This HTML5 document contains 249 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
n16https://www.dreamsongs.com/Files/
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
n38http://www.nap.edu/readingroom/books/far/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
n29http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
dbpedia-azhttp://az.dbpedia.org/resource/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n17http://dbpedia.org/resource/File:
dbphttp://dbpedia.org/property/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n39http://www.openphilanthropy.org/focus/global-catastrophic-risks/potential-risks-advanced-artificial-intelligence/
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
n30https://web.archive.org/web/20131109201636/http:/www.ainewsletter.com/newsletters/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
n21http://www-formal.stanford.edu/jmc/reviews/lighthill/
dbpedia-dehttp://de.dbpedia.org/resource/
n28http://www.dai.ed.ac.uk/
dbpedia-ruhttp://ru.dbpedia.org/resource/
yagohttp://dbpedia.org/class/yago/
n22http://dspace.mit.edu/handle/1721.1/
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
goldhttp://purl.org/linguistics/gold/
yago-reshttp://yago-knowledge.org/resource/
n25https://global.dbpedia.org/id/
n13https://www.aiai.ed.ac.uk/project/freddy/
n37https://web.archive.org/web/20070817012000/http:/www.dai.ed.ac.uk/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
n35https://www.computerworld.com/article/2569567/
n27https://web.archive.org/web/20080921220453/http:/human-factors.arc.nasa.gov/cognition/papers/roger/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-zhhttp://zh.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fahttp://fa.dbpedia.org/resource/
dbpedia-eshttp://es.dbpedia.org/resource/
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
n26https://web.archive.org/web/20080112001018/http:/www.nap.edu/readingroom/books/far/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item
dbr:AI_winter
rdf:type
yago:RoundShape113865483 yago:Bubble109229709 dbo:Country yago:Globule109289709 owl:Thing yago:Sphere113899200 yago:Ball113899404 yago:Attribute100024264 yago:Abstraction100002137 yago:WikicatEconomicBubbles yago:Shape100027807
rdfs:label
人工智慧低谷 Зима искусственного интеллекта Invierno IA Зима штучного інтелекту KI-Winter AI winter
rdfs:comment
In the history of artificial intelligence, an AI winter is a period of reduced funding and interest in artificial intelligence research. The term was coined by analogy to the idea of a nuclear winter. The field has experienced several hype cycles, followed by disappointment and criticism, followed by funding cuts, followed by renewed interest years or even decades later. Quantum winter is the prospect of a similar development in quantum computing, anticipated or contemplated by Mikhail Dyakonov, Chris Hoofnagle, Simson Garfinkel, Victor Galitsky, and Nikita Gourianov. 人工智能低谷又称AI之冬、人工智能之冬，这一词由经历过1974年经费削减的研究者们创造出来。它指称人工智能史上一段资金及学术界研究兴趣都大幅减少的时期（1987年—1993年）。这个称呼源自核冬天这个术语的使用。人工智能领域经历过好几个技术成熟度曲线，紧接着是失望及批评，以及研究资金断绝，紧接着在几十年后重燃的研究兴趣。1974-80及1987-93是两个主要的低谷时期，其他还有几个较小的低谷，包括： * 1966年：机器翻译的失败。 * 1970年：联结主义的放弃。 * 1971-75年：美国国防高等研究计划署在卡内基美隆大学所进行的语音辨识研究遭到挫折。 * 1973年：英国的人工智研究受到莱特希尔对国会的报告所影响而大幅减少。 * 1973-74年：美国国防高等研究计划署削减对人工智能的学术研究。 * 1987年：Lisp机器市场的萎缩。 * 1988年：国家战略计算计划取消对AI研究的新花费。 * 1993年：专家系统逐渐达到极限。 * 二十世纪九十年代：日本计划未能达到预期目标。 En la , un Invierno IA es un período de reducción de fondos e interés en la investigación de Inteligencia Artificial.​ El término fue acuñado por analogía a la idea del invierno nuclear.