stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تاريخ الذكاء الاصطناعي
النجاحات المبكرة (1956-1974) > المناهج > المُدركات والشبكات العصبية المبكرة

المقالة الرئيسة: بيرسيبترون
كانت التمويلات في الستينيات تُوجَّه بشكل رئيسي إلى المختبرات التي تبحث في الذكاء الاصطناعي الرمزي، غير أن عددًا من الباحثين استمروا في دراسة الشبكات العصبية.
قدّم فرانك روزينبلات،  الذي كان زميلًا لمارفن مينسكي في مدرسة برونكس للعلوم، نموذجًا لشبكة عصبية ذات طبقة واحدة أطلق عليها اسم "البيرسيبترون" عام 1958،  ومثل العديد من الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي في ذلك الوقت، كان روزنبلات متفائلًا بإمكانات هذه التقنية، حيث توقع أن يتمكن البيرسيبترون في المستقبل من أداء مهام معقدة مثل التعلم واتخاذ القرارات وترجمة اللغات. وقد حصل روزنبلات على الدعم المالي لمشروعه بشكل أساسي من مكتب البحوث البحرية.
أما برنارد ويدرو وتلميذه تيد هوف، فقد ابتكرا نموذجين آليين يُعرفان بـ"أدالاين" (1960) و"مادالاين" (1962)، ضم كل منهما ما يقرب من ألف وزن قابل للتعديل. وفي سياق متصل، قادت مجموعة بحثية بمعهد ستانفورد للأبحاث، على رأسها تشارلز روزين وألفريد برين، تطوير آلات شبكات عصبية أخرى أُطلق عليها اسم "مينوس 1" و"مينوس 2". وقد تم إنشاء النموذج الأول عام 1960، والثاني عام 1963، بتمويل من فيلق الإشارة بالجيش الأمريكي. أما "مينوس 2" فقد تضمن 6800 وزن قابل للتعديل، وكانت تُدار بواسطة حاسوب "SDS 910" في تكوين أُطلق عليه "مينوس 3" (1968)، والذي كان بوسعه تصنيف الرموز على خرائط عسكرية والتعرف على الأحرف المكتوبة بخط اليد على أوراق ترميز فورتران. وخلال هذه المرحلة التأسيسية، اعتمد جل البحث في مجال الشبكات العصبية على بناء أجهزة مخصصة، بدلًا من الاعتماد على المحاكاة بالحواسيب الرقمية.
رغم ذلك، ولعل من الأسباب القلة في النتائج المتحققة والمنافسة الشديدة من أبحاث الذكاء الاصطناعي الرمزية، توقفت التمويلات المخصصة لمشروع "مينوس" عام 1966. ولم يفلح روزينبلات في تأمين أي تمويل إضافي خلال الستينيات. وفي مفاجأة أحدثها صدور كتاب مينسكي وبابيرت "البيرسيبترونات" عام 1969، توقف البحث فجأة. فقد بيّن الكتاب أن قدرات البيرسيبترونات محدودة للغاية، وأن توقعات روزينبلات كانت مبالغًا فيها بشكل كبير. ونتيجة لذلك، لم يشهد الاتجاه "الاتصالي" أي تمويل يذكر على مدار عشر سنوات تقريبًا، وحسمت المنافسة على التمويل الحكومي لصالح النهج الرمزي في الذكاء الاصطناعي على حساب الشبكات العصبية.
صار مينسكي، الذي كان يعمل فيما مضى على مشروع SNARC، معارضًا شرسًا لفكرة الذكاء الاصطناعي الذي يعتمد على الاتصال المحض. واتجه ويدرو، الذي كان يعمل على مشروع "أدالاين"، إلى معالجة الإشارات التكيفية، في حين تحولت مجموعة معهد ستانفورد للأبحاث، التي كانت تعمل على مشروع مينوز، إلى الذكاء الاصطناعي الرمزي والروبوتات.
كانت العقدة الأساسية تكمن في عجز الباحثين عن تدريب الشبكات العصبية متعددة الطبقات، رغم استخدام تقنيات شبيهة بـ"التراجع العكسي" في مجالات أخرى. ومع مطلع الثمانينيات، انتشر مفهوم التراجع العكسي في أوساط الباحثين في الذكاء الاصطناعي، ليشهد القرن الحادي والعشرون طفرة هائلة في تطبيقات الشبكات العصبية التي تجاوزت كل التوقعات التي رسمها روزينبلات. إلا أن روزينبلات لم يحظَ برؤية هذا النجاح، إذ قضى نحبه في حادث بحري عام 1971م.
النجاحات المبكرة (1956-1974) > التفاؤل

