人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今科技领域的热门话题，其发展历程源远流长，经历了多个重要的阶段。人工智能的起源可以追溯到古代。在古希腊时期，哲学家们就开始思考人类思维的本质和机器模仿人类思维的可能性。然而，真正意义上的人工智能研究始于20世纪中叶。
在 20 世纪 50 年代，随着计算机技术的发展，人工智能的概念逐渐清晰。早期的研究重点是基于规则的系统和符号推理。研究人员试图通过编写明确的规则和逻辑来让计算机解决问题和执行任务。这一时期的代表性成果包括逻辑理论家（Logic Theorist）和通用问题解决器（General Problem Solver）等程序。
到了20世纪60年代，人工智能迎来了第一次繁荣。研究人员对人工智能的未来充满了乐观的预期，认为很快就能实现具有人类智能水平的机器。然而，由于当时的计算能力和数据有限，以及对智能本质的理解不够深入，许多雄心勃勃的项目未能达到预期的效果。这导致了20世纪70年代人工智能的第一次寒冬，资金削减，研究进展缓慢。20 世纪80年代，专家系统的出现为人工智能带来了新的生机。专家系统是一种基于知识库和推理规则的系统，能够在特定领域为用户提供专业的建议和解决方案。例如，在医疗诊断、工业控制等领域得到了应用。但专家系统也存在局限性，如知识获取困难、适应性差等。
20 世纪90年代，随着计算机性能的提高和互联网的普及，人工智能开始与其他技术融合，如机器学习、数据挖掘等。机器学习算法的发展使得计算机能够从大量的数据中自动学习模式和规律，从而提高了智能系统的性能和适应性。
进入21世纪，人工智能迎来了快速发展的新时期。大数据的出现为人工智能提供了丰富的燃料。深度学习技术，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的发展，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。例如，谷歌的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了人类顶尖选手，引起了全球的关注。
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14图表：各地方“两会”中提及的关于人工智能产业发展的规划梳理21图表：
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