人工智能的发展可以被划分为以下几个阶段：
规则引擎阶段（1950s-1970s）：在这个阶段，人工智能主要是基于专家系统和规则引擎等技术，通过人工编写规则来实现推理和决策。这个阶段的代表性成果包括 DENDRAL 系统和 MYCIN 系统等。
统计学习阶段（1980s-2010s）：这个阶段的主要特点是采用基于数据驱动的统计学习方法，通过训练模型从数据中学习规律。这个阶段的代表性成果包括支持向量机、决策树、神经网络、深度学习等。
深度学习阶段（2010s-至今）：这个阶段的主要特点是采用深度神经网络等技术，通过多层次的非线性变换来实现高级别的抽象和表示，取得了在图像识别、自然语言处理等领域的重大突破。
自主学习阶段（未来）：这个阶段的目标是让机器能够像人类一样具有自主学习的能力，即不需要人类进行标注和指导，就能够从环境中自主学习和发现规律。这个阶段的代表性技术包括增强学习、元学习、迁移学习等。