这一时期，由于技术局限和资金紧缩，人工智能的研究陷入了停滞。然而，这一时期也催生了一些新的思想，如连接主义，即通过模拟神经网络来理解智能。

在1974-1980年的第一个AI低谷期间，人工智能的研究确实遇到了一系列困难，导致发展放缓。以下是这一阶段的一些主要特点：

技术局限：在这一时期，计算机的计算能力相对较弱，很难处理复杂数学模型和大量数据。此外，早期AI方法，如基于符号操作的方法，也遇到了一些固有的限制，如难以处理模糊概念和不确定性等问题。这些技术局限导致AI研究进展缓慢。

资金紧缩：由于技术局限和研究成果不如预期，许多政府和私人资助者开始减少对AI研究的投资。这导致了资金紧缩，使得许多研究项目难以继续开展。

过度乐观的预测：在AI研究的早期阶段，部分学者对人工智能的发展做出了过于乐观的预测。然而，随着研究的深入，这些预测未能实现，导致了人们对AI的信心下降。

尽管这一时期的AI研究陷入了低谷，但仍然涌现出一些有益的新思想和方法，为后续的AI复兴奠定了基础。

连接主义：在这一时期，连接主义理论开始崛起。连接主义者认为，智能行为可以通过模拟大量互联的简单处理单元（类似于神经元）来实现。这一理论为后来的人工神经网络和深度学习技术提供了基础。

专家系统的发展：虽然在低谷期间，AI领域的整体发展受到了限制，但专家系统的研究仍在继续。例如，斯坦福大学的MYCIN系统，通过基于规则的方法诊断和治疗感染性疾病，显示出了一定的智能。这为后续专家系统的发展提供了有益的启示。

计算机科学的发展：在这一时期，计算机科学领域取得了许多重要的突破，如编程语言、计算机图形学、数据库技术等。这些成果为后续AI技术的发展创造了有利条件。

总之，虽然在1974-1980年的第一个AI低谷期间，人工智能领域的发展受到了诸多困难的制约，但这一阶段也孕育了一些有益的新思想和方法。以下是这一阶段的一些进一步发展：

自然语言处理：在这一时期，自然语言处理领域的研究得到了一定的发展。例如，1978年，Terry Winograd开发了名为SHRDLU的程序，可以通过解析简单的自然语言指令来操控一个虚拟世界。这一成果为后续自然语言处理技术的发展提供了有益的启示。

机器学习：虽然在低谷期间，AI领域的整体发展受到了限制，但机器学习方法仍在不断发展。例如，决策树、基于实例的学习、遗传算法等方法逐渐崛起。这些方法为后续机器学习技术的发展打下了基础。

知识工程：在这一时期，知识工程领域的研究也取得了一定的进展。知识工程关注如何从专家那里获取、表示、存储和应用知识。这些研究为后续知识图谱、语义网等领域的发展奠定了基础。

分布式人工智能：在1970年代末期，分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence，DAI）理论开始出现。DAI研究如何让多个智能体协同解决问题，从而提高整体的智能水平。这一理论为后续多智能体系统、群体智能等领域的发展奠定了基础。

尽管在第一个AI低谷期间，人工智能领域的发展受到了诸多困难的制约，但这一阶段也为后续AI技术的复兴和发展奠定了基础。随着计算能力的提升、大量数据的积累和新方法的出现，人工智能领域在1980年代后期逐渐走出低谷，进入了一个新的发展阶段。