1、规则驱动阶段（弱人工智能）

这是AI的萌芽期，完全依赖人类预设的逻辑规则运行。例如早期的国际象棋程序“深蓝”，通过穷举法计算所有可能的棋路，但无法应对规则外的突发情况。医疗诊断系统则依赖专家经验库进行推理，一旦遇到罕见病例便会失效。这类AI的优势在于高精度与稳定性，但本质是“封闭系统”，缺乏自主学习能力。

2、数据驱动阶段（强人工智能）

大数据与GPU算力的突破催生了深度学习革命。AlphaGo击败围棋冠军标志着AI进入新纪元：通过海量数据训练，模型能自主提取特征并泛化到新场景。以Transformer架构为核心的GPT-3展示了自然语言处理的惊人能力，可完成翻译、写作甚至代码生成。此阶段AI已具备跨领域迁移能力，但决策过程仍是“黑箱”，难以解释推理逻辑。

3、协同智能阶段（超人工智能）

当前技术前沿正探索多模态融合与跨领域协作。特斯拉的自动驾驶系统整合视觉识别、路径规划与实时决策，在复杂路况中模拟人类驾驶思维；手术机器人达芬奇系统通过力反馈与图像分析，实现毫米级精准操作。这类系统开始突破单一任务限制，向通用智能迈进，但仍受限于常识缺失与因果推理能力不足。

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