टीपहली एआई सर्दी 1974-1980
1970 के दशक में, AI आलोचनाओं और वित्तीय असफलताओं का विषय था। एआई शोधकर्ता उन समस्याओं की कठिनाई को समझने में विफल रहे जिनका उन्हें सामना करना पड़ा। उनके जबरदस्त आशावाद ने उम्मीदों को असंभव रूप से ऊंचा उठा दिया था, और जब वादा किए गए परिणाम पूरे नहीं हुए, तो एआई के लिए फंडिंग गायब हो गई। उसी समय, मार्विन मिंस्की की परसेप्ट्रॉन की विनाशकारी आलोचना से कनेक्शनवाद (या तंत्रिका जाल) का क्षेत्र लगभग 10 वर्षों के लिए पूरी तरह से बंद हो गया था। 70 के दशक के अंत में एआई की सार्वजनिक धारणा के साथ कठिनाइयों के बावजूद, तर्क प्रोग्रामिंग, सामान्य ज्ञान तर्क और कई अन्य क्षेत्रों में नए विचारों की खोज की गई।

समस्याएं
सत्तर के दशक की शुरुआत में, AI कार्यक्रमों की क्षमताएँ सीमित थीं। यहां तक ​​कि सबसे प्रभावशाली लोग भी उन समस्याओं के केवल तुच्छ संस्करणों को ही संभाल सकते थे जिन्हें उन्हें हल करना था; सभी कार्यक्रम, कुछ अर्थों में, "खिलौने" थे। एआई शोधकर्ताओं ने कई मूलभूत सीमाओं का सामना करना शुरू कर दिया था जिन्हें 1970 के दशक में दूर नहीं किया जा सका था। हालाँकि इनमें से कुछ सीमाओं को बाद के दशकों में जीत लिया जाएगा, लेकिन अन्य आज भी इस क्षेत्र को बाधित कर रही हैं।

सीमित कंप्यूटर शक्ति: वास्तव में उपयोगी कुछ भी पूरा करने के लिए पर्याप्त मेमोरी या प्रोसेसिंग गति नहीं थी। उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा पर रॉस क्विलियन के सफल काम को केवल बीस शब्दों की शब्दावली के साथ प्रदर्शित किया गया था, क्योंकि वह सब कुछ स्मृति में फिट होगा। हंस मोरावेक ने 1976 में तर्क दिया कि बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करने के लिए कंप्यूटर अभी भी लाखों गुना कमज़ोर हैं। उन्होंने एक सादृश्य सुझाया: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए उसी तरह कंप्यूटर शक्ति की आवश्यकता होती है जैसे विमान को अश्वशक्ति की आवश्यकता होती है। एक निश्चित सीमा से नीचे, यह असंभव है, लेकिन, जैसे-जैसे शक्ति बढ़ती है, अंततः यह आसान हो सकता है। कंप्यूटर दृष्टि के संबंध में, मोरावेक ने अनुमान लगाया कि वास्तविक समय में मानव रेटिना की धार और गति का पता लगाने की क्षमताओं का मिलान करने के लिए 109 ऑपरेशन/सेकंड (1000 एमआईपीएस) में सक्षम एक सामान्य-उद्देश्यीय कंप्यूटर की आवश्यकता होगी। 2011 तक, व्यावहारिक कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों के लिए 10,000 से 1,000,000 एमआईपीएस की आवश्यकता होती है। तुलनात्मक रूप से, 1976 में सबसे तेज़ सुपरकंप्यूटर, क्रे-1 (5 मिलियन डॉलर से 8 मिलियन डॉलर में खुदरा बिक्री), केवल 80 से 130 एमआईपीएस के आसपास सक्षम था, और उस समय एक सामान्य डेस्कटॉप कंप्यूटर 1 एमआईपीएस से कम हासिल कर पाया था।
अघुलनशीलता और दहनशील विस्फोट। 1972 में रिचर्ड कार्प (स्टीफन कुक के 1971 प्रमेय पर आधारित) ने दिखाया कि ऐसी कई समस्याएं हैं जिन्हें संभवतः केवल घातीय समय (इनपुट के आकार में) में हल किया जा सकता है। इन समस्याओं का इष्टतम समाधान ढूंढने के लिए अकल्पनीय मात्रा में कंप्यूटर समय की आवश्यकता होती है, सिवाय इसके कि जब समस्याएं मामूली हों। इसका लगभग निश्चित रूप से मतलब यह है कि एआई द्वारा उपयोग किए जाने वाले कई "खिलौना" समाधान शायद कभी भी उपयोगी प्रणालियों में विकसित नहीं होंगे।
सामान्य ज्ञान ज्ञान और तर्क. दृष्टि या प्राकृतिक भाषा जैसे कई महत्वपूर्ण कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के लिए दुनिया के बारे में भारी मात्रा में जानकारी की आवश्यकता होती है: कार्यक्रम को इस बात का कुछ अंदाजा होना चाहिए कि वह क्या देख रहा है या किस बारे में बात कर रहा है। इसके लिए आवश्यक है कि कार्यक्रम को दुनिया के बारे में अधिकांश वही बातें पता हों जो एक बच्चा जानता है। शोधकर्ताओं को जल्द ही पता चला कि यह वास्तव में बहुत बड़ी मात्रा में जानकारी थी। 1970 में कोई भी इतना बड़ा डेटाबेस नहीं बना सका और कोई नहीं जानता था कि कोई प्रोग्राम इतनी सारी जानकारी कैसे सीख सकता है।
मोरावेक का विरोधाभास: प्रमेयों को सिद्ध करना और ज्यामिति की समस्याओं को हल करना कंप्यूटर के लिए तुलनात्मक रूप से आसान है, लेकिन किसी चेहरे को पहचानने या बिना किसी चीज से टकराए कमरे को पार करने जैसा कथित सरल कार्य बेहद कठिन है। इससे यह समझाने में मदद मिलती है कि 1970 के दशक के मध्य तक दृष्टि और रोबोटिक्स में अनुसंधान ने इतनी कम प्रगति क्यों की थी।
फ़्रेम और योग्यता संबंधी समस्याएं. तर्क का उपयोग करने वाले एआई शोधकर्ताओं (जैसे जॉन मैक्कार्थी) ने पाया कि वे सामान्य कटौती का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं जिसमें तर्क की संरचना में बदलाव किए बिना योजना या डिफ़ॉल्ट तर्क शामिल है। उन्होंने समस्याओं को हल करने के प्रयास के लिए नए तर्क (जैसे गैर-मोनोटोनिक तर्क और मोडल तर्क) विकसित किए।
फंडिंग का अंत
यह भी देखें: एआई विंटर
जिन एजेंसियों ने एआई अनुसंधान को वित्त पोषित किया (जैसे कि ब्रिटिश सरकार, डीएआरपीए और एनआरसी) प्रगति की कमी से निराश हो गईं और अंततः एआई में अप्रत्यक्ष अनुसंधान के लिए लगभग सभी फंडिंग में कटौती कर दी। यह पैटर्न 1966 की शुरुआत में शुरू हुआ जब ALPAC रिपोर्ट मशीनी अनुवाद प्रयासों की आलोचना करती हुई सामने आई। 20 मिलियन डॉलर खर्च करने के बाद, एनआरसी ने सभी समर्थन समाप्त कर दिए। 1973 में, इंग्लैंड में एआई अनुसंधान की स्थिति पर लाइटहिल रिपोर्ट ने अपने "भव्य उद्देश्यों" को प्राप्त करने में एआई की पूर्ण विफलता की आलोचना की और उस देश में एआई अनुसंधान को नष्ट कर दिया। (रिपोर्ट में विशेष रूप से एआई की विफलताओं के कारण के रूप में कॉम्बिनेटरियल विस्फोट समस्या का उल्लेख किया गया है।) डीएआरपीए को सीएमयू में स्पीच अंडरस्टैंडिंग रिसर्च प्रोग्राम पर काम करने वाले शोधकर्ताओं से गहरी निराशा हुई और उन्होंने तीन मिलियन डॉलर का वार्षिक अनुदान रद्द कर दिया। 1974 तक, AI परियोजनाओं के लिए धन जुटाना कठिन था।

