人工智能（AI）的发展历程可以追溯到上世纪40年代，至今已有几十年的历史。在这段时间里，人工智能的发展经历了多次波折和挫折，但始终保持着不断前进的步伐。下面是一个简要的世界人工智能发展历程概述：

一、早期研究（1940-1955年）

这一时期主要涉及基本概念和理论的构建。1943年，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨提出了第一个人工神经网络模型，即"麦卡洛克-皮茨神经元"。1950年，Alan Turing提出了著名的"图灵测试"，用来评估机器是否具备智能。

二、AI元年（1956年）

1956年，赫伯特·西蒙、约瑟夫·卡尔·罗布、马文·明斯基等知名学者在达特茅斯会议上首次提出了"人工智能"这一概念。会议中，他们对AI进行了系统性的研究，并提出了许多关键问题。从此，AI成为了一个独立的研究领域。

三、早期研究与发展（1956-1974年）

这一时期，人工智能领域的研究逐渐深入，取得了许多突破性进展。例如，1959年，Arthur Samuel开发了第一个自学习程序，用于下国际象棋。同时，基于符号操作的AI方法得到了广泛研究，例如基于规则的专家系统和自然语言处理。

（一）AI的第一个低谷（1974-1980年）

这一时期，由于技术局限和资金紧缩，人工智能的研究陷入了停滞。然而，这一时期也催生了一些新的思想，如连接主义，即通过模拟神经网络来理解智能。

（二）AI的复兴与连接主义（1980-1990年）

这一时期，人工智能领域得到了新的资金支持，研究得以恢复。特别是连接主义和神经网络的研究取得了重大突破。例如，1986年，Rumelhart和Hinton等人提出了反向传播算法，为神经网络的训练提供了有效方法。

（三）机器学习与统计学方法的兴起（1990-2010年）

这一阶段机器学习与统计学方法的兴起（1990-2010年）

这一阶段，机器学习方法开始受到广泛关注，统计学方法在AI领域的应用也越来越广泛。例如，支持向量机（SVM）和随机森林等强大的机器学习算法被提出。同时，贝叶斯方法和隐马尔可夫模型等统计模型在自然语言处理和计算机视觉等领域得到了广泛应用。

（四）深度学习时代（2010年至今）

2012年，Hinton等人在ImageNet图像识别比赛中取得了突破性进展，使用卷积神经网络（CNN）大幅提高了图像识别的准确性。此后，深度学习技术得到了迅猛发展，引领了人工智能的新一轮繁荣。在此期间，诸如长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和强化学习等先进技术相继出现，使AI在计算机视觉、自然语言处理、游戏、语音识别等领域取得了重大突破。

（五）大型预训练语言模型的出现（2018年至今）

2018年，OpenAI发布了GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型，以强大的生成能力和泛化性能引发了业界关注。随后，BERT、T5、GPT-2、GPT-3等大型预训练语言模型相继问世，为自然语言处理领域带来了革命性的变革。

总结起来，人工智能发展历程经历了多次起伏，但始终保持着进步的势头。从早期的神经网络模型、符号操作，到近年来的深度学习和大型预训练模型，AI领域不断涌现出新的技术和方法。未来，随着计算能力、算法和数据的进一步发展，人工智能将在更多领域实现突破，为人类社会带来更多福祉。