AI 寒冬

什么是 AI 寒冬

AI 寒冬（AI winter）指人工智能研究的经费和关注度明显收缩的一段时期^[1]。它说的是整个领域的降温，而不是某个项目或某间实验室的失败：研究工作仍在继续，但增长停下，经费变得难拿，这个学科也不再像几年前那样受公众瞩目。

这个领域经历过好几轮这样的循环：先是快速进展和乐观预期，接着是失望与批评，然后是经费削减，再往后，常常是几年甚至几十年之后，兴趣重新回来^[1]。其中两次大降温通常被大致定在 1974 至 1980 年和 1987 至 2000 年^[1]。这些年份只是近似，不同资料给出的起止时间并不一致^[1]。

第一次降温之前的几件事

通向第一次大收缩的，是一连串彼此独立的事件。机器翻译在 1966 年遭遇公开的失败^[1]。1969 年，作为早期学习神经元模型的感知机（perceptron）受到严厉批评^[1]。1971–75 年间，美国国防高级研究计划局（DARPA）对它资助的卡内基梅隆大学语音理解研究计划失去了耐心^[1]。1973 到 1974 年，DARPA 削减了对高校人工智能研究的支持^[1]。

这些削减背后是经费规则的变化。1969 年的曼斯菲尔德修正案（Mansfield Amendment）要求 DARPA 资助任务导向的直接研究，而不是无方向的基础研究^[1]。一部关于美国政府对计算研究资助的历史著作认为，这项修正案是最重要的一处变化，因为它把国防部支持的研发限制在对具体军事功能和作战有直接而明显用途的基础研究上^[2]。在这之前，DARPA 遵循的是 J. C. R. Licklider 的理念：资助人，而不是资助项目^[1]。

语音理解计划的情形很能说明问题。DARPA 这项为期五年的语音理解实验从 1971 年开始，1976 年结束时有三家机构拿出了可演示的系统；但早在 1974 年，DARPA 就已取消了与卡内基梅隆团队的合同，那是一份每年 300 万美元的合同^[1]。Hans Moravec 曾描述 DARPA 的措辞：每年 200 万美元的合同被削减到几乎什么都不剩^[1]。到 1974 年，人工智能项目已经很难找到经费^[1]。

在英国，转折来自一份评估报告而不是资助机构。莱特希尔报告（Lighthill Report）于 1973 年初发表，在英国学术界，包括资助机构在内，引发了对人工智能的大规模信心丧失，这种状况持续了将近十年^[3]。这份报告也令美国方面对人工智能研究的经费产生疑问，促使国防部成立一个小组评估 DARPA 的人工智能计划，即美国研究小组^[2]。

关于寒冬是否存在的争论

并非所有人都接受寒冬这个说法。历史学家 Thomas Haigh 主张并不存在人工智能寒冬，理由是研究人员的数量和研究发现的速率当时都在加快^[1]。作为学界并未萎缩的证据，美国计算机学会（ACM）下属的 SIGART 专业组会员人数从 1973 年的 1,241 人增长到 1978 年中的 3,500 人^[1]。

兴趣如何回来

在美国，战略计算计划（Strategic Computing Program）于 1983 年宣布，DARPA 承诺在计划拟定的十年周期内投入 10 亿美元^[2]。在英国，下一次组织大规模活动的尝试要等到 1982 年 9 月的智能知识库系统研究领域评审会议，其结论后来成为阿尔维计划（Alvey Programme）中的 IKBS 部分^[3]。

今天怎么理解这个词

AI 寒冬如今更像是对一种模式的简称，而不是对某一次事件的指认：一波宣称跑到了系统实际能力的前面，失望随之而来，经费又跟着失望离开。由于具体年份本身有争议，也由于研究可以在经费下降时继续推进，这个词更适合用来描述一个研究领域如何被资助、被谈论，而不是用来给技术本身下判决。