以下是人工智能（AI）发展的主要历史版本或阶段：

1、1950年代：图灵测试和感知机
* 艾伦·图灵在1950年提出了图灵测试，以衡量机器的智能。
* 1958年，弗兰克·罗森布拉特开发了感知机，一种可以学习和分类模式的神经网络。

2、1960年代：规则基础系统和专家系统
* 1960年代，人工智能研究人员开始开发基于规则的系统和专家系统，这些系统模拟人类的决策能力。
* 1965年，理查德·费根鲍姆开发了第一个专家系统，名为DENDRAL。

3、1970年代：知识表示和推理
* 在这一年代，研究人员关注于知识表示和推理，开发了诸如语义网络和框架等技术。
* 1972年，爱德华·费根鲍姆和卡尔·萨尔瓦多发展了MYCIN，这是一种用于诊断和治疗细菌感染的专家系统。

4、1980年代：专家系统和人工智能的冬天
* 1980年代，专家系统变得越来越流行，人工智能开始在工业界得到应用。
* 然而，由于人工智能研究的局限性和缺乏显著进展，这一时期也被称为“人工智能的冬天”。

5、1990年代：机器学习和神经网络
* 在1990年代，机器学习和神经网络开始受到关注。
* 1997年，IBM的深蓝超级计算机在国际象棋比赛中击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫。

6、2000年代：机器学习和自然语言处理的进展
* 在2000年代，机器学习和自然语言处理（NLP）取得了显著进展。
* 2009年，谷歌开发了第一个商业化的语音识别系统。

7、2010年代：深度学习和大数据
* 2010年代见证了深度学习技术（如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN））的崛起。
* 2011年，IBM的沃森计算机在《危险边缘！》问答节目中击败了人类冠军。

8、2020年代：Transformer和大语言模型
* 2020年代见证了Transformer架构的引入，它彻底改变了NLP任务。
* 2020年，基于Transformer的模型BERT（来自BERT的大型语言模型）被发布，取得了最先进的NLP性能。

9、现在：可解释性和可信赖的AI
* 当前的研究重点是开发可解释和可信赖的AI系统，这些系统不仅准确，而且透明和公平。
* 人们对边缘AI、迁移学习和多模态学习等领域的研究兴趣日益增长。

一些值得注意的人工智能里程碑：

* 1951年：艾伦·图灵和他的同事克里斯托弗·斯特雷奇开发了自动计算引擎（ACE），这是第一台运行中的通用计算机。
* 1964年：第一个用于识别口语单词的语音识别系统由林肯实验室开发。
* 1972年：第一个人机对战的国际象棋程序诞生。
* 1983年：第一个用于商业应用的专家系统推出。
* 1997年：IBM的深蓝超级计算机在国际象棋比赛中击败了加里·卡斯帕罗夫。
* 2011年：IBM的沃森计算机在《危险边缘！》问答节目中击败了人类冠军。
* 2016年：谷歌的AlphaGo在围棋中击败了世界冠军李世石。
* 2020年：Transformer架构被引入，导致了自然语言处理任务的重大进展。

注意：这些日期并不详尽，人工智能的历史充满了许多重大贡献和进步。