1.4 人工智能的第一个寒冬

马文·明斯基是达特茅斯会议的组织者之一，是人工智能的创始人之一，对于人工智能的发展做出了卓越的贡献。1970年，明斯基获得了计算机科学界最高奖项——图灵奖（Turing Award），同时他也是第一位获此殊荣的人工智能学家。然而，也正是明斯基，被公认为是造成人工智能第一个寒冬的最重要因素之一。

1969年，明斯基和西蒙·派珀特（Seymour Papert）出版了Perceptron一书，从数学角度证明了关于单层感知机的计算具有根本的局限性，指出感知机的处理能力有限，只能解决线性问题，无法解决非线性问题，甚至连异或（计算机科学中的一种运算，记作XOR，其特点是1 XOR 1=1，0 XOR 0=0，1 XOR 0=1，0 XOR 0=0）这种基础的计算问题也无法解决，并在多层感知机的讨论中，认为单层感知机的所有局限性在多层感知机中同样是不可能解决的，因而得出了基于感知机的研究注定将要失败的结论。这很大程度上导致了在20世纪70年代末开始的很长一段时间内，大多数人工智能研究者们放弃了神经网络这一研究方向。

另外，在当时的计算机能力水平下，无法支持哪怕是极简单的问题来用神经网络的方式去解决。因此，在耗费了巨额的投资和很长时间的研究后，由于理论上的缺陷和硬件环境的不足，仍然没有能够带来具有实用价值的人工智能系统的出现。1973年，著名数学家詹姆斯·莱特希尔（James Lighthill）向英国科学研究委员会提交报告，介绍了人工智能研究的现状，他得出结论称：“迄今为止，AI各领域的发现并没有带来像预期一样的重大影响。”最终各国政府和投资人对AI研究的热情急剧下降，美国和英国政府开始停止对AI领域的研究提供支持，标志着人工智能的第一个寒冬开始了。