根据所给材料，回答下列问题：

人工智能1.0：技术驱动
人工智能发展的第一个阶段，是集中诞生基础理论的阶段。这个阶段奠定了人工智能发展的基本规则，并诞生了基本的开发工具，为日后人工智能的研发工具的升级开辟了先河。
随着1947年第一台计算机的诞生，相关技术的发展，尤其是算法的发展，成了推动人工智能进步的最大动力。研究者们乐此不疲地运用新的算法去解决应用题、证明几何定理……每一次的成功都进一步增强了人们对人工智能的信心。他们甚至认为“在二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作”。这一目标显然是高估了人工智能发展速度。①
计算机性能的瓶颈、计算复杂性的指数级增长、数据量的缺失，使得人工智能的研究停滞不前，人们逐渐对人工智能的发展丧失信心，人工智能研究进入了第一个低谷期。
人工智能2.0：数据驱动
人工智能发展的第二个阶段，是数据推动人工智能更新迭代的阶段。这个阶段，数据飞速增长使人工智能的大规模运算成为可能，也反过来带动了大数据行业的腾飞。②大企业在这个阶段发挥出了规模优势，成为了推动人工智能发展第二波高潮的主要动力。
这一阶段，数据主要从两方面来影响人工智能的发展。
一方面，大量的数据要求人工智能不断提高其计算能力。信息时代数据量的快速增长，对整个人工智能的处理水平提出了更高的要求。另一方面，大量的数据也在不断地训练着人工智能。数据量的增加对人工智能而言，不是负担，而是财富，因为数据能帮助训练人工智能，使结果更加精准。回顾“深蓝”，令人惊叹的计算能力并不意味着它就是坚不可摧的。“深蓝”在1996年第一次挑战时，就以2:4败给卡斯帕罗夫。在之后的一年，研发团队引入美国特级大师本杰明，将他对象棋的理解变成程序教给“深蓝”。此外，在与卡斯帕罗夫每一场对战后，都不断挑战系统参数，强迫“深蓝”进行学习。③
人工智能3.0：情景驱动
人工智能发展的第三个阶段，是情境推动人工智能更深入到具体应用的阶段。
这个阶段，新的实用情境的识别与发现，以及对该情境的人工智能解决方案的研究，极大地推动了人工智能行业的前进。人工智能可以帮助决策者更敏锐地洞悉事件根本，产生更精准更智慧的决策。然而它对数据收集的维度和质量的要求也更高，这样才能根据不同的场景，制订不同的决策方案，推动事件向良好的态势发展。按照以往数据处理的思路已经难以适应“数据”本身的发展。这对于人工智能应用者来说，既是惊喜，又是挑战，因为一个融合人类智慧、人工智能以及海量数据的智能数据时代已经来临。④