人工智能的发展历程宛如一部跌宕起伏的科技史诗，其核心脉络贯穿了人类对 “智能本质” 的持续探索。20 世纪 50 年代，随着达特茅斯会议的召开，AI 正式诞生，早期研究者秉持符号主义理念，试图通过逻辑规则与符号系统模拟人类思维。典型代表如 1956 年的 “逻辑理论家” 程序，成功证明了罗素《数学原理》中的 38 条定理；70 年代的专家系统（如医疗诊断系统 MYCIN）则通过预设规则库处理特定领域问题。然而，这类基于规则的系统面临 “知识表示瓶颈”—— 人类经验难以完全转化为精确的符号逻辑，且缺乏自主学习能力。
20 世纪 80 年代，连接主义崛起，神经网络成为新焦点。受生物神经元启发，多层感知机（MLP）试图通过大量数据训练模拟人脑的分布式计算。但受限于算力与数据量，早期神经网络一度陷入低谷。直至 2012 年，深度学习迎来突破：Hinton团队的 AlexNet 在 ImageNet 图像识别大赛中以远超传统算法的准确率（top-5 错误率从 26% 降至 15%）震撼学界，其核心在于深层卷积神经网络（CNN）对图像特征的层级提取能力。此后，Transformer 架构（2017 年）的诞生彻底改变游戏规则 —— 通过 “注意力机制” 解决序列数据处理的长距离依赖问题，催生了 GPT-3（1750 亿参数）、PaLM（5400 亿参数）等千亿级大模型。
当前，AI 正从 “专用智能”（如围棋、翻译）向 “通用智能”（AGI）缓慢演进。然而，可解释性不足（“黑箱” 问题）、算力消耗巨大（训练 GPT-4 需数千万美元成本）、数据偏见等挑战依然存在。未来突破可能来自神经符号 AI（融合逻辑与神经网络）、生物启发算法（如类脑计算）等方向，人类距离真正理解智能的本质，或许还有漫长的路要走。
