凡人小北@frxiaobei过去70年AI经历四次热潮（符号主义、专家系统、深度学习、大模型）与两次寒冬（1974—1980、1987—1993），寒冬均源于过高期待与实际能力、算力、数据脱节。作者认为这次不同：普通人首次能直接使用AI并带入日常工作，方向大概率不会倒退，但泡沫仍在，公司会倒、路线会换。
过去 70 年,人工智能热过四次,也冷过两次。
50-60 年代,符号主义和感知机; 80 年代,专家系统; 2010 年代,深度学习; 2020 年代,大模型和生成式 AI。
中间有过两次著名的 AI 寒冬, 第一次是 1974-1980 年,早期符号主义、机器翻译和感知机被寄予过高期待,但实际能力、算力和数据都跟不上,研究经费随之大幅削减。 第二次是1987-1993 年,80 年代专家系统爆火,但成本高、维护困难、适用范围很窄;专用 Lisp 机器市场崩溃,日本第五代计算机计划也没有达到预期,再次引发投资退潮。
然后就是 90-00 年代机器学习的漫长复苏。
感觉这一次会一直持续下去了。
泡沫当然还有,但这次普通人第一次可以直接使用 AI,并把它带进每天的工作。
公司会倒,路线会换,但这个方向大概不会再回去了。
你觉得,还会有第三次 AI 寒冬吗?
来源：凡人小北 · x.com
过去70年AI经历四次热潮（符号主义、专家系统、深度学习、大模型）与两次寒冬（1974—1980、1987—1993），寒冬均源于过高期待与实际能力、算力、数据脱节。作者认为这次不同：普通人首次能直接使用AI并带入日常工作，方向大概率不会倒退，但泡沫仍在，公司会倒、路线会换。
过去 70 年,人工智能热过四次,也冷过两次。
50-60 年代,符号主义和感知机; 80 年代,专家系统; 2010 年代,深度学习; 2020 年代,大模型和生成式 AI。
中间有过两次著名的 AI 寒冬, 第一次是 1974-1980 年,早期符号主义、机器翻译和感知机被寄予过高期待,但实际能力、算力和数据都跟不上,研究经费随之大幅削减。 第二次是1987-1993 年,80 年代专家系统爆火,但成本高、维护困难、适用范围很窄;专用 Lisp 机器市场崩溃,日本第五代计算机计划也没有达到预期,再次引发投资退潮。
然后就是 90-00 年代机器学习的漫长复苏。
感觉这一次会一直持续下去了。
泡沫当然还有,但这次普通人第一次可以直接使用 AI,并把它带进每天的工作。
公司会倒,路线会换,但这个方向大概不会再回去了。
你觉得,还会有第三次 AI 寒冬吗?
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