 1970 ගණන්වල AI පර්යේෂණවල පරිහානියට දායක වූ සාධක මොනවාද?
පළමු AI ශීත ඍතුව 1974-1980 1970 ගණන් වලදී, AI විවේචන සහ මූල්‍ය පසුබෑමකට ලක් විය. AI පර්යේෂකයන් ඔවුන් මුහුණ දුන් ගැටළු වල දුෂ්කරතා අගය කිරීමට අසමත් විය. ඔවුන්ගේ අතිවිශාල ශුභවාදී අපේක්ෂාවන් බලාපොරොත්තු විය නොහැකි ලෙස ඉහළ නංවා තිබූ අතර, පොරොන්දු වූ ප්‍රතිඵල ක්‍රියාත්මක වීමට අපොහොසත් වූ විට, AI සඳහා අරමුදල් අතුරුදහන් විය. ඒ සමගම, Marvin Minsky විසින් perceptrons පිළිබඳ විනාශකාරී විවේචනය හේතුවෙන් සම්බන්ධතා ක්ෂේත්‍රය (හෝ neural nets) වසර 10ක් සම්පූර්ණයෙන්ම පාහේ වසා දමන ලදී. 70 දශකයේ අගභාගයේදී AI පිළිබඳ මහජන සංජානනයේ දුෂ්කරතා තිබියදීත්, තාර්කික ක්‍රමලේඛනය, සාමාන්‍ය තර්කනය සහ තවත් බොහෝ ක්ෂේත්‍රවල නව අදහස් ගවේෂණය කරන ලදී. ගැටළු හැත්තෑව දශකයේ මුල් භාගයේදී, AI වැඩසටහන් වල හැකියාවන් සීමිත විය. වඩාත් ආකර්ෂණීය අයට පවා හැසිරවිය හැක්කේ ඔවුන් විසඳිය යුතු ගැටළු වල සුළු අනුවාද පමණි; සියලුම වැඩසටහන් යම් අර්ථයකින් "සෙල්ලම් බඩු" විය. AI පර්යේෂකයන් 1970 ගණන්වලදී ජයගත නොහැකි වූ මූලික සීමාවන් කිහිපයක් වෙත දිව යාමට පටන් ගෙන තිබුණි. මෙම සීමාවන්ගෙන් සමහරක් පසු දශක කිහිපය තුළ ජයගත හැකි වුවද, තවත් සමහරක් අද දක්වාම ක්ෂේත්‍රය අවහිර කරයි. සීමිත පරිගණක බලය: සැබවින්ම ප්‍රයෝජනවත් දෙයක් ඉටු කිරීමට ප්‍රමාණවත් මතකයක් හෝ සැකසුම් වේගයක් නොතිබුණි. නිදසුනක් වශයෙන්, ස්වභාවික භාෂාව පිළිබඳ Ross Quillian ගේ සාර්ථක කාර්යය වචන විස්සක වචන මාලාවකින් නිරූපණය කරන ලදී, මන්ද එය මතකයට ගැළපෙන සියල්ල විය. හාන්ස් මොරවෙක් 1976 දී තර්ක කළේ පරිගණක තවමත් බුද්ධිය ප්‍රදර්ශනය කිරීමට නොහැකි තරම් මිලියන ගුණයකින් දුර්වල බවයි. ඔහු සාදෘශ්‍යයක් යෝජනා කළේය: ගුවන් යානාවලට අශ්වබල අවශ්‍ය වන ආකාරයටම කෘතිම බුද්ධියට පරිගණක බලය අවශ්‍ය වේ. නිශ්චිත සීමාවකට පහළින්, එය කළ නොහැකි නමුත්, බලය වැඩි වන විට, අවසානයේ එය පහසු විය හැකිය. පරිගණක දර්ශනය සම්බන්ධයෙන්, Moravec ඇස්තමේන්තු කළේ මිනිස් දෘෂ්ටි විතානයේ දාර සහ චලන හඳුනාගැනීමේ හැකියාවන් තත්‍ය කාලීනව ගැලපීම සඳහා මෙහෙයුම් 109/තත්පර (1000 MIPS) හැකියාව ඇති පොදු කාර්ය පරිගණකයක් අවශ්‍ය වනු ඇති බවයි. 