हंस मोरावेक ने संकट के लिए अपने सहयोगियों की अवास्तविक भविष्यवाणियों को जिम्मेदार ठहराया। "कई शोधकर्ता बढ़ती अतिशयोक्ति के जाल में फंस गए थे।" हालाँकि, एक और मुद्दा था: 1969 में मैन्सफील्ड संशोधन के पारित होने के बाद से, DARPA पर "बुनियादी अप्रत्यक्ष अनुसंधान के बजाय मिशन-उन्मुख प्रत्यक्ष अनुसंधान" को वित्तपोषित करने का दबाव बढ़ रहा था। 60 के दशक में चले रचनात्मक, स्वतंत्र अन्वेषण के लिए धन DARPA से नहीं आएगा। इसके बजाय, पैसा स्पष्ट उद्देश्यों के साथ विशिष्ट परियोजनाओं पर निर्देशित किया गया था, जैसे स्वायत्त टैंक और युद्ध प्रबंधन प्रणाली।

पूरे परिसर से आलोचनाएँ
यह भी देखें: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का दर्शन
एआई शोधकर्ताओं द्वारा किए जा रहे दावों पर कई दार्शनिकों को कड़ी आपत्ति थी। शुरुआती लोगों में से एक जॉन लुकास थे, जिन्होंने तर्क दिया कि गोडेल की अपूर्णता प्रमेय से पता चला कि एक औपचारिक प्रणाली (जैसे कंप्यूटर प्रोग्राम) कभी भी कुछ बयानों की सच्चाई नहीं देख सकती है, जबकि एक इंसान देख सकता है। ह्यूबर्ट ड्रेफस ने 1960 के दशक के टूटे वादों का उपहास किया और एआई की धारणाओं की आलोचना की, यह तर्क देते हुए कि मानव तर्क में वास्तव में बहुत कम "प्रतीक प्रसंस्करण" और बड़ी मात्रा में सन्निहित, सहज, अचेतन "जानना" शामिल है। 1980 में प्रस्तुत जॉन सियरल के चाइनीज़ रूम तर्क में यह दिखाने का प्रयास किया गया कि किसी कार्यक्रम के लिए यह नहीं कहा जा सकता कि वह उन प्रतीकों को "समझ" पाता है जिनका वह उपयोग करता है (एक गुण जिसे "इरादेदारी" कहा जाता है)। यदि प्रतीकों का मशीन के लिए कोई अर्थ नहीं है, तो सियरल ने तर्क दिया, तो मशीन को "सोच" के रूप में वर्णित नहीं किया जा सकता है।

