4．人工智能的发展经历了怎样的历史阶段

人工智能第一次浪潮（1956—1974年）：AI思潮赋予机器逻辑推理能力。这一时期“人工智能”这一概念兴起，人们对AI的未来充满了想象。这一阶段，人工智能主要用于解决代数、几何问题，以及学习和使用英语程序，研发主要围绕机器的逻辑推理能力展开。但受限于当时计算机算力不足，人工智能研发变现周期拉长、行业遇冷。

人工智能第二次浪潮（1980—1987年）：专家系统使得人工智能实用化。专家系统是一种仅具有某项单一功能的人工智能程序，能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则，并在这一特定领域回答或解决问题，人工智能也由此变得更加“实用”。然而专家系统的实用性只局限于特定领域，同时升级难度高、维护成本居高不下，行业发展再次遇到瓶颈。

人工智能第三次浪潮（1993—2017年）：深度学习助力感知智能步入成熟。不断提高的计算机算力加速了人工智能技术的迭代，也推动感知智能进入成熟阶段，AI与多个应用场景结合落地、产业焕发新生机。2006年深度学习算法的提出、2012年AlexNet在ImageNet训练集上图像识别精度取得重大突破，直接推升了新一轮人工智能发展的浪潮。2016年，AlphaGo打败围棋职业选手后人工智能再次收获了空前的关注度。与以往不同，这次的人工智能浪潮不仅在技术上频频取得突破，在商业市场同样名声大噪。