20世紀70年代人工智慧研究衰落的因素是什麼？
第一次AI寒冬1974-1980年

在20世紀70年代，AI受到了批評和財務挫折。AI研究人員未能意識到他們所面臨問題的困難。他們的巨大樂觀主義使期望值不可能高漲，當承諾的結果未能實現時，AI的資金消失了。與此同時，連線主義（或神經網路）領域由於馬文·明斯基對感知器的毀滅性批評而幾乎完全關閉了10年。儘管在70年代晚期AI的公眾認知方面存在困難，但在邏輯程式設計、常識推理和許多其他領域探索了新的思路。

問題

在70年代初，AI程式的能力有限。即使是最令人印象深刻的程式也只能處理它們應該解決的問題的微不足道的版本；所有的程式在某種意義上都是「玩具」。AI研究人員開始遇到幾個根本性的限制，在70年代無法克服。雖然其中一些限制在後幾十年中被克服，但其他限制至今仍然困擾著該領域。

計算機能力有限：沒有足夠的記憶體或處理速度來完成任何真正有用的事情。例如，羅斯·奎利安（Ross Quillian）在自然語言方面的成功工作僅使用了20個單詞的詞彙表進行演示，因為這是所有可以放入記憶體的單詞。漢斯·莫拉維克（Hans Moravec）在1976年認為，計算機仍然比展示智慧所需的計算機功率弱了數百萬倍。他提出了一個類比：人工智慧需要計算機功率，就像飛機需要馬力一樣。在某個閾值以下是不可能的，但是隨著功率的增加，最終可能變得容易。關於計算機視覺，Moravec估計，僅在實時匹配人類視網膜的邊緣和運動檢測能力方面，就需要一臺通用計算機，其能力為109次操作/秒（1000 MIPS）。截至2011年，實際的計算機視覺應用需要10,000到1,000,000 MIPS。相比之下，1976年最快的超級計算機Cray-1（零售價為500萬至800萬美元）僅能夠達到80到130 MIPS，當時的典型臺式計算機的效能不到1 MIPS。

難以處理和組合爆炸。1972年，理查德·卡普（Richard Karp）（在史蒂芬·庫克（Stephen Cook）的1971年定理的基礎上）表明，有許多問題可能只能在指數時間（輸入大小）內解決。要找到這些問題的最優解，需要驚人的計算機時間，除非問題是微不足道的。這幾乎肯定意味著AI使用的許多「玩具」解決方案可能永遠無法擴充套件為有用的系統。

常識知識和推理。許多重要的人工智慧應用程式，如視覺或自然語言，需要關於世界的大量資訊：程式需要對它可能正在檢視的東西或正在談論的東西有一些概念。這要求程式知道兒童所知道的世界的大部分內容。研究人員很快發現，這是一個真正巨大的資訊量。1970年沒有人能夠構建如此大的資料庫，也沒有人知道程式如何學習如此多的資訊。

莫拉維克悖論：對於計算機來說，證明定理和解決幾何問題相對容易，但識別面孔或穿過房間而不碰到任何東西等看似簡單的任務卻非常困難。這有助於解釋為什麼到1970年代中期，視覺和機器人技術的研究進展如此緩慢。

框架和資格問題。使用邏輯的AI研究人員（如約翰·麥卡錫）發現，如果不改變邏輯結構，他們無法表示涉及規劃或預設推理的普通推斷。他們開發了新的邏輯（如非單調邏輯和模態邏輯）來嘗試解決這些問題。

資金的終結

參見：AI寒冬
資助AI研究的機構（如英國政府、DARPA和NRC）對進展的缺乏感到失望，並最終切斷了幾乎所有未經指導的AI研究的資金。這種模式早在1966年就開始了，當時ALPAC報告批評了機器翻譯的努力。在花費2000萬美元之後，NRC結束了所有支援。1973年，萊特希爾（Lighthill）報告英國AI研究的狀態批評了AI未能實現其「宏偉目標」，並導致該國AI研
不切實際的期望、缺乏資金、產生重大成果的挑戰以及人工智慧科學家在 20 世紀 70 年代無法克服的一些基本限制的發現，這些都導致了 20 世紀 70 年代人工智慧研究的衰落