『壹』 人工智能的发展可分为几个阶段

说起当下热议的人工智能，不得不提到风光无二的AlphaGo。战胜世界围棋冠军李世石，引起了人类对人工智能的兴趣。而人工智能的概念，其实早有提出。

3）1993年-至今

之后以神经网络技术为代表的AI技术逐步发展，人工智能开始进入缓慢发展期。1997年深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，使得AI再次被热议。而随着现在科技的快速发展，硬件成本不断降低，数据量积累不断增大，AI技术不断成熟，人工智能又开始进入爆发期。各种人工智能产品开始如雨后春笋，不断的发展壮大起来。

『贰』 人工智能的发展会面临哪些问题

随着人工智能在最近这几年愈演愈烈，各大公司纷纷投向人工智能行业，国内外多家公司都加入了人工智能俱乐部。在国内，像网络、阿里巴巴; 在国外，像微软、谷歌、Facebook等。一场人工智能技术的挑战已经开始。人工智能技术的发展前景广阔啊，但是就目前来说人工智能领域也面临着不小的挑战和难题。
让机器理解人类自然语言
虽然人工智能发展很快，人工智能学术进步，一些人工智能拥有深度学习算法，拥有较强的语音识别和图像识别能力。但是人工智能还不能真正地理解我们所看、所说、所思、所想，就特么像个弱智。所以说，人工智能的发展面临瓶颈，如何让机器拥有常识，熟悉我们的思维世界，这将是一项技术难题。国外,比如Facebook研究人员试图通过让机器观看视频来让机器学习和理解现实世界。
硬件技术与软件技术发展的差距
现在的硬件技术发展可以说相当迅速，但是我们的社会生活中还没有普遍使用机器人助手。很大程度上是因为相关软件技术的不成熟，使得机器缺少一个系统性的思维过程去指挥复杂的组织结构。目前人们已经开展了在这方面的研究，使机器在仿真世界中训练来加速机器学习。
防范人工智能被"暗箱操作"
我们知道只要是人设计出来的软件就会有各种各样的漏洞，人工智能也不例外。这样会导致黑客的攻击行为，通过使用各种小把戏来欺骗人工智能。而且这种漏洞一旦被居心叵测的人发现，这家伙就会利用人工智能进行破坏行动，后果可想而知。比如说，2016总统大选期间，俄罗斯的"假讯息活动"就是人工智能强化的信息站的一个预演。
让人工智能做个"好人"
有人可能认为我们生活中可能很少看见人工智能，但是人工智能就在我们身边。就比如说我们的手机，手机上有许多关于人工智能的软件，像siri、Alexa、微软小冰、淘宝个性化推荐、滴滴智能出行、今日头条新闻智能推荐、prisma人工智能图像处理等等。但是随着人工智能的发展，人们担心人工智能可能会带给我们的伤害。在2017年的网络入侵防护系统机器学习会议上，人们就在讨论如何将人工智能技术控制在安全和人类伦理道德范围内，换句话说，就是让人工智能成为一个"好人"，能确保人工智能技术能在关键行业能起到公正的决策。就如何让人工智能保持美好的一面。微软、谷歌、Facebook和其他公司都在讨论这样的话题。像"人工智能合作"一个新型非盈利组织、"人工智能道德与行业管理基金"、纽约大学一个新的研究机构AI Now都在这方面做出了努力。AI Now最近发布报告，呼吁各国政府在刑事司法或福利等领域应坚决放弃使用不接受公众审查的"黑箱"算法。

『叁』 人工智能技术发展有哪些难题

如果说发展遇到的难题，那是相当之多，投资、政策等因素。我们细化来说，人工智能发展，有三大关键要素：算法、算力和数据。其中，数据起着重要作用，早前哈佛商业评论的一份研究显示，只有3%的公司数据符合基本质量标准，近一半的数据质量问题导致明显的负面业务后果。
普华永道最新的一份报告指出，大型企业发现，多年来编制的劣质的客户和商业数据可能使他们无法利用人工智能和其他数字工具来削减成本，无法实现增加收入并保持竞争力。
这个问题在国内其实很普遍，带来的后果也堪忧，糟糕的数据可能导致误导性的结果。高质量数据对AI的意义所在，无论是业务，还是升维到人工智能的发展进程，重要性不言而喻。AI数据服务也任重道远。所有，只有高质量的数据，才能确保人工智能快速发展！
从目前市场情况来看，几家颇具代表性的数据服务商，以不同的姿态入场抢食，并在各自擅长的领域中开辟一番天地。其中，云测数据就是其中一位实力玩家。云测数据，通过为企业提供定制化场景采集模式以及高质量数据标注服务，为有更高数据标准的企业贡献和输出着他们的方案，并坚持自建数据标注基地和定制化场景实验室，为企业提供最安全、最精准的全流程一体化的数据服务解决方案。
最后我想说，人工智能的发展不仅仅是技术不断攻坚克难，高质量的数据才能更好地为AI发展保驾护航！

