这些机器能够通过符号逻辑进行推理，但受到处理复杂问题的局限。例如，专家系统的概念出现，使用规则和知识库来模拟专家的推理过程。机器学习通过训练机器模型并从数据中学习，取得了重要的突破。这一领域得到了广泛关注，其中AlphaGo战胜人类围棋冠军引起了世界的极大震动。
人工智能从理论到现实智能科技的进步之路可以追溯到20世纪上半叶的计算机科学和人工智能研究的起源。以下是其中的关键里程碑：
1. 逻辑推理理论：20世纪30年代，数学家阿兰·图灵提出了可计算性理论，奠定了人工智能的理论基础。他还提出了著名的“图灵测试”，即将机器智能与人类智能进行对比。
2. 逻辑推理机器：20世纪50年代，逻辑推理机器开始被开发出来，例如艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙的逻辑理论机器。这些机器能够通过符号逻辑进行推理，但受到处理复杂问题的局限。
3. 知识表示与推理：20世纪60年代，基于逻辑表达的知识表示和推理技术开始发展。例如，专家系统的概念出现，使用规则和知识库来模拟专家的推理过程。
4. 机器学习的兴起：20世纪80年代开始，机器学习作为一种新的方法论兴起。机器学习通过训练机器模型并从数据中学习，取得了重要的突破。神经网络、决策树和支持向量机等算法得到广泛应用。
5. 深度学习的革新：21世纪初，随着计算能力的增加和大规模数据的可用性，深度学习技术崛起。深度神经网络能够通过多层次的学习对数据进行抽象和特征提取，使得模型在图像识别、语音识别等领域取得突破性的进展。
6. 自然语言处理与对话系统：近年来，自然语言处理技术得到了快速发展，机器翻译、文本生成和情感分析等应用得以实现。同时，对话系统也越来越智能化，与用户进行自然语言交互。
7. 强化学习与自主决策：强化学习是一种通过试错和反馈来优化决策的方法，逐步使机器具备自主决策的能力。这一领域得到了广泛关注，其中AlphaGo战胜人类围棋冠军引起了世界的极大震动。
除了上述关键里程碑，还有许多其他领域的研究和突破也对人工智能的进步起到了关键作用，比如计算机视觉、感知系统、机器人学等。随着时间的推移，人工智能技术将继续发展和进步，迎接更加智能化的未来。