人工智能一共经历了次浪潮

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展经历了多个阶段，可以大致分为以下几个浪潮：

1. 早期探索期（1950s-1970s）：这一时期，人工智能的研究主要集中在符号主义和逻辑推理上。代表性的工作包括艾伦·图灵的“图灵测试”、约翰·麦卡锡的“知识表示”等。这个阶段的人工智能研究主要集中在如何让机器能够模拟人类的思维过程，但受限于当时的计算能力和数据获取手段，进展缓慢。

2. 专家系统期（1970s-1980s）：这一时期，人工智能研究开始转向利用专家系统来解决特定领域的复杂问题。代表性的工作包括斯坦福大学的“Dendral”、IBM公司的“MYCIN”等。这些专家系统在医疗、金融、气象等领域取得了一定的应用成果，但仍然面临知识获取困难、推理能力有限等问题。

3. 机器学习期（1980s-1990s）：这一时期，人工智能研究开始引入机器学习技术，使计算机能够从大量数据中自动学习和提取特征，提高解决问题的能力。代表性的工作包括贝尔实验室的“感知机”、IBM公司的“Q-learning”等。这一时期的人工智能研究取得了突破性进展，如语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了重要进展。

4. 深度学习期（2000s-至今）：这一时期，人工智能研究开始引入深度学习技术，使计算机能够通过多层神经网络自动学习并提取复杂的模式和特征。代表性的工作包括Google的“DeepMind”、Facebook的“FaceNet”等。这一时期的人工智能研究取得了巨大成就，如AlphaGo击败围棋世界冠军、自动驾驶汽车取得重大突破等。同时，随着计算能力的提升和大数据的积累，人工智能在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域取得了更加广泛的应用。

总之，人工智能的发展经历了多次浪潮，每个阶段都有其独特的特点和局限性。然而，正是这些阶段的跨越式发展，推动了人工智能技术的不断进步，为未来的创新提供了无限可能。