人工智能突破性进展是哪一年提出的

人工智能（AI）的突破性进展是一个不断发展和演变的过程，涉及多个领域和技术的发展。以下是一些关键的时间节点，标志着人工智能领域的重大进展：

1. 1956年：约翰·麦卡锡、马文·明斯基、克劳德·香农等人在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一术语，并讨论了机器能否模拟人类智能的问题。

2. 1970年代：人工智能研究开始进入计算机科学领域，出现了早期的专家系统和符号推理技术。这一时期，研究者开始尝试使用逻辑推理和知识表示来构建能够解决特定问题的智能系统。

3. 1980年代：机器学习成为人工智能研究的重要分支，研究者开始探索如何让计算机从数据中学习和改进性能。神经网络和统计学习理论的出现为机器学习提供了理论基础。

4. 1990年代：随着计算能力的提升和大数据的兴起，机器学习和深度学习开始崭露头角。卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。

5. 2000年代：自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）成为人工智能研究的热点领域。研究者开发了多种算法和技术，使得计算机能够理解和生成自然语言文本、识别和分析图像等。

6. 2010年代：深度学习技术的飞速发展推动了人工智能的突破性进展。卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型在图像和语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。此外，强化学习、迁移学习等技术也为人工智能的发展提供了新的思路和方法。

7. 2020年代：人工智能技术在各个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、医疗诊断、金融分析、机器人等。同时，人工智能伦理、安全和隐私等问题也引起了广泛关注。

总之，人工智能领域的突破性进展是一个长期且复杂的过程，涉及到多个学科和技术的交叉融合。这些进展不仅推动了人工智能技术的发展，也为人类社会带来了巨大的变革和机遇。