『肆』 人工智能分为几个阶段

历史上，人工智能的研究就像是坐过山车，忽上忽下。梦想的泡沫反复破灭，却也推动着人工智能技术的前进。
（1）AI梦的开始
1900年，世纪之交的数学家大会上面，希尔伯特宣布了数学界尚未解决的23个难题。
三十年代，图灵设想出了一个机器——图灵机，它是计算机的理论原型，圆满地刻画出了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。
1945年，凭借出众的才华，冯·诺依曼在火车上完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了我们现在熟知的“冯·诺依曼体系结构”。

（2）AI梦的延续
1956年8月，在美国汉诺斯小镇宁静的达特茅斯学院中，约翰·麦卡锡（John McCarthy）、马文·闵斯基（Marvin Minsky，人工智能与认知学专家）、克劳德·香农（Claude Shannon，信息论的创始人）、艾伦·纽厄尔（Allen Newell，计算机科学家）、赫伯特·西蒙（Herbert Simon，诺贝尔经济学奖得主）等科学家正聚在一起，讨论着一个完全不食人间烟火的主题：用机器来模仿人类学习以及其他方面的智能。
会议足足开了两个月的时间，虽然大家没有达成普遍的共识，但是却为会议讨论的内容起了一个名字：人工智能。
（3）AI梦的快速发展
1976年，凯尼斯·阿佩尔（Kenneth Appel）和沃夫冈·哈肯（Wolfgang Haken）等人利用人工和计算机混合的方式证明了一个著名的数学猜想：四色猜想（现在称为四色定理）。
1956年，奥利弗·萨尔夫瑞德（Oliver Selfridge）研制出第一个字符识别程序，开辟了模式识别这一新的领域。

（4）近些年AI的突破
2011年，谷歌X实验室的研究人员从YouTube视频中抽取出1000万张静态图片，把它喂给“谷歌大脑”——一个采用了所谓深度学习技术的大型神经网络模型，在这些图片中寻找重复出现的模式。三天后，这台超级“大脑”在没有人类的帮助下，居然自己从这些图片中发现了“猫”。
2013年1月，网络公司成立了网络研究院，其中，深度学习研究所是该研究院旗下的第一个研究所。
这些全球顶尖的计算机、互联网公司都不约而同地对深度学习表现出了极大的兴趣。

『伍』 人工智能的具体发展历史是什么

【1950-1956年是人工智能的诞生年】
图灵测试1950
Dartmouth 会议1956
（1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。）

【1956-1974 年是人工智能的黄金年】
第一个人工智能程序LT逻辑理论家1958（西蒙和纽维尔）
LISP编程语言1958（约翰麦卡锡）
用于机器翻译的语义网1960（马斯特曼和剑桥大学同事）
模式识别-第一个机器学习论文发表（1963）
Dendral 专家系统1965
基于规则的Mycin医学诊断程序1974

【1974-1980年是人工智能第一个冬天】
人工智能：综合调查1973（来特希尔）
项目失败，列强削减科研经费

【1980-1987年是人工智能繁荣期】
AAAI在斯坦福大学召开第一届全国大会1980
日本启动第五代计算机用于知识处理1982
决策树模型带动机器学习复苏1980中期
ANN及多层神经网络1980中期

【1987-1993年是人工智能第二个冬天】
Lisp机市场崩溃1987
列强再次取消科研经费1988
专家系统滑翔谷底1993
日本第五代机退场1990年代

【1993-现在突破期】
IBM深蓝战胜卡斯帕罗夫1997
斯坦福大学Stanley 赢得无人驾驶汽车挑战赛2005
深度学习论文发表2006
IBM的沃森机器人问答比赛夺魁2011
谷歌启动谷歌大脑2011
苹果公司的Siri上线2012
微软通用实时翻译系统2012
微软Cortana 上线2014
网络度秘2015
IBM发布truenorth芯片2014
阿尔法狗打败人类棋手2016

『陆』 人工智能在发展中面临哪些问题

情感处理，不合理处理，打破规矩等等。

『柒』 论文 人工智能问题求解

何必抄呢。其实你可以写一写具有人工智能的家用机器人在全球普及的前景。这是不久人类生活的一次质变过程。

对问题补充的回答：
你可以把这本书找来看看，地址在下面：
http://www.vsvt.com/221295.html

『捌』 人工智能中问题求解的方法是什么

人工智能大部分问题可以归类到识别、分类问题上，常用方法包括：人工神经网络，SVM,KNN，Bayes，决策树，深度学习算法，等等，。针对不同对象的问题有各自 的优缺点。人工智能最本质上就是对数据的处理，语音数据，图像数据，自然语言等等，