 1970 களில் AI ஆராய்ச்சியின் வீழ்ச்சிக்கு என்ன காரணிகள் பங்களித்தன?
முதல் AI குளிர்காலம் 1974-1980 1970 களில், AI விமர்சனங்கள் மற்றும் நிதி பின்னடைவுகளுக்கு உட்பட்டது. AI ஆராய்ச்சியாளர்கள் அவர்கள் எதிர்கொள்ளும் பிரச்சனைகளின் சிரமத்தைப் பாராட்டத் தவறிவிட்டனர். அவர்களின் மிகப்பெரிய நம்பிக்கையானது எதிர்பார்ப்புகளை சாத்தியமில்லாமல் உயர்த்தியது, மேலும் வாக்குறுதியளிக்கப்பட்ட முடிவுகள் செயல்படத் தவறியபோது, AIக்கான நிதி காணாமல் போனது. அதே நேரத்தில், மார்வின் மின்ஸ்கியின் பெர்செப்ட்ரான்கள் மீதான அழிவுகரமான விமர்சனத்தால், இணைப்புத் துறை (அல்லது நரம்பியல் வலைகள்) கிட்டத்தட்ட 10 ஆண்டுகளுக்கு முற்றிலும் மூடப்பட்டது. 70களின் பிற்பகுதியில் AI பற்றிய பொதுப் பார்வையில் சிரமங்கள் இருந்தபோதிலும், லாஜிக் புரோகிராமிங், காமன்சென்ஸ் தர்க்கம் மற்றும் பல துறைகளில் புதிய யோசனைகள் ஆராயப்பட்டன. பிரச்சனைகள் எழுபதுகளின் முற்பகுதியில், AI திட்டங்களின் திறன்கள் குறைவாகவே இருந்தன. மிகவும் ஈர்க்கக்கூடியவர்கள் கூட அவர்கள் தீர்க்க வேண்டிய பிரச்சனைகளின் அற்பமான பதிப்புகளை மட்டுமே கையாள முடியும்; அனைத்து நிரல்களும் ஏதோ ஒரு வகையில் "பொம்மைகள்". AI ஆராய்ச்சியாளர்கள் 1970களில் கடக்க முடியாத பல அடிப்படை வரம்புகளுக்குள் இயங்கத் தொடங்கினர். இந்த வரம்புகளில் சில பின் தசாப்தங்களில் கைப்பற்றப்பட்டாலும், மற்றவை இன்றுவரை களத்தைத் தடுக்கின்றன. வரையறுக்கப்பட்ட கணினி சக்தி: உண்மையிலேயே பயனுள்ள எதையும் நிறைவேற்ற போதுமான நினைவகம் அல்லது செயலாக்க வேகம் இல்லை. உதாரணமாக, இயற்கை மொழியில் ராஸ் குயிலியனின் வெற்றிகரமான பணி இருபது சொற்களை மட்டுமே கொண்ட சொற்களஞ்சியத்துடன் நிரூபிக்கப்பட்டது, ஏனென்றால் அது நினைவகத்தில் பொருந்தும். ஹான்ஸ் மொராவெக் 1976 இல் வாதிட்டார், கணினிகள் இன்னும் மில்லியன் கணக்கான மடங்கு மிகவும் பலவீனமானவை, நுண்ணறிவை வெளிப்படுத்துகின்றன. அவர் ஒரு ஒப்புமையை பரிந்துரைத்தார்: விமானத்திற்கு குதிரைத்திறன் தேவைப்படுவது போல் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு கணினி சக்தி தேவைப்படுகிறது. ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்புக்கு கீழே, அது சாத்தியமற்றது, ஆனால், சக்தி அதிகரிக்கும் போது, இறுதியில் அது எளிதாகிவிடும். கணினி பார்வையைப் பொறுத்தவரை, மனித விழித்திரையின் விளிம்பு மற்றும் இயக்கம் கண்டறிதல் திறன்களை நிகழ்நேரத்தில் பொருத்துவதற்கு 109 செயல்பாடுகள்/வினாடி (1000 MIPS) திறன் கொண்ட ஒரு பொது-நோக்கு கணினி தேவைப்படும் என்று Moravec மதிப்பிட்டுள்ளது. 