​​人工智能发展的三个低谷揭示了技术突破与市场期望的落差，核心原因包括算力局限、理论缺陷和资金撤离。​​ 第一次低谷（1970年代）因早期AI无法实现复杂任务承诺而爆发；第二次（1980年代末）因专家系统暴露应用瓶颈；第三次（2000年代初）因算法瓶颈和商业化失败。但每次低谷后都迎来更强劲的技术革新。

第一次低谷出现在1970年代，早期AI在机器翻译、逻辑推理等领域的失败引发信任危机。过度乐观的预测（如“20年内机器将取代人类”）未能实现，加之计算机性能不足处理复杂模型，政府和机构大幅削减经费，研究陷入停滞。第二次低谷源于1987年专家系统的衰落，这类系统虽在医疗、化学等垂直领域成功，却因缺乏常识、兼容性差被更灵活的台式计算机取代。第三次低谷与互联网泡沫破裂相关，神经网络因数据量和算力不足难以实用化，资本转向短期收益领域。

​​低谷期的教训始终推动AI进化。​​ 算力突破（如GPU）、大数据积累和算法创新（如深度学习）成为后续复苏的关键。当前AI虽处高峰，仍需警惕重复历史——例如过度依赖单一技术路径或忽视伦理风险。保持理性投入、跨学科协作，才能避免“第四次低谷”。