人工智能的发展可以分为以下几个阶段：
规则模式阶段：人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，当时主要采用的是规则模式，也称为逻辑推理模式。这种方式主要通过设计专家系统和知识图谱来实现人工智能应用。
统计学习阶段：20世纪80年代开始出现了基于统计学习理论的人工智能方法，如支持向量机、决策树、随机森林等。这些算法主要通过分析数据和模式识别来实现任务，例如图像识别、语音识别等。
深度学习阶段：随着计算机性能的不断提高和神经网络的发展，深度学习技术逐渐成为人工智能领域的主流技术。深度学习主要是通过多层次的神经网络来完成图像识别、自然语言处理等任务，通常需要大量的数据和计算资源来训练和优化模型。
自我学习阶段：目前人工智能的发展已经进入了自我学习阶段，机器能够通过对自身经验的积累和学习来不断提高能力和性能。同时，人工智能与其他技术的融合也在不断加强，例如物联网、大数据、云计算等，这些技术的结合使得人工智能在更多场景下得到应用。
综上所述，人工智能的发展经历了规则模式阶段、统计学习阶段、深度学习阶段和自我学习阶段，随着技术的发展和应用场景的扩展，未来人工智能将会得到更广泛的应用和创新。