Q:
Qu'est-ce que «l'hiver IA» et comment a-t-il affecté la recherche en intelligence artificielle?
UNE:L '«hiver de l'IA» a été une période d'intérêt réduit dans le domaine de l'intelligence artificielle qui a duré des années 1980 aux années 2000. Ce manque d'intérêt a conduit à un manque de financement.
Le terme a été inventé par analogie avec le concept hypothétique de «l'hiver nucléaire» où les retombées d'une guerre nucléaire changeraient les conditions météorologiques.
L'hiver a été attribué à plusieurs causes: la sur-typification de la recherche en IA, la nature interdisciplinaire de l'IA et les conflits entre les départements universitaires, les coupes budgétaires des universités, le manque d'applications pratiques pour la recherche en IA et les produits informatiques moins chers dépassant les machines Lisp coûteuses en performance. .
L'hiver de l'IA des années 80 a été précipité par des défaillances de «systèmes experts», des systèmes censés avoir des capacités de prise de décision similaires à celles d'un expert humain. Ces systèmes étaient populaires dans les années 80, mais ils se sont révélés coûteux et peu fiables. Cela a conduit à croire que la recherche sur l'IA avait été surestimée.
Une autre conséquence majeure de l'hiver de l'IA fut la chute des machines Lisp. Ces machines étaient des postes de travail coûteux construits pour prendre en charge le langage de programmation Lisp, qui était le langage principal pour la recherche en IA. Ils étaient également la principale plate-forme pour les systèmes experts. Les ordinateurs polyvalents moins chers tels que ceux basés sur les processeurs x86, Motorola 68000 ou SPARC ont dépassé les machines Lisp en termes de performances à la fin des années 1980.
Ces développements ont conduit à une forte baisse de l'intérêt pour la recherche sur l'IA de la fin des années 1980 jusqu'aux années 1990. Le financement était plus difficile à trouver, et les chercheurs ont commencé à se référer à leurs efforts sous d'autres noms. L'accent mis actuellement sur le «machine learning» dans l'IA est une conséquence de longue date de l'hiver de l'IA.
L'intérêt pour la recherche sur l'IA a repris dans les années 2000. La résurgence de l'IA semble avoir été déclenchée par ce qui a tué les machines Lisp: l'amélioration des performances des ordinateurs. Cela a conduit à de nouvelles applications et approches utilisées dans l'IA.