इन आलोचनाओं को एआई शोधकर्ताओं द्वारा गंभीरता से नहीं लिया गया, अक्सर क्योंकि वे मुद्दे से बहुत दूर लगते थे। दुरूहता और सामान्य ज्ञान जैसी समस्याएँ कहीं अधिक तात्कालिक और गंभीर लगीं। यह स्पष्ट नहीं था कि वास्तविक कंप्यूटर प्रोग्राम में "कैसे पता है" या "इरादे" से क्या फर्क पड़ता है। मिंस्की ने ड्रेफस और सियरल के बारे में कहा, "वे गलत समझते हैं, और उन्हें नजरअंदाज किया जाना चाहिए।" ड्रेफस, जो एमआईटी में पढ़ाते थे, को नजरअंदाज कर दिया गया: उन्होंने बाद में कहा कि एआई शोधकर्ताओं ने "मेरे साथ दोपहर का भोजन करते हुए देखे जाने की हिम्मत नहीं की।" एलिज़ा के लेखक जोसेफ वेइज़ेनबाम को लगा कि उनके सहयोगियों का ड्रेफस के साथ व्यवहार गैर-पेशेवर और बचकाना था। हालाँकि वे ड्रेफस के पदों के मुखर आलोचक थे, उन्होंने "जानबूझकर यह स्पष्ट किया कि उनका तरीका किसी इंसान के साथ व्यवहार करने का नहीं था।"

वेइज़ेनबाम को एआई के बारे में गंभीर नैतिक संदेह होने लगे जब केनेथ कोल्बी ने एलिज़ा पर आधारित एक "कंप्यूटर प्रोग्राम जो मनोचिकित्सीय संवाद संचालित कर सकता है" लिखा। वेइज़ेनबाम इस बात से परेशान थे कि कोल्बी ने एक नासमझ कार्यक्रम को एक गंभीर चिकित्सीय उपकरण के रूप में देखा। एक झगड़ा शुरू हो गया, और स्थिति तब ठीक नहीं हुई जब कोल्बी ने कार्यक्रम में उनके योगदान के लिए वेइज़ेनबाम को श्रेय नहीं दिया। 1976 में, वेइज़ेनबाम ने कंप्यूटर पावर एंड ह्यूमन रीज़न प्रकाशित किया जिसमें तर्क दिया गया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दुरुपयोग से मानव जीवन का अवमूल्यन होने की संभावना है।

परसेप्ट्रॉन और कनेक्शनवाद पर हमला
परसेप्ट्रॉन तंत्रिका नेटवर्क का एक रूप था जिसे 1958 में फ्रैंक रोसेनब्लैट द्वारा पेश किया गया था, जो ब्रोंक्स हाई स्कूल ऑफ साइंस में मार्विन मिन्स्की के सहपाठी थे। अधिकांश एआई शोधकर्ताओं की तरह, वह उनकी शक्ति के बारे में आशावादी थे, उन्होंने भविष्यवाणी की थी कि "परसेप्ट्रॉन अंततः सीखने, निर्णय लेने और भाषाओं का अनुवाद करने में सक्षम हो सकता है।" प्रतिमान में एक सक्रिय अनुसंधान कार्यक्रम पूरे 1960 के दशक में चलाया गया था, लेकिन मिन्स्की और पैपर्ट की 1969 की पुस्तक परसेप्ट्रॉन के प्रकाशन के साथ अचानक रुक गया। इसने सुझाव दिया कि परसेप्ट्रोन क्या कर सकते हैं इसकी गंभीर सीमाएँ थीं और फ्रैंक रोसेनब्लैट की भविष्यवाणियाँ अत्यधिक अतिरंजित थीं। पुस्तक का प्रभाव विनाशकारी था: वस्तुतः 10 वर्षों तक कनेक्शनवाद पर कोई शोध नहीं किया गया था। अंततः, शोधकर्ताओं की एक नई पीढ़ी इस क्षेत्र को पुनर्जीवित करेगी और उसके बाद यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक महत्वपूर्ण और उपयोगी हिस्सा बन जाएगी। रोसेनब्लैट यह देखने के लिए जीवित नहीं रहेंगे, क्योंकि पुस्तक प्रकाशित होने के तुरंत बाद एक नौका दुर्घटना में उनकी मृत्यु हो गई।

