人工智能自20世纪中叶诞生以来，经历了三个主要的发展阶段，每个阶段的核心驱动力各不相同，这些驱动力共同塑造了如今人工智能基础软件开发的格局。

第一阶段：符号主义与专家系统（1950s-1980s）

在人工智能的早期阶段，主要驱动力来自于符号主义与逻辑推理。研究人员相信，通过将人类知识编码为规则和符号，可以模拟人类智能。这一阶段诞生了早期的专家系统，如DENDRAL和MYCIN，它们能够在特定领域（如化学分析和医疗诊断）中表现出色。基础软件开发主要围绕知识表示、推理引擎和规则库构建，编程语言如LISP和Prolog被广泛使用。由于计算能力有限和知识获取瓶颈，该阶段的发展逐渐放缓。

第二阶段：统计学习与大数据驱动（1990s-2010s）

随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，人工智能的驱动力转向统计学习和数据驱动方法。这一阶段的核心是机器学习算法，尤其是支持向量机（SVM）、决策树和神经网络。驱动力不再依赖人工规则，而是从海量数据中自动学习模式。基础软件开发重点转向数据处理工具、算法库（如Scikit-learn）和分布式计算框架（如Hadoop）。互联网巨头如Google和Facebook推动了这一发展，使得人工智能在自然语言处理、图像识别等领域取得突破。

第三阶段：深度学习与生态系统整合（2010s至今）

当前阶段，驱动力主要来自深度学习、大规模计算和生态系统整合。深度神经网络（如CNN和RNN）在图像、语音和文本任务中表现出色，而GPU和TPU等硬件加速了模型训练。基础软件开发更加注重端到端解决方案，包括框架（如TensorFlow和PyTorch）、云平台（如AWS和Azure AI服务）以及自动化工具（如AutoML）。驱动力不仅来自技术突破，还来自产业应用需求，如自动驾驶、智能助手和医疗AI。开源社区和跨学科合作成为推动创新的关键因素。

总结来看，人工智能的发展从规则驱动到数据驱动，再到如今的智能生态驱动，基础软件开发也随之演变，从单一工具到综合平台。随着伦理、可解释性和可持续性问题的凸显，驱动力可能进一步转向负责任AI和人类-AI协作，为软件开发带来新的挑战与机遇。