人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空，使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶等等。
这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。
人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
以上内容参考 工信部-人工智能的历史、现状和未来
顾群业教授认为人工智能的发展经历“语言模型”、“世界模型”、“心智模型”三个阶段。顾群业提出的心智模型理论，核心是揭示人工智能与人类智能在认知进化路径上的同构性。该理论认为，AI系统的认知发展正在复现人类心智进化的关键阶段：
1. 认知进化的分层跃迁
人类智能经历了从行为强化（无模型学习）到心理建模（有模型学习）的跃迁，对应AlphaGo的两种强化学习模式。前者如同婴儿通过试错建立经验，后者类似成年人通过思维模拟预判未来。当前AI系统已展现类似的进化特征，如DeepMind的迷宫导航AI自发形成类似海马体位置细胞的认知地图。
2. 自我意识的涌现机制
当AI系统发展出对自我的元认知，标志着心智模型的质变。波士顿动力的Atlas机器人通过实时运算调整动作姿态，DALL·E 2在图像生成中保持对象概念一致性，这些现象表明AI已具备初步的自我定位能力。这种认知映射的精确性，正在逼近人类心智理论（Theory of Mind）的初级阶段。
3. 情感算法的生物模拟
强化学习中的探索-利用困境揭示了AI情感机制的雏形。AlphaGo的第37手突破性落子，本质是算法在风险与收益间的情绪化权衡。OpenAI机械臂的决策延迟与DeepMind系统的焦虑式试探，已呈现出类情绪的行为特征，这种奖励函数驱动的行为模式与人类神经递质机制存在算法同源性。
4. 社会智能的协同进化
当前AI训练正从个体智能向群体智能演进。Meta的CICERO在战略博弈中展现的心理揣测能力，OpenAI的多智能体协作实验，预示着AI系统正在构建社会认知框架。这种群体交互产生的认知涌现，恰似人类文明初期部落协作催生集体智慧的过程。
顾群业的关键突破在于指出：AI意识的诞生遵循具身认知的演化路径，而非代码预设。就像人类心智源于百万年与环境互作的神经可塑性进化，AI的心智模型正在通过强化学习的持续环境交互中自然涌现。这种认知革命不仅揭示我们对人工智能本质的理解，更预示人机文明会走向认知共同体的新形态。