तर्क और प्रतीकात्मक तर्क: "नीट्स"
लॉजिक को एआई अनुसंधान में 1959 की शुरुआत में जॉन मैक्कार्थी ने अपने एडवाइस टेकर प्रस्ताव में पेश किया था। 1963 में, जे. एलन रॉबिन्सन ने कंप्यूटर पर कटौती को लागू करने के लिए एक सरल विधि, रिज़ॉल्यूशन और एकीकरण एल्गोरिदम की खोज की थी। हालाँकि, 1960 के दशक के उत्तरार्ध में मैक्कार्थी और उनके छात्रों द्वारा किए गए प्रयास जैसे सीधे कार्यान्वयन, विशेष रूप से कठिन थे: कार्यक्रमों को सरल प्रमेयों को सिद्ध करने के लिए बड़ी संख्या में चरणों की आवश्यकता होती थी। तर्क के लिए एक अधिक उपयोगी दृष्टिकोण 1970 के दशक में एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में रॉबर्ट कोवाल्स्की द्वारा विकसित किया गया था, और जल्द ही इसने फ्रांसीसी शोधकर्ताओं एलेन कोलमेरौएर और फिलिप रूसेल के साथ सहयोग किया, जिन्होंने सफल तर्क प्रोग्रामिंग भाषा प्रोलॉग बनाई। प्रोलॉग तर्क के एक सबसेट (हॉर्न क्लॉज, "नियम" और "उत्पादन नियम" से निकटता से संबंधित) का उपयोग करता है जो ट्रैक्टेबल गणना की अनुमति देता है। नियम प्रभावशाली बने रहेंगे, एडवर्ड फेगेनबाम की विशेषज्ञ प्रणालियों के लिए एक आधार प्रदान करेंगे और एलन नेवेल और हर्बर्ट ए. साइमन द्वारा निरंतर काम किया जाएगा जो सोअर और अनुभूति के उनके एकीकृत सिद्धांतों को जन्म देगा।

तार्किक दृष्टिकोण के आलोचकों ने, जैसा कि ड्रेफस ने कहा था, कहा कि मनुष्य समस्याओं को हल करते समय शायद ही कभी तर्क का उपयोग करते हैं। पीटर वासन, एलेनोर रोश, अमोस टावर्सकी, डैनियल कन्नमैन और अन्य जैसे मनोवैज्ञानिकों के प्रयोगों ने प्रमाण प्रदान किया। मैक्कार्थी ने जवाब दिया कि लोग जो करते हैं वह अप्रासंगिक है। उन्होंने तर्क दिया कि वास्तव में ऐसी मशीनों की ज़रूरत है जो समस्याओं का समाधान कर सकें-न कि ऐसी मशीनें जो लोगों की तरह सोचती हैं।

फ़्रेम और स्क्रिप्ट: "हाथापाई"
मैक्कार्थी के दृष्टिकोण के आलोचकों में एमआईटी में देश भर में उनके सहयोगी थे। मार्विन मिंस्की, सेमुर पैपर्ट और रोजर शैंक "कहानी समझ" और "वस्तु पहचान" जैसी समस्याओं को हल करने की कोशिश कर रहे थे जिसके लिए एक व्यक्ति की तरह सोचने के लिए एक मशीन की आवश्यकता होती है। "कुर्सी" या "रेस्तरां" जैसी सामान्य अवधारणाओं का उपयोग करने के लिए उन्हें वही सभी अतार्किक धारणाएँ बनानी पड़ीं जो लोग आमतौर पर बनाते हैं। दुर्भाग्य से, इस तरह की सटीक अवधारणाओं को तर्क में प्रस्तुत करना कठिन है। गेराल्ड सुस्मान ने कहा कि "अनिवार्य रूप से अस्पष्ट अवधारणाओं का वर्णन करने के लिए सटीक भाषा का उपयोग उन्हें और अधिक सटीक नहीं बनाता है।" शैंक ने उनके "तर्क-विरोधी" दृष्टिकोण को "कर्कश" के रूप में वर्णित किया, जो कि मैक्कार्थी, कोवाल्स्की, फेगेनबाम, नेवेल और साइमन द्वारा उपयोग किए गए "साफ-सुथरे" प्रतिमानों के विपरीत था।

1975 में, एक मौलिक पेपर में, मिन्स्की ने उल्लेख किया कि उनके कई साथी "कर्कश" शोधकर्ता एक ही प्रकार के उपकरण का उपयोग कर रहे थे: एक रूपरेखा जो किसी चीज़ के बारे में हमारी सभी सामान्य ज्ञान धारणाओं को पकड़ती है। उदाहरण के लिए, यदि हम एक पक्षी की अवधारणा का उपयोग करते हैं, तो तथ्यों का एक समूह तुरंत दिमाग में आता है: हम मान सकते हैं कि यह उड़ता है, कीड़े खाता है इत्यादि। हम जानते हैं कि ये तथ्य हमेशा सत्य नहीं होते हैं और इन तथ्यों का उपयोग करके निष्कर्ष "तार्किक" नहीं होंगे, लेकिन धारणाओं के ये संरचित सेट हम जो कुछ भी कहते हैं और सोचते हैं उसके संदर्भ का हिस्सा हैं। उन्होंने इन संरचनाओं को "फ़्रेम" कहा। शैंक ने अंग्रेजी में लघु कथाओं के बारे में प्रश्नों का सफलतापूर्वक उत्तर देने के लिए फ़्रेम के एक संस्करण का उपयोग किया जिसे उन्होंने "स्क्रिप्ट" कहा।
अवास्तविक उम्मीदें, धन की कमी, महत्वपूर्ण परिणाम देने की चुनौती, और कई मूलभूत सीमाओं की खोज, जिन्हें एआई वैज्ञानिक 1970 के दशक में दूर नहीं कर सके, इन सभी ने उस दशक में एआई अनुसंधान में गिरावट में योगदान दिया।
टीपहली एआई सर्दी 1974-1980
1970 के दशक में, AI आलोचनाओं और वित्तीय असफलताओं का विषय था। एआई शोधकर्ता उन समस्याओं की कठिनाई को समझने में विफल रहे जिनका उन्हें सामना करना पड़ा। उनके जबरदस्त आशावाद ने उम्मीदों को असंभव रूप से ऊंचा उठा दिया था, और जब वादा किए गए परिणाम पूरे नहीं हुए, तो एआई के लिए फंडिंग गायब हो गई। उसी समय, मार्विन मिंस्की की परसेप्ट्रॉन की विनाशकारी आलोचना से कनेक्शनवाद (या तंत्रिका जाल) का क्षेत्र लगभग 10 वर्षों के लिए पूरी तरह से बंद हो गया था। 70 के दशक के अंत में एआई की सार्वजनिक धारणा के साथ कठिनाइयों के बावजूद, तर्क प्रोग्रामिंग, सामान्य ज्ञान तर्क और कई अन्य क्षेत्रों में नए विचारों की खोज की गई।

समस्याएं
सत्तर के दशक की शुरुआत में, AI कार्यक्रमों की क्षमताएँ सीमित थीं। यहां तक ​​कि सबसे प्रभावशाली लोग भी उन समस्याओं के केवल तुच्छ संस्करणों को ही संभाल सकते थे जिन्हें उन्हें हल करना था; सभी कार्यक्रम, कुछ अर्थों में, "खिलौने" थे। एआई शोधकर्ताओं ने कई मूलभूत सीमाओं का सामना करना शुरू कर दिया था जिन्हें 1970 के दशक में दूर नहीं किया जा सका था। हालाँकि इनमें से कुछ सीमाओं को बाद के दशकों में जीत लिया जाएगा, लेकिन अन्य आज भी इस क्षेत्र को बाधित कर रही हैं।

सीमित कंप्यूटर शक्ति: वास्तव में उपयोगी कुछ भी पूरा करने के लिए पर्याप्त मेमोरी या प्रोसेसिंग गति नहीं थी। उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा पर रॉस क्विलियन के सफल काम को केवल बीस शब्दों की शब्दावली के साथ प्रदर्शित किया गया था, क्योंकि वह सब कुछ स्मृति में फिट होगा। हंस मोरावेक ने 1976 में तर्क दिया कि बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करने के लिए कंप्यूटर अभी भी लाखों गुना कमज़ोर हैं। उन्होंने एक सादृश्य सुझाया: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए उसी तरह कंप्यूटर शक्ति की आवश्यकता होती है जैसे विमान को अश्वशक्ति की आवश्यकता होती है। एक निश्चित सीमा से नीचे, यह असंभव है, लेकिन, जैसे-जैसे शक्ति बढ़ती है, अंततः यह आसान हो सकता है। कंप्यूटर दृष्टि के संबंध में, मोरावेक ने अनुमान लगाया कि वास्तविक समय में मानव रेटिना की धार और गति का पता लगाने की क्षमताओं का मिलान करने के लिए 109 ऑपरेशन/सेकंड (1000 एमआईपीएस) में सक्षम एक सामान्य-उद्देश्यीय कंप्यूटर की आवश्यकता होगी। 2011 तक, व्यावहारिक कंप्यूटर विज़न अनुप्रयोगों के लिए 10,000 से 1,000,000 एमआईपीएस की आवश्यकता होती है। तुलनात्मक रूप से, 1976 में सबसे तेज़ सुपरकंप्यूटर, क्रे-1 (5 मिलियन डॉलर से 8 मिलियन डॉलर में खुदरा बिक्री), केवल 80 से 130 एमआईपीएस के आसपास सक्षम था, और उस समय एक सामान्य डेस्कटॉप कंप्यूटर 1 एमआईपीएस से कम हासिल कर पाया था।
अघुलनशीलता और दहनशील विस्फोट। 1972 में रिचर्ड कार्प (स्टीफन कुक के 1971 प्रमेय पर आधारित) ने दिखाया कि ऐसी कई समस्याएं हैं जिन्हें संभवतः केवल घातीय समय (इनपुट के आकार में) में हल किया जा सकता है। इन समस्याओं का इष्टतम समाधान ढूंढने के लिए अकल्पनीय मात्रा में कंप्यूटर समय की आवश्यकता होती है, सिवाय इसके कि जब समस्याएं मामूली हों। इसका लगभग निश्चित रूप से मतलब यह है कि एआई द्वारा उपयोग किए जाने वाले कई "खिलौना" समाधान शायद कभी भी उपयोगी प्रणालियों में विकसित नहीं होंगे।
सामान्य ज्ञान ज्ञान और तर्क. दृष्टि या प्राकृतिक भाषा जैसे कई महत्वपूर्ण कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों के लिए दुनिया के बारे में भारी मात्रा में जानकारी की आवश्यकता होती है: कार्यक्रम को इस बात का कुछ अंदाजा होना चाहिए कि वह क्या देख रहा है या किस बारे में बात कर रहा है। इसके लिए आवश्यक है कि कार्यक्रम को दुनिया के बारे में अधिकांश वही बातें पता हों जो एक बच्चा जानता है। शोधकर्ताओं को जल्द ही पता चला कि यह वास्तव में बहुत बड़ी मात्रा में जानकारी थी। 1970 में कोई भी इतना बड़ा डेटाबेस नहीं बना सका और कोई नहीं जानता था कि कोई प्रोग्राम इतनी सारी जानकारी कैसे सीख सकता है।
