人工智能发展史有几个阶段组成的

人工智能的发展史可以分为以下几个阶段：

1. 早期阶段（1950年代-1970年代）

这个阶段是人工智能的萌芽期，以符号主义和逻辑推理为主要研究方法。代表性的工作包括艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙的“问题求解机”、约翰·麦卡锡的“逻辑理论家”等。这些早期的研究为后来的人工智能研究奠定了基础。

2. 知识工程阶段（1970年代-1980年代）

这个阶段的主要特点是将专家系统作为解决特定领域问题的原型。代表性的工作包括斯坦福大学的“逻辑理论家”、IBM公司的“深蓝”等。这些工作展示了专家系统在特定领域解决问题的能力，但也存在一些问题，如知识获取困难、推理能力有限等。

3. 机器学习阶段（1980年代-1990年代）

这个阶段的主要特点是将机器学习作为解决复杂问题的方法。代表性的工作包括贝尔实验室的“感知器”、斯坦福大学的“线性可分分类器”等。这些工作展示了机器学习在处理大规模数据、发现数据模式方面的潜力，但也存在一些问题，如过拟合、计算效率低等。

4. 神经网络阶段（1990年代-2000年代）

这个阶段的主要特点是将神经网络作为解决复杂问题的方法。代表性的工作包括IBM公司的“深蓝”、谷歌公司的“阿尔法围棋”等。这些工作展示了神经网络在处理大规模数据、发现数据模式方面的潜力，同时也出现了一些新的研究方向，如深度学习、强化学习等。

5. 深度学习阶段（2000年代至今）

这个阶段的主要特点是将深度学习作为解决复杂问题的方法。代表性的工作包括谷歌公司的“AlphaGo”、Facebook公司的“DeepMind”等。这些工作展示了深度学习在处理大规模数据、发现数据模式方面的潜力，同时也出现了一些新的研究方向，如自然语言处理、计算机视觉等。

总的来说，人工智能的发展史可以分为早期阶段、知识工程阶段、机器学习阶段、神经网络阶段和深度学习阶段五个阶段。每个阶段都有其代表性的工作和特点，同时也存在着一些问题和挑战。随着技术的发展，人工智能将会继续发展，解决更多的复杂问题。