在庫茲維爾的《奇點更近》中，他將人工智慧的發展演進細分為六個不同的階段（Six Stages of AI）。這是一個理解技術如何從簡單的邏輯運算，逐步演變成超越人類文明之存在的藍圖。
以下是這六個階段的詳細摘要：
第一階段：規則與邏輯（Rules and Logic）
這是 AI 的早期階段（約 1950 年代至 1980 年代），也被稱為「老派 AI」（GOFAI）。
* 特徵： 程式設計師手寫複雜的「如果-那麼」（If-Then）指令。
* 局限： 系統缺乏靈活性，只能在非常嚴格、定義明確的規則下運作（例如早期的專家系統或計算器）。
第二階段：統計機器學習（Statistical Machine Learning）
AI 開始具備從數據中學習的能力，而非僅依賴手寫代碼。
* 特徵： 利用數學模型分析大量數據，找尋模式。
* 應用： 早期的拼寫檢查、基本的語音識別和推薦演算法。這階段的 AI 依然是「窄域」的，只能執行特定任務。
第三階段：深度學習（Deep Learning）
這是我們目前正處於且飛速發展的階段（始於 2010 年代）。
* 特徵： 受大腦啟發的多層神經網絡。AI 不再需要人類告訴它「貓是什麼特徵」，它透過看幾百萬張圖片後自己學會識別。
* 關鍵突破： 變換器（Transformers）架構的出現，促成了如 ChatGPT、Claude 等大型語言模型的爆發。
第四階段：通用人工智慧（AGI - Artificial General Intelligence）
這是庫茲維爾預測即將在 2029 年 達成的目標。
* 特徵： AI 具備像人類一樣在任何領域學習和理解任務的能力。
* 象徵： 它能展現情感理解、進行複雜推理，並能像人類一樣通過各種形式的圖靈測試。
第五階段：超人工智慧（ASI - Artificial Superintelligence）
一旦 AGI 實現，AI 將會開始優化自己的代碼。
* 特徵： AI 的進步不再受限於人類的生物大腦速度。
* 結果： 它的智能將在極短時間內超越全人類智能的總和。這是通往奇點的關鍵前哨站。
第六階段：奇點（The Singularity）
這是庫茲維爾預測的終極目標（2045 年）。
* 特徵： 人類與 AI 徹底融合。
* 核心： 透過奈米機器人與大腦新皮質的連接，我們將人類的生物智慧與非生物智慧結合。此時，智慧的擴張將以指數級速度向宇宙擴散，人類文明將徹底改頭換面。
為什麼這六個階段很重要？
庫茲維爾強調，這不是線性的增長，而是指數級的。這意味著我們從第三階段跳轉到第四、五階段的速度會比大多數人想像的快得多。