​ El término apareció por primera vez en 1984 como el tema central de un debate público en la conferencia anual de la AAAI. Es una reacción en cadena que comienza con el pesimismo de la comunidad de IA, seguido por el pesimismo en la prensa, seguido de un severo recorte en la financiación, seguido por el final de la investigación seria.​ En la conferencia, Roger Schank y Marvin Minsky-dos de los principales investigadores de la IA que habían sobrevivido el "invierno" de la década de 1970, advirtieron a la comunidad de negocios que el entusiasmo por la IA había crecido de forma descontrolada en la década de Зима искусственного интеллекта — период в истории исследований искусственного интеллекта, связанный с сокращением финансирования и общим снижением интереса к проблематике. Термин был введён по аналогии с термином «ядерная зима». Направление искусственного интеллекта прошло несколько циклов, сопровождавшихся повышенным ажиотажем, сменяющихся «зимами» — разочарованием, критикой и последующим сокращением финансирования, а затем возобновлением интереса несколько лет или десятилетий спустя. In der Geschichte der künstlichen Intelligenz werden Phasen als KI-Winter bezeichnet, in denen öffentliche und private Forschungsförderung, Start-up-Finanzierung und Investitionen in die Künstliche Intelligenz (KI) stark zurückgehen. Dies geht einher mit einem geringen Fortschritt des Fachs, jedenfalls gegenüber den vorher erweckten (überzogenen) Erwartungen. Insofern ist der KI-Winter ein Beispiel für das „Tal der Enttäuschungen“ im Hype-Zyklus. Hohe mediale Aufmerksamkeit in Kombination mit oftmals vagen und wenig trennscharfen Definitionen von Künstliche Intelligenz können als potenzielle Ursache von den oftmals kursierenden überzogenen Erwartungen an KI-Technologien betrachtet werden. Зима штучного інтелекту — це період в історії штучного інтелекту (ШІ), коли відбувалося скорочення фінансування та зацікавленості у дослідженнях штучного інтелекту. Цей термін застосовується за аналогією з ідеєю ядерної зими. Галузь пережила кілька циклів надочікувань, за якими слідувало розчарування і критика, а потім скорочення фінансування. Інтерес до штучного інтелекту поновився через декілька десятиліть.
rdfs:seeAlso
dbr:Strategic_Computing_Initiative dbr:Lighthill_report dbr:Fifth_generation_computer dbr:Perceptrons dbr:History_of_machine_translation
foaf:depiction
n29:Computer-translation_Briefing_for_Gerald_Ford.jpg
dcterms:subject
dbc:Lisp_(programming_language) dbc:Economic_bubbles dbc:Problems_in_computer_science dbc:History_of_artificial_intelligence dbc:History_of_software
dbo:wikiPageID
3548574
dbo:wikiPageRevisionID
1120458912
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Ambiguity dbr:Chris_Hoofnagle dbr:Hubert_Dreyfus dbc:Economic_bubbles dbr:Hubert_Dreyfus's_views_on_artificial_intelligence dbr:Hans_Moravec dbr:Seventh_Framework_Programme dbr:Dotcom_bubble dbr:ImageNet dbr:CLIPS dbr:Fuzzy_logic dbc:Lisp_(programming_language) dbr:Defense_Advanced_Research_Projects_Agency dbr:Symbolics dbr:Carnegie_Mellon dbr:Ministry_of_International_Trade_and_Industry dbr:Xerox dbr:Semantic_Web dbc:Problems_in_computer_science dbr:Nick_Bostrom dbr:Machine_learning dbr:Richard_P._Gabriel dbr:DARPA dbr:J._C._R._Licklider dbr:Connectionism dbr:Dot-com_bubble dbr:David_Rumelhart dbr:Combinatorial_explosion dbr:Unified_Modeling_Language dbr:Microelectronics dbr:Lighthill_report dbr:Intelligence dbr:Database dbr:Dynamic_Analysis_and_Replanning_Tool dbr:Search_algorithm dbr:Railway_mania dbr:Allen_Newell dbr:Artificial_intelligence dbr:Walter_Pitts dbr:XCON dbr:Information_Processing_Technology_Office dbr:UML_Partners dbr:Seymour_Papert n17:Computer-translation_Briefing_for_Gerald_Ford.jpg dbr:Franz_Lisp dbr:Herbert_A._Simon dbr:Supercomputing dbr:Turing_test dbr:Expert_system