问答系统的发展历程可以追溯到上世纪50年代的早期人工智能研究。从那时起，科学家们就开始尝试开发能够回答自然语言问题的计算机系统。以下是问答系统发展的里程碑事件：

  1. 1950年代至1960年代：早期研究主要集中在基于规则的方法，即人们手动编写规则来实现问题和答案之间的匹配。例如，Researchers大量手工编写规则来回答问答系统中的问题。

  2. 1970年代：基于构建知识库的问答系统得到了发展。早期的问答系统，如RAND Corporation的Hearsay系统，采用了知识工程方法，将大量的知识整理成结构化的形式，并使用推理机制来回答问题。

  3. 1990年代：统计方法的兴起。随着统计和机器学习的进步，研究者们开始探索基于统计模型的问答系统。此时，人们开始使用机器学习算法来从大规模的文本数据中自动获取知识和答案。

  4. 2000年代：社区问答系统的兴起。随着互联网的普及，社区问答网站如Yahoo! Answers和Quora等开始兴起。这些网站通过用户社区的协力合作推动问答系统的发展，提供了海量的问题和答案数据。

  5. 近年来：深度学习的应用。深度学习技术的发展使得问答系统在自然语言理解和生成方面取得了重大突破。通过使用神经网络模型，问答系统能够更好地理解和处理复杂的自然语言问题。

  总的来说，问答系统从早期的基于规则和知识工程的方法逐渐发展到基于统计和机器学习的模型，最终演化为使用深度学习来提高性能。此外，社区问答网站的出现也为问答系统提供了更大规模的数据，促进了系统的发展。未来，随着人工智能的不断进步，问答系统有望在更多领域得到应用和发展。