docs: Update Chinese documentation for API design and AI history, and modify the AI history demo component.

2026-02-22 23:51:53 +08:00
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@@ -35,7 +35,7 @@ AI 发展 70 年，经历了**三次浪潮、两次寒冬**，从符号主义的

 在诞生后的最初十几年里，AI 迎来了一段盲目乐观的黄金时期。研究者们相信，既然机器已经能证明数学定理，那写出能够解决任何人类问题的程序指日可待。

-<ExpertSystemWaveDemo />
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 ### 2.1 专家系统的光辉岁月

@@ -51,14 +51,13 @@ AI 发展 70 年，经历了**三次浪潮、两次寒冬**，从符号主义的

 ### 2.2 第一次 AI 寒冬（1974-1980）

-随着时间推移，人们发现"把人类知识写成规则"这条路越走越窄。
+随着时间推移，人们发现"把人类知识写成规则"这条路越走越窄。符号主义的三大致命局限，最终导致了研究经费被全面撤销：

-::: warning ❄️ 第一次 AI 寒冬的爆发原因
-符号主义的三大致命局限，最终导致了研究经费被全面撤销：
-1. **知识获取瓶颈（Knowledge Acquisition Bottleneck）**：有些知识人类也说不清（比如怎么认出一只猫），这被称为"波兰尼悖论"。专家系统只能硬编码那些能被清晰表达的规则，无法自动学习。
-2. **"常识"的匮乏与脆性（Brittleness）**：当遇到规则库之外的边缘情况时，哪怕只是稍微偏离预期，系统就会表现出错乱，完全没有人类的"常识"底线。
-3. **组合爆炸（Combinatorial Explosion）**：现实世界的变量太多，当涉及复杂现实时，穷举规则所需的计算量会呈指数级爆炸，当时的硬件根本无法支撑。
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+**知识获取瓶颈**：有些知识人类也说不清（比如怎么认出一只猫），这被称为"波兰尼悖论"。专家系统只能硬编码那些能被清晰表达的规则，无法自动学习。
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+**组合爆炸 & 脆性问题**：现实情况太多，穷举极难；且缺少常识，稍微偏离规则库系统就直接崩溃。
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+**算力不足 & 经费断层**：当时的硬件算力根本无法支撑爆发性的逻辑推演，遭遇 DARPA 研发经费大削减。

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