人工智能的发展经历了三个阶段：规则驱动（符号主义）、数据驱动（机器学习）和认知驱动（通用人工智能）。 每个阶段的技术突破与应用场景均推动了AI从简单逻辑推理向拟人化思维的跨越。

1. 规则驱动阶段（1950s-1980s）
   早期AI依赖专家系统和硬编码规则，通过符号逻辑模拟人类推理。例如，IBM的“深蓝”通过预置棋谱规则击败国际象棋冠军。这一阶段受限于规则复杂度，难以处理模糊问题。

2. 数据驱动阶段（1990s-2010s）
   随着算力提升和大数据爆发，机器学习成为主流。算法通过海量数据自动学习规律，如深度学习在图像识别、语音助手中的应用。AlphaGo的胜利标志着数据驱动的巅峰，但依赖高质量标注数据。

3. 认知驱动阶段（2010s至今）
   当前AI探索多模态学习、迁移学习和因果推理，目标是通过小样本学习实现类人推理能力。ChatGPT等大模型展现初步通用性，但仍需突破可解释性与伦理瓶颈。

未来，AI将深度融合三阶段技术，向自主决策与创造性思维演进，但需平衡技术创新与社会责任。