قام الجيل الأول من باحثي الذكاء الاصطناعي بوضع هذه التوقعات حول عملهم:
1958، هيربرت سيمون وألن نيويل: "خلال عشر سنوات سيكون الحاسوب الرقمي بطل العالم في الشطرنج" و"سيكتشف الحاسوب الرقمي ويثبت نظرية رياضية جديدة وهامة خلال عشر سنوات".
1965، هيربرت سيمون: "ستكون الآلات قادرة، خلال عشرين عامًا، على أداء أي عمل يمكن أن يؤديه الإنسان".
1967، مارفن مينسكي: "خلال جيل واحد... سيتم حل مشكلة إنشاء 'الذكاء الاصطناعي' إلى حد كبير".
1970، مارفن مينسكي (في مجلة لايف): "في غضون ثلاث إلى ثماني سنوات سيكون لدينا آلة بذكاء عام يعادل ذكاء الإنسان العادي".
النجاحات المبكرة (1956-1974) > التمويل

في يونيو عام 1963 نال معهد ماساتشوستس للتقانة منحة قدرها 2.2 دولار أمريكي من وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة التي كانت قد أسست حديثًا (أربا، والتي عُرفت فيما بعد بداربا). وقد صُرفت هذه الأموال لتمويل مشروع ماك، والذي ضم "مجموعة الذكاء الاصطناعي" التي كان قد أسسها مارفن مينسكي وجون مكارثي قبل خمس سنوات. واستمرت داربا في تقديم ثلاثة ملايين دولار سنويًا حتى سبعينيات القرن العشرين. كما قدمت داربا منحًا مماثلة لبرنامج نيويل وسيمون في جامعة كارنيغي ميلون، ولمختبر الذكاء الاصطناعي بجامعة ستانفورد، والذي أسسه مكارثي في 1963. وعلاوة على ذلك، أُنشئ مختبر آخر بالغ الأهمية للذكاء الاصطناعي في جامعة إدنبرة على يد دونالد ميتشي عام 1965. وظلت هذه المؤسسات الأربع هي المراكز الرئيسية للبحث والتمويل الأكاديمي في مجال الذكاء الاصطناعي لسنوات عديدة.
قُدمت الأموال بشروط قليلة، إذ كان جوزيف ليكلايدر، مدير "أربا" آنذاك، يؤمن بأن على منظمته أن "تمول الأفراد لا المشاريع"، مما أتاح للباحثين فرصة متابعة أي اتجاهات أثارت اهتمامهم. وقد ولّد هذا مناخًا من الحرية في معهد ماساتشوستس للتقنية أسفر عن نشوء ثقافة المخترقين،  غير أن هذا النهج "غير المقيد" لم يدم طويلًا.
شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980)

في سبعينيات القرن الماضي، واجه حقل الذكاء الاصطناعي تحديات جمة، تمثلت في الانتقادات اللاذعة والضائقة المالية. فقد بالغ الباحثون في تقدير سهولة المشكلات التي تعينوا على حلها، مما أدى إلى تضخيم التوقعات الشعبية بشكل غير واقعي. وعندما لم تتحقق تلك التوقعات، تقلص الدعم المادي المخصص لهذا الحقل بشكل كبير. وقد أشارت هذه النكسات إلى أن الأدوات التي استخدمها الباحثون في ذلك الحين لم تكن كافية لتحقيق الأهداف المنشودة.
ومع ذلك لم تُثنِ هذه العقبات عجلة التقدم في هذا المجال، إذ اقتصرت تأثيرات التخفيضات المالية على بعض المختبرات الكبرى. كما تجاهل الباحثون، إلى حد كبير تلك الانتقادات اللاذعة. بل ازداد الاهتمام العام بهذا الحقل، وتضاعف عدد الباحثين العاملين فيه بشكل ملحوظ. وشهد هذا الحقل استكشاف أفكار جديدة في مجالات برمجة المنطق والتفكير البديهي العام وغيرها. وقد جادل المؤرخ توماس هايغ في عام 2023 بأن هذا الحقل لم يشهد "شتاءً" حقيقياً. ووصف الباحث نيلس نيلسون هذه الفترة بأنها الأكثر "إثارة" في تاريخ الذكاء الاصطناعي.
شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980) > المشاكل

