人工智能的发展历程可以概括为以下几个阶段：
这一阶段的关键词是“逻辑推理”。早期的计算机科学家们试图将人类的智力过程用逻辑规则的形式表达出来，以此来制造出一种类似于人脑的思维机器。在这一阶段，人工智能的主要应用领域是数学计算、密码破解、和智能游戏等。
这一阶段的关键词是“知识表示与推理”。人工智能研究者们认为，计算机需要拥有大量的知识才能够进行复杂的推理和决策。因此，在这一阶段，他们开始尝试将世界上所有的知识用计算机语言进行表示，以此来帮助计算机进行推理。
这一阶段的关键词是“知识获取”。研究者们开始意识到，用计算机语言表示知识是非常费时费力的，因此他们开始尝试让计算机自己学习知识。这样，计算机就可以从实际经验中获取知识，并将这些知识用于推理和决策。
这一阶段的关键词是“专家系统”。在这一阶段，人工智能研究者们开始将知识表示与推理技术应用到实际工作中。他们制造了一种被称为“专家系统”的软件，这种软件可以根据预设的规则来进行推理和决策，并且可以进行人机交互。
这一阶段的关键词是“神经网络”。在20世纪80年代，科学家们发现，大脑中的神经元可以通过一个叫做“反向传播”的算法来学习。他们开始利用这一算法来训练计算机进行各种任务，比如语音识别、图像识别和自然语言处理等。
这一阶段的关键词是“深度学习”。深度学习是神经网络的一种扩展，它可以从大量数据中自动学习特征，并用这些特征来解决各种复杂的任务。深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域取得了非常显著的进展。而目前的主流技术则是以深度学习为基础，以大数据和云计算为驱动的 AI 技术。