Invierno de la IA

Un período en el que la financiación de la investigación en IA y el optimismo público cayeron drásticamente después de que las expectativas iniciales superaran los resultados prácticos.

Un invierno de la IA se refiere a una o más caídas históricas: aproximadamente a mediados de los años 70 y de nuevo alrededor de finales de los 80 y principios de los 90: cuando el progreso en la IA simbólica y los sistemas expertos decepcionó a los financiadores y la industria. Los críticos argumentaban que muchas tareas seguían fuera de alcance; los presupuestos se redujeron a pesar de las promesas anteriores de razonamiento a nivel humano en breve.

Las recuperaciones llegaron en parte gracias a los sistemas expertos en dominios específicos, y luego al renovado aprendizaje automático y especialmente al aprendizaje profundo cuando los datos y la capacidad de cómputo estuvieron a la altura.