1.2　人工智能技术的演变史

学术界在谈到技术高潮与低谷时，经常会引用盖特纳咨询公司（Gartner）推荐的技术成熟度曲线。这条曲线揭示，几乎每一项新兴且成功的技术，在真正成熟之前，都要经历先扬后抑，并在波折起伏中通过积累和迭代，最终走向真正的繁荣、稳定和有序的螺旋式发展历程。

技术成熟度曲线又叫技术循环曲线，或者新技术、新概念在媒体上曝光度随时间的变化曲线。盖特纳咨询公司自1995年起开始每年推出技术成熟度曲线，它描述了创新的典型发展过程。成熟度曲线的横轴为“时间”，表示一项技术将随时间发展经历的各个阶段。曲线的纵轴是“预期”，在某个年度前被标为“可见度”，表示一项技术被关注的程度以及该时间段的发展预期（见图1-14）。

图1-14　盖特纳技术成熟度曲线

技术成熟度曲线展示的新兴技术会经历5个关键时期，分别是技术触发期、期望膨胀期、泡沫幻灭期、启蒙爬升期和高原期。①技术触发期：技术刚刚诞生，还只是一个概念，不具有可用性，无法评估商业潜力。但媒体有所报道，并引起了外界的兴趣。②期望膨胀期：技术逐步成型，一些激进的公司开始跟进。此时媒体开始大肆报道，产品的知名度达到高峰。③泡沫幻灭期：技术的局限性和缺点逐步暴露，对它的兴趣开始减弱。大部分公司被市场淘汰或者失败，只有那些找到早期用户的公司艰难存活，且媒体报道逐步冷却。④启蒙爬升期：技术优缺点越来越明显，产品细节逐渐清晰，越来越多的人开始了解它。基于它的第二代和第三代产品出现，更多的企业开始涉足，可复制的成功使用模式出现。⑤高原期：经过不断发展，技术标准得到了清晰定义，使用起来更加方便好用，市场占有率越来越高，进入稳定应用阶段，业界有了公认的一致的评价。

人工智能波折起伏的发展历程中，其实不难发现，人工智能技术的发展演变也遵循了这一曲线规律。本节将结合技术成熟度曲线将人类智能学研究的历史长河划分为不同时期，展现人工智能技术的演进史^[14]。