（ ）是人工智能发展历史上的一个重要转折点。A. 神经网络的提出B. 深度学习的兴起C. 机器学习的广泛应用D. 图像识别的广泛应用

本题考查人工智能发展历史中的关键转折点。解题核心在于理解各选项对应的技术发展节点及其对AI领域的影响。深度学习的兴起通过结合大数据和计算能力，推动了AI应用的突破性进展，成为转折点。其他选项如神经网络的提出是理论基础，而机器学习和图像识别的应用是其发展的结果。

选项分析

A. 神经网络的提出

神经网络是AI的重要理论基础，但早期受限于计算能力和数据量，未形成广泛应用。它是后续技术发展的基础，但并非转折点。

B. 深度学习的兴起

深度学习通过多层神经网络和大数据训练，突破了传统算法的局限。2012年AlexNet在图像识别中的成功，标志AI进入新阶段，推动了语音识别、自然语言处理等领域的快速发展。

C. 机器学习的广泛应用

机器学习是AI的核心方法，但其广泛应用依赖于深度学习带来的性能提升。因此，机器学习的普及是结果而非转折点。

D. 图像识别的广泛应用

图像识别是深度学习的典型应用之一，其成功推动了AI的商业化，但属于技术发展的具体成果，而非转折点本身。