人工智能的时间发展可以定义为人类对智能的研究和应用的不断演进和进步的过程。以下是人工智能发展的几个阶段：

1. 早期阶段（1950年代-1960年代）：这个阶段被称为“符号主义”时期，人们开始使用逻辑和符号推理来模拟人类智能。代表性的成果是逻辑推理和专家系统。

2. 知识工程阶段（1970年代-1980年代）：在这个阶段，人们开始将专家的知识转化为计算机程序，以实现特定领域的智能。这个阶段的代表性技术是专家系统和规则引擎。

3. 连接主义阶段（1980年代-1990年代）：在这个阶段，人们开始关注神经网络和机器学习的发展。这个阶段的代表性技术是反向传播算法和深度学习。

4. 统计学习阶段（2000年代-2010年代）：在这个阶段，人们开始利用大数据和统计学习方法来训练机器学习模型。这个阶段的代表性技术是支持向量机和随机森林。

5. 深度学习阶段（2010年代至今）：在这个阶段，深度学习技术取得了巨大的突破，特别是在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。这个阶段的代表性技术是卷积神经网络和循环神经网络。

随着时间的推移，人工智能的发展越来越快速，涉及的领域也越来越广泛，包括机器视觉、自然语言处理、智能机器人等。未来，人工智能有望在各个领域发挥更大的作用，为人类带来更多的便利和创新。