1.2.3 艰难发展（1970—2010年）

进入20世纪70年代，许多国家开展了人工智能研究，涌现出大量的研究成果。例如，1972年法国马赛大学的A.科麦瑞尔提出并实现了逻辑编程语言（Programming in logic），美国斯坦福大学的E.H.肖特利夫等人从1972年开始研制用于诊断和治疗感染性疾病的专家系统MYCIN。

但是，和其他新兴学科的发展一样，人工智能的发展道路也不是平坦的。例如，机器翻译的研究没有人们最初想象的那么容易。当时，人们总以为只要一部双向词典及一些语法知识就可以实现两种语言文字间的互译，后来发现机器翻译远非这么简单。实际上，由机器翻译出来的文字有时会出现十分荒谬的错误。例如，当把表示“眼不见，心不烦”的英语“Out of sight, out of mind”翻译成俄语时，变成了“又瞎又疯”；当把表示“心有余而力不足”的英语句子“The spirit is willing but the flesh is weak”翻译成俄语，再翻译回英语时，变成了“酒是好的，但肉变质了”；当把表示“光阴似箭”的英语句子“Time flies like a narrow”翻译成日语，再翻译回英语的时候，竟变成了“苍蝇喜欢箭”。由于机器翻译出现的问题，英国、美国中断了对大部分机器翻译项目的资助。人工智能研究在其他方面，如问题求解、神经网络、机器学习等方面也遇到了困难，一时陷入困境，“人工智能的第一个冬天”到来了。

这个时期，人工智能研究的先驱者认真反思、总结了前一段研究的经验和教训。1977年，费根鲍姆在第五届国际人工智能联合会议上提出了“知识工程”的概念，对以知识为基础的智能系统的研究与建造起到了重要的作用。大多数人接受了费根鲍姆关于以知识为中心展开人工智能研究的观点。从此，人工智能的研究迎来了以知识为中心的蓬勃发展的新时期。这个时期也被称为“知识应用期”。

这个时期，对专家系统的研究在多个领域中取得了重大突破，各种不同功能、不同类型的专家系统如雨后春笋般地建立起来，产生了巨大的经济效益及社会效益。例如，1976年，斯坦福大学的R.O.杜达等人研制的地矿勘探专家系统PROSPECTOR拥有15种矿床知识，能根据岩石标本及地质勘探数据对矿床资源进行估计和预测，能对矿床分布、储藏量、品位及开采价值等进行推断，制定合理的开采方案。美国应用该系统，成功地找到了价值上亿美元的钼矿。1972年到1976年，费根鲍姆等人研制的专家系统MYCIN能识别51种病菌，正确处理23种抗生素，可协助医生诊断、治疗细菌感染性血液病，为患者提供最佳处方。该系统成功处理了数百病例，并通过了严格的测试，显示出较高的医疗水平。美国数字设备公司（DEC）的专家系统XCON能根据用户要求确定计算机的配置，专家做这项工作一般需要3小时，而该系统只需要0.5分钟，速度提高了300多倍。DEC还建立了另外一些专家系统，由此产生的净收益每年超过4000万美元。美国运通公司的信用卡认证辅助决策专家系统能够防止不应有的损失，据说每年可节省2700万美元左右。

专家系统的成功，逐步改变了人工智能发展的方向，使人们越来越清楚地认识到知识是智能的基础，对人工智能的研究必须以知识为中心。对知识的表示、利用及获取等的研究取得了较大的进展，特别是对不确定性知识的表示与推理取得了突破，建立了主观贝叶斯理论、确定性理论、证据理论等，为人工智能中模式识别、自然语言理解等领域的发展提供了支持，解决了许多理论及技术上的问题。20世纪80年代中期，在神经网络研究方面，BP算法、霍普菲尔德（Hopfield）神经网络等被相继提出并取得了重要进展。

1986年之后被称为“集成发展时期”。计算智能（computational intelligence, CI）弥补了人工智能在数学理论和计算上的不足，更新和丰富了人工智能理论框架，使人工智能进入了一个新的发展时期。但专家系统、神经网络学习等方面的局限性等使人工智能处于低速发展期，史称“人工智能的第二个冬天”。

人工智能在博弈中取得了举世瞩目的成功应用。人们对博弈的研究一直抱有极大的兴趣，早在1956年人工智能刚刚作为一门学科问世时，塞缪尔就研制出了跳棋程序。这个程序能从棋谱中学习，也能从下棋实践中提高棋艺。1959年，它击败了塞缪尔本人；1962年，它又击败了一个州级冠军。1991年8月，在悉尼举办的第12届国际人工智能联合会议上，IBM研制的深思（Deep Thought）计算机系统与澳大利亚国际象棋冠军D.约翰森举行了两场人机对抗赛，结果以1:1平局告终。1957年，西蒙曾预测10年内计算机可以击败人类世界冠军。虽然在10年内没有实现，但40年后计算机“深蓝”（Deep Blue）击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。

1996年2月10日至17日，IBM出巨资邀请国际象棋冠军卡斯帕罗夫与计算机“深蓝”进行了六局“人机大战”。这场比赛被人们称为“人脑与电脑的世界决战”。参赛双方分别代表人脑和“电脑”的“世界最高水平”。当时的“深蓝”是一台运算速度达1亿次/秒的超级计算机。第一局，“深蓝”就给了卡斯帕罗夫一个下马威，赢了这位世界冠军，给世界棋坛以极大的震动。卡斯帕罗夫总结经验，稳扎稳打，在剩下的五局中赢三局、平两局，最后以总比分4:2获胜。1997年5月3日至11日，“深蓝”再次挑战卡斯帕罗夫。这时，“深蓝”是一台拥有32个处理器和强大并行计算能力的超级计算机，运算速度达2亿次/秒。计算机里存储了百余年来世界顶尖棋手的棋局。5月3日，卡斯帕罗夫首战击败“深蓝”；5月4日，“深蓝”扳回一局；之后双方平三局。双方的决胜局于5月11日拉开帷幕，卡斯帕罗夫在这局比赛中仅仅走了19步便放弃抵抗，比赛用时只有1个多小时。这样，“深蓝”最终以3.5:2.5的总比分赢得了这场世人瞩目的“人机大战”的胜利。“深蓝”的胜利表明了人工智能所能达到的成就。尽管它的棋路还远不能真正地对人类的思维方式进行模拟，但已经向世人说明，计算机能够以人类远远不能企及的速度和准确性，完成需要人类思维的大量任务。“深蓝”精湛的残局战略使观战的国际象棋专家大为惊讶。卡斯帕罗夫也表示：“在这场比赛中有许多新的发现，其中之一就是计算机有时可以走出人性化的棋步。在一定程度上，我不能不赞扬这台机器，因为它对盘势因素有着深刻的理解，我认为这是一项杰出的科学成就。”因为这场胜利，IBM的股价上涨10美元，创下历史新高。

在此后的十年里，人类与机器在国际象棋比赛中互有胜负，但2006年克拉姆尼克被国际象棋软件“深弗里茨”（Deep Fritz）击败后，人类再也没有击败计算机。

我国自1978年开始把“智能模拟”作为国家科学技术发展规划的主要研究课题之一，并在1981年成立了中国人工智能学会（China Association of Artificial Intelligence, CAAI），目前在专家系统、模式识别、机器人学及汉语的机器理解等方面都取得了很多研究成果。