人工智能会再一次跌进谷底吗

人工智能的波澜起伏

1956年，人工智能在达特茅斯会议上被首次提出，那时的五位先驱人物John McCarthy、Marvin Minsky、Allen Newell、Arthur Samuel以及Herbert Simon迅速成为这一新兴领域的领军人物。从此，人工智能开始孕育其第一次浪潮，实验室在全球范围内如雨后春笋般涌现。

1973年，《莱特希尔报告》的发布为人工智能泼了一盆冷水。报告指出，人工智能的三大基础研究中，自动机和中央神经系统的研究进展令人失望，而机器人领域更是被认为没有研究价值，建议取消研究经费。这一打击使得人工智能的社会期望被严重削弱，正式进入了发展的严冬。

到了20世纪80年代，人工智能的关键应用——专家系统开始崭露头角。但随着数据量的不足，难以捕捉专家的隐性知识，以及建造和维护大型系统的复杂性和成本问题，人工智能再次面临挑战。尤其在日本的第五代智能计算机研制失败后，人们开始意识到人工智能不仅仅是硬件的问题，更需要知识、软件和创新。虽然知识百科的尝试有其价值，但它未能达到预期效果，人工智能再次陷入低谷。

为了深入理解人工智能的起伏，我们可以借助Gartner模型。这个模型描绘了技术从迅猛爆发到跌入谷底再逐渐抬升的过程。这一模型成功地解释了互联网泡沫等现象，对于理解人工智能的发展同样具有指导意义。

Gartner曲线是由社会舆论对新技术期望值与实际水平的差距（Hype Level）和新技术的真实发展水平（Engineering or Business Maturity）两条曲线叠加而成。新技术的出现会导致社会期望的过度拔高，但随着技术的落地和试错，期望逐渐回归理性。技术本身也在不断进步。Hype Level曲线呈现先升后降再回归正常水平的趋势。

用Gartner模型分析，就不难理解人工智能的两次大起大落。第一次是基于早期的期望与《莱特希尔报告》的打击；第二次则是从专家系统的发展到数据科学的和机器学习技术的崛起。随着神经网络模型在计算机视觉和自然语言处理等领域的出色表现，人工智能迎来了前所未有的发展高潮。特别是美国白宫发布的关于人工智能的战略报告和应对策略，充分显示了对人工智能发展的决心和期待。至此，人工智能迎来了前所未有的发展机遇和挑战并存的第三春时代。再探中国的人工智能征途：从战略高度看未来走向

随着全球经济的深度变革，人工智能已然成为两大经济强国的战略高地。回溯至2015年，中国工程院正式立项人工智能，宣告启动了一场科技与智慧的革命。短短几年间，它迅速融入了国家的十三五、十四五乃至十五五行动计划，标志着人工智能在中国发展的重要性已上升至前所未有的战略高度。

展望未来两到三年，人工智能似乎正站在一个崭新的发展起点上，它的未来究竟会陷入周期性循环，还是如互联网技术般迎来指数式增长？这是一个令人兴奋且引人深思的问题。

当前的信息环境已经发生了深刻变革，与人工智能诞生初期的环境截然不同。如今，计算机已与人类紧密相连，智能硬件构成的网络中，个体与个体、个体与群体以及人与物体之间的连接达到了前所未有的程度。这表明人工智能的外部环境已经具备了强大的推动力，助力其进一步发展与突破。

在此背景下，人类社会对人工智能的需求呈现爆发式增长。智能城市、智能医疗、智能交通等领域的迫切需求推动了人工智能的研究方向从学术导向转变为需求导向。国内外科技巨头纷纷涉足这一领域，进一步印证了这一趋势。

尽管人工智能的目标与理念在不断演变，从模拟人的智能到人机融合的智能系统，但其发展道路上仍然存在诸多挑战。神经网络算法需要大量的数据进行训练，但实现无监督学习仍然是一大难题。当前的人工智能系统往往高度专业化，智能范围狭窄，缺乏泛化能力。面对动态变化的环境和新情况，它们的性能可能会显著下降。当前的人工智能系统由于不可理解，无法实现有效的人机交互。

中国科学院院士、清华大学教授张钹指出的问题也值得深思：人工智能的最大问题在于其不可解释和不可理解性。这使得人工智能系统在面对复杂环境时可能陷入困境。人工智能的未来走向仍充满不确定性。我们无法断定它是否会再次陷入周期性循环，但随着技术的快速发展，新的技术突破可能会为人工智能带来新的春天。

总体来看，人工智能正处在一个快速发展的关键时期，其潜力巨大但也面临诸多挑战。未来的发展道路充满了未知与可能，让我们共同期待人工智能能够持续创新，为人类带来更多的惊喜与突破。