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人工智能的发展史可以追溯到20世纪50年代，下面是一个以时间轴的方式概述人工智能发展历史的Markdown格式回复：20世纪50年代 - 人工智能的起源达特茅斯会议1956年美国达特茅斯学院举行了一次具有里程碑意义的会议，正式提出了"人工智能"这个概念这次会议的参与者包括信息论创始人香农、计算机科学家麦卡锡、明斯基等他们后来被称为“人工智能之父”符号主义和连接主义符号主义主张用符号表示知识和推理其代表人物是明斯基和派珀特连接主义则主张模拟人脑神经元的工作方式采用分布式信息处理方式，其代表人物是麦克尔洛克和皮茨20世纪60年代 - 人工智能的初步发展专家系统1965年费根鲍姆和盖尔提出了“知识工程”的概念，后来发展出专家系统这一应用领域专家系统是一种基于规则的系统可以提供某一领域内的专业知识和推理能力机器翻译1964年美国组织了一次机器翻译实验，开启了机器翻译的研究领域机器翻译是人工智能最早的应用领域之一但由于难度较大，至今尚未完全解决20世纪70年代 - 人工智能的瓶颈期人工智能的冬天由于资金困难、技术瓶颈等原因人工智能的发展进入了一个低谷期同时其他技术如集成电路的发展也给人工智能带来了很大的压力20世纪80年代 - 人工智能的复苏支持向量机（SVM）1982年芬兰学者瓦伊奇提出了支持向量机（SVM）的概念，用于解决分类和回归问题支持向量机是一种有监督学习的方法具有较好的泛化能力和对高维数据的处理能力人工神经网络随着计算机技术和数学理论的发展人工神经网络重新得到了重视和发展Hopfield网络、Kohonen网络等人工神经网络模型的出现为解决复杂的问题提供了新的思路和方法20世纪90年代 - 机器学习的兴起统计学习理论随着计算机性能的提高和数据量的增长基于统计学习理论的机器学习方法逐渐成为主流支持向量机决策树、随机森林等机器学习方法得到了广泛应用和发展数据挖掘和知识发现（KDD）随着数据库技术的发展和应用数据挖掘和知识发现（KDD）逐渐成为一个独立的领域KDD通过对大量数据的分析发现其中的规律和知识，为决策提供了有力的支持21世纪00年代 - 深度学习的崛起深度神经网络随着计算机性能的提高和计算资源的扩大深度神经网络成为了人工智能中最受关注的方向之一LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等深度神经网络模型的出现推动了人工智能技术的飞速发展深度神经网络在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的成果大规模分布式计算平台随着互联网的发展和大数据时代的到来大规模分布式计算平台成为了处理和分析大规模数据的必要手段Hadoop、Spark等分布式计算平台为人工智能算法的训练和实施提供了强大的支持21世纪10年代 - 人工智能的广泛应用自动驾驶汽车和智能机器人随着人工智能技术的发展和应用自动驾驶汽车和智能机器人成为了人工智能的重要应用领域之一Waymo、特斯拉、Uber等公司在自动驾驶汽车领域展开了激烈的竞争；波士顿动力等公司在智能机器人领域也取得了很多进展AI在金融、医疗、教育等领域的应用拓展至更多行业和领域。AI技术在人脸识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用得到了广泛应用。金融行业利用AI进行风险评估和信贷审批；医疗行业利用AI进行疾病诊断和治疗辅助；教育行业利用AI进行个性化教学和教育辅助等。AI技术逐渐渗透到各行各业，并深刻地改变了人们的生活方式和社会生产方式。