人工智能的发展可以大致归结为两个阶段：
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主义和逻辑推理上。科学家们试图通过模拟人类的思维过程来创建能够进行推理、学习和解决问题的计算机程序。这一时期的代表人物有艾伦·图灵（Alan Turing）、约翰·麦卡锡（John McCarthy）和马文·明斯基（Marvin Minsky）等。他们提出了许多著名的理论和算法，如专家系统、规则引擎和神经网络等。这些研究为后来的人工智能发展奠定了基础。
2. 现代发展阶段（1980年代-至今）
在这个阶段，人工智能的研究开始转向机器学习和深度学习领域。科学家们开始关注如何让计算机从数据中学习并自动改进性能，而不是依赖于预先定义的规则和知识。这一时期的代表人物有杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）、罗纳德·科恩（Ronald Cohen）和彼得·辛顿（Peter Smolensky）等。他们提出了许多重要的理论和技术，如反向传播算法、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。这些技术的发展使得计算机在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的突破。
总的来说，人工智能的发展可以分为两个阶段：早期发展阶段主要关注符号主义和逻辑推理，而现代发展阶段则转向机器学习和深度学习领域。这两个阶段的研究成果相互补充，共同推动了人工智能技术的快速发展。
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