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第四次工业革命：以互联网、人工智能等为代表的技术进步——经济社会的发展进程中伴随着技术进步，进而社会的演进过程即为渐进的技术进步过程。但关于什么是技术，可谓众所纷纭。
马克思指出，技术是人与自然的中介，是“人对自然的能动关系，人的生活的直接生产过程”。Brooks在其《技术和生态危机》一书中指出，技术“就是运用科学知识以可复制的方式来解决问题”。钱学森在已有的对技术的理解基础上，吸收马克思关于技术的思想，围绕近代技术进步的特征，指出改造客观世界的学问即为技术。
具体而言：技术是人类如何履行、控制、利用客观世界，实现预定目标的一门学问，技术知识源于人类对客观世界的能动性改造，在生产活动的实践中使用的生产工具仅仅是技术的物化。邹承鲁认为技术来源于对自然界的认识，并根据这些认识能动性地改造自然，并用来为人类服务。
鉴于钱学森对技术的理解更为广泛，相应的技术进步的内涵更为丰富，故本文采用钱学森对技术的界定。按照这一理解，人类社会在征服和改造客观世界的过程中的技能、方法、手段等的更迭抑或进化，均可视为技术进步。而技术进步过程中阶段性突出成果便是技术创新，技术创新是一种新思想和非连续性的技术活动不断发展并成功应用的过程，强调其构思新颖性、成功应用以及非连续性特征。
世界经济论坛创始人克劳斯·施瓦布将自18世纪末蒸汽革命以来的技术进步按时间分为四个阶段，将以互联网、人工智能等为代表性技术创新的技术进步阶段称为第四次工业革命，而四次工业革命均产生了与之相对应的技术创新。
技术进步的演进历程古代技术进步阶段：古代技术进步阶段发生于远古时期至18世纪初，这一时期的技术进步主要局限于依靠人、畜、风和水等自然动力的机械工具的进步，先后出现了石制工具、青铜工具和铁器工具等标志性的古代技术创新。技术进步使人类在强度、硬度、切削能力等方面能力得到了突破，人类社会生产效率逐渐提高，社会分工带来畜牧业、手工业、商业和农业的分离，增加了劳动力需求，人类对生产生活经验的总结促进了自然科学的发展。
近代技术进步阶段：跨越18世纪60年代至21世纪初的技术进步，与18世纪初之前的技术进步存在较大差异。为此，本文将第二阶段至第四阶段技术进步产生的技术创新称为近代技术创新，而古代技术创新和近代技术创新合称为传统技术创新。
18世纪60年代至19世纪40年代，人类社会经历了第二阶段技术进步，产生了蒸汽技术、纺织技术等标志性技术创新，突破了人类体力的局限，实现了从手工操作转向动力驱动的机械化生产。社会分工的深化进一步增加了劳动力需求，生产力水平得到了显著提高，在技术进步的推动下科学理论迅速发展，人类社会也由农业经济时代进入了工业经济时代。
随着物理、化学、生物等自然科学研究取得重大进展，技术进步进入第三阶段，该阶段技术进步自19世纪70年代持续至20世纪初，产生了电气技术、内燃机等标志性技术创新。人类社会经历了从一般机械化向电气化的重大转变，生产力水平显著提高，同时，技术进步解放了劳动力，导致体力劳动力就业比重下降，脑力劳动者就业比重上升。该阶段技术进步反过来又推动了电力技术、炼钢技术、冶金技术等自然科学理论的发展，拓展了社会科学的研究内容，如工厂制度、技术和机械化等。
20世纪60年代至21世纪初，产生了信息技术、新能源和新材料技术等标志性技术，技术进步进入第四阶段，人类社会实现了从电气化向自动化、信息化的重大转变，生产力水平得到了大幅提升。随着生产自动化的实现，体力劳动力被进一步替代，劳动者朝数字化、信息化和个性化方向发展。在知识生产方面，技术进步的成果进一步丰富和充实了自然科学理论，同时，计算机、信息技术的出现提高了社会科学的研究效率，促进了社会科学与自然科学相互渗透。
