的实用性。然而，受限于算力与知识获取困难，AI研究遭遇第一次寒冬，但为后续机器学习埋下伏笔。

三、连接主义复兴与机器学习（1980-2000年代）
1986年反向传播算法解决神经网络训练难题，推动连接主义复兴。1995年支持向量机在手写数字识别中取得突破，开启机器学习实际应用。1997年深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，展示AI在策略游戏中的潜力。

四、深度学习爆发与大模型时代（2010年代至今）
2012年AlexNet在ImageNet竞赛中大幅降低错误率，掀起计算机视觉革命。2016年AlphaGo结合深度学习与强化学习，击败围棋世界冠军李世石。2017年Transformer架构解决自然语言处理长距离依赖问题，GPT系列模型推动AI向通用智能迈进。2025年GPT-5整合大语言模型与推理模型，展现顶尖性能。

五、当前应用与未来展望
AI已深度融入医疗、自动驾驶等领域。如温州区域医疗AI集成平台，通过AI辅助诊断、智能分析等，提升诊疗效率与精准度。未来，AI将在伦理、可持续发展等方面面临挑战与机遇，持续推动人类社会进步。