P:
Co to jest „zima AI” i jak wpłynęła na badania nad sztuczną inteligencją?
ZA:„Zima AI” była okresem zmniejszonego zainteresowania sztuczną inteligencją trwającym od lat 80. do 2000. Ten brak zainteresowania doprowadził do braku finansowania.
Termin został ukuty przez analogię do hipotetycznej koncepcji „nuklearnej zimy”, w której wypadki z wojny nuklearnej zmieniłyby pogodę.
„Zimę” obwiniano za kilka przyczyn: nadmierne przeszukiwanie badań nad sztuczną inteligencją, interdyscyplinarny charakter sztucznej inteligencji i konflikty między wydziałami uniwersytetów, cięcia budżetu uniwersyteckiego, brak praktycznych zastosowań w badaniach nad AI oraz tańsze produkty komputerowe wyprzedzające drogie maszyny Lisp pod względem wydajności .
Zimą AI lat 80. XX wieku przyśpieszyły awarie „systemów eksperckich”, które rzekomo miały zdolności decyzyjne podobne do ludzkich ekspertów. Systemy te były popularne w latach 80., ale okazały się drogie i zawodne. Doprowadziło to do przekonania, że badania nad sztuczną inteligencją zostały przesadzone.
Kolejną ważną konsekwencją zimy AI był upadek maszyn Lisp. Te maszyny były drogimi stacjami roboczymi zbudowanymi do obsługi języka programowania Lisp, który był głównym językiem badań AI. Były także główną platformą dla systemów eksperckich. Tańsze komputery ogólnego przeznaczenia, takie jak te oparte na procesorach x86, Motorola 68000 lub SPARC, wyprzedziły maszyny Lisp pod koniec lat 80. ubiegłego wieku.
Zmiany te doprowadziły do gwałtownego spadku zainteresowania badaniami nad sztuczną inteligencją pod koniec lat 80. i 90. XX wieku. Trudniej było zdobyć fundusze, a naukowcy zaczęli odnosić się do ich wysiłków pod innymi nazwami. Obecny nacisk na „uczenie maszynowe” w AI jest jedną z długofalowych konsekwencji zimy AI.
Zainteresowanie badaniami nad sztuczną inteligencją wzrosło w 2000 roku. Odrodzenie AI wydaje się być wywołane przez rzecz, która zabiła maszyny Lisp: poprawę wydajności komputerów. Doprowadziło to do zastosowania nowych aplikacji i podejść w AI.
