系列文章见: 《回忆AI时代-从图灵机到人工智能》
1956年，达特茅斯会议正式提出 Artificial Intelligence（人工智能）概念，此后AI迎来第一轮高速发展，相继诞生搜索算法、国际象棋程序、数学定理证明、自然语言理解、感知机等标志性成果。彼时大批科学家信心高涨，乐观预言二十年之内机器将胜任人类的全部工作。
恰逢美苏冷战阶段，各国急需大批量自动翻译俄文科技文献，行业提出了无需人工介入、实现多国语言全自动互译的宏大目标。全社会对人工智能抱有极高期待，催生了严重的行业泡沫。盲目乐观带来的技术愿景远远超出了当时硬件与算法的实际能力，理想迅速撞上现实瓶颈，人工智能接连迎来两次寒冬：
- 第一个寒冬期（1974-1980）
- 第二个寒冬期（1987-1993）
第一个寒冬期
进度寒冬期共有五个原因：
- 1. 计算机太慢：1970 年大型计算机几万倍以上的算力，很多算法理论上可以运行，譬如搜索树，但因为计算慢搜索空间爆炸，导致程序越来越慢。
- 2. 机器学习能力几乎没有：在那个时间段，主要还处于规则时代，如果规则不全，程序就不知道下一步怎么做。
- 3. 感知机被证明能力有限：不能解决 XOR 问题。
- 4. 政府削减经费：英国发布了著名的 Lighthill Report报告指出，AI 的成果远没有宣传那么好。随后英国政府大幅减少AI研究经费，美国国防部门也逐渐减少投入。
- 5. 过度宣传：自动翻译、自动推理和自动理解世界，但结果都没有实现。
第二次 AI 寒冬
专家系统（Expert System）突然火起来，譬如医疗、金融、保险、制造都在大量使用，很多公司认为AI时代已经到来，但最终又是失败。主要原因：
- 1. 知识获取困难：专家系统需要自己写规则，如果一个医生有10万条规则，程序员就需要写10万条规则，同时医生很多判断依赖长期经验，所以导致这里知识获取困难。
- 2. 维护成本高：新增一条规则，可能会影响其它规则，导致规则越来越复杂
- 3. 不能学习：专家系统不会自己学习，一条规则录入后，后续变化无法及时更新。
- 4. 专用AI硬件市场崩溃：当时很多企业购买昂贵的Lisp Machine来运行AI软件。后来普通工作站尤其是基于Unix的工作站和PC越来越便宜，性能迅速提升，导致昂贵的AI专用硬件失去竞争力，相关厂商大量倒闭。
- 5. 商业泡沫：大量公司名字里只要带AI就能融资,后来效果不好投资全部撤离。
- 日本第五代计算机计划失败:1982年，日本第五代计算机系统项目投入巨额资金，希望开发基于逻辑推理的新一代智能计算机,但最终目标没有实现，世界开始重新怀疑AI。