1단계
1956년 인간처럼 생각할 수 있는 기계에 대해 논의하는 장이 만들어졌으며 이때 인간처럼 생각할 수 있는 기계를 인공지능으로 정의내렸고, 그 이후 인공지능에 대한 연구가 활발해졌다. 그러나 컴퓨터가 복잡한 문제는 풀지 못한다는 난관에 부딪히면서 활기를 잃었다.

2단계
인공지능 1단계때와는 다른 방식으로 활기를 다시 띄게 되었다. 컴퓨터가 인간처럼 사고하는 것은 불가능하다고 판단하여 컴퓨터에 최대한 많은 지식을 넣어 전문가 시스템을 만드는 방식으로 연구가 진행되었다. 전문가들의 지식영역이라고 여겨졌던 분야의 지식들을 컴퓨터 안에 입력시킨 후 지식들을 구조화 또는 시스템화시켰다. 그러나 이러한 방식도 지식을 구조화시키는데 한계가 있고 비용문제로 인하여 사그라들었다.

3단계
2단계의 한계였던 지식의 구조화(새로운 정보가 거의 무한에 가깝게 만들지기 때문에 기계에 입력할 수 있는 정보의 양에 한계가 없게 되었고, 하나의 기계에 거의 무한한 수준의 정보를 입력할 수 있게 되었다.) 및 비용문제 (2단계때는 기계가 스스로 학습을 할 수 없었기 때문에 직접 정보 속에서 규칙이나 패턴을 발견한 후 기게를 입력해주어야했는데 기계 학습이 가능해지면서 정보를 구조화하는데 비용이 거의 들지 않게되었다.) 를 해결 할 수 있는 기술이 만들어지면서 다시 활기를 띄기 시작했다.