2011 இன் படி, நடைமுறை கணினி பார்வை பயன்பாடுகளுக்கு 10,000 முதல் 1,000,000 MIPS வரை தேவைப்படுகிறது. ஒப்பிடுகையில், 1976 ஆம் ஆண்டின் வேகமான சூப்பர் கம்ப்யூட்டர், க்ரே-1 (சில்லறை $5 மில்லியன் முதல் $8 மில்லியன் வரை), 80 முதல் 130 எம்ஐபிஎஸ் வரை மட்டுமே திறன் கொண்டது, மேலும் அந்த நேரத்தில் ஒரு வழக்கமான டெஸ்க்டாப் கணினி 1 எம்ஐபிஎஸ்-க்கும் குறைவாகவே அடைந்தது. கடினத்தன்மை மற்றும் ஒருங்கிணைந்த வெடிப்பு. 1972 இல் ரிச்சர்ட் கார்ப் (ஸ்டீபன் குக்கின் 1971 தேற்றத்தின் மீது கட்டமைக்கப்பட்டது) பல சிக்கல்கள் உள்ளன, அவை அதிவேக நேரத்தில் (உள்ளீடுகளின் அளவு) மட்டுமே தீர்க்கப்பட முடியும் என்பதைக் காட்டினார். இந்த சிக்கல்களுக்கு உகந்த தீர்வுகளைக் கண்டறிவதற்கு, சிக்கல்கள் அற்பமானதாக இருக்கும் போது தவிர, கற்பனை செய்ய முடியாத அளவு கணினி நேரம் தேவைப்படுகிறது. AI ஆல் பயன்படுத்தப்படும் பல "பொம்மை" தீர்வுகள் ஒருபோதும் பயனுள்ள அமைப்புகளாக மாறாது என்பதை இது நிச்சயமாக அர்த்தப்படுத்துகிறது. பொதுவான அறிவு மற்றும் பகுத்தறிவு. பார்வை அல்லது இயற்கை மொழி போன்ற பல முக்கியமான செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகளுக்கு உலகத்தைப் பற்றிய ஏராளமான தகவல்கள் தேவைப்படுகின்றன: நிரல் எதைப் பார்க்கிறது அல்லது எதைப் பற்றி பேசுகிறது என்பது பற்றிய சில யோசனைகள் இருக்க வேண்டும். ஒரு குழந்தை செய்யும் உலகத்தைப் பற்றிய பெரும்பாலான விஷயங்களை நிரல் அறிந்திருக்க வேண்டும். இது உண்மையிலேயே மிகப்பெரிய அளவிலான தகவல் என்பதை ஆராய்ச்சியாளர்கள் விரைவில் கண்டுபிடித்தனர். 1970 இல் யாராலும் ஒரு தரவுத்தளத்தை இவ்வளவு பெரியதாக உருவாக்க முடியவில்லை மற்றும் ஒரு நிரல் எப்படி இவ்வளவு தகவல்களைக் கற்றுக் கொள்ளும் என்று யாருக்கும் தெரியாது. மொராவெக்கின் முரண்பாடு: தேற்றங்களை நிரூபிப்பது மற்றும் வடிவியல் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது கணினிகளுக்கு ஒப்பீட்டளவில் எளிதானது, ஆனால் ஒரு முகத்தை அடையாளம் காண்பது அல்லது எதிலும் மோதாமல் அறையைக் கடப்பது போன்ற எளிமையான பணி மிகவும் கடினம். 