人工智能发展的历史过程是怎样的？

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1. 规则引擎阶段（1950年代至1970年代）：在这一时期，人工智能的构建依赖于专家系统和规则引擎技术，研究者通过手工编写规则以实现机器的推理和决策能力。里程碑式的研究成果包括DENDRAL化学物质分析系统和MYCIN抗生素治疗建议系统。
2. 统计学习阶段（1980年代至2010年代）：这一阶段见证了数据驱动方法的发展，其中统计学习方法开始流行。通过从大量数据中学习，机器能够自主发现数据间的规律。这一时期的代表技术有支持向量机、决策树、以及神经网络等。
3. 深度学习阶段（2010年代至今）：深度学习的兴起标志着计算机视觉和自然语言处理等领域的一大飞跃。深度神经网络通过多层转换实现更高层次的数据抽象和表示。
4. 自主学习阶段（未来趋势）：面向未来，人工智能的目标是实现自我学习能力，即机器能够在没有人类直接指导的情况下，自主地从环境中学习和发现模式。这一阶段的关键技术包括强化学习、元学习和迁移学习等。