1. ‌早期探索阶段（20世纪40年代至50年代）‌：AI的概念可以追溯到20世纪40年代，艾伦·图灵提出了图灵机概念，并在1950年提出了著名的图灵测试，即通过测试机器是否能够模仿人类的思维行为来评估机器是否具有“智能”‌。1956年，约翰·麦卡锡等科学家在达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一概念，标志着AI领域的正式确立‌。

2. ‌初步尝试与理论发展阶段（20世纪60年代）‌：60年代，AI的研究重点集中在机器学习和问题求解上。尽管理论上很有前景，但由于计算能力的限制，实际应用还非常有限。科学家们开始研究如何让机器模拟人类思考，推动了推理、学习和规划等概念的形成‌。

3. ‌低谷期（20世纪70年代至90年代）‌：由于计算能力不足和理论上的不成熟，AI发展进入了“寒冬”期。许多早期的AI项目因预算和技术问题而停滞不前，导致对AI技术的信心下降‌。尽管如此，专家系统在80年代成为了一个突破点，通过模拟专家决策过程帮助在特定领域做出决策，但依然未能完全走出低谷‌。

4. ‌复兴与突破阶段（2000年代至2010年代）‌：进入21世纪后，随着互联网的普及和大数据的兴起，AI迎来了新的机遇。特别是2012年，加拿大多伦多大学教授杰弗里·欣顿提出的深度学习神经网络模型在图像识别挑战赛上取得重大突破，激发了AI领域的又一次发展热潮，推动了语音识别、图像识别以及自然语言处理等多个领域的快速进步‌。

5. ‌全面爆发阶段（2020年代至今）‌：近年来，生成式人工智能迎来了全面爆发。2022年，美国OpenAI公司推出的ChatGPT以更大规模的模型实现了更强的内容生成功能。2024年，OpenAI推出的文生视频大模型Sora推动了生成式AI从单模态向多模态的发展。同时，全球的AI大模型如谷歌的双子座、元公司的Llama、中国的文心一言等纷纷涌现，形成了百花齐放的局面‌。

‌当前的应用场景和未来趋势‌：AI技术正在加速融入人们的日常生活、生产工作和学习研究中。从判别到生成，从单模态到多模态，从专用到通用，AI正在推动人类经济社会信息化进程迈向智能化的新阶段。未来，AI技术有望在更多领域实现突破，并带动全行业形成以开源为主流的发展路线‌。

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