二、反思發展期:20世紀60年代-70年代初。人工智能早期發展的突破大大提高了人們對人工智能的期望，人們開始嘗試更具挑戰性的任務，並提出壹些不切實際的研發目標。但是接連的失敗和預期目標的失敗，比如無法用機器證明兩個連續函數之和是否是連續函數，機器翻譯鬧了個笑話，讓人工智能的發展陷入低谷。
三、應用發展期:70年代初至80年代中期。20世紀70年代出現的專家系統，模擬了人類專家解決特定領域問題的知識和經驗，實現了人工智能從理論研究到實際應用、從壹般推理策略討論到專業知識運用的重大突破。專家系統在醫療、化學、地質等領域取得成功，將人工智能推向了應用發展的新高潮。
四、發展低迷期:80年代中期至90年代中期。隨著人工智能應用規模的不斷擴大，專家系統應用領域狹窄、常識性知識缺乏、知識獲取困難、推理方法單壹、缺乏分布式功能、難以與現有數據庫兼容等問題逐漸暴露出來。
五、穩定發展期:90年代中期-265438+20世紀初。由於網絡技術特別是互聯網技術的發展，加速了人工智能的創新研究，人工智能技術進壹步投入實際應用。1997年，國際商業機器公司(IBM)擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，2008年，IBM提出了“智慧地球”的概念。以上都是這個時期的標誌性事件。
六、蓬勃發展期:2011年至今。隨著大數據、雲計算、互聯網、物聯網等信息技術的發展，無處不在的感知數據、圖形處理器等計算平臺推動了以深度神經網絡為代表的人工智能技術的快速發展，極大地跨越了科學與應用之間的“技術鴻溝”。圖像分類、語音識別、知識問答、人機遊戲、無人駕駛等人工智能技術實現了從“不可用”到“可用”的技術突破。