能研究几乎没有得到 DARPA 的任

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到 20 世纪 70 年代中期，人工智何资助。 对人工智能研究的影响 当时的批评和资金匮乏导致了第一次人工智能寒冬（大约在 1974 年至 1980 年）。许多人认为这是人工智能早期繁荣时期未兑现的承诺的结果。这段沉寂时期导致进步和创新放缓，并促使研究人员重新评估他们的优先事项，因为他们没有预算。

此外，研究人员还明显转向开发更实用、更专业的人工智 推特数据 能应用，而不是追求广泛而雄心勃勃的目标。研究人员专注于解决具体、可管理的问题，而不是追求实现与人类相似的智能。这导致了专家系统的发展。这些系统使用基于规则的方法来解决特定领域的问题，例如财务分析和医疗诊断。 人工智能的复兴（1980 年代 - 2000 年代） 尽管人工智能复兴不像艺术文艺复兴那样美好，但它却是人们对人工智能未来的可能性和实际进步重新产生兴趣的时期。

专家系统和基于知识的人工智能 专家系统和这种务实的方法让敬业的研究人员能够通过展示人工智能的实用价值，取得渐进但有影响力的进步。这最终引发了人们对该领域的兴趣，并重建了对该领域进步的信心，为未来的人工智能和机器学习奠定了基础。 这些专家系统的两个显著例子包括 MYCIN 和 DENDRAL。MYCIN 开发于 20 世纪 70 年代，用于诊断患者的细菌感染并推荐抗生素治疗。