telligence，简称AI）是指通过智能化技术实现的智能化系统，其发展历程可以分为以下几个阶段。
1. 早期阶段（1956-1974）
人工智能的概念最早可以追溯到20世纪50年代。1956年，美国达特茅斯学院举办了一次名为“人工智能会议”的研讨会，标志着人工智能研究的开始。在此之后，人工智能的发展经历了多次高潮和低谷。1960年代，人工智能的研究重点是基于规则的专家系统，这些系统模仿了人类专家的知识和推理能力。1970年代，人工智能的研究重点转向了自然语言处理和机器学习。
2. 知识本体阶段（1975-1995）
20世纪70年代末，人工智能的研究进入了知识本体阶段。知识本体是指一种描述和组织领域知识的方式，它是人工智能系统的基础。专家系统和语义网络等技术得到了广泛应用。但是，由于专家系统的知识表示和推理能力有限，这个阶段的人工智能研究陷入了瓶颈。
3. 统计学习阶段（1995-2010）
20世纪90年代，人工智能的研究进入了统计学习阶段。统计学习是一种基于数据的机器学习方法，它通过分析大量数据来学习模型并进行预测。支持向量机、神经网络和决策树等技术得到了广泛应用。但是，由于数据质量和数量的限制，这个阶段的人工智能研究也陷入了瓶颈。
4. 深度学习阶段（2010-至今）
21世纪初，人工智能的研究进入了深度学习阶段。深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经元模拟人类大脑的神经网络。深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破。目前，人工智能已经成为了全球科技领域的热点，其应用范围涉及到医疗、金融、交通、安防等各个领域。
总结：人工智能的发展历程经历了多个阶段，从早期阶段的规则化专家系统到现在的深度学习技术，人工智能的应用领域和发展前景越来越广阔。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将持续发展并对人类社会产生深远的影响。
