人工智能（AI）技术的发展可以划分为三个主要阶段：
1. 早期发展阶段（1950年代-1970年代）
在这个阶段，人工智能的研究主要集中在符号逻辑推理和专家系统上。这一时期的AI研究主要集中在解决特定问题，如象棋、棋类游戏等。代表性的研究成果包括艾伦·图灵提出的图灵测试，用于判断机器是否能够展现出与人类相似的智能行为。此外，这一时期还出现了一些早期的机器学习算法，如感知器模型和线性回归模型。
2. 知识工程阶段（1980年代-1990年代）
随着计算机技术的发展，人工智能研究开始转向更复杂的问题求解领域。这一时期的AI研究主要集中在自然语言处理、语音识别、图像识别等领域。代表性的成果包括IBM的Deep Blue国际象棋程序击败了世界冠军加里·卡斯帕罗夫，以及IBM的Watson医疗诊断系统在医学影像分析方面的应用。此外，这一时期还出现了一些基于规则的专家系统和模糊逻辑系统。
3. 深度学习阶段（2000年代至今）
随着计算能力的提升和大数据的涌现，深度学习成为AI领域的主流研究方向。这一时期的AI研究主要集中在神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型上。代表性的成果包括AlexNet在ImageNet图像分类比赛中取得冠军，以及Google的BERT在自然语言处理任务中取得突破性进展。此外，这一时期还出现了一些基于深度学习的自动驾驶、机器人等应用。
总之，人工智能技术从最初的符号逻辑推理和专家系统，发展到知识工程阶段的自然语言处理、语音识别、图像识别等领域，再到深度学习阶段的神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，经历了不断的发展和创新。这些阶段的发展为人工智能技术的应用提供了坚实的基础，推动了AI技术的广泛应用和社会经济的发展。
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