人工智能的根基可追溯至人类对智能实质的千年诘问。古希腊哲学家亚里士多德提出三段论推理模型，为逻辑学奠定根底；17世纪莱布尼茨测验将人类思想转化为符号运算；20世纪初，数学家希尔伯特提出“可核算性”理论，为机器模仿人类思想供给数学结构。
1943年，神经科学家麦卡洛克和数学家皮茨提出人工神经元模型，模仿生物神经元作业机制；1950年，艾伦·图灵宣布《核算机器与智能》，提出“图灵测验”这一里程碑式概念，将“机器能否考虑”转化为可验证的科学出题。同年，达特茅斯会议正式树立“人工智能”学科称号，标志着AI从哲学思辨进入科学实践阶段。
根据“智能实质是符号操作”的假定，研讨者开发出首个能证明数学定理的“逻辑理论家”程序（1956），以及打败世界跳棋冠军的塞缪尔跳棋程序（1959）。1965年，斯坦福大学研制的DENDRAL系统成为首个商业专家系统，经过规矩库确诊化学分子结构，敞开AI产业化前奏。
符号系统依靠手艺编码常识，面对敞开场景时规矩库呈指数级胀大，导致“组合爆破”问题。1973年，英国政府陈述阐明AI研讨存在“过度许诺与缺乏交给”的对立，引发第一次AI隆冬。
1957年，罗森布拉特发明感知机模型，经过两层神经网络完结简略分类使命。虽然因明斯基《感知机》一书指出其局限性而堕入低谷，但1986年反向传达算法（BP）的提出处理了多层网络练习难题，为深度学习埋下伏笔。
1980年代，专家系统商场规划达10亿美元，但1987年Lisp机器商场导致AI出资锐减60%，职业进入第2次隆冬。
面对符号主义的常识获取瓶颈，研讨者转向根据数据的形式辨认方法。1995年支撑向量机（SVM）的提出，使小样本分类使命准确率提高30%；2001年，霍普菲尔德网络与玻尔兹曼机的结合，推进神经网络在语音辨认范畴的运用。
2006年，Hinton提出深度信仰网络（DBN），经过逐层预练习处理深层网络练习难题；2012年，AlexNet在ImageNet比赛中以15.3%的错误率夺冠，引发深度学习革新。
GPU并行核算架构的遍及使模型练习速度提高百倍，互联网发生的海量数据成为AI练习的“燃料”。2016年，AlphaGo以4:1打败李世石，其蒙特卡洛树查找与深度神经网络的结合，标志着AI在杂乱抉择方案范畴获得打破。
2017年，Transformer架构的提出推进自然语言处理进入预练习年代；2020年，GPT-3模型参数规划达1750亿，展示强壮的零样本学习才干，推进AI从“专用东西”向“通用才干”进化。
我国AI开展正从“百模大战”转向头部会集，DeepSeek、字节跳动等六家厂商引领大模型进化。2025年，根底大模型经往后练习（Post-training）完结场景适配，如Deepseek-R1-0528版别在数学推理准确率上提高40%，挨近世界顶尖水平。
推理需求迸发：微软、谷歌等企业日均token调用量打破数万亿，推理算力需求猜测达练习阶段的5-10倍。
多模态交融：大模型打破单一模态约束，完结文本、图画、语音的跨模态交互。无人驾驶系统中，摄像头、雷达与传感器的数据交融使抉择方案准确率提高25%。
AI与机器人技术的交融催生新一代智能体。德国NEURA Robotics发布的4NE1 Gen 3人形机器人，身高1.8米，可举起100公斤重物，方案2030年交给500万台。我国埃斯顿、库卡等企业在工业机器人范畴占有全球50%商场占有率，推进“机器换人”进程。
医疗健康：达芬奇手术机器人完结全球超1000万例手术，操作精度达0.1毫米；
家庭服务：安川电机“动态安全区”技术使机器人无需防护围栏即可与人类协作。
AI生成内容的“错觉”问题导致虚伪信息传达，如2023年以色列军方运用AI锁定目标引发争议。全球需树立AI管理结构，我国《新一代人工智能道德标准》与联合国AI抉择着重“安全、牢靠、让人服气”的开展准则。
全球AI算力需求每3.5个月翻倍，估计2028年高质量练习数据将干涸。我国推进百亿级智算中心建造，华为昇腾910C芯片功能追平世界领先水平，但先进制程工艺仍面对封闭应战。
AI将代替30%的重复性作业，但一起发明“AI练习师”“智能体开发工程师”等新职业。世界经济论坛猜测，到2030年，AI将推进全球GDP增加14%，但需经过终身学习系统完结劳动力技术转型。
从图灵的哲学思辨抵达特茅斯的科学宣言，从专家系统的规矩库到深度学习的神经网络，AI的进化史实质上是人类对智能实质的探究史。当时，AI正从“东西特点”升华为“文明根底设施”，其开展需平衡技术创新与道德职责、算力扩张与动力可继续、功率提高与人类福祉。唯有如此，AI才干真实成为“增强人类”而非“代替人类”的技术力量，引领人类迈向更智能、更容纳的未来。