في أوائل السبعينيات، كانت قدرات برامج الذكاء الاصطناعي محدودة، حيث لم تكن البرامج الأكثر إبهارًا قادرة إلا على التعامل مع نسخ بسيطة من المشاكل التي يُفترض أن تحلها؛ لذا كانت جميع هذه البرامج، من بعض النواحي، مجرد "ألعاب". بدأ باحثو الذكاء الاصطناعي يواجهون حدودًا لم تُذلل إلا بعد عقود، بينما لا تزال بعض هذه التحديات قائمة حتى العشرينيات من القرن الحادي والعشرين:
محدودية قدرة الحواسيب: لم تكن الذاكرة ولا سرعة المعالجة كافية لتحقيق نتائج مثمرة. فعلى سبيل المثال، اقتصرت الأبحاث الناجحة لروس كويلين حول اللغة الطبيعية على مفردات ضئيلة لا تتجاوز العشرين كلمة، وذلك لأن الذاكرة المتاحة لم تستطع استيعاب أكثر من ذلك. وقد أشار هانز مورافيك في عام 1976 إلى أن الحواسيب كانت لا تزال أبعد ما تكون عن امتلاك القدرة اللازمة لإظهار الذكاء، مشيرًا إلى أن الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى قوة معالجة هائلة كما يحتاج الطيران إلى قوة حصانية، إذ يصبح التحليق مستحيلًا دون حد أدنى من القوة، ولكنه قد يصبح أمرًا يسيرًا بزيادتها. وكتب مورافيك: "مع ما يكفي من قوة الحصان، يمكن لأي شيء أن يطير".
التعقيد الرياضي والانفجار التوافقي: في عام 1972 بناءً على نظريةستيفن كوك التي وضعها في العام السابق، بيَّن ريتشارد كارب أن ثمة العديد من المسائل التي لا يمكن حلها إلا في زمن أسّي. ويعني هذا أن العثور على حلول مثالية لهذه المسائل يستلزم كميات هائلة من وقت الحوسبة، ما لم تكن المسائل بسيطة. وقد انطبق هذا القيد على جميع برامج الذكاء الاصطناعي الرمزية التي استخدمت أشجار البحث، مما يعني أن العديد من الحلول "البسيطة" التي استخدمها الذكاء الاصطناعي لن تصلح لأنظمة عملية.
مفارقة مورافيك: نجحت أبحاث الذكاء الاصطناعي المبكرة في تمكين الحواسيب من أداء مهام "ذكية" كإثبات النظريات وحل مسائل الهندسة ولعب الشطرنج. وقد أقنعتهم هذه النجاحات في المهام الذكية بأن مشكلة السلوك الذكي قد حُلّت بشكل كبير. إلا أنهم فشلوا فشلًا ذريعًا في إحراز تقدم في المهام "غير الذكية" مثل التعرف على الوجوه أو عبور الغرفة دون الاصطدام بالأشياء. وبحلول الثمانينيات، أدرك الباحثون أن الاستدلال الرمزي لم يكن ملائمًا لهذه المهام الإدراكية والحسية، وأن لهذا النهج حدودًا صارمة.
اتساع المعرفة العامة: تتطلب العديد من التطبيقات الذكية المتقدمة، كالتطبيقات البصرية ومعالجة اللغات الطبيعية، كميات هائلة من المعارف حول العالم. إذ يتعين على البرنامج أن يتضمن تصورات مسبقة عما قد يواجهه أو يتعامل معه. وهذا يتطلب من البرنامج أن يمتلك قاعدة معرفية شبيهة بتلك التي يمتلكها الطفل الصغير، وقد اكتشف الباحثون أن هذه القاعدة تتألف من مليارات من الحقائق الجزئية. وفي سبعينيات القرن الماضي، لم يكن في الإمكان بناء قاعدة بيانات بهذا الحجم، ولم يكن هناك فهم واضح لكيفية تعلم البرنامج لمثل هذه الكمية الهائلة من المعلومات.
تمثيل المنطق العام: برزت مجموعة من المعضلات المرتبطة بتمثيل الاستدلال المنطقي باستخدام المنطق الرسمي أو الرموز، من قبيل: مسألة الإطار، والتشعب، ومشكلة التأهيل، إلى جانب صعوبة الاستدلال الافتراضي وحلّ الإبهام الدلالي للكلمات. كلما توغل الباحثون في وصف الاستدلالات البسيطة، ازدادت تعقيداتها مع تراكم الاستثناءات والتوضيحات والتفريعات. ومع ذلك، عندما يتدبر الأفراد المفاهيم اليومية، لا يعتمدون على تعريفات دقيقة، بل يبدو أنهم يستخدمون مئات الافتراضات الغامضة، ويصححونها عند الحاجة مستندين إلى معرفتهم الشاملة. وقد لفت جيرالد جاي سوسمان الانتباه إلى هذه الحقيقة بقوله: "إن استخدام لغة دقيقة لوصف مفاهيم غامضة في جوهرها لا يجعلها أكثر دقة.
شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980) > انخفاض التمويل

