人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在开发出能够执行人类智力任务的智能计算机系统。虽然AI的概念最早可以追溯到上世纪50年代，但其历史可以追溯到数百年前，甚至更早。以下是AI发展历史的一个简要概述。

早期发展（古代至20世纪40年代）

在古代，许多哲学家和数学家都探讨了“机械思考”的概念，即认为人类思考和推理的过程可以通过机械方法模拟。在13世纪，拉蒙·卢卡斯·德·佩纳福尔德就写了一篇名为《洞穴的书》的作品，其中描述了一个机械鸟，能够模拟人类语言。18世纪，瑞士数学家利昂哈德·欧拉提出了一个早期的逻辑学，开创了人工智能的数学基础。

20世纪40年代，计算机发明后，科学家们开始思考如何让计算机模拟人类智力。1943年，心理学家麦卡洛克和皮茨（McCulloch and Pitts）提出了一种基于神经元的计算模型，被视为神经网络的起点。1949年，信息论的奠基人克劳德·香农发表了一篇文章，提出了一个自动学习的概念，为AI的自适应能力奠定了基础。

AI繁荣（20世纪50年代至70年代）

20世纪50年代，AI的繁荣时期到来，开始出现了许多著名的AI研究成果。1950年，艾伦·图灵提出了著名的图灵测试，成为评价人工智能的标准之一。1956年，约翰·麦卡锡等人在达特茅斯会议上提出了“人工智能”这一术语，并奠定了AI的研究基础。在此期间，AI研究集中在基于规则和逻辑的符号系统，尤其是基于专家系统的研究。

20世纪60年代和70年代，AI取得了一系列突破，如西蒙和纽厄尔发明了逻辑推理程序，获得了图灵奖；罗德尼·布鲁克斯发明了第一个移动机器人，研究机器人视觉和语音识别；而莫尔和维纳在神经网络方面的研究为后来的深度学习奠定了基础。

然而，在20世纪70年代末，AI遭遇了“AI冬天”，由于各种技术和市场因素，AI的研究停滞不前，吸引力下降，导致了大量研究机构和公司的倒闭和破产，使AI的发展陷入低谷。

AI复苏（1980年代至今）

20世纪80年代，AI开始逐渐复苏。专家系统的商业应用逐渐出现，以诊断、控制、监督等方面为主。1986年，深度学习的方法受到关注，后来成为现代AI的核心技术之一。1990年代初，出现了机器学习和数据挖掘技术，推动了AI的复苏和发展。同时，计算能力的提升和互联网的兴起为AI提供了更广阔的发展空间。

21世纪以来，AI在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，产生了许多重要应用，如语音助手、智能家居、自动驾驶等。AI还在医疗保健、金融、制造业等领域获得了广泛的应用。同时，AI也面临许多挑战，如数据隐私、算法偏见、职业替代等问题。各国政府和企业也纷纷加大对AI的研发和应用投入，展开了新一轮的AI竞争。

总体来说，AI的发展历程是一个充满曲折和辉煌的过程，从最初的理论探索到商业应用的推广，每一个时期都有重要的研究成果和技术突破。未来，AI仍然是一个充满挑战和机遇的领域，有许多问题需要解决，也有许多前景可期。