मोरावेक का विरोधाभास: प्रमेयों को सिद्ध करना और ज्यामिति की समस्याओं को हल करना कंप्यूटर के लिए तुलनात्मक रूप से आसान है, लेकिन किसी चेहरे को पहचानने या बिना किसी चीज से टकराए कमरे को पार करने जैसा कथित सरल कार्य बेहद कठिन है। इससे यह समझाने में मदद मिलती है कि 1970 के दशक के मध्य तक दृष्टि और रोबोटिक्स में अनुसंधान ने इतनी कम प्रगति क्यों की थी।
फ़्रेम और योग्यता संबंधी समस्याएं. तर्क का उपयोग करने वाले एआई शोधकर्ताओं (जैसे जॉन मैक्कार्थी) ने पाया कि वे सामान्य कटौती का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं जिसमें तर्क की संरचना में बदलाव किए बिना योजना या डिफ़ॉल्ट तर्क शामिल है। उन्होंने समस्याओं को हल करने के प्रयास के लिए नए तर्क (जैसे गैर-मोनोटोनिक तर्क और मोडल तर्क) विकसित किए।
फंडिंग का अंत
यह भी देखें: एआई विंटर
जिन एजेंसियों ने एआई अनुसंधान को वित्त पोषित किया (जैसे कि ब्रिटिश सरकार, डीएआरपीए और एनआरसी) प्रगति की कमी से निराश हो गईं और अंततः एआई में अप्रत्यक्ष अनुसंधान के लिए लगभग सभी फंडिंग में कटौती कर दी। यह पैटर्न 1966 की शुरुआत में शुरू हुआ जब ALPAC रिपोर्ट मशीनी अनुवाद प्रयासों की आलोचना करती हुई सामने आई। 20 मिलियन डॉलर खर्च करने के बाद, एनआरसी ने सभी समर्थन समाप्त कर दिए। 1973 में, इंग्लैंड में एआई अनुसंधान की स्थिति पर लाइटहिल रिपोर्ट ने अपने "भव्य उद्देश्यों" को प्राप्त करने में एआई की पूर्ण विफलता की आलोचना की और उस देश में एआई अनुसंधान को नष्ट कर दिया। (रिपोर्ट में विशेष रूप से एआई की विफलताओं के कारण के रूप में कॉम्बिनेटरियल विस्फोट समस्या का उल्लेख किया गया है।) डीएआरपीए को सीएमयू में स्पीच अंडरस्टैंडिंग रिसर्च प्रोग्राम पर काम करने वाले शोधकर्ताओं से गहरी निराशा हुई और उन्होंने तीन मिलियन डॉलर का वार्षिक अनुदान रद्द कर दिया। 1974 तक, AI परियोजनाओं के लिए धन जुटाना कठिन था।

हंस मोरावेक ने संकट के लिए अपने सहयोगियों की अवास्तविक भविष्यवाणियों को जिम्मेदार ठहराया। "कई शोधकर्ता बढ़ती अतिशयोक्ति के जाल में फंस गए थे।" हालाँकि, एक और मुद्दा था: 1969 में मैन्सफील्ड संशोधन के पारित होने के बाद से, DARPA पर "बुनियादी अप्रत्यक्ष अनुसंधान के बजाय मिशन-उन्मुख प्रत्यक्ष अनुसंधान" को वित्तपोषित करने का दबाव बढ़ रहा था। 60 के दशक में चले रचनात्मक, स्वतंत्र अन्वेषण के लिए धन DARPA से नहीं आएगा। इसके बजाय, पैसा स्पष्ट उद्देश्यों के साथ विशिष्ट परियोजनाओं पर निर्देशित किया गया था, जैसे स्वायत्त टैंक और युद्ध प्रबंधन प्रणाली।

पूरे परिसर से आलोचनाएँ
यह भी देखें: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का दर्शन
एआई शोधकर्ताओं द्वारा किए जा रहे दावों पर कई दार्शनिकों को कड़ी आपत्ति थी। शुरुआती लोगों में से एक जॉन लुकास थे, जिन्होंने तर्क दिया कि गोडेल की अपूर्णता प्रमेय से पता चला कि एक औपचारिक प्रणाली (जैसे कंप्यूटर प्रोग्राम) कभी भी कुछ बयानों की सच्चाई नहीं देख सकती है, जबकि एक इंसान देख सकता है। ह्यूबर्ट ड्रेफस ने 1960 के दशक के टूटे वादों का उपहास किया और एआई की धारणाओं की आलोचना की, यह तर्क देते हुए कि मानव तर्क में वास्तव में बहुत कम "प्रतीक प्रसंस्करण" और बड़ी मात्रा में सन्निहित, सहज, अचेतन "जानना" शामिल है। 1980 में प्रस्तुत जॉन सियरल के चाइनीज़ रूम तर्क में यह दिखाने का प्रयास किया गया कि किसी कार्यक्रम के लिए यह नहीं कहा जा सकता कि वह उन प्रतीकों को "समझ" पाता है जिनका वह उपयोग करता है (एक गुण जिसे "इरादेदारी" कहा जाता है)। यदि प्रतीकों का मशीन के लिए कोई अर्थ नहीं है, तो सियरल ने तर्क दिया, तो मशीन को "सोच" के रूप में वर्णित नहीं किया जा सकता है।