أصبحت الوكالات الممولة لأبحاث الذكاء الاصطناعي، كالحكومة البريطانية وداربا، والمجلس الوطني للبحوث (NRC)، تشعر بالإحباط من بطء التقدم المحرز في هذا الحقل، الأمر الذي دفعها إلى قطع معظم التمويلات المخصصة لأبحاث الذكاء الاصطناعي غير الموجهة. بدأ هذا الاتجاه في عام 1966، عندما انتقد تقرير اللجنة الاستشارية لمعالجة اللغة التلقائية (ALPAC) الجهود المبذولة في مجال الترجمة الآلية. وبعد إنفاق عشرين مليون دولار، قرر المجلس الوطني للبحوث وقف كل الدعم. وفي عام 1973، انتقد تقرير لايتهيل حالة أبحاث الذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة، مُلقيًا باللوم على فشل الذكاء الاصطناعي في تحقيق "الأهداف الكبرى" التي طُرحت، مما أدى إلى تفكيك أبحاث الذكاء الاصطناعي في ذلك البلد. وقد أشار التقرير بصفة خاصة إلى مشكلة "الانفجار التوافقي" كسبب رئيسي وراء هذا الفشل. كما عبرت داربا عن خيبة أملها الشديدة في الباحثين العاملين في برنامج فهم الكلام بجامعة كارنيجي ميلون، مما دفعها إلى إلغاء منحة سنوية قيمتها ثلاثة ملايين دولار.
ألقى هانز مورافيك باللوم على الأزمة في التوقعات المبالغ فيها لزملائه. إذ صرح قائلاً: "كان العديد من الباحثين غارقين في بحر من المبالغات المتزايدة." غير أن هناك مسألة أخرى جديرة بالذكر: فمنذ صدور تعديل مانسفيلد في عام 1969، أصبحت وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة (داربا) تحت ضغط متزايد لتوجيه تمويلها نحو "البحث المباشر الموجه نحو المهمة"، بعيدًا عن "البحث الأساسي غير الموجه". ولم يعد من الممكن الحصول على تمويل لاستكشافات الإبداع الحر التي كانت سائدة في الستينيات من داربا، بل صُرفت الأموال نحو مشاريع محددة ذات أهداف واضحة، كالدبابات المستقلة وأنظمة إدارة المعارك.
كانت الجامعات البحثية الكبرى، كمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وجامعة ستانفورد، وجامعة كارنيجي ميلون، وجامعة إدنبرة، تتلقى دعمًا ماليًا سخيًا من حكوماتها. وعند تقليص هذا الدعم، كانت هذه المؤسسات هي الأكثر تضررًا من تلك الخفضان في الميزانية. ومع ذلك لم يتأثر آلاف الباحثين العاملين خارج هذه المؤسسات، ولا آلاف آخرون انضموا حديثًا إلى هذا المجال.
شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980) > الانتقادات الفلسفية والأخلاقية

