AI Winter是一个概念，它塑造了人工智能的演变，影响了资金决策，研究重点和公众认知。在整个AI历史上，乐观和突破的时期经常是遭受怀疑和投资减少的下滑。这些周期揭示了维持AI进步的挑战，并突出了技术承诺与实际局限性之间的细微界限。
什么是AI冬天？
AI Winter是指随着期望和投资提高的时代，人工智能（AI）研究，资金和发展的停滞期。当AI技术未能实现雄心勃勃的承诺，导致广泛幻灭，财政支持减少和创新放缓时，就会发生这些低迷。尽管有这些挫折，AI冬天还是周期性的，经常在后来的AI Summers阶段重新进步和投资。
历史背景
AI冬季的概念可以追溯到20世纪中叶，当时对人工智能的早期热情导致了大量资金，尤其是来自DARPA等组织。但是，当初始研究工作未能产生实际应用时，该领域面临挫折，导致财政支持和利益的减少。
关键历史事件包括出版 感知 （1969年），强调了早期神经网络的基本限制， Lighthill报告 （1973年），批评AI未达到期望。这些报告导致了第一个主要的AI冬季（1974- 1980年），其特征是削减资金和研究活动的下降。
AI冬天的原因
AI冬天是由技术，经济和心理因素的结合驱动的，这些因素有助于失去对人工智能研究的信心。这些低迷通常遵循过度炒作的时期，期望超过了AI系统的实际功能。
主要原因之一是过度宣传和未得到满足的期望。 AI研究人员和公司经常大胆地主张该技术的潜力，这通常是由于早期突破而刺激的。但是，当AI未能达到这些期望时（是否由于计算限制，缺乏现实世界的申请或不可预见的挑战），散布的情况下了。这种失望在投资者，政策制定者和更广泛的公众中传播，导致撤离支持。
另一个主要因素是资助不稳定和转移投资优先级。 AI研究需要大量的财务支持，通常由政府，大学和私人投资者提供。但是，当进度放慢或商业应用程序无法立即产生回报时，资金就会减少。这导致了一个自我增强的周期，在该周期中，更少的资源降低了进步，进一步阻止投资并导致研究努力停滞不前。
技术限制和基础设施限制也起着至关重要的作用。许多早期的AI冬季之所以发生，是因为支持高级AI所需的硬件和数据基础架构根本不存在。例如，早期的神经网络受到计算能力不足的限制，并且缺乏有意义的学习所需的大量数据集。结果，最初表现出希望的研究变得不切实际，对AI的未来增强了怀疑。
监管和道德问题也可以通过增加审查并放缓采用来加速AI冬季。政府和机构可能会由于担心工作流离失所，安全风险或道德困境，进一步抑制热情和对AI技术的投资而施加限制。
AI冬季和夏天
AI领域遵循一个周期性的模式，以停滞和怀疑的标志性的冬季与夏天交替出现，其特征是重新投资和突破。 AI夏天，例如深度学习进步，计算能力增加和大数据分析的夏季，一再恢复了兴趣和资金。
人工智能周期和未来观点
AI的历史表明，进步遵循周期性的模式，在快速发展和停滞之间交替。幻灭的时期，被称为AI冬季，之后是AI夏季，重新突破推动了新的投资和技术发展。
最近的AI夏天，包括重要的创新，包括深度学习，增加计算能力以及大数据分析的进步。 GPU和专业AI硬件的兴起，云计算的扩展以及庞大数据集的可用性使机器学习模型可以实现前所未有的准确性和效率。这些突破已经恢复了对AI的信心，并导致了从医疗保健和金融到自主系统和自然语言处理的行业广泛采用的。
但是，尽管取得了这些进步，AI仍然容易受到导致以前冬季的挑战。过度宣传仍然是一个重大风险，对人工通用情报（AGI）的主张和AI替代人类认知的能力的夸张。如果当前的AI模型达到高原或无法实现真正的变革结果，那么投资者的信心可能会消失，从而引发另一个停滞。
资金波动也仍然是一个问题。尽管私人公司和政府目前正在大量投资于AI，但经济低迷，技术优先事项的转变或AI驱动的企业的失败可能会导致财务支持的减少。历史表明，这种回调通常会导致AI冬季。
