ドレイファスのように論理的アプローチを批判する者は、人間が問題解決の際に論理をほとんど使わないと指摘する。、、エイモス・トベルスキー、ダニエル・カーネマンといった心理学者の実験でそれが証明されている。マッカーシーは人間がどうやっているかは無関係だと応えた。彼は、必要とされているのは問題を解くことができる機械であって、人間のように考える機械ではないと主張した。
フレームとスクリプト.
エキスパートシステムの隆盛.
エキスパートシステムは扱う領域を狭くし（それによって常識的知識の問題を回避し）、単純な設計でプログラムを構築しやすくすると同時に運用中も修正が容易となっている。エキスパートシステムは実用的であり、それまでのAIが到達できていなかった段階にまで到達した。
知識革命.
資金復活:第五世代コンピュータプロジェクト.
コネクショニズムの復活.
AIの冬.
実体を持つことの重要性: 新AIと推論の具現化.
マイルストーンとムーアの法則.
知的エージェント.
知的エージェントは環境を知覚し、成功の確率を最大化する行動をとる。この定義によれば、特定の問題を解く単純なプログラムも「知的エージェント」であり、人間も人間の組織、例えば企業も知的エージェントである。「知的エージェント」パラダイムでは、AI研究は「知的エージェント研究」と定義される。これは初期のAIの定義の一部を一般化したもので、単に人間の知能を研究するのではなく、あらゆる知性を研究対象とすることになる。
このパラダイムにより、孤立した問題を研究し、検証可能で実用的な解法を求めることが意味のあることだと言えるようになった。問題を説明し、経済学や制御理論など抽象的エージェントの概念を扱う他の分野も含めて問題の解決策を共有できる共通語を提供している。いつの日か、完全なエージェントアーキテクチャ（例えば、ニューウェルのSOAR）によって、対話型知的エージェントからより多用途で知的なシステムが構築できるようになることが望まれている。
様々な場面で裏方として働くAI.