人工智进程分四个阶段，前两个阶段属于称为“狭义人工智能”或者“弱人工智能”，或经过训练以执行特定或有限范围任务的人工智能。后两个阶段尚未实现，属于有时称为“强人工智能”的类别。
1.机械式人工智能
早期的人工智能算法有一个共同点：他们缺乏记忆力，纯粹是反应性的。给定一个特定的输入，输出总是相同的。许多机器学习模型就是这种情况。源于统计数学，这些模型能够考虑大量数据，然后产生看似智能的输出。
同样的机制适用于垃圾邮件过滤器，它可以从统计上确定某些单词的存在和密度是否应该引发危险信号。这种 AI 被称为“机械式”或“机械式 AI”，但是效果很好，甚至在某些领域的表现超出了人类的能力。最值得注意的是，它在 1997 年击败了国际象棋大师加里卡斯帕罗夫。
然而，机械式人工智能也极其有限。在现实生活中，我们的许多行为都不是机械式的，首先，我们可能没有手头的所有信息来做出反应。然而，我们是预测的大师，即使基于不完整的信息，我们也可以为意外做好准备。这种“不完美信息”场景一直是人工智能发展过程中的目标里程碑之一，对于从自然语言理解到自动驾驶汽车的一系列用例来说都是必不可少的。出于这个原因，研究人员致力于开发具有记忆和学习能力的下一级人工智能。
2. 拥有简单的数据处理能力
如前所述，以前的“机械式”的人工智能一键不能适应时代了，于是科学家们开发了一种能够模仿我们神经元连接方式的算法度学习。深度学习的特点之一是它训练的数据越多，它就越聪明。和哦我们人一样，经过大量数据（经验）分析或者预测未来发生的可能，然后做出反应。
深度学习极大地提高了人工智能的图像识别能力，很快其他种类的人工智能算法诞生了，比如深度强化学习。这些 AI 模型在吸收训练数据的特征方面要好得多，但更重要的是，它们能够随着时间的推移而改进。一个值得注意的例子是谷歌的 AlphaStar 项目，它在实时战略游戏星际争霸 2 中成功击败了顶级职业玩家。这些模型被开发用于处理不完美的信息，人工智能反复与自己较量以学习新策略并完善其决策。
在星际争霸游戏中，玩家在游戏早期做出的决定可能会对后期产生决定性的影响。因此，人工智能必须能够提前预测其行为的结果。我们在自动驾驶汽车中见证了相同的概念，其中人工智能必须预测附近汽车的轨迹以避免碰撞。在这些系统中，人工智能的行动基于历史数据。不用说，反应式机器无法处理这样的情况。
尽管取得了所有这些进步，但人工智能仍然落后于人类智能。最值得注意的是，它需要大量数据来学习简单的任务。虽然可以对模型进行再训练以推进和改进，但对人工智能进行训练的环境的变化将迫使其从头开始进行全面的再训练。例如，考虑一种语言：一旦我们学习了第二语言，学习第三和第四语言就会变得更容易。对于人工智能来说，这没有区别。
3.能模和理解仿人类的情绪
目前正在开发中的情感人工智能旨在通过分析语音、图像和其他类型的数据来识别、模拟、监控和适当地响应人类情感，要求人工智能推断实体的动机和意图（例如，他们的信念、情感、目标）。但是，这种能力虽然在广告、客户服务、医疗保健和许多其他领域具有潜在的价值，但仍远不是拥有心智理论的人工智能：后者不仅能够根据其检测能力改变对人类的对待他们的情绪状态，也是能够理解他们的。
事实上，“理解”人类的情绪，是人工智能的巨大障碍之一。可以生成杰作肖像的人工智能类型仍然不知道它画的是什么。它可以在不理解它所说的内容的情况下生成一篇很长的文章。达到能模仿人类心理的人工智能将克服这一限制，这时候的机器人完全可以和你正常交流。
4. 有自我意识能自我创作
上面讨论的人工智能类型是有自我意识或有意识的机器的先驱，即能够意识到自身内部状态以及他人内部状态的系统。这本质上意味着人工智能与人类智能相当，可以模仿相同的情绪、欲望或需求。这是一个非常长远的目标，为此我们既没有算法也没有硬件。通用人工智能和自我意识人工智能是否相关，有待于在遥远的未来看到。我们对人类大脑的了解仍然太少，无法构建一个几乎同样智能的人工大脑