1970 களின் நடுப்பகுதியில் பார்வை மற்றும் ரோபாட்டிக்ஸ் பற்றிய ஆராய்ச்சி ஏன் மிகவும் சிறிய முன்னேற்றம் அடைந்தது என்பதை விளக்க இது உதவுகிறது. சட்ட மற்றும் தகுதி சிக்கல்கள். தர்க்கத்தைப் பயன்படுத்திய AI ஆராய்ச்சியாளர்கள் (ஜான் மெக்கார்த்தி போன்றவர்கள்) தர்க்கத்தின் கட்டமைப்பிலேயே மாற்றங்களைச் செய்யாமல் திட்டமிடல் அல்லது இயல்புநிலை பகுத்தறிவை உள்ளடக்கிய சாதாரண விலக்குகளைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்த முடியாது என்பதைக் கண்டுபிடித்தனர். அவர்கள் புதிய தர்க்கங்களை உருவாக்கினர் (அல்லாத மோனோடோனிக் தர்க்கங்கள் மற்றும் மாதிரி தர்க்கங்கள் போன்றவை) சிக்கல்களைத் தீர்க்க முயற்சிக்கின்றன. நிதியுதவியின் முடிவு மேலும் காண்க: AI குளிர்காலம் AI ஆராய்ச்சிக்கு நிதியளித்த ஏஜென்சிகள் (பிரிட்டிஷ் அரசாங்கம், தர்பா மற்றும் NRC போன்றவை) முன்னேற்றம் இல்லாததால் விரக்தியடைந்து இறுதியில் AIக்கான திசைதிருப்பப்படாத ஆராய்ச்சிக்கான அனைத்து நிதியுதவிகளையும் துண்டித்தனர். இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு முயற்சிகளை விமர்சிக்கும் வகையில் ALPAC அறிக்கை வெளிவந்த 1966 ஆம் ஆண்டிலேயே இந்த முறை தொடங்கியது. 20 மில்லியன் டாலர்கள் செலவழித்த பிறகு, NRC அனைத்து ஆதரவையும் நிறுத்தியது. 1973 ஆம் ஆண்டில், இங்கிலாந்தில் AI ஆராய்ச்சியின் நிலை குறித்த லைட்ஹில் அறிக்கை, AI அதன் "மகத்தான நோக்கங்களை" அடைவதில் முற்றிலும் தோல்வியடைந்ததை விமர்சித்தது மற்றும் அந்த நாட்டில் AI ஆராய்ச்சியை சிதைக்க வழிவகுத்தது. (அறிக்கையில் AI இன் தோல்விகளுக்கு ஒரு காரணம் என குறிப்பிட்டது கூட்டு வெடிப்பு பிரச்சனை.) CMU இல் பேச்சு புரிதல் ஆராய்ச்சி திட்டத்தில் பணிபுரியும் ஆராய்ச்சியாளர்களால் DARPA ஆழ்ந்த ஏமாற்றம் அடைந்தது மற்றும் மூன்று மில்லியன் டாலர்கள் வருடாந்திர மானியத்தை ரத்து செய்தது. 1974 வாக்கில், AI திட்டங்களுக்கு நிதி கிடைப்பது கடினமாக இருந்தது. ஹான்ஸ் மொராவெக் தனது சக ஊழியர்களின் நம்பத்தகாத கணிப்புகளால் நெருக்கடிக்கு குற்றம் சாட்டினார். "பல ஆராய்ச்சியாளர்கள் அதிகரித்து வரும் மிகைப்படுத்தலின் வலையில் சிக்கினர்." இருப்பினும், மற்றொரு சிக்கல் இருந்தது: 1969 இல் மான்ஸ்ஃபீல்ட் திருத்தம் நிறைவேற்றப்பட்டதிலிருந்து, தர்பா "அடிப்படை திசைதிருப்பப்படாத ஆராய்ச்சிக்கு பதிலாக, பணி சார்ந்த நேரடி ஆராய்ச்சிக்கு" நிதியளிக்க அதிக அழுத்தத்தில் இருந்தது. 