dbr:Fuzzy_control_system dbr:Marvin_Minsky dbr:World_Wide_Web_Consortium dbr:Lisp_machine dbr:Strategic_Computing_Initiative dbr:Automatic_Language_Processing_Advisory_Committee dbr:BRMS dbr:Hidden_Markov_models dbr:Neural_network dbr:John_Markoff dbr:Quantum_computing dbr:Intelligent_agents dbr:Stochastic_neural_analog_reinforcement_calculator dbr:Intractability_(complexity) dbr:Pittsburgh_Business_Times dbr:Alvey dbr:Case-based_reasoning dbr:Teknowledge dbr:Commonsense_knowledge dbr:American_Study_Group dbr:ICAD_(software) dbr:Speech_recognition dbr:Perceptrons_(book) dbr:James_Hendler dbr:Texas_Instruments dbr:AlphaZero dbr:Roger_Schank dbr:Disambiguation dbr:Lucid_Inc. dbr:Mikhail_Dyakonov dbr:Google dbr:Gary_Marcus dbr:Logic_Theorist dbr:Perceptron dbr:United_States_National_Research_Council dbr:Perceptrons dbr:Knowledge-based_engineering dbr:Informatics_(academic_field) dbr:Digital_Equipment_Corporation dbr:Analogy dbr:Knowledge-based_systems dbr:Google_Images dbr:Cognitive_systems dbr:AlphaGo dbr:Warren_McCulloch dbr:Machine_translation dbr:Google_Translate dbr:Association_for_the_Advancement_of_Artificial_Intelligence dbr:Lisp_Machines_Inc. dbr:James_Lighthill dbr:Expert_systems dbr:Athletics_(physical_culture) dbr:Mansfield_Amendment dbr:Evolutionary_computing dbr:Grammar dbr:Backpropagation dbr:History_of_artificial_intelligence dbr:European_Union dbr:Nuclear_winter dbr:IntelliCorp_(software) dbr:Hype_cycle dbr:Gulf_War dbc:History_of_artificial_intelligence dbr:Cognitive_Technology_Threat_Warning_System dbr:Pronoun dbr:Truth_maintenance_system dbr:Yahoo_Babel_Fish dbr:Physical_symbol_system dbr:Data_analytics dbr:ALPAC dbr:Data_mining dbr:Lisp_machines dbr:Open_problem dbr:Simson_Garfinkel dbr:Qualification_problem dbr:IBM dbc:History_of_software dbr:Nonmonotonic_logic dbr:John_McCarthy_(computer_scientist) dbr:Scientific_American dbr:Škoda_Fabia dbr:Rodney_Brooks dbr:Disruptive_technology dbr:Richard_Gregory dbr:Word-sense_disambiguation dbr:Daniel_Crevier dbr:Interdisciplinary_research dbr:Watson_(computer) dbr:Software_crisis dbr:Noam_Chomsky dbr:Peter_Norvig dbr:Sun_Microsystems dbr:Industrial_robots dbr:HP_Newquist dbr:Euphemism dbr:Carnegie_Mellon_University dbr:Object-oriented_technology dbr:General_Problem_Solver dbr:Apple_Computer dbr:Donald_Michie dbr:Lisp_programming_language dbr:Paul_Werbos dbr:AI_effect dbr:Ray_Kurzweil dbr:Parliament_of_the_United_Kingdom dbr:John_Hopfield dbr:DARPA_Grand_Challenge dbr:Computational_intelligence dbr:Fifth_generation_computer dbr:Cold_War dbr:Jeopardy
dbo:wikiPageExternalLink
n13: n16:PatternsOfSoftware.pdf n21:lighthill.html n22:80558 n26:ch9.html n27:chi90.html n28:AI_at_Edinburgh_perspective.html n30:aix_0501.htm%23w n35:spring-comes-to-ai-winter.html n37:AI_at_Edinburgh_perspective.html%7C n38:ch9.html n39:what-should-we-learn-past-ai-forecasts
owl:sameAs
dbpedia-zh:人工智慧低谷 dbpedia-de:KI-Winter dbpedia-es:Invierno_IA freebase:m.09kw5l dbpedia-uk:Зима_штучного_інтелекту dbpedia-ru:Зима_искусственного_интеллекта yago-res:AI_winter n25:4K1eR dbpedia-az:Süni_intellektin_qışı dbpedia-fa:زمستان_هوش_مصنوعی wikidata:Q4652028
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Russell_Norvig_2003 dbt:When dbt:See_also dbt:Update dbt:Reflist dbt:Use_dmy_dates dbt:McCorduck_2004 dbt:Cite_web dbt:Bracket dbt:Crevier_1993 dbt:Cite_journal dbt:Cite_book dbt:Financial_bubbles dbt:Artificial_intelligence dbt:Anchor dbt:Sfn dbt:Citation_needed dbt:Short_description dbt:OR_section
dbo:thumbnail
n29:Computer-translation_Briefing_for_Gerald_Ford.jpg?width=300
dbo:abstract
