历史上的AI研究始于二十世纪初，经历了数十年的发展后，它在20世纪80年代进入了一个新的阶段。随着计算机硬件技术的进步，特别是微处理器、大规模集成电路和存储器等的出现，以及人工智能理论和算法的不断深化，AI研究取得了突破性的进展。

1960年代，美国科学家约翰·麦卡锡提出了“机器智能”的概念，并提出了“人工神经网络”模型。这一时期的AI研究主要集中在符号主义方法上，通过构建复杂的数学模型来模拟人类思维过程。

1970年代，艾伦·图灵等人提出了一种被称为“通用计算机”的概念，该概念后来被广泛应用于人工智能领域。基于深度学习的人工神经网络模型也在这一时期得到了快速发展。

1980年代，随着计算能力的显著提高，许多AI研究转向了基于深度学习的方法。这种方法利用大量的数据训练深度神经网络，以实现自动识别和分类任务。

2000年以后，深度学习技术的应用使得AI系统能够从大量数据中自动提取特征，从而极大地提高了其处理复杂问题的能力。近年来，自然语言处理、强化学习、计算机视觉等领域也取得了重大进展。

人工智能的历史是一部不断进步、不断创新的历史。从最初的符号主义到深度学习，再到现在的多模态融合，每一步都离不开对现有技术和理论的深入理解与创新应用。随着技术的进一步发展，AI将在更多领域发挥重要作用，改变我们的生活和工作方式。