人工智能的发展经历了四个阶段，分别是：
1. 早期阶段（1950年代-1970年代）：这个阶段是人工智能的萌芽期，科学家们开始尝试使用计算机模拟人类的思维过程。然而，由于当时的计算能力和数据量有限，以及缺乏有效的算法和模型，这些早期的尝试并没有取得实质性的成果。
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引入人工智能领域，通过模拟人类专家的知识体系来解决特定领域的复杂问题。然而，由于知识表示和推理方法的限制，这些系统在实际应用中仍然面临许多挑战。
3. 机器学习阶段（1980年代-1990年代）：这个阶段的主要特点是神经网络和机器学习算法的兴起，使得计算机能够从大量数据中学习和提取特征，从而实现对复杂问题的智能处理。这一时期涌现出了许多著名的机器学习算法，如支持向量机、决策树等。此外，随着互联网的普及，大量的文本数据和图像数据为机器学习提供了丰富的训练资源。
4. 深度学习阶段（2000年代至今）：这个阶段的主要特点是深度学习技术的崛起，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的出现，使得计算机在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。同时，大数据技术和云计算的发展也为深度学习提供了强大的计算支持。目前，人工智能已经广泛应用于各个领域，如自动驾驶、医疗诊断、金融风控、智能家居等，展现出巨大的潜力和价值。
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