1단계,
단순 제어 프로그램위의 B와 같은 케이스이다 내부 알고리즘은 학습하지 않고, 
여러가지 패턴 등을 적용하여 인공지능처럼 행동하는 것이다.
대표적인 케이스로 센서에 반응하여 청소를 하는 로봇 청소기를 들 수 있다. 
그러나 모든 로봇 청소기가 단순 제어 프로그램이 아닐 수 있다.
어떤 로봇은 현재의 위치를 모두 지나다니면서 학습하여, 청소를 하는 로봇이 있다.


2단계, 
고전적인 인공지능고전적이라는 단어가 어디까지인지 애매하지만, 
우리가 장기나 바둑(알파고 예외), 오목과 같은 프로그램 
그리고 사람처럼 움직이는 게임에서의 NPC 등등도 모두 인공지능으로 정의할 수 있다. 
예를 들어 스타크래프트를 하는데 컴퓨터가 알아서 물량을 뽑아내면서, 
유저를 공격하는데 이런 범위를 고전적인 인공지능이라 할 수 있다.

3단계, 
기계학습을 통한 인공지능사실 이 단계부터 진정한 인공지능이라 할 수 있겠다. 
바로 사람들이 어떠한 알고리즘을 입력한 것이 아니라, 컴퓨터가 알아서 판단을 하는 단계이기 때문이다. 
이 단계에서는 컴퓨터가 기본적으로 통계와 같은 데이터를 통해서 행동을 한다. 

4단계, 딥러닝을 이용한 인공지능사실, 3단계와 4단계를 분리한다는 것이 참 애매하다. 
왜냐하면 4단계의 로직이 꼭 3단계보다 훌륭하다 말을 할 수 없기 때문이다. 
딥러닝은 인공신경망의 하위 카테고리이다. 
보편적으로 인공신경망보다 더 많은 학습 단계가 있는 것을 딥러닝으로 부르기 때문이다. 
문제는 더 많다고 더 뛰어난 프로그램이라 할 수 없다.