人工智能热潮兴起于哪一年？

人工智能迎来第2次热潮，最大的原因在于计算机性能的大幅提高。进入20世纪80年代，基于复杂规则的专家系统也可以在计算机上运行，从而逐渐实现了专家系统的商业性使用。随着专家系统的兴盛，制定运行规则的工程师被称为“知识工程师”，成为炙手可热的职业。

在第一次人工智能发展热潮中诞生的程序大多只能进行简单的推理，但随着时间推移，瓶颈问题逐渐显现。早在热潮之前，马文明斯基和西摩尔·派普特的人工神经网络研究就指出了潜在的问题。比如，由输入和输出系统组成的简单感知器，作为人工神经网络的一种形式，无法解决“不可分的问题”。

人工智能发展的第1次热潮从1956年一直持续到70年代前期。这一时期研发的专家系统等人工智能系统，受到计算机处理性能的制约，只能处理一定数量的规则，并且只能在特定的领域和环境下发挥作用。人们对缺乏实用性的系统感到失望，导致国家及企业在AI方面的预算越来越少。

1956年是一个关键的转折点，正是在这年的达特茅斯会议上，“人工智能”这个概念正式登上了历史的舞台。随后，各类人工智能程序开始陆续出现，这标志着人工智能迎来了它历史上的第1次发展热潮。

知识工程师的主要工作是听取用户的业务内容并进行分析，从中抽出明显与隐藏的规则，然后进行分类。当时科学家们研发了各种专家系统。初期专用专家系统多利用LISP编程，随着技术革新，通用引擎部分依然利用LISP，规则部分由知识工程师利用外部数据编程，甚至有用C语言开发引擎部分的研究。

专家系统的编程从专用LISP语言向普通的C语言过渡，系统变成了由一般程序员编写的一般系统，其新意逐渐淡化。专家系统由此从人工智能程序变成了决定论式的普通程序。虽然作用效果变得非常明确，但其发展瓶颈也开始显现出来。

20世纪70年代后期被称为人工智能发展的“第1次低谷”。但是，进入20世纪80年代后，人工智能很快再次迎来了新的发展热潮。本次热潮的主角是在第1次热潮时诞生的专家系统，特别是因处理美国迪吉多公司VAX系统各种订单并取得巨大成功的专家系统受到广泛关注，各IT供应商迅速导入。

虽然这里不做详细说明，但线性不可分问题在很多地方确实存在。这显示了仅导入简单感知器的人工智能存在的弊端，导致世人对人工神经网络的期待急速降低。而最近流行的多层人工神经网络（即深度学习模型），随着学习运算法则的不断进化，线性不可分的问题也逐渐得到了解决。

在这次第1次热潮中，有一个程序引起了巨大的反响，那就是最早的人机对话程序“Eliza（伊莉莎）”。从1964年开始，由德国科学家约瑟夫·魏泽堡主持编写了该程序。当时它使用的是专门的编目处理语言“SLIP”进行开发，后来才转向由LISP主导程序开发。