01什么是人工智能冰川期
“人工智能冰川期”指的是公众对人工智能的兴趣随着商业和学术领域对这些技术的投资逐渐减少的时期。人工智能最初在20世纪50年代和60年代得到了快速发展的。尽管在人工智能方面取得了许多进步，但它们大多还是学术性的，涉及受控环境。20世纪70年代初，人们对人工智能的热情开始消退，这一灰暗时期持续到年左右。在这段人工智能的寒冬中，致力于为机器开发类人智能的活动开始缺乏资金。
02人工智能冰川期的诱因
当时，计算机系统的配置和性能还很有限。例如，在当时人工智能研究中很常见DECPDP-II/45只能够将其内存扩展到K。软件开发的主要形式仍然是基于规则的编程，开发人员明确地指定定义计算机程序行为的所有规则。但Lisp语言不是计算机系统的理想语言。而在企业界，更常用的语言是FORTRAN。
其次，在理解智力和推理方面还有许多复杂的方面。其中一个就是消除歧义，即一个词有不止一个意思。这增加了人工智能程序的实现难度，因为它还需要理解上下文。再加上20世纪70年代远非强劲的经济环境，充满通货膨胀持续、增长缓慢、供应中断、石油危机等因素。
考虑到上述这一切，美国政府收紧人工智能投资也就不足为奇了。毕竟，对于五角大楼的官员来说，一个能下棋、解定理或识别一些基本图像的程序又有多大用处呢？
卡内基梅隆大学的“演讲理解研究项目”（SUR，SpeechUnderstandingResearchprogram）就是一个典型的例子。美国国防高级研究计划局(DARPA)起先认为，这种语音识别系统可以用于战斗机飞行员发出语音命令。但事实证明这是行不通的。其中一个被称为“哈比（Harpy）”的程序可以理解个单词——这仅仅是一个普通3岁孩子所能理解的单词量。美国国防部高级研究计划局(DARPA)的官员实际上认为他们被蒙骗了，因此取消了该项目后续的万美元的年度预算。
03压到骆驼的最后一根稻草
对人工智能影响最大的是詹姆斯·莱特希尔教授（JamesLighthill）于年发表的一份报告。该研究报告由英国议会资助，完全否定了强人工智能的“宏伟目标”。他指出的一个主要问题是“组合爆炸”，即模型变得过于复杂，难以调整。该报告总结道：“迄今为止，该领域的任何发现都没有产生当时承诺的重大影响。”他非常悲观，以至于他不相信计算机能够识别图像，也不相信它能打败国际象棋大师。该报告还引发英国广播公司(BCC)组织了一场由莱特希尔对阵唐纳德·米奇（DonaldMichie）、理查德·格雷戈里（RichardGregory）和约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）公开辩论。
即使莱特希尔有正确的观点并评估了大量的研究，但他没有看到弱AI的力量。但随着人工智能冬天的来临，这一切似乎都不重要了。最终，令人失望的进展导致了整个70年代至90年代的人工智能寒冬，研究环境变得如此糟糕，以至于许多研究人员调整了他们的研究方向。当资金来源枯竭，企业停止投资与人工智能相关的研发时，该领域的创新速度就会放缓，因为只有最专注的学者才能完成这项工作。对于那些仍在研究人工智能的人来说，他们习惯于用其他术语来指代他们的工作，比如机器学习、模式识别和信息学。
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