人工智能（AI）的第一次低谷时期，通常指的是20世纪80年代至90年代初。这一时期，许多AI研究者和公司对AI的发展持悲观态度，认为AI技术无法实现突破性进展，甚至可能被其他领域取代。以下是这一时期AI低谷期的表现：
1. 研究停滞：在这一时期，许多AI领域的研究项目陷入停滞，研究人员转向其他领域，如生物工程、计算机科学等。这导致AI领域的研究成果数量减少，创新速度放缓。
2. 投资减少：由于AI前景不明朗，许多投资者对AI项目的投资意愿降低。这导致AI领域的风险投资减少，创业公司难以获得资金支持，进一步加剧了AI领域的困境。
3. 人才流失：在AI低谷期，许多优秀的AI人才选择离开研究领域，转行或创业。这使得AI领域的人才储备减少，影响了AI技术的发展。
4. 技术瓶颈：在这一时期，许多AI技术面临瓶颈，如神经网络的训练方法、自然语言处理等。这些技术问题限制了AI的发展，使得AI技术难以取得突破性进展。
5. 应用受限：由于AI技术发展缓慢，许多AI应用难以实现商业化。例如，语音识别、图像识别等应用在这一时期尚未普及，限制了AI技术的广泛应用。
6. 竞争加剧：随着互联网、物联网等新兴领域的崛起，传统行业对AI的需求逐渐减少。这使得AI企业之间的竞争加剧，一些企业为了生存而降低成本，导致AI产品和服务的质量下降。
7. 法规制约：在这一时期，许多国家开始加强对AI技术的监管，出台了一系列法律法规。这些法规限制了AI技术的发展和应用，使得AI企业在研发过程中面临更多的法律风险。
总之，人工智能第1次低谷时期的表现是多方面的，包括研究停滞、投资减少、人才流失、技术瓶颈、应用受限、竞争加剧和法规制约等。这一时期的困境为后来的AI发展奠定了基础，也为后续的AI热潮提供了启示。
