1.集中誕生基礎(chǔ)理論階段
在集中誕生基礎(chǔ)理論階段，奠定了人工智能發(fā)展的基本規(guī)則，并誕生了基本的開發(fā)工具，為日后人工智能的研發(fā)工具的升級開辟了先河。在這個階段，技術(shù)的發(fā)展，尤其是算法的發(fā)展，成了推動人工智能進步的最大動力。達(dá)特茅斯會議之后，人們對于算法程序和語言開發(fā)投入了極大熱情，掀起了人工智能發(fā)展的第一波高潮。
這個階段是集中誕生基礎(chǔ)理論的階段。這個階段奠定了人工智能發(fā)展的基本規(guī)則，并誕生了基本的開發(fā)工具，為日后人工智能的研發(fā)工具的升級開辟了先河。在這個階段，技術(shù)的發(fā)展，尤其是算法的發(fā)展，成了推動人工智能進步的最大動力。達(dá)特茅斯會議之后，人們對于算法程序和語言開發(fā)投入了極大熱情，掀起了人工智能發(fā)展的第一波高潮。
2.數(shù)據(jù)推動人工智能更新迭代階段
在數(shù)據(jù)推動人工智能更新迭代階段，可獲得和分析的數(shù)據(jù)飛速增長，不僅磨練和提高了計算的能力，使人工智能的大規(guī)模運算成為可能，并且也反過來倒逼了數(shù)據(jù)的采集、清洗和積累，以及相應(yīng)的軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展——這些都帶動了大數(shù)據(jù)行業(yè)的騰飛。大企業(yè)在這個階段發(fā)揮出了規(guī)模優(yōu)勢，成為了推動人工智能發(fā)展第二波高潮的主要動力。
3.是情境推動人工智能更深入到具體應(yīng)用階段
隨著人工智能的技術(shù)發(fā)展和數(shù)據(jù)積累，行業(yè)逐漸發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)通用智能和強人工智能是難以實現(xiàn)的，數(shù)據(jù)分布的情境化特性使得人工智能在特定情境下的垂直發(fā)展成為了可能。這個階段，新的實用情境的識別與發(fā)現(xiàn)，以及對該情境的人工智能解決方案的研究，極大的推動了人工智能行業(yè)的前進。
在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，各種移動終端設(shè)備的出現(xiàn)，使得數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級的增長。相對于之前，現(xiàn)階段的“數(shù)據(jù)”包含的信息量越來越大、維度越來越多，從圖像、聲音等富媒體數(shù)據(jù)，到動作、姿態(tài)、軌跡等人類行為數(shù)據(jù)，再到地理位置、天氣等環(huán)境數(shù)據(jù)……按照以往數(shù)據(jù)處理的思路已經(jīng)難以適應(yīng)“數(shù)據(jù)”本身的發(fā)展。這對于人工智能應(yīng)用者來說，既是驚喜，又是挑戰(zhàn)，因為一個融合人類智慧、人工智能以及海量數(shù)據(jù)的智能數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨。
