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在人工智能（AI）的漫長曆史中，有一個時期被特别銘記——那就是AI的第一個寒冬。
這是一個技術發展遭遇重大挑戰、資金投入急劇減少、研究目标受挫的時期。
然而，正是這段艱難歲月，為AI的複興和今天的繁榮奠定了基礎。本文将帶您回顧這段曆史，探索AI如何從低谷中崛起，重新定義了科技的未來。
計算能力的瓶頸
在20世紀70年代，AI的發展前景看似一片光明。科學家們滿懷信心地預言，不久的将來，機器将能模拟人類的一切智能行為。然而，現實卻遠比預測的複雜。當時的計算機硬體，尤其是被視為頂尖技術的Cray-1超級計算機，其速度遠遠無法滿足AI程式處理複雜問題所需的計算量。科學家們意識到，即使是最簡單的智能行為，背後所需的計算也是驚人的。這種計算能力的瓶頸，成為了AI發展的第一個重大障礙。
資金投入的退潮
正當AI研究者們努力突破技術障礙時，一份名為《萊特希爾報告》的檔案出現了。這份報告對當時的AI技術，特别是機器人技術、語言處理技術和圖像識别技術進行了嚴厲的批評。報告指出，這些領域内那些宏偉的目标根本無法實作，研究已經完全失敗。這份報告對公衆和政府的看法産生了顯著影響，導緻英國政府後來沒有在人工智能上作大量的投資。随後，科學界對人工智能進行了深入的拷問，AI的研究價值受到了廣泛的質疑。這種質疑不僅影響了公衆的看法，也導緻了資金的大量撤離。各國政府和研究機構開始減少或停止對AI項目的資金支援，AI領域迎來了第一個寒冬。
技術突破的艱難
盡管AI的前景看似光明，但技術的實際進展卻步履蹒跚。早期的AI系統在處理非結構化資料，如圖像和聲音識别方面遇到了巨大挑戰。這些任務對于計算機來說需要巨大的運算量，而當時的技術還遠遠達不到這樣的要求。此外，神經網絡算法雖然被寄予厚望，但其對計算力和經驗資料量的過分依賴，使得研究進展緩慢。1969年馬文敏斯基與人合著的《感覺器》一書，盡管内容科學客觀，但也對神經網絡技術産生了毀滅性的打擊，後續十年内幾乎沒人投入更進一步的研究。
實用化的新方向
然而，就在AI領域陷入困境之時，專家系統的出現帶來了一線希望。這些系統能夠模拟專家的決策過程，解決特定領域的問題。1978年，卡耐基梅隆大學開始開發一款能夠幫助顧客自動選配計算機配件的軟體程式XCON，并且在1980年真實投入工廠使用。這是個完善的專家系統，包含了設定好的超過2500條規則，在後續幾年處理了超過80000條訂單，準确度超過95%，每年節省超過2500萬美元。這一成功不僅證明了專家系統在解決特定領域問題上的有效性，也為AI的實用化和商業化開辟了新的道路。
無人駕駛車的早期嘗試
在AI的第一個寒冬期間，一些前瞻性的嘗試仍在繼續。1979年，斯坦福大學制造了有史以來，第一輛真正意義上的無人駕駛汽車“Stanford Cart”。它依靠視覺感應器能夠在沒有人工幹預的情況下，自主的穿過散亂扔着椅子的房間。雖然速度是真的慢，往往需要幾個小時才能完成，但這一嘗試展示了AI在特定領域的應用潛力，并為未來的自動駕駛技術奠定了基礎。
從寒冬到複興
盡管遭遇了嚴重的挑戰，但AI領域的研究者們并沒有放棄。他們繼續在基礎科研領域探索，利用新興的技術和方法提升AI的性能和效率。随着計算能力的飛速提升和大資料的興起，AI開始逐漸走出寒冬，迎來了新的春天。今天，我們的筆記本和手機能夠輕松實作人臉識别，無人駕駛汽車也在道路上行駛，這些都是AI從寒冬中崛起的明證。
結語
人工智能的第一個寒冬是一個充滿挑戰和質疑的時期。然而，正是這段艱難的曆史，鍛煉了AI研究者的堅韌和創新精神，為AI的複興和今天的繁榮奠定了基礎。這段曆史告訴我們，即使在最艱難的時刻，也不應放棄探索和創新。今天，我們享受着AI帶來的便利和奇迹，便是那時能堅持下來的結果......
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