人工智能历史，波澜壮阔，哪个节点最具转折性？
人工智能的历史，如同一场跌宕起伏的戏剧，每个阶段都有其独特的韵味。从古老的符号逻辑推理，到基于规则的专家系统，再到现在的深度学习与大数据时代，哪一个节点最具转折性呢？
要回答这个问题，我们不妨从人工智能的发展历程中来寻找答案。
众所周知，人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代。那时的研究者们，如同探索未知世界的探险家，他们试图用计算机模拟人类的思维过程，从而开启了一个全新的研究领域。然而早期的人工智能研究由于缺乏实际应用场景和有效的算法，很快陷入了低谷。
直到20世纪70年代，基于规则的专家系统逐渐崛起，人工智能研究迎来了第二个春天。专家系统利用事先编写好的知识库和推理引擎，为特定领域的问题提供解决方案。这一阶段的成果，如IBM的深蓝，不仅在象棋领域战胜了世界冠军，更为人工智能在各行业的应用奠定了基础。
然而专家系统的局限性也逐渐显现出来，它无法处理复杂的现实问题，更无法适应快速变化的环境。于是，新一轮的人工智能革命在21世纪初到来，这一次，驱动力的来源是深度学习和大数据。
通过对海量数据的挖掘和深度学习的算法，人工智能开始从感知走向认知，从愚笨走向智慧。如今人工智能已经渗透到了我们生活的方方面面，从自动驾驶、智能家居，到医疗诊断、金融投资，无处不在。
回首人工智能的历史，我们可以看到，每一次低谷都孕育着新的机遇，每一次转折都引领着新的突破。那这场波澜壮阔的戏剧究竟何时落幕，哪个节点最具转折性呢？
或许，我们现在还无法给出确切的答案。但可以肯定的是，只要我们持续关注、参与人工智能的发展，未来的人工智能历史，必将更加精彩。