KI-Winter (AI Winter)
Zeit(en), in denen Forschungsförderung und Zuversicht in der KI nach überzogener Hoffnung stark einbrachen.
Ein KI-Winter bezeichnet vor allem zwei Krisen: den ersten etwa Mitte der 1970er und den zweiten Ende der 1980er bis Anfang der 1990er. Symbolische Methoden und Expertensysteme lieferten nicht die versprochene „allgemeine Intelligenz“; Finanzierung und Außenwahrnehmung sackten ab.
Wiederbelebung kam zunächst über Expertensysteme für klar umrissene Geschäftsprobleme, später wieder aus Maschinellem Lernen und Deep Learning mit großen Datenmengen.