2011 වන විට, ප්‍රායෝගික පරිගණක දර්ශන යෙදුම් සඳහා MIPS 10,000 සිට 1,000,000 දක්වා අවශ්‍ය වේ. සැසඳීමේදී, 1976 දී වේගවත්ම සුපිරි පරිගණකය වන Cray-1 ($ මිලියන 5 සිට ඩොලර් මිලියන 8 දක්වා සිල්ලර වෙළඳාම) හැකි වූයේ MIPS 80 සිට 130 දක්වා පමණි, සහ එවකට සාමාන්‍ය ඩෙස්ක්ටොප් පරිගණකයක් 1 MIPS ට වඩා අඩු අගයක් ලබා ගත්තේය. නොසැලකිලිමත් බව සහ ඒකාබද්ධ පිපිරීම. 1972 දී රිචඩ් කාර්ප් (ස්ටීවන් කුක්ගේ 1971 ප්‍රමේයය මත ගොඩනැගීම) පෙන්නුම් කළේ ඝාතීය කාලයකදී (ආදානවල ප්‍රමාණයෙන්) පමණක් විසඳිය හැකි බොහෝ ගැටලු ඇති බවයි. මෙම ගැටළු සඳහා ප්‍රශස්ත විසඳුම් සෙවීමට ගැටළු සුළු වූ විට හැර පරිගණකයට සිතාගත නොහැකි තරම් කාලයක් අවශ්‍ය වේ. මින් බොහෝ දුරට නිසැකව ම අදහස් වූයේ AI විසින් භාවිතා කරන බොහෝ "සෙල්ලම් බඩු" විසඳුම් බොහෝ විට කිසි විටෙක ප්‍රයෝජනවත් පද්ධති බවට පරිමාණය නොකරන බවයි. පොදු දැනුම සහ තර්කනය. දර්ශනය හෝ ස්වාභාවික භාෂාව වැනි බොහෝ වැදගත් කෘතිම බුද්ධි යෙදුම් සඳහා ලෝකය පිළිබඳ අතිවිශාල තොරතුරු ප්‍රමාණයක් අවශ්‍ය වේ: වැඩසටහනට එය බලන්නේ කුමක් හෝ කතා කරන්නේ කුමක් ද යන්න පිළිබඳ යම් අදහසක් තිබිය යුතුය. මෙයට අවශ්‍ය වන්නේ වැඩසටහනට දරුවෙකු කරන ලෝකය පිළිබඳ බොහෝ දේ දැන සිටීම අවශ්‍ය වේ. මෙය ඉතා විශාල තොරතුරු ප්‍රමාණයක් බව පර්යේෂකයෝ ඉක්මනින්ම සොයා ගත්හ. 1970 දී කිසිවෙකුට මෙතරම් විශාල දත්ත සමුදායක් ගොඩනගා ගත නොහැකි වූ අතර වැඩසටහනක් මෙතරම් තොරතුරු ඉගෙන ගන්නේ කෙසේදැයි කිසිවෙකු දැන සිටියේ නැත. Moravec ගේ විරුද්ධාභාසය: ප්‍රමේය ඔප්පු කිරීම සහ ජ්‍යාමිතික ගැටළු විසඳීම පරිගණක සඳහා සංසන්දනාත්මකව පහසු ය, නමුත් කිසිවකට නොගැලපෙන මුහුණක් හඳුනා ගැනීම හෝ කාමරයක් තරණය කිරීම වැනි සරල යැයි කියනු ලබන කාර්යයක් අතිශයින් දුෂ්කර ය. 1970 ගණන්වල මැද භාගය වන විට දර්ශනය සහ රොබෝ තාක්ෂණය පිළිබඳ පර්යේෂණ ඉතා සුළු ප්‍රගතියක් ලබා තිබුණේ මන්දැයි මෙය පැහැදිලි කිරීමට උපකාරී වේ. රාමුව සහ සුදුසුකම් ගැටළු. තර්කය භාවිතා කළ AI පර්යේෂකයන් (ජෝන් මැකාති වැනි) තර්කයේ ව්‍යුහයටම වෙනස්කම් නොකර සැලසුම් කිරීම හෝ පෙරනිමි තර්කනය ඇතුළත් සාමාන්‍ය අඩු කිරීම් නියෝජනය කළ නොහැකි බව සොයා ගත්හ. ඔවුන් ගැටළු විසඳීමට උත්සාහ කිරීම සඳහා නව තාර්කික (ඒකාකාරී නොවන තර්ක සහ මාදිලි තර්ක වැනි) දියුණු කරන ලදී. අරමුදල්වල අවසානය මෙයද බලන්න: AI ශීත කෘත්‍රිම බුද්ධි පර්යේෂණ සඳහා අරමුදල් සැපයූ ආයතන (බ්‍රිතාන්‍ය රජය, DARPA සහ NRC වැනි) ප්‍රගතියක් නොමැතිකම නිසා කලකිරීමට පත් වූ අතර අවසානයේ AI වෙත යොමු නොකළ පර්යේෂණ සඳහා අරමුදල් සියල්ලම පාහේ කපා හැරියේය. යන්ත්‍ර පරිවර්තන ප්‍රයත්නයන් විවේචනය කරමින් ALPAC වාර්තාව 1966 මුල් භාගයේදීම මෙම රටාව ආරම්භ විය. ඩොලර් මිලියන 20 ක් වියදම් කිරීමෙන් පසු NRC සියලු සහයෝගය අවසන් කළේය. 1973 දී, එංගලන්තයේ AI පර්යේෂණ තත්ත්වය පිළිබඳ ලයිට්හිල් වාර්තාව, AI එහි "උතුම් අරමුණු" සාක්ෂාත් කර ගැනීමට සහ ඒ රටේ AI පර්යේෂණ බිඳ දැමීමට තුඩු දුන් අන්ත අසාර්ථකත්වය විවේචනය කළේය. (වාර්තාවේ AI අසාර්ථක වීමට හේතුවක් ලෙස ඒකාබද්ධ පිපිරුම් ගැටලුව විශේෂයෙන් සඳහන් කර ඇත.) DARPA CMU හි කථන අවබෝධතා පර්යේෂණ වැඩසටහනේ වැඩ කරන පර්යේෂකයන් ගැන දැඩි කලකිරීමට පත් වූ අතර ඩොලර් මිලියන තුනක වාර්ෂික ප්‍රදානය අවලංගු කළේය. 1974 වන විට, AI ව්‍යාපෘති සඳහා අරමුදල් සොයා ගැනීම දුෂ්කර විය. හාන්ස් මොරවෙක් තම සගයන්ගේ යථාර්ථවාදී නොවන අනාවැකි මත අර්බුදයට දොස් පැවරීය. "බොහෝ පර්යේෂකයන් අතිශයෝක්තිය වැඩි කිරීමේ ජාලයකට හසු විය." කෙසේ වෙතත්, තවත් ගැටළුවක් විය: 1969 දී මෑන්ස්ෆීල්ඩ් සංශෝධනය සම්මත වූ දා සිට, DARPA "මූලික අපරික්ෂාකාරී පර්යේෂණවලට වඩා මෙහෙවර-නැඹුරු සෘජු පර්යේෂණ" සඳහා අරමුදල් සැපයීම සඳහා වැඩි පීඩනයකට ලක් විය. 60 ගණන්වල සිදු වූ නිර්මාණාත්මක, නිදහස් රෝද ගවේෂණය සඳහා අරමුදල් DARPA වෙතින් නොලැබේ. ඒ වෙනුවට, ස්වයංක්‍රීය ටැංකි සහ සටන් කළමනාකරණ පද්ධති වැනි පැහැදිලි අරමුණු සහිත නිශ්චිත ව්‍යාපෘති වෙත මුදල් යොමු කරන ලදී. විශ්ව විද්‍යාලය පුරා විවේචන ද බලන්න: කෘත්‍රිම බුද්ධියේ දර්ශනය AI පර්යේෂකයන් විසින් කරන ලද ප්‍රකාශයන් සම්බන්ධයෙන් දාර්ශනිකයන් කිහිප දෙනෙකුට දැඩි විරෝධයක් තිබුණි. ජෝන් ලූකස් නම් මුල්ම එක් අයෙක්, ගොඩෙල්ගේ අසම්පූර්ණ න්‍යාය මගින් පෙන්නුම් කළේ විධිමත් පද්ධතියකට (පරිගණක ක්‍රමලේඛයක් වැනි) ඇතැම් ප්‍රකාශවල සත්‍යතාව කිසිදා දැකිය නොහැකි බවත්, නමුත් මනුෂ්‍යයෙකුට දැකිය හැකි බවත්ය. Hubert Dreyfus 1960 ගණන්වල කඩ වූ පොරොන්දු සමච්චලයට ලක් කළ අතර AI හි උපකල්පන විවේචනය කළේය, මානව තර්කනය සැබවින්ම ඉතා කුඩා "සංකේත සැකසීම" සහ විශාල වශයෙන් මූර්තිමත්, සහජ, අවිඥානික "කොහොමද දන්නේ" යයි තර්ක කළේය. 1980 දී ඉදිරිපත් කරන ලද John Searle ගේ Chinese Room තර්කය, වැඩසටහනකට එය භාවිතා කරන සංකේත "තේරුම් ගැනීමට" පැවසිය නොහැකි බව පෙන්වීමට උත්සාහ කරන ලදී ("චේතනාන්විතය" ලෙස හඳුන්වන ගුණාංගය). යන්ත්‍රය සඳහා සංකේතවල තේරුමක් නොමැති නම්, යන්ත්‍රය "සිතීමේ" ලෙස විස්තර කළ නොහැකි බව සර්ල් තර්ක කළේය. මෙම විවේචන AI පර්යේෂකයන් විසින් බැරෑරුම් ලෙස නොසලකන ලදී, බොහෝ විට ඒවා කාරණයෙන් බොහෝ දුරස් බව පෙනේ. නොවැළැක්විය හැකි බව සහ සාමාන්‍ය දැනුම වැනි ගැටළු වඩාත් ක්ෂණික හා බරපතල ලෙස පෙනෙන්නට තිබුණි. සැබෑ පරිගණක වැඩසටහනකට "දැනගන්නේ කෙසේද" හෝ "චේතනාන්විතය" යන වෙනස කුමක්ද යන්න අපැහැදිලි විය. Dreyfus සහ Searle ගැන මින්ස්කි පැවසුවේ "ඔවුන් වරදවා වටහාගෙන ඇති අතර නොසලකා හැරිය යුතුය." එම්අයිටී හි ඉගැන්වූ ඩ්‍රේෆස්ට සීතල උරහිසක් ලබා දෙන ලදී: ඔහු පසුව පැවසුවේ AI පර්යේෂකයන් "මා සමඟ දිවා ආහාරය ගැනීම දැකීමට එඩිතර නොවූ" බවයි. ELIZA හි කතුවරයා වන Joseph Weizenbaum, Dreyfus හට තම සගයන් සැලකීම වෘත්තීය නොවන සහ බොළඳ බව හැඟී ගියේය. ඔහු ඩ්‍රේෆස්ගේ ආස්ථානයන් පිළිබඳ ප්‍රකාශිත විවේචකයෙකු වුවද, ඔහු "මිනිසෙකුට සලකන ආකාරය ඔවුන්ගේ ක්‍රමය නොවන බව හිතාමතාම පැහැදිලි කළේය." කෙනත් කොල්බි ELIZA මත පදනම්ව "මනෝචිකිත්සක සංවාදයක් පැවැත්විය හැකි පරිගණක වැඩසටහනක්" ලියන විට Weizenbaum හට AI පිළිබඳ බරපතල සදාචාරාත්මක සැකයක් ඇති විය. මනස්කාන්ත වැඩසටහනක් බරපතල චිකිත්සක මෙවලමක් ලෙස කොල්බි දුටු නිසා වීසන්බෝම් කලබල විය. ආරවුලක් ආරම්භ වූ අතර, වැඩසටහනට ඔහුගේ දායකත්වය සඳහා කොල්බි වයිසන්බෝම්ට බැර නොකළ විට තත්වය උපකාරවත් නොවීය. 1976 දී Weizenbaum විසින් Computer Power and Human Reason ප්‍රකාශයට පත් කරන ලද අතර එය තර්ක කළේ කෘතිම බුද්ධිය අනිසි ලෙස භාවිතා කිරීම මිනිස් ජීවිතය අවප්‍රමාණය කිරීමේ හැකියාව ඇති බවයි. Perceptrons සහ සම්බන්ධතාවාදයට ප්‍රහාරයක් perceptron යනු Bronx High School of Science හි Marvin Minsky ගේ පාසල් මිතුරෙකු වූ Frank Rosenblatt විසින් 1958 දී හඳුන්වා දුන් ස්නායු ජාලයක ආකාරයකි. බොහෝ AI පර්යේෂකයන් මෙන්, ඔහු ඔවුන්ගේ බලය ගැන ශුභවාදී වූ අතර, "perceptron හට අවසානයේ ඉගෙන ගැනීමට, තීරණ ගැනීමට සහ භාෂා පරිවර්තනය කිරීමට හැකි වනු ඇත" යනුවෙන් අනාවැකි පළ කළේය. සුසමාදර්ශය පිළිබඳ සක්‍රීය පර්යේෂණ වැඩසටහනක් 1960 දශකය