请问，人工智能有哪些发展阶段？
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人工智能的发展可以分为以下几个阶段：

1. 符号主义时代（1950s-1970s）：主要基于符号逻辑和专家系统，关注知识表示和推理。
2. 连接主义时代（1980s-1990s）：神经网络的兴起，主要关注模拟神经元网络的学习和识别。
3. 机器学习时代（2000s-2010s）：强调通过数据驱动的方法来改进算法性能，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
4. 深度学习时代（2010s-至今）：深度神经网络的突破，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的巨大进步。
5. 通用人工智能（AGI）探索：目前研究重点之一是开发能够像人类一样理解和解决广泛问题的智能系统。

这些阶段并非严格线性，而是交叉和重叠，后续阶段的成就往往建立在先前工作的基础上。
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你提到卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）推动了计算机视觉和自然语言处理领域的发展，请再分别讲讲它们在各自的领域的应用。
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卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域有广泛应用：

1. 图像分类：CNN可以通过学习图像特征实现高精度分类，例如识别猫、狗等。
2. 物体检测：CNN可以识别图像中的多个物体及其位置，应用于自动驾驶、安防等领域。
3. 图像分割：CNN可以将图像分割成不同的区域或对象，广泛用于医疗图像分析、卫星图像处理等。

递归神经网络（RNN）在自然语言处理领域也发挥了重要作用：

1. 语言建模：RNN可以学习词语序列的概率分布，用于生成自然语言文本，如自动摘要和诗歌创作。
2. 机器翻译：RNN可以翻译一种语言的句子到另一种语言，例如谷歌翻译等在线翻译服务。
3. 语音识别：RNN可以处理音频序列，将语音转换为文本，应用在语音助手和实时字幕生成上。
4. 情感分析：RNN可以分析文本中的情感倾向，帮助商家了解消费者反馈和市场情绪。
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CNN的典型结构是什么样的？
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卷积神经网络（CNN）的典型结构通常包括以下几个关键层次：

1. 输入层：接收原始图像数据，通常是一个多维数组（如彩色图像的宽高及通道数）。
2. 卷积层：这是CNN的核心，使用多个可学习滤波器（称为卷积核）来提取图像的不同特征，每个卷积核会在输入数据上滑动并执行元素级的乘法和累加操作。
3. 激活函数层：通常紧跟在卷积层之后，引入非线性，常见的激活函数有ReLU（Rectified Linear Unit）。
4. 池化层：用于减少特征图的空间尺寸（宽和高），从而减少模型复杂度和计算量，常见的池化方法有最大池化和平均池化。
5. 全连接层：在网络的末端，将前面的高维特征数据展平为一维向量，并连接到输出层，通常用于分类任务。
6. 输出层：使用softmax激活函数来产生类别概率分布，适用于多分类问题。

这种结构使CNN特别适合于处理图像数据，因为卷积操作可以有效捕捉到图像的局部特征，并通过池化操作进一步浓缩和表征这些特征。
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