從50年代開始，人工智慧的研究經歷了以下幾個階段：
第一階段：50年代人工智慧的興起和冷落。人工智慧概念首次提出後，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程式、通用問題、求解程式、listp 表處理語言等。但由於消解法推理能力的有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智慧走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。
第二階段：60 年代末到 70 年代，專家系統出現，使人工智慧研究出現新高潮。dendral化學質譜分析系統、mycin疾病診斷和**系統、prospectior探礦系統、hearsay-ⅱ語音處理系統等專家系統的研究和開發，將人工智慧引向了實用化。並且，1969 年成立了國際人工智慧聯合會議。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研製，人工智慧得到了很大發展。日本2023年開始了」第五代計算機研製計畫」，即「知識資訊處理計算機系統kips」，其目的是使邏輯推理達到數值運算那麼快。雖然此計畫最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智慧的熱潮。
第四階段：80年代末，神經網路飛速發展。2023年，美國召開第一次神經網路國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此後，各國在神經網路方面的投資逐漸增加，神經網路迅速發展起來。
第五階段：90年代，人工智慧出現新的研究高潮。由於網路技術特別是國際互連網的技術發展，人工智慧開始由單個智慧型主體研究轉向基於網路環境下的分布式人工智慧研究。不僅研究基於同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智慧型主體的多目標問題求解，使人工智慧更面向實用。另外，由於hopfield多層神經網路模型的提出，使人工神經網路研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智慧已深人到社會生活的各個領域。
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從模擬人類智慧型的角度 分為感知智慧型，認知智慧型，行為智慧型，群體智慧型，類腦智慧型 具體包括 問題求解，邏輯推理和定理證明 專家系統 人工神經網路，自然計算，機器學習，自然語言處理，多智慧型體，決策支援系統，知識圖譜，知識發現與資料探勘，計算機視覺，模式識別，機械人學習，人機互動，人機融合，類腦...
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