60களில் நடந்த ஆக்கப்பூர்வமான, ஃப்ரீவீலிங் ஆய்வுக்கான நிதி தர்பாவிலிருந்து வராது. மாறாக, தன்னாட்சி தொட்டிகள் மற்றும் போர் மேலாண்மை அமைப்புகள் போன்ற தெளிவான நோக்கங்களுடன் குறிப்பிட்ட திட்டங்களுக்கு பணம் செலுத்தப்பட்டது. வளாகம் முழுவதிலும் இருந்து வரும் விமர்சனங்கள் மேலும் காண்க: செயற்கை நுண்ணறிவின் தத்துவம் AI ஆராய்ச்சியாளர்களால் கூறப்படும் கூற்றுகளுக்கு பல தத்துவவாதிகள் கடும் எதிர்ப்பு தெரிவித்தனர். முந்தையவர்களில் ஒருவர் ஜான் லூகாஸ் ஆவார், கோடலின் முழுமையின்மை தேற்றம் ஒரு முறையான அமைப்பு (கணினி நிரல் போன்றவை) சில அறிக்கைகளின் உண்மையை ஒருபோதும் பார்க்க முடியாது, அதே நேரத்தில் ஒரு மனிதனால் முடியும் என்று வாதிட்டார். ஹூபர்ட் ட்ரேஃபஸ் 1960களின் உடைந்த வாக்குறுதிகளை கேலி செய்தார் மற்றும் AI இன் அனுமானங்களை விமர்சித்தார், மனித பகுத்தறிவு உண்மையில் மிகக் குறைவான "சின்ன செயலாக்கம்" மற்றும் ஒரு பெரிய அளவில் உள்ளடங்கிய, உள்ளுணர்வு, உணர்வற்ற "எப்படித் தெரியும்" என்று வாதிட்டார். ஜான் சியர்லின் சீன அறை வாதம், 1980 இல் முன்வைக்கப்பட்டது, அது பயன்படுத்தும் குறியீடுகளை "புரிந்துகொள்ள" ஒரு நிரல் கூற முடியாது என்பதைக் காட்ட முயற்சித்தது ("உள்நோக்கம்" எனப்படும் தரம்). சின்னங்கள் இயந்திரத்திற்கு எந்த அர்த்தமும் இல்லை என்றால், சியர்ல் வாதிட்டார், பின்னர் இயந்திரத்தை "சிந்தனை" என்று விவரிக்க முடியாது. இந்த விமர்சனங்கள் AI ஆராய்ச்சியாளர்களால் பெரிதாக எடுத்துக் கொள்ளப்படவில்லை, ஏனெனில் அவை பெரும்பாலும் புள்ளியிலிருந்து வெகு தொலைவில் இருப்பதாகத் தோன்றியது. தீராத தன்மை மற்றும் பொது அறிவு போன்ற பிரச்சனைகள் மிகவும் உடனடி மற்றும் தீவிரமானதாகத் தோன்றியது. உண்மையான கணினி நிரலுக்கு "எப்படி தெரியும்" அல்லது "உள்நோக்கம்" என்ன வித்தியாசம் என்பது தெளிவாகத் தெரியவில்லை. டிரேஃபஸ் மற்றும் சியர்லைப் பற்றி மின்ஸ்கி கூறினார் "அவர்கள் தவறாகப் புரிந்துகொள்கிறார்கள், புறக்கணிக்கப்பட வேண்டும்." எம்ஐடியில் கற்பித்த ட்ரேஃபஸுக்கு குளிர்ச்சியான தோள்பட்டை கொடுக்கப்பட்டது: AI ஆராய்ச்சியாளர்கள் "என்னுடன் மதிய உணவு சாப்பிடுவதைக் காணத் துணியவில்லை" என்று அவர் பின்னர் கூறினார். எலிசாவின் ஆசிரியரான ஜோசப் வெய்சன்பாம், ட்ரேஃபஸை தனது சக ஊழியர்கள் நடத்துவது தொழில்சார்ந்த மற்றும் குழந்தைத்தனமானதாக இருந்தது. அவர் ட்ரேஃபஸின் நிலைப்பாடுகளை வெளிப்படையாக விமர்சிப்பவராக இருந்தபோதிலும், "ஒரு மனிதனை நடத்தும் முறை அவர்களுடையது அல்ல என்பதை வேண்டுமென்றே தெளிவுபடுத்தினார்." எலிசாவை அடிப்படையாகக் கொண்டு கென்னத் கோல்பி ஒரு "உளவியல் சிகிச்சை உரையாடலை நடத்தக்கூடிய கணினி நிரலை" எழுதியபோது, AI பற்றி வெய்சன்பாமுக்கு கடுமையான நெறிமுறை சந்தேகங்கள் தோன்ற ஆரம்பித்தன. வைசென்பாம் மனதைக் கெடுக்கும் திட்டத்தை ஒரு தீவிரமான சிகிச்சைக் கருவியாகக் கண்டார். ஒரு பகை தொடங்கியது, மேலும் கோல்பி வைசென்பாமின் திட்டத்திற்கு அவர் செய்த பங்களிப்பிற்கு கடன் வழங்காதபோது நிலைமை உதவவில்லை. 