एआई विंटर एक ऐसा दौर है जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता में वित्त पोषण, रुचि और अनुसंधान गतिविधि में कमी आती है, जो अत्यधिक उम्मीदों की लहर के बाद आती है जिसे उस समय की तकनीक पूरा नहीं कर पाती। यह शब्द, "परमाणु विंटर" के अनुरूप बनाया गया, चक्रीय उछाल-बस्ट पैटर्न का वर्णन करता है जो 1956 के डार्टमाउथ कार्यशाला में क्षेत्र की स्थापना के बाद से बार-बार देखे गए हैं। इतिहासकार आम तौर पर दो प्रमुख एआई विंटर की पहचान करते हैं, एक 1970 के दशक के मध्य में और दूसरा 1980 के दशक के अंत से 1990 के दशक की शुरुआत तक, हालांकि छोटे क्षेत्रीय मंदी भी हुए।
प्रत्येक विंटर एक समान पैटर्न का पालन करता था: शुरुआती प्रदर्शनों ने मीडिया में प्रचार और भारी सरकारी या कॉर्पोरेट निवेश उत्पन्न किया, फिर अंतर्निहित दृष्टिकोण मौलिक सीमाओं से टकराया जिन्हें इसके समर्थकों ने कम आंका था, फंड देने वालों ने धैर्य खो दिया, और अनुसंधान बजट ध्वस्त हो गए, जिससे कई शोधकर्ताओं को अपने काम को पूरी तरह से "एआई" लेबल के बाहर पुनः ब्रांड करने के लिए मजबूर होना पड़ा।
पहला एआई विंटर (1970 के दशक के मध्य)
पहला विंटर आंशिक रूप से ब्रिटिश सरकार द्वारा नियुक्त 1973 की लाइटहिल रिपोर्ट से शुरू हुआ, जिसने निष्कर्ष निकाला कि एआई अनुसंधान अपने शुरुआती वादों को पूरा करने में विफल रहा था और देश भर में विश्वविद्यालय वित्त पोषण में बड़ी कटौती का नेतृत्व किया। संयुक्त राज्य अमेरिका में, DARPA ने भाषण-पहचान और मशीन अनुवाद परियोजनाओं के कम प्रदर्शन के बाद खुले-अंत वाले एआई अनुसंधान वित्त पोषण को कम कर दिया; मशीन अनुवाद विशेष रूप से पहले से ही 1966 की एक अमेरिकी सरकारी रिपोर्ट से क्षतिग्रस्त हो चुका था जिसमें पाया गया कि यह मानव गुणवत्ता से मेल खाने में असमर्थ है। एक अतिरिक्त कारक मार्विन मिंस्की और सीमोर पेपर्ट की 1969 की पुस्तक थी जिसने एकल-परत पर्सेप्ट्रॉन की गणितीय सीमाओं को प्रदर्शित किया, जिसने एक दशक से अधिक समय तक तंत्रिका नेटवर्क अनुसंधान को हतोत्साहित किया।
दूसरा एआई विंटर (1980 के दशक के अंत से 1990 के दशक की शुरुआत)
दूसरा विंटर विशेषज्ञ प्रणालियों और विशेष LISP मशीनों के वाणिज्यिक बाजार के पतन के बाद आया, जब दोनों रखरखाव के लिए महंगे साबित हुए और अपने संकीर्ण डोमेन के बाहर अव्यवस्थित वास्तविक दुनिया के ज्ञान को स्केल करने में असमर्थ थे। जापान की फिफ्थ जनरेशन कंप्यूटर प्रोजेक्ट, 1982 में प्रतीकात्मक एआई और लॉजिक प्रोग्रामिंग पर शुरू किया गया एक बड़ा सरकारी दांव, 1992 में अपने समापन तक एक वाणिज्यिक सफलता उत्पन्न करने में विफल रहा, जिससे दुनिया भर में निवेशकों की भावना और खराब हुई। इस अवधि के दौरान "एआई" लेबल स्वयं वाणिज्यिक रूप से अफैशनेबल हो गया, और कई शोधकर्ताओं ने अपने काम को "मशीन लर्निंग," "इंफॉर्मेटिक्स," या "पैटर्न रिकग्निशन" के रूप में वर्णित किया।
विरासत और आधुनिक बहस
प्रत्येक विंटर से उबरना सामान्य बुद्धिमत्ता के नए वादों के बजाय संकीर्ण, सिद्ध रूप से उपयोगी तकनीकों से आया: 1990 के दशक के दौरान सांख्यिकीय मशीन लर्निंग और 2012 के बाद डीप लर्निंग। 2022 में चैटजीपीटी के लॉन्च के बाद से, टिप्पणीकारों ने समय-समय पर पूछा है कि क्या वर्तमान एआई बूम, अपने विशाल पूंजीगत व्यय और विवादित स्केलिंग लॉज़ रिटर्न के साथ, तीसरे विंटर में समाप्त हो सकता है। अन्य लोग तर्क देते हैं कि आज का एआई, पहले के युगों के विपरीत, पहले से ही पर्याप्त वाणिज्यिक राजस्व और बड़े पैमाने पर अपनाना उत्पन्न करता है, जिससे एक सममित पतन की संभावना कम हो जाती है, भले ही मूल्यांकन में सुधार अंततः हो।