1950年，一台房屋大小、耗电150千瓦的计算器开始学下棋——今天，口袋里的设备能导航城市、作诗写文。这种对比不仅仅是技术进步的展示，更揭示了人工智能发展的本质：机器能力的不断扩展。
本书采用"能力-推动因素-局限性"循环框架，追溯AI从计算弹道到进行情境对话的演进历程。我们不是孤立地研究技术，而是考察理论突破、硬件进步和数据可用性如何汇聚，在六个历史时期实现新能力：计算时代(1936-1955)、符号操作时代(1956-1974)、知识应用时代(1975-1987)、模式学习时代(1988-2005)、表示学习时代(2006-2016)和基础智能时代(2017至今)。
正如现代AI系统需要层次化的抽象行动来构建复杂计划一样 [1]，AI的历史发展也体现了从简单计算到复杂推理的层次化演进过程。更重要的是，这部历史贯穿了全球视角和社会影响分析，避免了西方中心的叙述，将AI对人类的影响视为技术发展不可分割的组成部分。
我们采用严格的验证协议，对每个历史声明进行分类标记：[已确认]表示有可靠史料支撑的事实，[争议中]表示存在不同观点的声明，[推测性]表示基于逻辑推理但缺乏直接证据的分析。本书在技术深度与可读性之间架设桥梁，为没有AI先验知识的读者服务，使用能力基准和具体例子来说明复杂概念。
但首先，我们必须问：当应用于机器时，"智能"意味着什么？
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