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🚀前言

很少有哪一个科学领域像 AI这样，在漫漫发展进程中，经历那么多的大起大落。

🚀一、遭遇计算能力瓶颈

人工智能的第二次发展高潮兴起于20世纪80年代初，其核心推动力来自于“知识工程”与“专家系统”的兴起。专家系统本质上是一类能够模拟人类专家在特定领域解决问题能力的软件，它通常由知识库和推理机构成：系统从专业知识库中提取信息，通过推理机制找出规律，从而提供专业级别的解决方案。

这一轮AI复兴浪潮与斯坦福大学教授爱德华·费根鲍姆（Edward Feigenbaum）的贡献密不可分。因在人工智能领域的卓越成就，他于1994年获得图灵奖。费根鲍姆通过一系列实验和研究论证了“知识”是实现智能行为的关键——尤其是特定领域的专业知识。他率先提出“知识工程”这一概念，使之成为AI中一个至关重要的分支，他也因此被尊为该领域的奠基人。

早在1965年，费根鲍姆就与诺贝尔奖得主约书亚·莱德伯格（Joshua Lederberg）等人合作，开发出世界上第一个专家系统DENDRAL。该系统能够从数千种可能的分子结构中筛选出正确选项，引起了极大轰动。在其示范效应下，众多科研机构与企业纷纷投身专家系统的研发，推动人工智能在80年代初步入繁荣期。

1980年，卡内基梅隆大学为数字设备公司（DEC）设计了名为XCON的专家系统，每年为公司节省约4000万美元开支。这一成功案例吸引了全球企业的大力投资；到1985年，专家系统领域的投入总额已超过10亿美元，并催生了一批新兴科技企业。

各国政府也积极跟进。日本推出了号称投资8.5亿美元的“第五代计算机计划”，英国启动了耗资3.5亿英镑的“阿尔维计划”（Alvey Project），而美国DARPA（国防高级研究计划局）对AI的资助也在1988年增至1984年的三倍。

然而，这场人工智能的第二次热潮在80年代末逐渐退却，至90年代已几乎完全冷却，其主要标志是各国政府大幅削减甚至停止对AI的经费支持。这一转变的一个重要背景是个人计算机的迅速普及——许多原需高昂投资的AI任务现在可用普通PC完成，导致诸多宏大计划失去现实意义。从某种意义上说，AI第二次低谷的出现是由于科研与投资重心迅速转向个人计算机及后来的互联网产业。

其中，日本的第五代计算机计划最为雄心勃勃，也最令人唏嘘。1981年，日本在半导体等硬件领域已领先全球，为赢得与美国在信息技术方面的全面竞争，日本选择将第五代智能计算机作为突破口。该计划旨在突破“冯·诺依曼瓶颈”，构建能够大规模并行处理知识信息的“知识信息处理系统”（KIPS），设想实现语音识别、视觉处理、自然语言理解甚至自动任务执行等功能。

在领军人物渊一博的带领下，年轻的研究团队——“四十浪人”——以近乎孤注一掷的热情投入研发。尽管投入巨额资金（预计总投入超10亿美元），该项目仍于1992年以失败告终。

1997年6月，作者在日本拜访了渊一博。彼时他已从东京豪华办公楼迁至庆应大学一间简陋的办公室。在低沉的气氛中，渊一博回顾了第五代计算机与AI的兴衰历程。目送他落寞的背影，作者深刻感受到日本AI梦想的挫折。

随着五代机计划的失败，人工智能进入了长达二十年的第二个“寒冬”。在整个90年代至21世纪初，AI项目难以获得资助，相关专业的毕业生就业困难，甚至研究人员不愿自称从事AI领域，因其常被视作“不切实际”的代名词。

当时美国高校中流传着这样一种说法：“计算机系里有三群人：一群搞理论，一群做系统，另一群搞AI。前两者彼此看不起，但他们都共同瞧不起搞AI的那群人。”这番话虽略带讽刺，却真实反映了AI在那二十年中所面临的严峻困境。

人工智能的发展之路，因其志向远大，而注定艰难曲折。