इन आलोचनाओं को एआई शोधकर्ताओं द्वारा गंभीरता से नहीं लिया गया, अक्सर क्योंकि वे मुद्दे से बहुत दूर लगते थे। दुरूहता और सामान्य ज्ञान जैसी समस्याएँ कहीं अधिक तात्कालिक और गंभीर लगीं। यह स्पष्ट नहीं था कि वास्तविक कंप्यूटर प्रोग्राम में "कैसे पता है" या "इरादे" से क्या फर्क पड़ता है। मिंस्की ने ड्रेफस और सियरल के बारे में कहा, "वे गलत समझते हैं, और उन्हें नजरअंदाज किया जाना चाहिए।" ड्रेफस, जो एमआईटी में पढ़ाते थे, को नजरअंदाज कर दिया गया: उन्होंने बाद में कहा कि एआई शोधकर्ताओं ने "मेरे साथ दोपहर का भोजन करते हुए देखे जाने की हिम्मत नहीं की।" एलिज़ा के लेखक जोसेफ वेइज़ेनबाम को लगा कि उनके सहयोगियों का ड्रेफस के साथ व्यवहार गैर-पेशेवर और बचकाना था। हालाँकि वे ड्रेफस के पदों के मुखर आलोचक थे, उन्होंने "जानबूझकर यह स्पष्ट किया कि उनका तरीका किसी इंसान के साथ व्यवहार करने का नहीं था।"

वेइज़ेनबाम को एआई के बारे में गंभीर नैतिक संदेह होने लगे जब केनेथ कोल्बी ने एलिज़ा पर आधारित एक "कंप्यूटर प्रोग्राम जो मनोचिकित्सीय संवाद संचालित कर सकता है" लिखा। वेइज़ेनबाम इस बात से परेशान थे कि कोल्बी ने एक नासमझ कार्यक्रम को एक गंभीर चिकित्सीय उपकरण के रूप में देखा। एक झगड़ा शुरू हो गया, और स्थिति तब ठीक नहीं हुई जब कोल्बी ने कार्यक्रम में उनके योगदान के लिए वेइज़ेनबाम को श्रेय नहीं दिया। 1976 में, वेइज़ेनबाम ने कंप्यूटर पावर एंड ह्यूमन रीज़न प्रकाशित किया जिसमें तर्क दिया गया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के दुरुपयोग से मानव जीवन का अवमूल्यन होने की संभावना है।

परसेप्ट्रॉन और कनेक्शनवाद पर हमला
परसेप्ट्रॉन तंत्रिका नेटवर्क का एक रूप था जिसे 1958 में फ्रैंक रोसेनब्लैट द्वारा पेश किया गया था, जो ब्रोंक्स हाई स्कूल ऑफ साइंस में मार्विन मिन्स्की के सहपाठी थे। अधिकांश एआई शोधकर्ताओं की तरह, वह उनकी शक्ति के बारे में आशावादी थे, उन्होंने भविष्यवाणी की थी कि "परसेप्ट्रॉन अंततः सीखने, निर्णय लेने और भाषाओं का अनुवाद करने में सक्षम हो सकता है।" प्रतिमान में एक सक्रिय अनुसंधान कार्यक्रम पूरे 1960 के दशक में चलाया गया था, लेकिन मिन्स्की और पैपर्ट की 1969 की पुस्तक परसेप्ट्रॉन के प्रकाशन के साथ अचानक रुक गया। इसने सुझाव दिया कि परसेप्ट्रोन क्या कर सकते हैं इसकी गंभीर सीमाएँ थीं और फ्रैंक रोसेनब्लैट की भविष्यवाणियाँ अत्यधिक अतिरंजित थीं। पुस्तक का प्रभाव विनाशकारी था: वस्तुतः 10 वर्षों तक कनेक्शनवाद पर कोई शोध नहीं किया गया था। अंततः, शोधकर्ताओं की एक नई पीढ़ी इस क्षेत्र को पुनर्जीवित करेगी और उसके बाद यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक महत्वपूर्ण और उपयोगी हिस्सा बन जाएगी। रोसेनब्लैट यह देखने के लिए जीवित नहीं रहेंगे, क्योंकि पुस्तक प्रकाशित होने के तुरंत बाद एक नौका दुर्घटना में उनकी मृत्यु हो गई।

