人工智能的发展历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，以下是各个阶段起到关键作用的重大突破：
在快速发展的过程中，众多巨人开创了具有重大意义的里程碑事件，推动了人工智能的不断进步。
在近现代几十年中，人工智能发展迅猛，从1950年英国数学家阿兰·图灵（Alan Turing）提出了著名的“图灵测试”算起，到1956年的达特茅斯会议，从符号主义学派的专家系统到链接主义学派的感知机和神经网络，从深度学习的高速发展到当前的大语言模型的爆发式发展，在这短短几十年之间，人工智能发展经历的三起二落，以及技术突破所带来的阶段性不同程度的爆发。在快速发展的过程中，我们当然也无法遗忘在过程中众多巨人所为未来开创的具有重大意义的里程碑事件。在这里我试图列举几个我认为为当下人工智能发展带来重大意义的事件和技术：1、20世纪50年代，纽维尔和西蒙开发了一个名为“逻辑理论家”（Logic Theorist）的程序，该程序能够证明数学定理。此后，他们又开发了“通用问题求解器”，用于解决各种问题。意义：符号学派的代表，其开发的“逻辑理论家”（Logic Theorist）的程序，在当时为形式化证明打开了一扇大门，70年后我们发现，当前LLM在尝试进行的复杂数学定理证明是否又能与其建立某种更深层次的联系？2、20世纪60年代，美国心理学家弗兰克·罗森布拉特提出了感知机模型，这是一种具有学习能力的神经网络。意义：连接主义学派的开创，为DNN这一意义深远的学习范式开启那扇窗。3、AlexNet意义：AlexNet的出现标志着神经网络的复苏和深度学习的崛起。4、AlphaGO战胜李世石意义：在围棋这一复杂领域AI第一次战胜人类，神来之笔37步，也预示着在其它的复杂领域上AI在与人类的智能对比的进一步突破的可能
1956年人工智能被提出1997年深蓝击败卡斯帕罗夫2016年AlphaGo击败李世石2020年GPT-3的发布2022年DALL-E的发布2023年GPT-4的发布2024年即将发布GPT-5说明：这里未来可以改进一下，当时匆忙只写了语言模型和DALL-E，绘图的SD和Midjourney等我都没写进去，已经新出的视频和音乐创作工具等，都可以往上写，但也不用太多。只需要让孩子理解，技术的变革已经越来越快了！内容从图灵测试之后，科学家们就开始努力让机器变得更聪明。到了1956年，人工智能这个词首次被提出，从那时起，人们就开始正式研究如何让机器像人一样思考了。重大突破1997年：有一个叫做深蓝的电脑，在国际象棋比赛中战胜了世界冠军。这是第一次机器在这样的智力游戏中击败了顶尖的人类选手。2016年：有一个更聪明的AI叫AlphaGo，它在围棋比赛中战胜了世界冠军李世石。围棋是一个非常复杂的游戏，这次胜利让全世界都很惊讶。2020年：有一个AI叫GPT-3，它非常擅长用电脑写文章和做其他很多用语言的事情。它可以帮助人们写故事、答复邮件，甚至写程序代码！2022年：还有一些AI，比如DALL-E，可以根据你告诉它的话，画出你想象中的图画。你说“一个穿宇航服的猫在月球上”，它就可以画出来！看到这些有趣的故事，你们是不是觉得人工智能非常神奇呢？从一个小小的想法发展到现在，人工智能已经能帮我们做很多事情了。那么，接下来，我们来探索一下人工智能现在都可以做些什么吧！
电子游戏的首次亮相，就与人工智能结下了不解之缘，并且在其各自漫长的发展史中一直相互纠缠，难解难分，直至当下。如今，游戏人工智能的研究已经成为了新的热点：据统计，1971年到2015年间，与电子游戏相关的人工智能研究论文数量不到1000篇，但从2015年到2022年的7年里，相关论文数量就达到1625，其中17篇成为《自然》（Nature）和《科学》（Science）的封面文章。游戏人工智能的发展史可以划分为起源时期（1940-1969）、发展时期（1970-1999）和黄金时期（2000-）。如今，电子游戏与人工智能相生相伴，相互助力已有70余年。电子游戏不仅帮助人工智能的先驱者们确立了研究的目标和任务，同时也向社会生动地展示了人工智能的强大能力。因此，每次人工智能在社会影响力上的突破，都与电子游戏有着莫大联系。其中的典型案例，就是20世纪末在国际象棋游戏上打败卡斯帕罗夫的Deep Blue，以及在2016年在围棋游戏上击败李世石的AlphaGo。甚至最近突破性的AI技术ChatGPT也与游戏AI存在一定关联：OpenAI联合创始人和首席科学家苏茨克维（Ilya Sutskever）在与英伟达的创始人兼CEO黄健生（Jensen Huang，中文名黄仁勋）对谈时指出，OpenAI之所以能够在ChatGPT中推出基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF），与团队在Dota2游戏人工智能上的长期研究有关。正是因为在传统的强化学习大模型中有着丰厚积累，才能够在此基础上逐步改进，将新型的强化学习方法与GPT模型结合，创造出基于提示的GPT（InstructGPT），并进一步演变为ChatGPT。