පුරාම සිදු කෙරුණු නමුත් මින්ස්කි සහ පේපර්ට්ගේ 1969 පොත Perceptrons ප්‍රකාශයට පත් කිරීමත් සමඟ හදිසියේම නතර විය. ඉන් අදහස් කළේ ප්‍රත්‍යක්ෂකයන්ට කළ හැකි දේ සම්බන්ධයෙන් දැඩි සීමාවන් පවතින බවත් ෆ්‍රෑන්ක් රොසෙන්බ්ලැට්ගේ අනාවැකි අතිශයෝක්තියට නංවා ඇති බවත්ය. පොතේ බලපෑම විනාශකාරී විය: වසර 10 ක් තිස්සේ සම්බන්ධතාවාදය සම්බන්ධයෙන් කිසිදු පර්යේෂණයක් සිදු කර නොමැත. අවසානයේදී, නව පරම්පරාවේ පර්යේෂකයන් ක්ෂේත්‍රය පුනර්ජීවනය කරනු ඇති අතර ඉන් පසුව එය කෘතිම බුද්ධියේ අත්‍යවශ්‍ය සහ ප්‍රයෝජනවත් අංගයක් බවට පත්වනු ඇත. රොසෙන්බ්ලාට් මෙය දැකීමට ජීවත් නොවනු ඇත, මන්ද ඔහු පොත ප්‍රකාශයට පත් කර ටික කලකට පසු බෝට්ටු අනතුරකින් මිය ගියේය. තාර්කික සහ සංකේතාත්මක තර්කනය: ජෝන් මැකාති විසින් ඔහුගේ උපදේශන ලබා ගැනීමේ යෝජනාවෙන් 1959 තරම් මුල් භාගයේදී AI පර්යේෂණ සඳහා "නීට්" තර්කය හඳුන්වා දෙන ලදී. 1963 දී J. Alan Robinson විසින් පරිගණක මත අඩුකිරීම් ක්‍රියාත්මක කිරීමට සරල ක්‍රමයක්, විභේදනය සහ ඒකාබද්ධ කිරීමේ ඇල්ගොරිතම සොයා ගන්නා ලදී. කෙසේ වෙතත්, 1960 ගණන්වල අගභාගයේදී මැකාති සහ ඔහුගේ ශිෂ්‍යයන් විසින් උත්සාහ කරන ලද සරල ක්‍රියාත්මක කිරීම්, විශේෂයෙන් විසඳිය නොහැකි විය: මෙම වැඩසටහන් වලට සරල ප්‍රමේයයන් ඔප්පු කිරීමට තාරකා විද්‍යාත්මක පියවරයන් අවශ්‍ය විය. 1970 ගණන්වල Edinburgh විශ්වවිද්‍යාලයේ Robert Kowalski විසින් තර්ක ශාස්ත්‍රය සඳහා වඩාත් ඵලදායී ප්‍රවේශයක් වර්ධනය කරන ලද අතර ඉක්මනින්ම මෙය සාර්ථක තාර්කික ක්‍රමලේඛන භාෂාවක් නිර්මාණය කළ ප්‍රංශ පර්යේෂකයන් වන Alain Colmerauer සහ Philippe Roussel සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කිරීමට හේතු විය. ප්‍රොලොග් උප කුලකයක් භාවිතා කරයි (අං වගන්ති, "නීති" සහ "නිෂ්පාදන රීති" වලට සමීපව සම්බන්ධ වන) එය සොයා ගත හැකි ගණනය කිරීමට අවසර දෙයි. Edward Feigenbaum ගේ විශේෂඥ පද්ධති සඳහා පදනමක් සහ Soar සහ ඔවුන්ගේ ඒකාබද්ධ සංජානන න්‍යායන් වලට තුඩු දෙන Allen Newell සහ Herbert A. Simon විසින් කරන ලද අඛණ්ඩ වැඩ සඳහා පදනමක් සපයන නීති දිගටම බලපවත්වනු ඇත. තාර්කික ප්‍රවේශයේ විවේචකයින් සඳහන් කළේ, ඩ්‍රේෆස් කළ පරිදි, මිනිසුන් ගැටළු විසඳීමේදී තර්කනය භාවිතා කරන්නේ කලාතුරකිනි. Peter Wason, Eleanor Rosch, Amos Tversky, Daniel