人工智能的发展主要经历了以下几个阶段：起步阶段、知识推理阶段、数据驱动阶段，以及当前的深度融合与自主智能阶段。
在起步阶段，人工智能的概念刚刚形成，主要的研究集中在理论和基础技术的探索上。这一阶段的人工智能系统通常基于硬编码的规则和逻辑，功能相对简单且应用领域有限。例如，早期的专家系统就是这一阶段的典型代表，它们通过预设的规则来模拟专家的决策过程。
进入知识推理阶段，人工智能开始利用知识表示和推理技术来模拟人类的思维过程。这一阶段的重要标志是知识图谱和推理机的广泛应用。知识图谱能够表示和存储大量的结构化知识，而推理机则可以利用这些知识进行逻辑推理和问题解决。例如，在医疗领域，基于知识图谱的智能诊断系统可以根据患者的症状和病史，推理出可能的疾病和治疗方案。
数据驱动阶段的人工智能则更加依赖于大数据和机器学习技术。这一阶段的人工智能系统能够从海量的数据中自动学习规律和模式，进而实现更加复杂和智能的功能。深度学习技术的兴起更是推动了这一阶段的飞速发展。例如，在语音识别领域，基于深度学习的模型能够自动学习语音信号的特征，实现高精度的语音识别和语音合成。
当前的深度融合与自主智能阶段，人工智能正在向更加全面和智能的方向发展。这一阶段的人工智能系统不仅能够处理结构化的知识和数据，还能够理解和处理非结构化的自然语言、图像和视频等信息。同时，人工智能系统也开始具备一定的自主学习和决策能力，能够在复杂的环境中自主探索和解决问题。例如，自动驾驶汽车就是这一阶段的典型应用，它们能够感知和理解周围的交通环境，自主规划行驶路线和避障策略。
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