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这并非耸人听闻，但是……现在世界上出现了能够思考、学习和创造的机器。
在可以预见的未来，它们的能力将迅速增强，能够处理的问题范围将迅速扩大到人类思维的范围。
在当时，这样的说法很多，我引用西蒙的观点是因为他最有名气。
虽然西蒙是人工智能乐观主义者，但他绝不是最狂热和不讲理的倡导者。
令人痛心的是，事后看来，他的乐观预测是不切实际的。
时至今日，人工智能界的一些成员认为，当时的研究人员之所以做出这样的乐观声明仅仅是因为他们被兴奋冲昏了头脑——也有人持更为愤世嫉俗的观点，称这种大肆炒作的目的是吸引投资和研究基金。
不管怎么说，我的专业敏感性让我必须声明一下，虽然当年的研究人员乐观得近乎天真，但并没有出现大规模蓄意欺骗或者歪曲人工智能研究状态的事情。
研究人员之所以乐观过头，是因为他们热爱这门学科，并且真的相信——也希望其他人相信——他们确确实实建立了可以学习、计划和推理的程序，尽管有诸多局限性。
他们只是乐观地认为，扩大这些程序的应用范围应该很容易。
所以，我认为某些乐观过头的情绪是可以被谅解的。
尤其是，当年的研究人员没有意识到正在研究的问题本质上是计算机无法处理的，因而总存在出现突破性进展，使得问题迎刃而解的可能性。
但当NP完全问题无解的概念开始普及以后，社会各界才慢慢明白，人工智能所面临的问题有多艰难。
黄金年代的终结
1972年，英国一个重要的科研资助机构要求著名数学家詹姆斯·莱特希尔（JamesLighthill）爵士评估人工智能的现状和前景。
据说因当年世界最先进的人工智能研究中心之一（如今也是）——爱丁堡大学人工智能社区出现学术斗争的相关报道，所以才要求做这样的评估。
莱特希尔荣列当年剑桥大学卢卡斯数学教授席位，这是英国数学家所能担任的最负盛名的学术职务，斯蒂芬·霍金（StephenHawking）后来也曾担任过。
莱特希尔在实际应用数学方面有着丰富经验，时至今日，重读莱特希尔报告，可以看出他为当年人工智能的繁荣感到相当迷惑：
莱特希尔在报告中对当时的主流人工智能相当不屑一顾，他明确指出组合爆炸是人工智能领域无法解决的关键问题之一。
他的报告立刻导致英国各地对人工智能研究经费的严重削减。
在美国，人工智能研究的资金大多来自军方，以国防高级研究计划局（DARPA）及其前身高级研究计划局（ARPA）为主。
但到了20世纪70年代初，因为未能兑现诸多乐观的承诺，美国对人工智能研究的资助也随之削减。
20世纪70年代初到80年代初这10年被称为人工智能寒冬，更确切地说应该是人工智能的第一个寒冬，因为此后还有类似事件发生。
人们得出了一个普遍结论，人工智能研究人员对这一领域充满了盲目乐观和毫无根据的预测，结果什么都没有。
当时人工智能的名声就像医学界的顺势疗法[4]，作为一门严肃的学科，它似乎正在走向衰落。
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