人工智能的发展主要经历了以下几个阶段：符号主义阶段、连接主义阶段、行为主义阶段以及深度学习阶段。
符号主义阶段的标志性成果是专家系统。在这个阶段，人工智能的研究主要基于符号逻辑和规则推理。专家系统是一种模拟人类专家决策过程的计算机系统，它可以根据预设的规则和知识进行推理和决策。例如，MYCIN是一个用于诊断血液感染并推荐抗生素的专家系统，它可以根据病人的症状和实验室测试结果来做出诊断。
连接主义阶段的显著成果是人工神经网络。在这个阶段，人工智能的研究开始模仿人脑神经元的连接方式，构建大规模并行的分布式处理系统。人工神经网络可以通过学习自动调整网络中的权重，从而实现对复杂模式的识别和处理。其中，反向传播算法是连接主义阶段最重要的学习算法之一，它使得人工神经网络可以从错误中学习并不断改进。
行为主义阶段的代表性成果是机器人技术。在这个阶段，人工智能的研究开始关注智能体的行为和环境之间的交互，强调智能体在不确定环境中的自主学习和决策能力。机器人技术在这个阶段得到了快速发展，出现了各种具有感知、决策和执行能力的自主机器人。例如，波士顿动力公司开发的四足机器人可以在复杂环境中自主行走和跳跃，具有出色的稳定性和适应性。
深度学习阶段是人工智能发展的最新阶段，其标志性成果是深度神经网络。深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它可以通过构建深度神经网络模型来实现对大规模数据的复杂特征学习和表示。在这个阶段，人工智能在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。例如，基于深度学习的语音识别系统可以准确识别不同人的语音，并实现实时语音转文字；图像识别系统可以准确识别图像中的物体和场景，并实现目标检测和跟踪；自然语言处理系统可以理解人类语言的含义和上下文，并实现智能问答和对话。
