規則模式階段:人工智能的起源可以追溯到20世紀50年代，當時主要采用規則模式，也稱為邏輯推理模式。該方法主要通過設計專家系統和知識地圖來實現人工智能的應用。
統計學習階段:80年代出現了基於統計學習理論的人工智能方法，如支持向量機、決策樹、隨機森林等。這些算法主要通過分析數據和模式識別來實現任務，比如圖像識別和語音識別。
深度學習階段:隨著計算機性能的不斷提高和神經網絡的發展，深度學習技術逐漸成為人工智能領域的主流技術。深度學習主要通過多級神經網絡完成圖像識別、自然語言處理等任務，通常需要大量的數據和計算資源來訓練和優化模型。
自學習階段:目前人工智能的發展已經進入自學習階段，機器可以通過積累和學習自身的經驗，不斷提高自己的能力和性能。同時，人工智能與其他技術的融合也在不斷加強，如物聯網、大數據、雲計算等。這些技術的結合，使得人工智能能夠應用在更多的場景中。
綜上所述，人工智能的發展經歷了規則模式、統計學習、深度學習、自學習等階段。隨著技術的發展和應用場景的拓展，人工智能在未來會得到更廣泛的應用和創新。