1단계 1960년대
인간과 같이 생각할 수 있는 머신을 인공지능으로 부르기로 결론지었다. 이 때까지는 체스와 같은 간단한 게임을 추론하며 탐색해 나갈 수 있는 머신을 만드는 것이 주된 목표였다.

2단계 1980년대
컴퓨터에 가능한 한 많은 지식을 첨가하기 위해 전문적인 시스템을 개발하는 방법으로 이루어졌다. 의학이나 법학과 같은 전문적인 영어의 지식들은 컴퓨터에 구조화하는 것을 목표로 진행되었다. 이로 인해 머신으로 부터 전문가 수준의 의견을 듣는 것과 같은 느낌을 받을 수 있었다. 하지만 이 과정에서 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로만 입력되어야 한다는 점에서 한계를 나타냈다.

3단계 2010년대
기존의 문제로 여겨졌던 지식의 획득과 관리소요비용의 문제를 해결할 수 있는 기술이 만들어졌다. 사실상 무한한 양의 데이터를 입력하는 것이 가능하게 되어 한계가 없어졌으며 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 입력 가능한 정보의 양이 무한한 수준에 이르렀으며 스스로 머신이 학습하는 기계학습 기술이 크게 발전하였고 정보만 주어지면 머신이 스스로 패턴과 규칙을 찾아내는 수준에 이르렀다. 이 기능이 개발되면서 정보의 구조화에 필요한 노력이 따로 요구되지 않게되었다.