人工智能的第三次浪潮深度学习的黄金时代以深度学习为核心驱动力的人工智能第三次浪潮，彻底重塑了AI的发展轨迹。与前两次浪潮不同，本次浪潮不仅实现了技术理论的重大突破，更通过海量数据、强大算力与工程化创新的结合，实现了从实验室到产业落地的全面渗透。一、技术蛰伏期：神经网络的复苏与基础构建1、1982年：霍普菲尔德网络约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）提出Hopfield神经网络（基于早期的神经网络模型），该成果获2024年诺贝尔物理学奖。2、1988 - 1997年：关键网络架构诞生卷积神经网络（CNN）雏形：杨立昆等人在贝尔实验室提出CNN早期架构（如LeNet），用于手写数字识别。递归神经网络（RNN）与LSTM：杰弗里·艾尔曼提出了RNN，霍克赖特与施密德胡伯发明长短期记忆网络（LSTM），有效缓解RNN梯度消失问题。3、1995年：支持向量机（SVM）兴起柯尔特斯和万普尼克开发支持向量机SVM，凭借优秀的小样本性能和数学完备性，一度成为机器学习主流，客观上延缓了神经网络研究热度。4、1997年：“深蓝”的象征意义IBM“深蓝”击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。虽基于暴力搜索而非深度学习，但极大提升了公众与资本对AI潜力的认知。