1. 反应式机器
反应式机器是特定于任务的，也是人工智能的基本形式。他们对提供给他们的输入做出反应并提供相同的输出。以反应式机器的形式，人工智能不会学习新概念。这些机器应用数据集并根据现有输入提供建议进行响应。
反应式机器的一个例子是Netflix 中的推荐部分。流媒体服务根据用户的搜索和观看历史向用户推荐电视节目和电影。
2. 内存有限
有限的记忆通过存储以前捕获和学习的数据来理解，并根据其发现为未来构建知识。有限内存的一个例子是自动驾驶汽车。
自动驾驶汽车使用信号和传感器来检测周围环境并做出驾驶决策。汽车会计算行人、交通信号和弱光条件的位置，以便更加谨慎驾驶，避免事故或交通错误。
3. 心智理论
心理理论意味着人类有影响他们日常行为和决策的思想、感觉、情绪、欲望等。虽然人工智能的早期适应在心理理论方面遇到了困难，但它已经取得了惊人的进步。为了让人工智能获得心理理论，它必须了解每个人都有感情，并发展出像人类一样改变其行为的能力。
人类心理理论的一个例子是看到枯萎的植物并了解它需要浇水才能生存。为了让人工智能拥有心智理论，它也需要做同样的事情。
截至 2023 年 2 月，AI，特别是 ChatGPT，已经通过了与 9 岁儿童能力相称的心理理论测试。
4.自我意识
最后，当人工智能具有自我意识时，发展阶段就完成了。人工智能的自我意识是所有人工智能类型中最具挑战性的，因为机器将实现人类水平的意识、情感、同理心等，并能够相应地产生同情心。
一旦机器学会了自我意识，它就有能力形成自己的身份。
这个阶段的自我意识目前是不可能的。为了使自我意识成为可能，科学家需要找到一种在机器中复制意识的方法。
