释放过人类关于未来的瑰丽想象力，每一次都让许多人热血沸腾。但很不幸，两次热潮在分别经历了十数年的喧嚣后，无一例外地迅速跌入低谷，并在漫长的寒冬中蛰伏起来。

1998年，我来到北京创立微软亚洲研究院的时候，正值当时人工智能的热潮开始消退，人们对热潮中随处可见的盲目情绪心有余悸，很多人甚至不愿再用“人工智能”这个词来指代相关的研发领域。在学术圈子里，一度有很多人觉得，凡是叫“人工智能”的，都是那些被过分夸大，其实并不管用的技术。结果，我们为微软亚洲研究院设定科研方向的时候，就经常主动回避“人工智能”这个字眼儿，而是选用“机器视觉”“自然语言理解”“语音识别”“知识挖掘”之类侧重具体应用领域的术语。

仅仅因为人工智能的表现与普通人的期望存在差距，我们这些研究人工智能的人就羞于提及“人工智能”，这真是一件尴尬的事儿。

那么，今天这次人工智能热潮会如何发展呢？第三次人工智能热潮有何本质上的不同？几年后的我们是否还会像前两次那样，不但忘掉了曾经的兴奋，还愤愤地说人工智能都是骗子？学术界、投资界、商业界乃至普通大众还会像此前两次那样在热闹了一阵子之后就归于沉寂，甚至跌入冰点吗？

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用高德纳技术成熟度曲线看AI发展史</h3>

和前面那张搞笑的&ldquo;人工智能发展成熟度曲线&rdquo;不同，学术界、产业界和投资界在谈到技术高潮与低谷时，经常会引用高德纳咨询公司（Gartner）推荐的技术成熟度曲线。

这条曲线显示出，几乎每一项新兴且成功的技术，在真正成熟之前，都要经历先扬后抑的过程，并在波折起伏中通过积累和迭代，最终走向真正的繁荣、稳定和有序发展。

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图19　高德纳咨询公司（Gartner）技术成熟度曲线（CC BY-SA 3.0，Wikipedia）29

如图19中的曲线所示，一种新科技的研发过程通常是这样的：初创公司接受第一轮