链接：

人工智能简史第一部分-起源

人工智能简史第二部分-向实际应用的飞跃

20世纪70年代，人工智能领域步入了深度的自我审视、评估与调整阶段。这一时期，被普遍视作人工智能历史中具有复杂性、批判性怀疑主义及创造性思维的重要时期。

在20世纪70年代初，伴随着60年代高涨的期望浪潮，研究人员对机器能够达到与人类智能相匹配的能力寄予了厚望。然而，随着时间的推移，到了20世纪70年代中期，人工智能社区通过现实的反馈逐渐认识到，实现智能机器的道路比预期的要曲折而漫长。在这个过程中，人们开始逐渐理解到，尽管人工智能技术的发展取得了长足的进展，但要让机器真正具备与人类智能相媲美的能力，仍需要克服许多技术上的难题和挑战。

一个主要的挑战来自于可用计算能力的局限性。当前，计算机尚不具备实现人工智能宏伟目标所需的足够处理速度和内存。以早期的自然语言处理为例，受限的内存条件曾阻碍了工作进展，限制了程序的词汇量。这也凸显出实现真正的机器智能对于更强大计算能力的迫切需求。

与此同时，研究人员还面临着复杂性和组合爆炸的难题。众多的人工智能问题具有海量的潜在解决方案，这使得迅速找到最佳策略变得极为困难。对于处理小规模、受控问题的人工智能程序来说，这个问题或许相对容易解决。然而，在实际应用中，人工智能程序需要应对大规模、复杂的挑战，因此这一问题显得尤为紧迫和关键。

在70年代，人们对常识知识和推理的理解更加深入。显然，人工智能应用程序，无论是视觉处理还是自然语言处理，都需要大量的世界信息作为支撑。这些信息远远超出了最初的预期，也远非机器所能切实编程的范畴。

在这一时期，莫拉维克悖论便作为一个独特的悖论出现，它揭示了人工智能与人类直觉的悖离。出人意料的是，对于计算机而言，那些需要高级推理的任务，如国际象棋对弈或数学难题的解答，竟然比人类和动物轻易完成的感觉运动技能更容易实现。这种颠覆性的观念，使得人们对人工智能的潜力和可能性有了更深入的认识。

资金危机

在未来的十年间，人工智能研究经费开始呈下降趋势。随着人工智能发展脚步的放缓以及对其复杂性的深入认识，财政支持逐渐减弱。这一阶段，被称为“人工智能冬天”，其间的研究资金锐减，形势严峻。

然而，20世纪70年代依然是人工智能历史上的关键时期。这个时代见证了逻辑编程的飞跃与常识推理的增强。研究人员在这个时期开创了新的逻辑和算法，突破了传统方法论的束缚，为人工智能领域带来了全新的思考方式和重新评估的机会。他们平衡了早期的兴奋感与迫切的实用主义，为人工智能的未来发展指明了方向。

回顾这十年，我们可以清晰地看到，它为人工智能在随后几年实现重大复兴与发展奠定了坚实的基础。20世纪70年代所积累的经验和见解对于引导人工智能朝着更稳健、更有针对性和可实现的目标迈进至关重要。这些宝贵的经验和见解为我们今天所见证的令人瞩目的进步奠定了坚实的基础，展现了人工智能的无限潜力和光明前景。

人工智能的韧性与未来方向

人工智能的传奇篇章，在起初的篇幅里便展示了技术的迅猛发展，更深刻地描绘了人类的无尽雄心、对知识的执着追求，以及那股挣脱传统束缚的强大动力。当时间流转至20世纪中叶这一历史性的时刻，人工智能的进步迎来了其重要的转折点，那里充满了辉煌的里程碑和艰难的挑战。

这段故事是人类创造力与智慧的璀璨体现。展望未来，我们将目睹人工智能如何逐步融入生活的方方面面，从医疗保健、教育、娱乐到个人生产力，无处不在。自20世纪70年代起，神经网络的复兴、个人计算的崛起以及互联网的普及，每一步都为今天的人工智能宏伟画卷注入了丰富的色彩与深度。

链接：

人工智能简史第一部分-起源

人工智能简史第二部分-向实际应用的飞跃