人工智能的发展可以大致分为以下几个阶段：

1. 专家系统阶段：20世纪70年代至80年代初，人工智能主要发展了基于规则的专家系统。这些系统通过存储和应用专家的知识来模拟人类专家的决策过程。

2. 机器学习阶段：20世纪80年代中期至90年代，人工智能的关注点转向了机器学习。机器学习是让计算机通过分析大量数据来自动学习和改进性能的方法。这一阶段涌现了一些重要的机器学习算法和技术，如神经网络、决策树和支持向量机。

3. 深度学习阶段：2000年代以后，深度学习作为机器学习的一个子领域得到了快速发展。深度学习使用多层神经网络模型，通过大量标注数据进行训练，实现了在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了突破。

4. 强化学习阶段：目前，人工智能正在进入强化学习的阶段。强化学习是一种通过试错和奖惩机制来训练智能体做出决策的方法。这种方法在游戏、机器人控制和自动驾驶等领域有很大的潜力。

此外，还有一些其他的发展阶段，如基于知识图谱、自然语言处理等的智能系统发展，以及对于人机交互、机器道德等方面的研究和探索。人工智能的发展是一个不断演进和进步的过程。