在探讨人工智能的发展历程时，我们常常会提到所谓的“两次低谷”。这些低谷期并非偶然发生，而是与当时的技术瓶颈密切相关。许多人认为，这两次低谷的根本原因在于算法的局限性。那么，这一观点是否准确呢？

回顾历史，人工智能的第一个低谷出现在20世纪70年代初。当时，尽管早期的人工智能研究取得了不少进展，但随着问题规模的扩大，传统算法在处理复杂任务时暴露出明显的不足。例如，当时的搜索算法效率低下，难以应对大规模数据的计算需求。这种局限性导致了公众和学术界对人工智能前景的质疑，从而进入了第一个低谷期。

第二个低谷则发生在80年代末至90年代初。这一时期，虽然专家系统一度成为研究热点，但由于缺乏有效的学习机制，这些系统在面对新情况时表现不佳。算法的局限性再次成为制约人工智能发展的关键因素。例如，当时的机器学习方法过于依赖人工特征工程，无法从海量数据中自动提取有用信息。这种技术上的短板使得人工智能的应用范围受到极大限制。

然而，值得注意的是，尽管算法的局限性确实是导致两次低谷的重要原因之一，但并不是唯一的因素。经济环境、社会认知以及政策支持等外部条件同样起到了重要作用。例如，在第一次低谷期间，政府对人工智能项目的资助大幅减少，直接影响了相关研究的推进速度。而在第二次低谷中，全球经济衰退也对人工智能产业造成了不小的冲击。

综上所述，将人工智能的两次低谷完全归因于算法的局限性显然是片面的。虽然算法的不足确实加剧了这些问题，但它们只是整个复杂体系中的一个组成部分。只有综合考虑多方面因素，才能更全面地理解人工智能发展的曲折历程。因此，本题的答案为“错误”。