人工智能有哪些发展阶段？

规则模式阶段:人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，当时主要采用规则模式，也称为逻辑推理模式。该方法主要通过设计专家系统和知识地图来实现人工智能的应用。

统计学习阶段:80年代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，比如图像识别和语音识别。

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。深度学习主要通过多级神经网络完成图像识别、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。

自学习阶段:目前人工智能的发展已经进入自学习阶段，机器可以通过积累和学习自身的经验，不断提高自己的能力和性能。同时，人工智能与其他技术的融合也在不断加强，如物联网、大数据、云计算等。这些技术的结合，使得人工智能能够应用在更多的场景中。

综上所述，人工智能的发展经历了规则模式、统计学习、深度学习、自学习等阶段。随着技术的发展和应用场景的拓展，人工智能在未来会得到更广泛的应用和创新。