人工智能的发展史可以分为四个关键阶段：早期探索、规则驱动、机器学习和深度学习。
1. 早期探索（1950年代-1970年代）
在这个阶段，人工智能的研究主要集中在符号逻辑和推理系统上。代表性的工作包括艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙的“问题解决”程序，以及约翰·麦卡锡的“逻辑理论家”。这些早期的AI系统主要依赖于规则和知识库来解决问题，而没有考虑数据和经验。
2. 规则驱动（1970年代-1980年代）
随着计算机技术的发展，人们开始尝试使用专家系统来解决复杂的问题。专家系统是一种基于规则的系统，它从领域专家那里获取知识，并将其转化为可执行的程序。这一时期的代表工作有斯坦福大学的MYCIN项目和IBM公司的DENDRAL项目。
3. 机器学习（1980年代-1990年代）
随着计算能力的提高和数据的积累，机器学习开始崭露头角。这一时期的主要特点是神经网络和统计学习理论的兴起。代表性的工作有IBM公司的Deep Blue国际象棋比赛，以及斯坦福大学的LeNet卷积神经网络。
4. 深度学习（2000年代至今）
深度学习是机器学习的一个分支，它通过多层神经网络模拟人脑的工作原理。这一阶段的代表性工作有谷歌的ImageNet图像识别比赛，以及AlexNet、VGG、ResNet等著名的网络结构。深度学习的出现极大地推动了人工智能的发展，使得计算机能够从大量数据中学习和提取特征，从而实现更复杂和智能的任务。
总之，人工智能的发展史是一个不断探索和创新的过程。从早期的符号逻辑和推理系统，到规则驱动的专家系统，再到机器学习和深度学习，人工智能已经取得了巨大的进步。未来，随着技术的不断发展，人工智能将会在更多领域发挥重要作用，为人类社会带来更多的便利和价值。
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