Kahneman වැනි මනෝවිද්‍යාඥයින් විසින් කරන ලද අත්හදා බැලීම් සාක්ෂි සපයන ලදී. මැකාති ප්‍රතිචාර දැක්වූයේ මිනිසුන් කරන දේ අදාළ නොවන බවයි. ඇත්ත වශයෙන්ම අවශ්‍ය වන්නේ ගැටලු විසඳිය හැකි යන්ත්‍ර මිස මිනිසුන් මෙන් සිතන යන්ත්‍ර නොවන බව ඔහු තර්ක කළේය. රාමු සහ පිටපත්: මැකාතිගේ ප්‍රවේශය විවේචනය කරන්නන් අතර MIT හි රට පුරා සිටින ඔහුගේ සගයන් විය. Marvin Minsky, Seymour Papert සහ Roger Schank උත්සාහ කළේ පුද්ගලයෙකු ලෙස සිතීමට යන්ත්‍රයක් අවශ්‍ය වන "කතන්දර අවබෝධය" සහ "වස්තු හඳුනාගැනීම" වැනි ගැටළු විසඳීමට ය. "පුටුව" හෝ "ආපනශාලා" වැනි සාමාන්‍ය සංකල්ප භාවිතා කිරීම සඳහා ඔවුන්ට සාමාන්‍යයෙන් මිනිසුන් කරන තාර්කික නොවන උපකල්පන සියල්ලම කිරීමට සිදු විය. අවාසනාවකට මෙන්, මෙවැනි අපැහැදිලි සංකල්ප තර්කානුකූලව නිරූපණය කිරීමට අපහසුය. ජෙරල්ඩ් සුස්මන් නිරීක්ෂණය කළේ "අවශ්‍යයෙන්ම අපැහැදිලි සංකල්ප විස්තර කිරීමට නිශ්චිත භාෂාවක් භාවිතා කිරීමෙන් ඒවා වඩාත් නිවැරදි නොවන බවයි." McCarthy, Kowalski, Feigenbaum, Newell සහ Simon විසින් භාවිතා කරන ලද "නියම" සුසමාදර්ශයන්ට එරෙහිව Schank ඔවුන්ගේ "විරෝධී තර්ක" ප්‍රවේශයන් "scruffy" ලෙස විස්තර කළේය. 1975 දී, ශුක්‍රාණු පත්‍රිකාවක, මින්ස්කි සඳහන් කළේ ඔහුගේ සෙසු "අපරිමිත" පර්යේෂකයන් බොහෝ දෙනෙක් එකම ආකාරයේ මෙවලමක් භාවිතා කරන බවයි: යමක් පිළිබඳ අපගේ සියලු සාමාන්‍ය බුද්ධි උපකල්පන ග්‍රහණය කරන රාමුවක්. නිදසුනක් වශයෙන්, අපි කුරුල්ලෙකු පිළිබඳ සංකල්පය භාවිතා කරන්නේ නම්, වහාම මතකයට එන කරුණු රාශියකි: එය පියාසර කිරීම, පණුවන් අනුභව කිරීම සහ යනාදිය යැයි අපට උපකල්පනය කළ හැකිය. මෙම කරුණු සැමවිටම සත්‍ය නොවන බවත්, මෙම කරුණු භාවිතයෙන් අඩු කිරීම් "තාර්කික" නොවන බවත් අපි දනිමු, නමුත් මෙම ව්‍යුහගත උපකල්පන කට්ටල අප පවසන සහ සිතන සෑම දෙයකම සන්දර්භය තුළ කොටසකි. ඔහු මෙම ව්යුහයන් "රාමු" ලෙස හැඳින්වීය. ඉංග්‍රීසියෙන් කෙටිකතා පිළිබඳ ප්‍රශ්නවලට සාර්ථකව පිළිතුරු දීමට Schank ඔහු "scripts" ලෙස හැඳින්වූ රාමු අනුවාදයක් භාවිතා කළේය.
යථාර්ථවාදී නොවන අපේක්ෂාවන්, අරමුදල් හිඟකම, සැලකිය යුතු ප්‍රතිඵල ලබා ගැනීමේ අභියෝගය සහ 1970 ගණන්වලදී AI විද්‍යාඥයින්ට ජයගත නොහැකි වූ මූලික සීමාවන් ගණනාවක් සොයා ගැනීම එම දශකය තුළ AI පර්යේෂණවල පරිහානියට හේතු විය.