人工智能（简称AI）是研究如何使计算机像人类一样思考和行动的领域。 随着科学技术的快速发展，人工智能也经历​​了几个关键的发展阶段。

　　 1.0知识符号阶段：

　　 20世纪50年代到70年代的人工智能研究主要依靠人类专家手动编写知识库并利用逻辑推理来实现智能。 然而，研究人员发现知识库的规则无法完全编译，从而认识到手动编写规则的局限性。 这一阶段的具体例子包括CYC项目和MIT的SHRDLU项目。

　　 2.0机器学习阶段：

　　 20世纪80、90年代，人工智能开始利用机器学习技术来提高智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习。 其中，监督学习让计算机通过给出标准答案来寻找解决问题的规则； 无监督学习允许计算机通过大量数据自行学习； 强化学习通过给予奖励或纠正来引导计算机进行学习。 谷歌翻译和苹果语音助手Siri就是这个阶段的典型例子。

　　 3.0深度学习阶段：

　　 2000 年左右，计算能力的提高和大量数据使深度神经网络成为可能。 深度学习已经成为人工智能领域的主流技术，通过模拟人脑和神经网络实现更复杂的图像识别和语音识别。 AlphaGo是谷歌团队开发的围棋人工智能程序，利用深度学习方法成功击败了人类顶尖棋手。

　　 4.0变压器阶段：

　　 2017年，谷歌发布了Transformer模型，其核心思想是“Attention is all you need”。 该模型采用了self-attention机制，极大地促进了自然语言处理领域的发展。 BERT、GPT-4等许多基于Transformer的预训练模型也相继出现，使得计算机理解和生成自然语言的能力越来越接近人类水平。

　　综上所述，人工智能经历了从知识符号阶段到机器学习阶段，再到深度学习阶段，最后进入Transformer阶段。 每个阶段都有其具体的例子和工具，每个阶段的技术进步都给人工智能的发展带来了重大推动。 未来，随着技术的不断进步，人工智能将在更多领域发挥巨大作用，创造出更多令人惊叹的应用。