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人工智能的发展历史分为哪三 深度学习阶段？1.人工智能的推理阶段（1950-1970）
这一阶段，大多数人认为，实现人工智能只需要赋予机器逻辑推理能力就可以，因此，机器只是具备了逻辑推理能力，并未达到智能化水平。
2.人工智能的知识工程阶段（1970-1990）
这一阶段，人们普遍认为，只有让机器学习知识之后才可以实现人工智能。在这种情况下，大量的专家系统被开发出来。但人们发现，给机器灌输已经总结好的知识并不是一件容易的事。
3.人工智能的数据挖掘阶段（2000-）
目前，已经提出的机器学习算法都得到了非常好的应用。深度学习技术获得了迅猛的进展。人们希望机器可以通过海量数据分析自动总结学习到知识，从而实现自身的智能化。
人工智能中的深度学习是怎么样的？人工智能和深度学习是有同心圆关系的。
人工智能的研究领域目前在不断扩大，已经包括了专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、推荐系统等，我们目前力所能及的是“弱人工智能”，即在特定任务上执行水平与人来相当，这主要归功于实现人工智能的方法—机器学习。
深度学习也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者是深度机器学习【Deep Machine Learning】）是一类算法集合，是机器学习的一个分支。它尝试为数据的高层次摘要进行建模。如今，在某些情况下，通过深度学习训练过的机器在图像识别上表现优于人类，这包括找猫、识别血液中的癌症迹象等。谷歌的 AlphaGo 学会了围棋，并为比赛进行了大量的训练：不断的和自己比赛。
深度学习是一种实现机器学习的技术；机器学习是一种实现人工智能的方法；从而也可以说深度学习也是一种实现人工智能的方法。
其实人工智能是一个很宽泛的概念，当下人工智能宽泛的指的就是用机器学习的方法去替代原先需要人类脑力劳动才能完成的非机械性工作。
机器学习存在时间已经很长，算起来应该是上个世纪的一些算法。机器学习中性能较为突出的是神经网络算法，由于模仿人类大脑中神经元的运行方式进行算法设计而得名，然而原先复杂点的神经网络由于运算量极其庞大，其训练和执行效率都很低。
近些年，随着半导体工艺的发展以及新型运算架构的出现，一些实用性较强且适用于神经网络运算的处理器如gpu，npu，tpu等的出现，加速了神经网络算法在更多方向的落地，尤其是深度学习算法，深度学习算法是指有多层神经网络构成的算法，其可以提取更多的事物特征，进而拥有更强的学习能力！
如今深度学习算法已经广泛应用于社会生活和生产中，如语音识别与合成，图像识别，系统指挥等等！
数据挖掘可以分析现有数据中的隐藏信息，但我个人认为深度学习更有前景。数据挖掘主要研究收集大数据的方法，技术较深度学习成熟，属于发展较快的；深度学习是统计学和信息技术的交叉学科，侧重于如何分析运用已知大数据进行推理和建立新模型，近几年来开始受到外界重视。数据挖掘可能需要重复扫描大量数据以得出较为理想的信息，对算法要求较高；深度学习则是模仿人类神经网络的学习模式分析数据特征，以建立相应的模型。这些模型可以在被合理沿用的前提下解决一些未知的问题，但模型必须基于大量有用的学习数据，耗时较长。两者得出的结论皆可能与理想模型有差距，而且两者对提供的数据依赖较大。可以预见的是，未来很多领域遇到复杂问题会趋向于使用深度学习技术求出的结果作为参考，而不只是单纯地基于数据发掘。因为相对数据发掘而言，一个由深度学习得出来的通用模型可以解决相当多的问题。但是深度学习对编程技术和数据收集提出了更高的要求，因此成本比较高，目前深度学习的开发者多数来自大公司。【上述来自中公优就业】
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