参考资料

20世纪70年代被称为人工智能的第一次低谷，主要原因包括：

1. 技术瓶颈：当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的人工智能问题。研究者们很快发现要求程序对这个世界具有儿童水平的认识是不切实际的。来源

2. 资金困难：由于AI研究者们对其课题的难度未能作出正确判断，此前的过于乐观导致承诺无法兑现，这使得政府和企业对AI研究的资金支持减少。来源

3. 项目难度评估不足：人工智能研究者们对项目难度评估不足，导致承诺无法兑现，让人们当初的乐观期望遭到严重打击。来源

4. 专家系统局限性：专家系统在处理复杂、不确定环境时的不足逐渐显现，这进一步加剧了人工智能研究的困境。来源

这些因素共同导致了人工智能研究的第一次低谷，这个时期也被称为“AI的冬天”。直到1980年代末，随着机器学习和神经网络的崛起，人工智能研究开始逐渐复苏。