AI在寒冬中 - ACM通讯

《ACM通讯》的文章“AI in Winter”深入探讨了人工智能的演变，特别关注了被称为“AI寒冬”的兴趣和投资减少时期。文章强调了围绕AI术语的混淆以及向概率方法和神经网络的转变。这篇文章之所以引人注目，是因为它讨论了20世纪80年代Judea Pearl在贝叶斯网络方面的重要工作，为AI的统计推理奠定了基础。文章还指出了20世纪90年代神经网络的复苏以及它们在当今AI领域的主导地位，这得益于深度学习和大数据的推动。这篇内容对于那些对AI研究的历史转变和塑造其当前状态的因素感兴趣的人来说尤为重要。- AI是一个模糊的术语，用于市场特定技术，与认知几乎没有联系。 - AI研究转向概率方法和神经网络的复兴。 - 20世纪80年代的AI冬天导致了资金和机会的减少。 - 在这个时期，AI变得更加多元化，涌现出新的想法。 - 贝叶斯网络提供了一个基于统计推理的AI新基础。 - 尽管在20世纪70年代末被认为是不可信的，神经网络在20世纪90年代中期经历了复兴。 - 神经网络被证明是可推广和实用的，因此被整合到各种应用中。 - 神经网络的成功引发了机器学习的新一轮投资热潮。