现代技术进步阶段：现代技术进步阶段是指技术进步的第五阶段。21世纪初，以人工智能、云计算、大数据、物联网等为代表的标志性技术创新开启了第五阶段技术进步，人类社会实现了从自动化、信息化向智能化的重大转变，生产工具由动力机械进化为智力机械，生产力水平极大地提高。在知识生产领域，技术进步的成果进一步丰富、充实了自然科学理论，同时，使社会科学与自然科学相互渗透的程度进一步加深。这一阶段技术进步也称为现代技术进步。
人工智能在技术进步史上的定位作为现代技术进步的标志性技术创新，云计算改变了计算模式，降低了企业的信息化门槛和成本，大数据刷新了企业生产经营过程中数据的积累机制和采集过程，物联网则为大数据提供了良好支撑，而人工智能与其他三种标志性技术明显不同，其可提供各种成熟算法、具体方案或智能机器，深入到企业生产和社会生活的各个方面。可以说，在四项标志性技术中，人工智能是最为璀璨的明珠，也是本轮技术进步最具代表性的技术创新。
人工智能的内涵通过对现有文献进行梳理发现，人工智能的内涵至今未有定论，但究其本质而言，人工智能是代理者（机器、算法、系统等）从结构上、功能上和行为上模仿人类智能行为的能力，表现为具有智能行为的机器智能。其中，结构上的模拟发端于年McCulloch和Pitts提出的人工神经细胞模型（M-P模型），该方法试图建造人工的神经细胞来模拟人类的思维能力，后来逐步演化出人工神经网络（ANN）。
为解决人工神经网络“结构复杂”问题，年McCarthy、Shannon和Minsky等探讨利用电子计算机作为硬件平台，通过软件模拟人类逻辑思维功能，并正式提出人工智能（AI）概念，即人工智能是让机器表现出像人一样的智能行为。与此同时，从功能上模拟人类智能，产生了人工智能领域第二类方法——基于功能模拟的物理符号系统。功能模拟早期主要集中于“逻辑推理机”这一启发程序的研制，后来演变为专家系统（ExpertSystem），早期的显著成就为第一个通过图灵测试的血液感染疾病诊断专家系统（MYCIN）和战胜国际象棋大师的“深兰（DeeperBlue）”专家系统。
而基于行为的模拟起源于控制论动物，即能够模拟动物的某种智能行为的机器动物模型，例如香农研制的“香农老鼠”和瓦尔特研制的“电动乌龟”。之后，功能模拟进入智能机器人研究阶段，Brooks（）等提出“无需知识表示和推理的智能系统”的“行为主义”方法，并成功研发一种新型的机器人，它拥有多个各种类型的传感器，能够模拟六脚虫的行为方式。
钟义信提出智能生成的“机制主义”，综上所述，人工智能是人类制造出的智能，即是代理者（机器、算法、系统等）模仿人类智能行为的能力，表现为具有智能行为的机器智能，包括没有物质形态的基于结构和功能上的模拟以及有物质形态的基于行为上的模拟。本质而言，人工智能是一种技术进步，在与行业的深度融合过程中具体表现为各种有形（机器人）和无形（算法、系统等）的技术创新。
人工智能的演进过程与人类社会技术进步的演进历程相似，人工智能的发展并非一蹴而就，同样表现为不断演进的过程，将经历从替代人类计算、预测和搜索的弱人工智能阶段到具有人类思考和认知能力的强人工智能阶段，再到超越人类思考和认知能力的超级人工智能阶段。
人工智能的技术现状——弱人工智能阶段，人工智能的发展历史可以追溯到20世纪40年代神经元逻辑模型的提出，这一模型的出现意味着基于结构上进行模拟的人工智能诞生。发展至今，人工智能经历了70多年的发展演进，但仍处于弱人工智能阶段。弱人工智能是能在某些方面协助或替代人类进行工作的机器智能。
结语在弱人工智能的发展演进过程中，技术演进的路线并非直线向前，从最初的人工智能诞生到不断发展，争论、困难与挑战无时不在。
