人工智能的发展历程三个阶段分别是

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展历程可以划分为三个阶段：

1. 早期阶段（20世纪50年代至70年代）

在这个阶段，人工智能的发展主要依赖于符号主义方法。符号主义是一种基于逻辑和符号表示的思维方式，它通过定义明确的规则和知识来解决问题。这一时期的代表人物包括艾伦·图灵（Alan Turing）和约翰·麦卡锡（John McCarthy）。

早期的人工智能研究主要集中在解决特定问题，如象棋、机器翻译等。这些研究为后来的人工智能发展奠定了基础。然而，由于缺乏通用性知识和推理能力，早期的人工智能系统在面对新问题时往往显得力不从心。

2. 知识工程阶段（20世纪80年代至90年代）

随着计算机技术的进步和专家系统的兴起，人工智能开始关注知识的获取和利用。知识工程是这一时期的重要特征，它强调将领域专家的知识和经验转化为可被计算机理解和处理的知识形式。这一时期的代表人物包括马文·闵斯基（Marvin Minsky）和罗纳德·诺依曼（Ronald A. Niemelä）。

知识工程阶段的人工智能系统开始具备一定的学习能力和自适应能力，能够根据新的数据进行自我调整和优化。然而，这一时期的人工智能系统仍然面临知识获取困难、推理能力有限等问题。

3. 机器学习与深度学习阶段（2000年代至今）

随着计算能力的提升和大数据技术的发展，人工智能进入了深度学习时代。这一时期的人工智能研究主要关注如何让计算机自动学习并提取知识，从而实现对各种任务的高效处理。深度学习是这一时期的重要特征，它通过构建多层神经网络来实现对数据的复杂模式进行学习和识别。这一时期的代表人物包括杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）、伊恩·莱斯（Ian Goodfellow）和多伦多大学的研究团队。

深度学习技术的突破使得人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。如今，人工智能已经成为许多行业的重要组成部分，如医疗、金融、交通等。

总之，人工智能的发展历程可以分为早期阶段、知识工程阶段和机器学习与深度学习阶段。每个阶段都有其特点和挑战，但都为人工智能的发展提供了宝贵的经验和教训。随着技术的不断进步，我们有理由相信人工智能将会在未来发挥更大的作用，为人类社会带来更多的便利和创新。