人工智能，又称AI，是指通过计算机科学和工程方法实现的机器的智能。AI可以认为是一个科学和技术的交叉，它涉及到计算机科学、机器学习、自然语言处理、机器视觉、智能控制及其他相关领域。AI的发展历程可以分为以下几个阶段。

第一阶段：前沿基础研究（1956-1974年）

人工智能术语最早在1956年由美国计算机科学家John McCarthy提出。在此之前，计算机技术已经取得了很大的进步，人们开始研究如何为计算机设备开发智能软件。这一时期的研究主要集中在规则系统、符号逻辑和搜索算法等方面，旨在从理论层面探讨人工智能的本质和可能性。这一阶段代表作有《人工智能的罗马数字》和《追求智能：人工智能领域的开拓和水平》等。

第二阶段：专家系统的兴起（1974-1980年）

20世纪70年代后期，专家系统成为了人工智能领域一个重要的研究方向。它利用现有的知识和经验，通过推理机制实现类似人类专家的判断和推理功能。专家系统的开发需要结合领域知识和计算机程序技能。这一时期，中国科学家范应桂开发了著名的“华罗庚数学智能系统”，成功实现了数学题运算的自动化解题。这一阶段代表性工作有《专家系统程序设计》等。

第三阶段：AI的寒冬期（1980-1987年）

20世纪80年代初到中期，由于人工智能应用领域和技术方法上的限制，以及学术界和投资者的兴趣退潮，人工智能领域进入了一个寒冬期。此期间将人工智能看做是一个过高评价的研究方向，缺乏实质性进展。美国国防高级研究计划局（DARPA）最初的决策支持系统（DSS）项目以及美国军方研究机构的“再生计划”（ARP）都因为效果不佳而被放弃。这一时期，可以看作是人工智能应用的萎靡期。

第四阶段：神经网络的兴起（1988-1995年）

20世纪80年代后期，神经网络出现并引起重视，这标志着人工智能领域开始重新复苏。神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型。它能够学习和识别出现在图像、语音和语言中的模式，而无需明确编程。人工智能领域的研究者开始集中精力于机器学习方面的研究。这一时期代表性工作有《反向传播算法》等。

第五阶段：大数据时代（1996-2011年）

20世纪90年代到21世纪初，互联网的普及和商业化应用的发展，使得大量数据被产生并存储。如何有效地利用这些数据成为人工智能领域关心的问题。随着计算机存储处理能力的不断提高，数据规模不断增大，数据挖掘和深度学习得到了迅速发展。这一阶段代表性工作有《基于Java的机器学习》等。

第六阶段：深度学习和人工智能元年（2012年至今）

2012年，Google的Hinton等人在ImageNet上使用深度学习模型创造了耀眼的成果。这一突破引领了一个新时代——深度学习与人工智能元年的到来。深度学习是指一种用多个神经网络层实现机器学习的技术，它依靠叠加处理层，从而让机器能够自动地学习和提取特征，并进行高效的模式识别和分类。自2012年以来，人工智能在计算机视觉、自然语言处理和人机交互等领域取得重大进展。这一阶段代表性工作有《深度学习：方法和应用》和《TensorFlow：神经网络编程》等。

总之，人工智能技术已经取得了巨大的发展，从前沿基础研究到专家系统兴起，再到神经网络的兴起，从寒冬期到大数据时代，再到深度学习和人工智能元年的到来。未来，随着云计算、大数据、物联网等技术的发展，人工智能技术还将有更广泛的应用场景，为人类带来更多的利益