طالع أيضًا: فلسفة الذكاء الاصطناعي
أبدى العديد من الفلاسفة تحفظات بالغة على المزاعم التي طرحها الباحثون في حقل الذكاء الاصطناعي. وكان من أوائل هؤلاء الفلاسفة جون لوكاس، الذي دافع عن الرأي القائل بأن نظرية عدم الاكتمال لجودل تُظهر أن النظام الشكلي -كمثال عليه برنامج الحاسوب- لا يمكنه إدراك صدق بعض الجمل التي يستطيع الإنسان إدراكها. كما سخر النظام الشكلي من الوعود الزائفة التي قُدِّمت في الستينيات وانتقد افتراضات الذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى أن التفكير البشري يتضمن في الواقع قدرًا ضئيلًا من "معالجة الرموز" وأن الجزء الأكبر منه يتمثل في "معرفة كيفية" جسدية وغريزية وغير واعية. وفي عام 1980، قدم جون سيرل حجة الغرفة الصينية التي حاول من خلالها إثبات أن البرنامج لا يمكن أن يُوصف بأنه "يفهم" الرموز التي يستخدمها (وهي صفة تُسمى "النية"). فإذا كانت الرموز لا تحمل أي معنى بالنسبة للجهاز، بحسب سيرل، فلا يمكن وصف هذا الجهاز بأنه "يفكر".
لم تُؤخذ هذه الانتقادات على محمل الجد من قِبل الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي. فقد بدت مسائل كعدم القدرة على الحل والمعرفة الفطرية أكثر إلحاحًا وجدية في نظرهم. ولم يكن واضحًا الفارق الذي تحدثه "معرفة الكيفية" أو "النية" بالنسبة لبرنامج حاسوبي عملي. وقد صرّح مينيك من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حول دريفس وسيرل قائلًا: "إنّهما يسيئان الفهم، وينبغي تجاهلهما." وقد واجه دريفس الذي كان يدرّس أيضًا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، تجاهلًا صريحًا، حيث ذكر لاحقًا أن باحثي الذكاء الاصطناعي "لم يجرؤوا على رؤيتي أثناء تناول الغداء." وكان جوزيف وايزنباوم، مؤلف برنامج إليزا، ناقدًا صريحًا لمواقف دريفس، لكنه "أوضح بشكل متعمد أن معاملة زملائه في مجال الذكاء الاصطناعي لدريفس لم تكن الطريقة الصحيحة لمعاملة إنسان."
بدأ وايزنباوم يشعر بقلق أخلاقي بالغ إزاء الذكاء الاصطناعي عندما وضع كينيث كولبي "برنامج حاسوب قادر على إجراء حوار نفسي"، مستندًا في ذلك إلى برنامج إليزا. وقد استاء وايزنباوم بشدة من اعتبار كولبي هذا البرنامج الجامد أداة علاجية جدية. نشأت بينهما علاقة عدائية، ولم يساهم في تحسين هذه العلاقة تقصير كولبي في إسناد الفضل لوايزنباوم لمساهمته في البرنامج. وفي عام 1976، نشر وايزنباوم كتابه "قوة الحاسوب والعقل البشري"، والذي حذر فيه من أن سوء استخدام الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى تقويض قيمة الحياة الإنسانية.
شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980) > المنطق في ستانفورد وكارنيغي ميلون وإدنبرة

أُدخِل المنطق إلى حقل بحوث الذكاء الاصطناعي في مطلع عام 1958م على يد جون مكارثي في اقتراحه المعروف باسم "مستشار النصح" (بالإنجليزية: Advice Taker)‏. وفي عام 1963م، اكتشف جون ألان روبنسون طريقة بسيطة لتطبيق الاستنتاج على الحواسيب، وهي خوارزمية الحل والتوحيد. غير أن التطبيقات المباشرة، كالتي حاول مكارثي وطلابه تنفيذها في أواخر الستينات، كانت معقدة للغاية، إذ تطلبت البرامج أعدادًا هائلة من الخطوات لإثبات نظريات بسيطة.
شهد سبعينيات القرن الماضي تطويرًا لنهج أكثر فاعلية في المنطق على يد روبرت كوالسكي بجامعة إدنبرة، مما أفضى سريعًا إلى تعاون مثمر مع الباحثين الفرنسيين آلان كولمار وفيليب روسيل، الذين ابتكروا لغة البرمجة المنطقية الناجحة برولوغ. تعتمد برولوغ على مجموعة فرعية من المنطق (قواعد هورن، ذات الصلة الوثيقة بـ "القواعد" و"قواعد الإنتاج") التي تتيح الحسابات المنطقية. ولا تزال هذه القواعد مؤثرة، إذ شكلت الأساس لأنظمة الخبراء التي طورها إدوارد فيغنباوم، وأعمال ألن نيويل وهيربرت سيمون المستمرة التي أسفرت عن تطوير نظام "سوار" ونظرياتهم الموحدة للإدراك.
انتقد معارضون للمنطق الاستنباطي، على غرار دريفس، ميل الإنسان إلى الانحراف عن هذا النهج عند مواجهة المعضلات، قاصدين بذلك ندرة استخدامه في حل المشكلات الحياتية. وقد برهنت تجارب نفسية أجراها باحثون أمثال بيتر واسيون وإلينور روش وآموس تفرسكي، ودانييل كانيمان وغيرهم على صحة هذا الرأي. ردًا على هذه الانتقادات دافع مكارثي عن أهمية التركيز على المهام التي تؤديها الآلات بدلًا من محاكاة التفكير البشري، مؤكدًا أن الهدف الأساسي هو تمكين الآلات من حل المشكلات بفعالية. وقد تجلى هذا الموقف بوضوح في مقال له نشر في مجلة ساينس حيث صرح قائلًا: "هذا هو الذكاء الاصطناعي، ولذلك لا يهمنا مدى تطابقه مع العمليات النفسية البشرية". وكرر مكارثي هذا الرأي في مؤتمر AI@50، مؤكدًا أن الذكاء الاصطناعي ليس مقيدًا بضرورة محاكاة الذكاء البشري.
شتاء الذكاء الاصطناعي الأول (1974-1980) > نهج معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا "المُناهض للمنطق"

