大家好今天来介绍人工智能的发展阶段 的问题，以下是机器人网小编对此问题的归纳整理，来看看吧。
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人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们派陆对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的戚源任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空，使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的高羡态创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶等等。
这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。
人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
以上内容参考 工信部-人工智能的历史、现状和未来
人工智能经历了几个发展阶段
人工智能经历了三个阶段：
第一个阶段是计算智能，能存会算，比如我们现在使用亏顷绝的个人计算机；
第二个阶段是认知智销姿能，能说会听、能看会认，比如苹果开发的Siri；
第三个阶段也是目前的最高阶段，是感知智能，它要求机器或系统能理解会乎态思考，这是人工智能领域正在努力的目标。
人工智能的发展可分为几个阶段？
说起当下热议的人工智能，不得不提到风光无二的AlphaGo 。AlphaGo 战胜世界围旅卜斗棋冠军李世石，引起了人类对人工智能的兴趣。而人工智能的概念，其实早有提出。
就人工拆磨智能的发展阶段而言，可以分为三个阶段。
1）1956年-1980年
1956年达特茅斯会提出了人工智能这一词汇，标志着人工智能正式诞生。
而这个阶段，人工智能已经在问题求解以及语言处理等方面取得了一些进步。但是，当时的技术条件并不能实现预期的目标。到了70年代，投资者和政府开始收缩人工智能经费，人工智能开始进入低谷期。
2）1980年-1993年
80年代，人工智能专家系统崭露头角，商业价值被广泛接受，人工智能研究重新兴起。但并没有持续多久，就被生产出来的个人电脑在性能上完全碾压，远远超过使用了AI技术的LISP机，AI再一次经历了寒冬。
3）1993年-至今
之后以神经网络技术为代表的AI技术逐步发弊铅展，人工智能开始进入缓慢发展期。1997年深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，使得AI再次被热议。而随着现在科技的快速发展，硬件成本不断降低，数据量积累不断增大，AI技术不断成熟，人工智能又开始进入爆发期。各种人工智能产品开始如雨后春笋，不断的发展壮大起来。
人工智能有哪些发展阶段？
人工智能的发展可以分为以下几个阶段：
规则模式阶段：人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，当时主要采用的是规则模式，也称为逻辑推理模式。这种方式主要通过设计专家系统和知识图谱来实现人工智能应用。
统计学习阶段：20世纪80年代开始出现了基于统计学习理论的人工智能方法，如支持向量机、决策树、随机森林等。这些算法主要通过分析数据和模式识别来实现任务，例如图像识别、语音识别等。
深度学习阶段：随着计算肢指伍机性能的不断提高和神经网络的发展，深度学习技术逐渐成为人工智能领域的主流技术。深度学习主要是通过多层次的神经网络来完成图像识别、自然语言处理等任务，通常需要大量的数据和计算资源来训练和优化模型。
自我学习阶逗穗段：目前人工智能的发展已经进入了自我学习阶段，机器能够通过对自身经验的积累和学习来不断提高能力和性能。同时，人工智能与其他技术的融合也在不断加强，例如物联网、大数据、云计算等，这些技术的结合使得人工智能在更多场历或景下得到应用。
综上所述，人工智能的发展经历了规则模式阶段、统计学习阶段、深度学习阶段和自我学习阶段，随着技术的发展和应用场景的扩展，未来人工智能将会得到更广泛的应用和创新。
以上就是小编对于人工智能的发展阶段 问题和相关问题的解答了，希望对你有用
