人工智能大致分为三个阶段

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展大致可以分为三个阶段：

1. 早期阶段（20世纪50年代至70年代）

在这个阶段，人工智能的研究主要集中在符号推理和专家系统上。这一时期的代表人物包括艾伦·图灵（Alan Turing）、约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·明斯基（Marvin Minsky）等。他们提出了一些早期的人工智能概念，如逻辑推理、知识表示和问题求解等。然而，由于计算能力的限制和缺乏有效的学习方法，这一时期的人工智能研究进展缓慢。

2. 发展阶段（20世纪80年代至90年代）

在这个阶段，人工智能的研究开始转向机器学习和神经网络。这一时期的代表人物包括赫伯特·西蒙（Herbert Simon）、马可尼·帕波拉托（Marco Piccardo）、大卫·鲁宾逊（David Rumelhart）等。他们提出了一些新的算法和技术，如反向传播算法、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。这些技术的发展使得人工智能在语音识别、图像处理和自然语言处理等领域取得了显著的进展。

3. 现代阶段（21世纪初至今）

在这个阶段，人工智能的研究已经渗透到各个领域，形成了一个庞大的生态系统。这一时期的代表人物包括杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）、黄仁勋（Jensen Huang）、张江（Zhang Jiang）等。他们提出了一些新的理论和方法，如深度学习、强化学习、迁移学习等。此外，人工智能技术在医疗、金融、交通、教育等领域的应用也越来越广泛。例如，深度学习技术已经被应用于医学影像诊断、自动驾驶汽车、智能客服等领域。

总之，人工智能的发展经历了从早期阶段的符号推理和专家系统，到发展阶段的机器学习和神经网络，再到现代阶段的深度学习和广泛应用的过程。随着计算能力的不断提高和数据量的不断增加，人工智能有望在未来取得更加突破性的进展。