من بين النقاد لمقاربة مكارثي كان زملاؤه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، ومنهم مارفن مينسكي، وسيمور بابيرت، ورودجر شانك. سعى هؤلاء إلى حل مسائل كـ "فهم الحكاية" و"تمييز الأجسام"، وهي مسائل تتطلب من الآلة أن تفكر على نحو بشري. وللاستعانة بمفاهيم اعتيادية كـ "كرسي" أو "مطعم"، كان عليهم تبني جميع الافتراضات الغير منطقية التي يعتمدها البشر عادةً. ومن المؤسف أن مثل هذه المفاهيم الغامضة كانت عسرة التمثيل في المنطق. ولذا، آثر معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا التركيز على كتابة برامج تحل مهمة محددة دون اللجوء إلى تعريفات مجردة عالية المستوى أو نظريات عامة عن الإدراك، وقُيِّم الأداء من خلال الاختبار المتكرر بدلًا من المناقشات التي تستند إلى المبادئ الأساسية. وقد وصف شانك هذه المقاربات "المضادة للمنطق" بأنها فوضوية، على عكس النموذج المنظم الذي استخدمه مكارثي وكوالسكي وفيغنباوم ونيويل وسيمون.
في عام 1975 وفي ورقة علمية رائدة، أشار مينسكي إلى أن العديد من زملائه الباحثين كانوا يستخدمون نوعًا واحدًا من الأدوات: إطارًا يضمّ جميع افتراضاتنا العامة حول شيء ما. على سبيل المثال، إذا استخدمنا مفهوم "الطائر"، فثمة مجموعة من الحقائق تخطر ببالنا فورًا: قد نفترض أنه يطير ويتغذى على الديدان، وما إلى ذلك (لا تنطبق هذه الحقائق على جميع الطيور). ربط مينسكي هذه الافتراضات بالفئة العامة، ويمكن توريث هذه الفئات إلى الهياكل الفرعية والأفراد، أو تجاوزها حسب الحاجة. أطلق على هذه الهياكل اسم الإطارات. استخدم شانك نسخةً من الإطارات أطلق عليها "السيناريوهات" للإجابة بنجاح على أسئلة حول القصص القصيرة باللغة الإنجليزية. وستستخدم الإطارات في النهاية على نطاق واسع في هندسة البرمجيات تحت اسم البرمجة كائنية التوجه.
اعترف راي ريتر بأن المنطقيات التقليدية، كمنطق الدرجة الأولى، تفتقر إلى القدرة التعبيرية الكافية لتمثيل المعرفة الضرورية للاستدلال الاستنتاجي.  واقترح تعزيز منطق الدرجة الأولى بافتراض العالم المغلق، وهو افتراض ينص على أن الاستنتاج صحيح (استنتاجيًا) ما لم يكن بالإمكان إثبات بطلانه. وقد بيّن كيف يتوافق هذا الافتراض مع الافتراضات المنطقية المتعارف عليها في التفكير بإطارات المعرفة. كما أظهر أن له "مساواة إجرائية" تتمثل في النفي كفشل في برمجة لغة برولوغ. وقد صاغ ريتر افتراض العالم المغلق على أنه "ليس مفهومًا من الدرجة الأولى، بل هو مفهوم ميتا".  إلا أن كيث كلارك قد أثبت أن النفي كفشل، في حدود معينة، يمكن فهمه باعتباره استدلال ضمني مع تعريفات في منطق الدرجة الأولى، بما في ذلك افتراض أن كل اسم فريد يشير إلى فرد مختلف.
في أواخر السبعينيات وعقد الثمانينيات، شهد ميدان المنطق تطورًا ملحوظًا بتطوير مجموعة متنوعة من المنطقيات والإضافات للمنطق من الدرجة الأولى. وقد استهدف هذا التطور بشكل خاص معالجة مسألة السلب كفشل في البرمجة المنطقية، وتوسيع نطاق الاستدلال ليشمل الاستدلال الافتراضي. وقد أُطلق على هذه المنطقيات مجتمعة اسم "المنطق غير المتزايد".
الطفرة (1980-1987)