人工智能低谷又称AI之冬、人工智能之冬，这一词由经历过1974年经费削减的研究者们创造出来。它指称人工智能史上一段资金及学术界研究兴趣都大幅减少的时期（1987年—1993年）。这个称呼源自核冬天这个术语的使用。人工智能领域经历过好几个技术成熟度曲线，紧接着是失望及批评，以及研究资金断绝，紧接着在几十年后重燃的研究兴趣。1974-80及1987-93是两个主要的低谷时期，其他还有几个较小的低谷，包括： * 1966年：机器翻译的失败。 * 1970年：联结主义的放弃。 * 1971-75年：美国国防高等研究计划署在卡内基美隆大学所进行的语音辨识研究遭到挫折。 * 1973年：英国的人工智研究受到莱特希尔对国会的报告所影响而大幅减少。 * 1973-74年：美国国防高等研究计划署削减对人工智能的学术研究。 * 1987年：Lisp机器市场的萎缩。 * 1988年：国家战略计算计划取消对AI研究的新花费。 * 1993年：专家系统逐渐达到极限。 * 二十世纪九十年代：日本计划未能达到预期目标。 Зима штучного інтелекту — це період в історії штучного інтелекту (ШІ), коли відбувалося скорочення фінансування та зацікавленості у дослідженнях штучного інтелекту. Цей термін застосовується за аналогією з ідеєю ядерної зими. Галузь пережила кілька циклів надочікувань, за якими слідувало розчарування і критика, а потім скорочення фінансування. Інтерес до штучного інтелекту поновився через декілька десятиліть. Термін вперше з'явився у 1984 році як тема публічного обговорення на щорічній зустрічі AAAI (англ. «American Association of Artificial Intelligence»). Це була ланцюгова реакція, що починалася з песимізму в спільноті ШІ, після чого з'явився песимізм у пресі, а згодом відбулось суттєве скорочення фінансування та згортання серйозних досліджень. Результатом зустрічі двох провідних дослідників штучного інтелекту і Марвіна Мінського — науковців, які пережили «зиму» 1970-х років, стало попередження бізнес-спільноті, що ентузіазм щодо ШІ вийшов з-під контролю у 1980-х роках і що розчарування неминуче. Через три роки мільярдна промисловість штучного інтелекту почала руйнуватися. Галас, що зчинився, був подібний до тих, які супроводжували становлення таких технологій, як залізнична манія або бульбашка доткомів. Зима ШІ — це, перш за все, крах сприйняття ШІ урядовими бюрократами й венчурними капіталістами. Попри зростання та падіння репутації ШІ, галузь продовжувала розвивати нові та успішні технології. Дослідник ШІ скаржився у 2002 році, що «є такий дурний міф, що ШІ провалився, але він знаходиться навколо вас кожну секунду». У 2005 році Реймонд Курцвейл погодився: «Багато спостерігачів все ще думають, що зима ШІ була кінцем історії галузі, і що нічого так і не вийшло з цієї ідеї. Однак, сьогодні тисячі програм використовують ШІ. Він глибоко увійшов в інфраструктуру кожної галузі». З 1990 року ентузіазм і оптимізм щодо ШІ поступово зростав і вже з 2010 року штучний інтелект (і особливо його підгалузь машинне навчання) стали повсюдно використовуватися та отримали гарне фінансування. Як писав Рей Курцвейл: «Зима ШІ вже давно закінчилася». Зима искусственного интеллекта — период в истории исследований искусственного интеллекта, связанный с сокращением финансирования и общим снижением интереса к проблематике. Термин был введён по аналогии с термином «ядерная зима». Направление искусственного интеллекта прошло несколько циклов, сопровождавшихся повышенным ажиотажем, сменяющихся «зимами» — разочарованием, критикой и последующим сокращением финансирования, а затем возобновлением интереса несколько лет или десятилетий спустя. Термин впервые упомянут в 1984 году на ежегодной встрече (Американской ассоциации искусственного интеллекта): на одном из обсуждений и Марвин Мински — два ведущих исследователя в области искусственного интеллекта — предупредили бизнес-сообщество, что энтузиазм в отношении направления вышел из-под контроля, и что за ним последует разочарование, иллюстрацией послужила «первая зима» направления, пережитая в 1970-х годах. После этого обсуждения последовала цепная реакция, сопровождающаяся пессимизмом в среде исследователей, распространившаяся также в СМИ, и в конечном итоге приведшая к снижению финансирования и остановке крупных работ; три года спустя миллиардная индустрия искусственного интеллекта была фактически обрушена. Как для всякого ажиотажа, сопутствующего перспективным технологиям, и характеризующимся