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纳的计算机程序“belle”战胜双陆棋（checkers）世界冠军马尔文·莱文，标志着计算机在一个相对复杂的棋类游戏中战胜了人类世界冠军。
1980年：美国卡内基梅隆大学（cmU）举办了第一届机器学习国际研讨会，标志着机器学习研究正式在全世界范围内兴起。
1981年：美国机器人学家保罗·保尔（R. p. paul）出版了第一本机器人学课本《Robot manipulator: mathematics, programming, and control》（机器人操纵器：数学、编程与控制）。这本书标志着机器人学科正式走向成熟阶段。
1982年：美国物理学家约翰John hopfield 提出了霍普菲尔德网络，这是一种能够存储和回忆模式的神经网络模型。
1984年：“AI之冬”警告
人工智能领域的专家们在美国人工智能协会（AAAI）会议上警告称，人工智能领域可能会进入一段“AI之冬”（AI winter）的时期。AI之冬指的是人工智能研究陷入低谷的时期，投资资金减少，研究活动减缓，甚至出现了人才流失的情况。
1985年：图灵奖得主、加州大学洛杉矶分校教授朱迪亚·珀尔（Judea pearl）提出了贝叶斯网络（bayesian network）的概念，这标志着概率方法在人工智能领域的应用迈出了重要的一步。
1986年：麻省理工学院mIt AI Lab主任罗德尼·布鲁克斯（Rodney brooks）发表了论文《A Robust Layered control System for a mobile Robot》（移动机器人鲁棒分层控制系统）。标志着布鲁克斯提出了一种新的机器人控制方法，被称为“行为式机器人学”（behavior-based robotics），也被称为“鲁棒分层控制系统”。
1986年：Rumelhart, hinton和 williams三位科学家合着《Learning representations by back-propagating errors》（通过反向传播误差学习表示），重新发现了反向传播算法，并将其应用于多层神经网络的训练。
1989年：美国达特茅斯学院乔治·赛本科（George cybenko）证明了“万能近似定理”（universal approximation theorem）。证明了多层神经网络具有强大表达能力，根本上消除了当时对神经网络表达能力的质疑。
AI复兴与硅的革命（1990年代-2000年代）
1990年代，互联网的兴起和硅基计算技术的飞速发展为AI研究提供了大量数据和计算资源。机器学习和数据挖掘开始成为AI研究的重要分支。2000年代，随着硅基计算能力的极大提升，深度学习技术开始崭露头角，特别是在图像识别和语音处理等领域取得了显着进展。
1993年：pentium处理器推出
英特尔Intel发布了pentium处理器，它采用了超标量架构，大幅提升了计算性能，支持了更复杂的软件和AI应用。
1997年：Ibm的深蓝（deep blue）计算机在国际象棋比赛中击败了当时的世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），这一事件被视为人工智能在复杂策略游戏中取得的重要突破。
1998年：万维网联盟的蒂姆（tim berners-Lee）提出了语义网（Semantic web）的概念。语义网的
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