在国防科技大学殷建平教授看来，计算机科学理论的发展历程可划分为三个鲜明阶段，每个阶段都深刻影响着人工智能理论与算法软件的开发方向。

一、过去：理论基础奠基期（20世纪30-80年代）
计算机科学理论的萌芽可追溯至图灵机模型和丘奇-图灵论题的确立。这一时期的核心突破包括计算复杂性理论的形成、自动机与形式语言理论的完善，以及算法设计与分析方法的系统化。这些理论为后续软件开发提供了坚实的数学基础，特别是NP完全理论的出现，为算法优化指明了方向。

二、现在：智能算法爆发期（21世纪以来）
当前计算机科学理论正经历着与人工智能的深度融合。殷教授指出，传统计算理论正在被机器学习理论、深度学习理论等新兴范式所拓展。支持向量机的统计学习理论、神经网络的泛化理论、强化学习的马尔可夫决策过程等，都为算法开发提供了新范式。形式化验证、程序语义学等理论正在保障智能系统的可靠性，这在国防等关键领域尤为重要。

三、未来：智能理论革新期（展望）
殷建平教授预测，未来计算机科学理论将面临三大转变：

1. 从确定计算到概率计算的范式转移，需建立新的计算复杂性理论
2. 脑启发计算理论与量子计算理论的深度融合
3. 具身智能理论与环境交互计算模型的发展

在算法软件开发层面，殷教授强调需要突破现有深度学习的黑箱特性，发展可解释AI的理论基础。面向国防安全的专用算法开发需要建立新的形式化验证理论，确保智能系统在复杂环境下的鲁棒性。

计算机科学理论始终是技术创新的源头活水。正如殷建平教授所言，只有深耕基础理论，才能在人工智能浪潮中占据制高点，研发出真正安全可靠的智能算法系统。未来理论突破将不仅来自计算机学科内部，更需要数学、神经科学、量子物理等多学科的交叉融合。