في الثمانينات اعتمدت الشركات حول العالم نوعًا من برامج الذكاء الاصطناعي يُعرف بأنظمة الخبراء، وصار التركيز على المعرفة جوهر أبحاث الذكاء الاصطناعي السائدة. وقدمت الحكومات تمويلًا سخيًا، مثل مشروع الحاسوب من الجيل الخامس في اليابان ومبادرة الحوسبة الإستراتيجية في الولايات المتحدة. "وبشكل عام، شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي ازدهارًا من بضعة ملايين من الدولارات في عام 1980 إلى مليارات الدولارات في عام 1988.
الطفرة (1980-1987) > انتشار أنظمة الخبراء

النظام الخبير هو برنامج حاسوبي صُمم للإجابة على الاستفسارات وحل المسائل المعقدة في مجال معرفي محدد، وذلك بالاستناد إلى قواعد منطقية مستمدة من خبرات المتخصصين في ذلك المجال. يعود الفضل في تطوير النماذج الأولى لهذه الأنظمة إلى إدوارد فيجنباوم وتلاميذه. شهد عام 1965 انطلاق مشروع "دندرا" الذي استهدف تحديد المركبات الكيميائية من خلال تحليل أطيافها. وفي عام 1972، طُور نظام "مايسين" بهدف تشخيص الأمراض المعدية التي تصيب الدم. وقد أثبت هذان المشروعان نجاح هذا النهج في مجال الذكاء الاصطناعي. تميزت الأنظمة الخبيرة بتركيزها على نطاق معرفي ضيق ومحدد، مما تجنب المشكلات المعقدة المرتبطة بالمعرفة العامة. وبفضل تصميمها البسيط، كان من السهل نسبيًا بناء هذه البرامج وتعديلها بعد تشغيلها. وقد حققت هذه الأنظمة نجاحًا ملحوظاً، متجاوزة بذلك الإمكانيات التي كانت متاحة في تقنيات الذكاء الاصطناعي آنذاك.
في عام 1980 أُنجز في جامعة كارنيغي ميلون نظام خبراء أُطلق عليه اسم "آر 1" لصالح شركة المعدات الرقمية ديجيتال إكوبمينت. حقق هذا النظام نجاحًا باهرًا، إذ وفر للشركة أربعين مليون دولار أمريكي سنويًا بحلول عام 1986. شجع هذا النجاح الشركات العالمية على تطوير ونشر نظم خبراء مماثلة، فبحلول عام 1985 تجاوز الإنفاق على الذكاء الاصطناعي مليار دولار أمريكي، وكان أغلب هذا الإنفاق موجهًا لدعم أقسام الذكاء الاصطناعي الداخلية. نشأت صناعة كاملة لدعم هذه الأنظمة، شملت شركات متخصصة في الأجهزة مثل سيمبوليكس وليزب ماشينز، وشركات برمجيات مثل إنتيليكورب وأيون.
الطفرة (1980-1987) > زيادة التمويل الحكومي

في عام 1981 خصصت وزارة التجارة والصناعة اليابانية مبلغًا قدره 850 مليون دولار أمريكي لمشروع الحاسوب من الجيل الخامس. كانت أهداف هذا المشروع الطموح تطوير برامج وبناء آلات قادرة على إجراء حوارات طبيعية، وترجمة اللغات بدقة، وتفسير الصور المعقدة، بل والتفكير بطريقة شبيهة بالتفكير البشري. وقد لاقى هذا المشروع اهتمامًا واسعًا في الأوساط العلمية والتكنولوجية، إلا أنه أثار بعض الانتقادات من جانب العاملين في المناهج غير التقليدية، الذين أبدوا تحفظاتهم على اختيار لغة البرمجة برولوغ كلغة أساسية للمشروع. وقد أثار الإعلان عن هذا المشروع الكبير حماسًا وتنافسًا دوليًا. فقد أطلقت المملكة المتحدة مشروع "ألفاي" الذي خصصت له مبلغًا قدره 350 مليون جنيه إسترليني، وذلك بهدف مواكبة التطورات المتسارعة في مجال الذكاء الاصطناعي. وفي الولايات المتحدة، تشكل اتحاد من كبرى الشركات تحت اسم "شركة تكنولوجيا المعلومات والميكروإلكترونيات" لتمويل مشاريع ضخمة في مجال الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المعلومات. كما زادت وكالة مشاريع الأبحاث المتقدمة في الدفاع الأمريكية (داربا) من استثماراتها في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، حيث تضاعفت هذه الاستثمارات ثلاث مرات خلال الفترة بين عامي 1984 و1988.
الطفرة (1980-1987) > ثورة المعرفة