последующими спадами (железнодорожная мания, пузырь доткомов), «зи́мы искусственного интеллекта» в первую очередь означали крах в восприятии лиц, принимающих решения о финансировании — правительственных чиновников, инвесторов, венчурных капиталистов, руководителей организаций. При этом, несмотря на взлёт и падение репутации искусственного интеллекта, исследования в этой области велись непрерывно, и после спадов интерес инвесторов возобновлялся по мере очередных результатов. Так, в 2005 году Рэй Курцвейл отмечал, что «зима искусственного интеллекта» не прервала работ в этой области, и уже к середине 2000-х годов «многие тысячи приложений искусственного интеллекта глубоко встроены в инфраструктуру каждой отрасли». En la , un Invierno IA es un período de reducción de fondos e interés en la investigación de Inteligencia Artificial.​ El término fue acuñado por analogía a la idea del invierno nuclear.​ El término apareció por primera vez en 1984 como el tema central de un debate público en la conferencia anual de la AAAI. Es una reacción en cadena que comienza con el pesimismo de la comunidad de IA, seguido por el pesimismo en la prensa, seguido de un severo recorte en la financiación, seguido por el final de la investigación seria.​ En la conferencia, Roger Schank y Marvin Minsky-dos de los principales investigadores de la IA que habían sobrevivido el "invierno" de la década de 1970, advirtieron a la comunidad de negocios que el entusiasmo por la IA había crecido de forma descontrolada en la década de 1980 y que, sin duda, la decepción ciertamente seguiría. Tres años más tarde, la industria de la IA mil millones de dólares comenzó a derrumbarse.​ El furor es común en diversas tecnologías emergentes, como lo fue la Mania del Ferrocarril o la Burbuja puntocom. El Invierno IA fue un resultado de ese furor, debido a promesas poco realistas por parte de los desarrolladores, expectativas altas de los usuarios finales y una amplia promoción en los medios.​ A pesar de la subida y la caída de la reputación de la IA, se ha continuado desarrollando nuevas tecnologías y exitosas tecnologías. El investigador Rodney Brooks se quejaría en 2002 de que "existe este estúpido mito de que la IA ha fallado, pero la IA esta a su alrededor cada segundo del día." ​ En el 2005, Ray Kurzweil estaba de acuerdo: "Muchos observadores siguen pensando que el invierno IA fue el final de la historia y que nada desde entonces ha venido del campo IA. Sin embargo, hoy en día miles de aplicaciones de la IA están profundamente arraigados en la infraestructura de todas las industrias."​ EL entusiasmo y optimismo sobre la IA ha aumentado gradualmente desde su punto más bajo en 1990. A partir de la década del 2010 la Inteligencia artificial (y especialmente el sub-campo del Aprendizaje automático) empezó a ganar interés por parte de la comunidad de investigación, lo que llevó a un auge dramático en el financiamiento y la inversión del sector. In the history of artificial intelligence, an AI winter is a period of reduced funding and interest in artificial intelligence research. The term was coined by analogy to the idea of a nuclear winter. The field has experienced several hype cycles, followed by disappointment and criticism, followed by funding cuts, followed by renewed interest years or even decades later. The term first appeared in 1984 as the topic of a public debate at the annual meeting of AAAI (then called the "American Association of Artificial Intelligence"). It is a chain reaction that begins with pessimism in the AI community, followed by pessimism in the press, followed by a severe cutback in funding, followed by the end of serious research. At the meeting, Roger