人工智能的发展史可以划分为几个阶段，每个阶段都有其独特的特点和贡献。以下是对人工智能发展史的简要概述：
1. 早期阶段（20世纪40年代-60年代）：这个阶段是人工智能研究的萌芽期，主要关注符号推理和专家系统。这一时期的研究主要集中在逻辑推理、知识表示和问题求解等方面。例如，1956年达特茅斯会议上首次提出了“人工智能”这一术语，标志着人工智能研究的正式诞生。
2. 知识工程阶段（20世纪70年代-80年代）：这个阶段的研究重点转向了知识工程，即如何将人类的知识转化为计算机可处理的形式。这一时期的研究涉及到知识获取、知识表示、知识推理等方面。代表性的成果包括专家系统的开发和应用，如MYCIN、Dendral等。
3. 机器学习阶段（20世纪80年代-90年代）：这个阶段的研究重点转向了机器学习，即如何让计算机从数据中学习并自动提取知识。这一时期的研究涉及到模式识别、神经网络、遗传算法等方面。代表性的成果包括支持向量机、神经网络等。
4. 深度学习阶段（21世纪初至今）：这个阶段的研究重点转向了深度学习，即通过多层神经网络模拟人脑的神经元结构来实现对复杂问题的学习和解决。这一时期的研究涉及到卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等方面。代表性的成果包括AlexNet、VGG、ResNet等。
5. 强化学习阶段（2015年以后）：这个阶段的研究重点转向了强化学习，即通过与环境的交互来学习最优策略。这一时期的研究涉及到Q-learning、Deep Q-Network等。代表性的成果包括AlphaGo、AlphaZero等。
总之，人工智能的发展史可以分为五个阶段：早期阶段、知识工程阶段、机器学习阶段、深度学习阶段和强化学习阶段。每个阶段都有其独特的特点和贡献，共同推动了人工智能技术的发展。
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