استمدت أنظمة الخبراء قوتها من المعرفة التي تحتويها. كانت جزءًا من اتجاه جديد في أبحاث الذكاء الاصطناعي الذي بدأ يكتسب قوة طوال السبعينيات. تقول باميلا مكوردك: "كان باحثو الذكاء الاصطناعي بدأوا في الشك - على مضض، لأن ذلك كان يتعارض مع مبدأ الاقتصاد العلمي - في أن الذكاء قد يعتمد بالفعل على القدرة على استخدام كميات كبيرة من المعرفة المتنوعة بطرق مختلفة." وتضيف: "الدرس العظيم من السبعينيات هو أن السلوك الذكي يعتمد كثيرًا على التعامل مع المعرفة، في بعض الأحيان معرفة مفصلة جدًا، في المجال الذي تقع فيه مهمة معينة".  أصبحت الأنظمة المعتمدة على المعرفة وهندسة المعرفة محورًا رئيسيًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي في الثمانينيات. وكان هناك أمل في أن توفر قواعد البيانات الضخمة حلًا لمشكلة المعرفة العامة وأن تدعم الاستدلال القائم على الفطرة.
في الثمانينيات حاول بعض الباحثين معالجة مشكلة المعرفة العامة بشكل مباشر، من خلال إنشاء قاعدة بيانات ضخمة تحتوي على جميع الحقائق العادية التي يعرفها الشخص العادي. جادل دوغلاس لينات  الذي بدأ قاعدة بيانات تُدعى Cyc بأنه لا يوجد اختصار وأن الطريقة الوحيدة لتعرف الآلات معنى المفاهيم البشرية هي تعليمها مفهومًا واحدًا في كل مرة يدويًا.
اتجاهات جديدة في الثمانينيات

على الرغم من أن تمثيل المعرفة الرمزية والاستدلال المنطقي أنتجا تطبيقات مفيدة في الثمانينيات وحصلت على كميات هائلة من التمويل، إلا أنها ظلت غير قادرة على حل المشكلات المتعلقة بالإدراك والروبوتية والتعلم والفطرة السليمة. بدأ عدد قليل من العلماء والمهندسين في التشكيك في أن النهج الرمزي سيكون كافيًا يومًا ما لهذه المهام، وطوروا نهجًا أخرى، مثل الاتصالية، والروبوتية، والحوسبة اللينة، والتعلم التعزيزي. أطلق نيلس نيلسون  على هذه النهج اسم "ما دون الرمزي" (Sub-Symbolic).
اتجاهات جديدة في الثمانينيات > إحياء الشبكات العصبية: الاتصالية

في عام 1982 تمكن الفيزيائي جون هوبفيلد من إثبات أن نمطًا من الشبكات العصبية، عُرفت فيما بعد بشبكة هوبفيلد، قادر على التعلّم ومعالجة المعلومات، كما أثبت تقاربه بعد فترة زمنية كافية تحت أي شرط ثابت. وشكل هذا إنجازًا بارزًا إذ كان السائد آنذاك الاعتقاد بأن الشبكات غير الخطية ستؤول إلى الفوضى عمومًا.  وفي نفس الفترة تقريبًا طور جيفري هينتون وديفيد روملهارت طريقة لتدريب الشبكات العصبية تعرف بالانتشار العكسي. مما أعاد الحيوية إلى ميدان البحث في الشبكات العصبية الاصطناعية.
حظيت الشبكات العصبية، شأنها شأن العديد من النماذج الحسابية المشابهة، باهتمام بالغ بعد صدور كتاب "المعالجة الموزعة المتوازية" عام 1986، وهو مجموعة من الأوراق العلمية حررها روملهارت وعالم النفس جيمس ماكليلاند. أُطلق على هذا المجال الجديد اسم الاتصالية (بالإنجليزية: Connectionism)‏، وأثار جدلًا واسعًا بين أنصار الذكاء الاصطناعي الرمزي والاتصاليين. وصف هينتون الرموز بأنها "الأثيرالمُتلألئ للذكاء الاصطناعي" أي أنها نموذج غير واقعي ومضلل للذكاء.
في عام 1990 استخدم يان ليكون في مختبرات بلالشبكات العصبية الالتفافية للتعرف على الأرقام المكتوبة بخط اليد. وقد لاقى هذا النظام انتشارًا واسعًا في التسعينيات لقراءة الرموز البريدية والشيكات الشخصية، مما جعله أول تطبيق عملي ناجح للشبكات العصبية.