तर्क और प्रतीकात्मक तर्क: "नीट्स"
लॉजिक को एआई अनुसंधान में 1959 की शुरुआत में जॉन मैक्कार्थी ने अपने एडवाइस टेकर प्रस्ताव में पेश किया था। 1963 में, जे. एलन रॉबिन्सन ने कंप्यूटर पर कटौती को लागू करने के लिए एक सरल विधि, रिज़ॉल्यूशन और एकीकरण एल्गोरिदम की खोज की थी। हालाँकि, 1960 के दशक के उत्तरार्ध में मैक्कार्थी और उनके छात्रों द्वारा किए गए प्रयास जैसे सीधे कार्यान्वयन, विशेष रूप से कठिन थे: कार्यक्रमों को सरल प्रमेयों को सिद्ध करने के लिए बड़ी संख्या में चरणों की आवश्यकता होती थी। तर्क के लिए एक अधिक उपयोगी दृष्टिकोण 1970 के दशक में एडिनबर्ग विश्वविद्यालय में रॉबर्ट कोवाल्स्की द्वारा विकसित किया गया था, और जल्द ही इसने फ्रांसीसी शोधकर्ताओं एलेन कोलमेरौएर और फिलिप रूसेल के साथ सहयोग किया, जिन्होंने सफल तर्क प्रोग्रामिंग भाषा प्रोलॉग बनाई। प्रोलॉग तर्क के एक सबसेट (हॉर्न क्लॉज, "नियम" और "उत्पादन नियम" से निकटता से संबंधित) का उपयोग करता है जो ट्रैक्टेबल गणना की अनुमति देता है। नियम प्रभावशाली बने रहेंगे, एडवर्ड फेगेनबाम की विशेषज्ञ प्रणालियों के लिए एक आधार प्रदान करेंगे और एलन नेवेल और हर्बर्ट ए. साइमन द्वारा निरंतर काम किया जाएगा जो सोअर और अनुभूति के उनके एकीकृत सिद्धांतों को जन्म देगा।

तार्किक दृष्टिकोण के आलोचकों ने, जैसा कि ड्रेफस ने कहा था, कहा कि मनुष्य समस्याओं को हल करते समय शायद ही कभी तर्क का उपयोग करते हैं। पीटर वासन, एलेनोर रोश, अमोस टावर्सकी, डैनियल कन्नमैन और अन्य जैसे मनोवैज्ञानिकों के प्रयोगों ने प्रमाण प्रदान किया। मैक्कार्थी ने जवाब दिया कि लोग जो करते हैं वह अप्रासंगिक है। उन्होंने तर्क दिया कि वास्तव में ऐसी मशीनों की ज़रूरत है जो समस्याओं का समाधान कर सकें-न कि ऐसी मशीनें जो लोगों की तरह सोचती हैं।

फ़्रेम और स्क्रिप्ट: "हाथापाई"
मैक्कार्थी के दृष्टिकोण के आलोचकों में एमआईटी में देश भर में उनके सहयोगी थे। मार्विन मिंस्की, सेमुर पैपर्ट और रोजर शैंक "कहानी समझ" और "वस्तु पहचान" जैसी समस्याओं को हल करने की कोशिश कर रहे थे जिसके लिए एक व्यक्ति की तरह सोचने के लिए एक मशीन की आवश्यकता होती है। "कुर्सी" या "रेस्तरां" जैसी सामान्य अवधारणाओं का उपयोग करने के लिए उन्हें वही सभी अतार्किक धारणाएँ बनानी पड़ीं जो लोग आमतौर पर बनाते हैं। दुर्भाग्य से, इस तरह की सटीक अवधारणाओं को तर्क में प्रस्तुत करना कठिन है। गेराल्ड सुस्मान ने कहा कि "अनिवार्य रूप से अस्पष्ट अवधारणाओं का वर्णन करने के लिए सटीक भाषा का उपयोग उन्हें और अधिक सटीक नहीं बनाता है।" शैंक ने उनके "तर्क-विरोधी" दृष्टिकोण को "कर्कश" के रूप में वर्णित किया, जो कि मैक्कार्थी, कोवाल्स्की, फेगेनबाम, नेवेल और साइमन द्वारा उपयोग किए गए "साफ-सुथरे" प्रतिमानों के विपरीत था।

1975 में, एक मौलिक पेपर में, मिन्स्की ने उल्लेख किया कि उनके कई साथी "कर्कश" शोधकर्ता एक ही प्रकार के उपकरण का उपयोग कर रहे थे: एक रूपरेखा जो किसी चीज़ के बारे में हमारी सभी सामान्य ज्ञान धारणाओं को पकड़ती है। उदाहरण के लिए, यदि हम एक पक्षी की अवधारणा का उपयोग करते हैं, तो तथ्यों का एक समूह तुरंत दिमाग में आता है: हम मान सकते हैं कि यह उड़ता है, कीड़े खाता है इत्यादि। हम जानते हैं कि ये तथ्य हमेशा सत्य नहीं होते हैं और इन तथ्यों का उपयोग करके निष्कर्ष "तार्किक" नहीं होंगे, लेकिन धारणाओं के ये संरचित सेट हम जो कुछ भी कहते हैं और सोचते हैं उसके संदर्भ का हिस्सा हैं। उन्होंने इन संरचनाओं को "फ़्रेम" कहा। शैंक ने अंग्रेजी में लघु कथाओं के बारे में प्रश्नों का सफलतापूर्वक उत्तर देने के लिए फ़्रेम के एक संस्करण का उपयोग किया जिसे उन्होंने "स्क्रिप्ट" कहा।