Schank and Marvin Minsky—two leading AI researchers who had survived the "winter" of the 1970s—warned the business community that enthusiasm for AI had spiraled out of control in the 1980s and that disappointment would certainly follow. Three years later, the billion-dollar AI industry began to collapse. Hype is common in many emerging technologies, such as the railway mania or the dot-com bubble. The AI winter was a result of such hype, due to over-inflated promises by developers, unnaturally high expectations from end-users, and extensive promotion in the media. Despite the rise and fall of AI's reputation, it has continued to develop new and successful technologies. AI researcher Rodney Brooks would complain in 2002 that "there's this stupid myth out there that AI has failed, but AI is around you every second of the day." In 2005, Ray Kurzweil agreed: "Many observers still think that the AI winter was the end of the story and that nothing since has come of the AI field. Yet today many thousands of AI applications are deeply embedded in the infrastructure of every industry." Enthusiasm and optimism about AI has generally increased since its low point in the early 1990s. Beginning about 2012, interest in artificial intelligence (and especially the sub-field of machine learning) from the research and corporate communities led to a dramatic increase in funding and investment. Quantum winter is the prospect of a similar development in quantum computing, anticipated or contemplated by Mikhail Dyakonov, Chris Hoofnagle, Simson Garfinkel, Victor Galitsky, and Nikita Gourianov. In der Geschichte der künstlichen Intelligenz werden Phasen als KI-Winter bezeichnet, in denen öffentliche und private Forschungsförderung, Start-up-Finanzierung und Investitionen in die Künstliche Intelligenz (KI) stark zurückgehen. Dies geht einher mit einem geringen Fortschritt des Fachs, jedenfalls gegenüber den vorher erweckten (überzogenen) Erwartungen. Insofern ist der KI-Winter ein Beispiel für das „Tal der Enttäuschungen“ im Hype-Zyklus. Hohe mediale Aufmerksamkeit in Kombination mit oftmals vagen und wenig trennscharfen Definitionen von Künstliche Intelligenz können als potenzielle Ursache von den oftmals kursierenden überzogenen Erwartungen an KI-Technologien betrachtet werden. Die Wortschöpfung AI winter stammt aus dem Amerikanischen. Der Begriff wird teilweise als Analogiebildung zum nuklearen Winter gedeutet und dabei teilweise dem Lisp-Entwickler Richard P. Gabriel zugeschrieben. Die andere Deutung des Begriffs nimmt Bezug auf die Jahreszeit – die Kälte kommt, es gibt kein Wachstum mehr, jedoch kommt nach dem Winter auch wieder der Frühling. Als erster KI-Winter wird die Phase vom Beginn der 1970er Jahre an bezeichnet. Ein Auslöser war ein Buch von Marvin Minsky und Seymour Papert über Perzeptronen von 1969, mit dem die Grenzen dieses Ansatzes offenbart wurden. Für noch größere Ernüchterung sorgte eine Evaluation, die James Lighthill 1973 im Auftrag des britischen Parlaments anfertigte (Lighthill report). In Folge kürzte unter anderem die DARPA ihre Fördergelder für KI stark. Nachdem sich das Feld in den 1980ern wieder erholt hatte, wurden große Hoffnungen in Expertensysteme und Lisp-Maschinen gesetzt. Der zweite KI-Winter begann 1987 mit der Enttäuschung der hochgesteckten Erwartungen an diesen Ansatz. Diese Entwicklung war 1984 von Roger Schank auf der Jahrestagung des American Association of Artificial Intelligence (AAAI) vorhergesagt worden.
gold:hypernym
dbr:Period
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:AI_winter?oldid=1120458912&ns=0
dbo:wikiPageLength
46184
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:AI_winter