人工智能发展的第二个阶段可以称为“深度学习与机器学习的广泛应用”。这个阶段的主要特点是人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
在这个阶段，深度学习和机器学习技术取得了显著的进步。深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，它通过构建多层神经网络来学习数据的特征表示。这种学习方法在图像识别、语音识别等领域取得了突破性的成果。例如，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型被广泛应用于图像分类、语音识别和自然语言处理等领域。
此外，机器学习也在这个阶段得到了广泛的应用。机器学习是一种让计算机从数据中学习和改进的方法，它通过训练模型来预测未知数据的特征。在这个阶段，机器学习技术在推荐系统、搜索引擎、金融风控等领域取得了显著的成果。例如，基于机器学习的推荐系统可以根据用户的历史行为和偏好来推荐相关的商品或内容；基于机器学习的金融风控系统可以通过分析历史数据来预测贷款违约的风险。
在这个阶段，人工智能技术的应用范围不断扩大。除了上述领域外，人工智能还在医疗、自动驾驶、智能家居等领域取得了突破性的成果。例如，人工智能在医疗领域的应用可以帮助医生进行疾病诊断和治疗；在自动驾驶领域的应用可以实现车辆的自主驾驶；在智能家居领域的应用可以实现家庭设备的智能控制。
总之，人工智能发展的第二个阶段是深度学习与机器学习的广泛应用。这个阶段的特点是人工智能技术在各个领域取得了显著的进步，并且应用领域不断扩大。随着技术的不断发展，我们可以期待人工智能将在未来的发展中取得更大的突破。
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