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20世纪50年代至70年代，是初期探索与理论奠基阶段。这一时期的研究集中在符号处理方面，即计算机通过编程规则和推理引擎处理任务，初步展示出人工智能的潜力。然而，由于计算能力及算法的局限性，早期人工智能技术难以应对复杂问题，70年代一度陷入低谷。进入20世纪80年代，“专家系统”逐渐兴起并在医疗、金融等领域得到应用，但由于依赖人工编写规则，可扩展性较差，加之计算资源有限，人工智能未能进一步发展，直到90年代初，人工智能研究遭遇第二次瓶颈。进入21世纪，得益于互联网、大数据的发展和计算能力提升，人工智能技术迎来革命性突破。深度学习成为主流方向，在图像处理、自然语言处理等领域取得重要进展，尤其是谷歌公司的“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败世界围棋冠军，展示了人工智能在复杂问题决策领域的巨大潜力。这一阶段，人工智能开始在语音识别、金融风控等多个领域广泛应用，并不断推动相关技术创新和产业变革。
人工智能是指模拟、延伸和扩展人类智能的一类技术，旨在使机器能够执行需要人类智能的任务，其发展需要数据、算法和算力等要素支撑。从初期探索到成为新一轮科技革命和产业变革的引领性技术，人工智能发展经历了“两落三起”。
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人工智能未来的发展方向是通用人工智能，不仅需要强大的计算能力，还要具备持续学习、适应环境、理解复杂情境等能力，这些能力往往难以通过简单增加算力资源来实现。未来人工智能的发展，一方面可能像DeepSeek那样，从外延式发展转向集约化、系统优化的内涵式发展；另一方面可能拓展类脑计算，采用与人脑一样的存算一体模拟计算方式，颠覆硬件与软件分离的传统计算模式，追求高算效和高能效。
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这对师兄弟有着一套独特且行之有效的训练方法。每当吴俊豪在主驾位操作时，徐宇锋便手持量尺，蜷缩在观察席上，凭借敏锐的身体感知，捕捉列车惯性的细微变化。