20世纪50年代至70年代，人工智能的概念开始形成，研究人员尝试通过逻辑推理和问题解决等方法来模拟人类智能。然而，由于计算能力和数据资源的限制，早期的人工智能研究遇到了瓶颈。
80年代至90年代，人工智能进入了低谷期，但专家系统和机器学习的发展为人工智能带来了新的机遇。随着计算能力和数据资源的不断提升，人工智能进入了一个新的黄金时代。
2000年后，机器学习、深度学习和大数据技术的蓬勃发展，使得人工智能的应用范围和能力得到了极大的拓展。
得益于上述几个阶段的理论研究和实践基础，人类科技发展带来的高超的计算机能力的和庞大的数据资源又为人工智能的发展提供了充足的营养！
在硬件方面，处理器速度的提升、内存容量的增加以及高性能计算平台的出现，为人工智能算法提供了强大的计算支持。特别是图形处理器（GPU）在深度学习中的广泛应用，极大地加速了神经网络的训练速度。
例如云计算平台，它的出现，使得大规模的计算任务可以在分布式的服务器上进行，并且可以根据需要弹性扩展计算资源，为人工智能的应用提供了灵活的支持。同时，云计算平台也为人工智能的开发者提供了丰富的工具和服务，降低了开发和部署的门槛。
在软件方面，机器学习和深度学习算法的发展，使得人工智能能够从大规模数据中自动学习和提取特征，从而实现更精准的预测和决策。此外，大数据的兴起为人工智能提供了丰富的数据资源，使得模型的训练更加准确和鲁棒（鲁棒，技术名词，指一个系统所能抵抗干扰因素的能力）。
正是基于上述原因，人工智能才能在如今迸发出璀璨的光芒，我们普通大众才能用的上像Chatgpt这种神奇的“鬼才”应用！
