人工智能（AI）技术的起源可以追溯到20世纪中叶，当时计算机科学家们开始探索如何使计算机能够模拟人类智能。以下是人工智能技术发展的历史脉络：
1. 早期研究（1943-1956）：在第二次世界大战期间，美国军方开始研究如何利用计算机来模拟战争策略。这些早期的研究为后来的人工智能奠定了基础。
2. 符号主义学派（1950s）：符号主义学派认为，人工智能应该通过符号和规则来实现，而不是通过机器学习。这一学派的代表人物有艾伦·图灵、约翰·麦卡锡等。
3. 连接主义学派（1956-1960）：连接主义学派认为，人工智能应该通过学习来实现，即通过神经网络来模拟人类大脑的工作方式。这一学派的代表人物有马文·明斯基、赫伯特·西蒙等。
4. 知识表示与推理（1960s）：这一时期，研究人员开始关注如何将知识表示为计算机可以理解的形式，以及如何通过推理来解决问题。这一领域的代表人物有约翰·冯·诺依曼、艾伦·纽厄尔等。
5. 专家系统（1968-1974）：专家系统是一种基于知识表示和推理的人工智能应用，它试图模拟人类专家的知识和经验来解决特定领域的问题。这一时期的代表作品有Dendral、MYCIN等。
6. 机器学习与深度学习（1970s-1980s）：随着计算机性能的提高和计算能力的增强，研究人员开始关注如何让计算机从数据中学习和改进。这一时期的代表作品有感知机、反向传播算法等。
7. 神经网络与深度学习（1980s-至今）：随着计算能力的进一步提高和大数据的出现，神经网络和深度学习成为了人工智能的主流方向。这一时期的代表作品有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
总之，人工智能技术的发展经历了从符号主义、连接主义、知识表示与推理、专家系统、机器学习到深度学习等多个阶段。在这个过程中，研究人员不断探索新的理论和技术，推动了人工智能的快速发展。
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