1. 早期研究（1950年代-1960年代）：在1956年，达特茅斯会议将“人工智能”这个术语正式引入使用，并标志着人工智能领域的起步。在这个阶段，研究者们主要关注如何使机器能够执行复杂的符号推理和问题求解任务。例如，Alan Turing提出了著名的图灵测试，用于评估机器是否能表现出与人类相似的智能。

2. 知识导向系统（1960年代-1970年代）：在这个阶段，研究者们开始开发专家系统，这些系统基于人类专家的知识和规则进行推理和决策。早期的专家系统使用了基于规则的推理方法，可以模拟专家的决策过程。然而，由于知识获取的困难和计算机处理能力的限制，专家系统的应用受到了一定的限制。

3. 神经网络与机器学习（1980年代-1990年代）：在这个阶段，神经网络和机器学习成为人工智能研究的重要领域。神经网络模拟了人脑的结构和功能，通过训练和调整网络连接权重，使得机器可以从数据中学习，并做出预测和决策。此外，统计方法和概率推理也被广泛应用于机器学习算法中。

4. 大数据与深度学习（2000年代-至今）：随着互联网的快速发展和计算能力的提升，大数据和深度学习成为人工智能领域的关键驱动因素。大数据的积累为机器学习算法提供了更多的训练样本和信息，进一步改善了模型的性能。而深度学习技术则利用。