人工智能的发展经历了三个主要阶段，每个阶段都有特定的目标和里程碑。这些阶段分别是：
1. 符号主义阶段（1950年代-1970年代）：
在这个阶段，人工智能的主要目标是通过逻辑推理和符号处理来实现问题解决。代表性的项目包括ELIZA、SHRDLU等。这些系统使用规则和逻辑来模拟人类思维过程，但它们在理解自然语言、情感和社会互动方面存在限制。
2. 连接主义阶段（1980年代-1990年代）：
这一阶段的重点是开发能够从数据中学习并适应环境变化的智能系统。代表性的项目包括专家系统、机器学习算法等。这些系统通过神经网络、决策树、支持向量机等技术，实现了对复杂数据的处理和分析。然而，这些系统仍然缺乏对人类情感和创造力的理解。
3. 认知计算阶段（2000年代至今）：
在这个阶段，人工智能的目标是模拟人类的认知过程，实现真正的智能化。代表性的项目包括深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这些系统通过模仿人类大脑的工作方式，能够处理复杂的任务和理解自然语言。然而，要实现真正的认知智能，仍然面临许多挑战，如如何处理大量数据、如何理解上下文、如何进行创造性思考等。
总之，人工智能发展的三个阶段目标分别是：
1. 符号主义阶段：通过逻辑推理和符号处理来实现问题解决。
2. 连接主义阶段：通过神经网络、决策树等技术实现对复杂数据的处理和分析。
3. 认知计算阶段：通过模仿人类大脑的工作方式，实现真正的智能化。