1976 ஆம் ஆண்டில், வெய்சன்பாம் கணினி சக்தி மற்றும் மனிதப் பகுத்தறிவை வெளியிட்டார், இது செயற்கை நுண்ணறிவின் தவறான பயன்பாடு மனித வாழ்க்கையை மதிப்பிழக்கச் செய்யும் திறனைக் கொண்டுள்ளது என்று வாதிட்டது. பெர்செப்ட்ரான்கள் மற்றும் இணைப்பின் மீதான தாக்குதல் ஒரு பெர்செப்ட்ரான் என்பது 1958 ஆம் ஆண்டில் பிராங்க் ரோசன்ப்ளாட்டால் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட நரம்பியல் வலையமைப்பின் ஒரு வடிவமாகும், அவர் பிராங்க்ஸ் உயர்நிலை அறிவியல் பள்ளியில் மார்வின் மின்ஸ்கியின் பள்ளித் தோழராக இருந்தார். பெரும்பாலான AI ஆராய்ச்சியாளர்களைப் போலவே, அவர் அவர்களின் ஆற்றலைப் பற்றி நம்பிக்கையுடன் இருந்தார், "பெர்செப்ட்ரான் இறுதியில் மொழிகளைக் கற்றுக் கொள்ளவும், முடிவெடுக்கவும் மற்றும் மொழிபெயர்க்கவும் முடியும்" என்று கணித்தார். முன்னுதாரணத்திற்கான ஒரு செயலில் ஆராய்ச்சித் திட்டம் 1960கள் முழுவதும் மேற்கொள்ளப்பட்டது, ஆனால் மின்ஸ்கி மற்றும் பேபர்ட்டின் 1969 புத்தகமான பெர்செப்ட்ரான்ஸ் வெளியீடுடன் திடீரென நிறுத்தப்பட்டது. பெர்செப்ட்ரான்கள் என்ன செய்ய முடியும் என்பதற்கு கடுமையான வரம்புகள் இருப்பதாகவும், ஃபிராங்க் ரோசன்பிளாட்டின் கணிப்புகள் மிகைப்படுத்தப்பட்டவை என்றும் அது பரிந்துரைத்தது. புத்தகத்தின் விளைவு பேரழிவை ஏற்படுத்தியது: 10 ஆண்டுகளாக இணைப்பில் எந்த ஆராய்ச்சியும் செய்யப்படவில்லை. இறுதியில், ஒரு புதிய தலைமுறை ஆராய்ச்சியாளர்கள் இந்தத் துறையை புத்துயிர் பெறுவார்கள், அதன் பிறகு அது செயற்கை நுண்ணறிவின் முக்கிய மற்றும் பயனுள்ள பகுதியாக மாறும். புத்தகம் வெளியான சிறிது நேரத்திலேயே படகு விபத்தில் இறந்து போனதால், இதைப் பார்க்க ரோசன்பிளாட் வாழமாட்டார். தர்க்கம் மற்றும் குறியீட்டு பகுத்தறிவு: "நீட்ஸ்" லாஜிக் 1959 ஆம் ஆண்டிலேயே AI ஆராய்ச்சியில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது, ஜான் மெக்கார்த்தி தனது அட்வைஸ் டேக்கர் திட்டத்தில். 1963 ஆம் ஆண்டில், ஜே. ஆலன் ராபின்சன் கணினிகளில் துப்பறியும் முறையைச் செயல்படுத்த ஒரு எளிய முறையைக் கண்டுபிடித்தார், தீர்மானம் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு அல்காரிதம். இருப்பினும், 1960 களின் பிற்பகுதியில் மெக்கார்த்தி மற்றும் அவரது மாணவர்கள் முயற்சித்ததைப் போன்ற நேரடியான செயலாக்கங்கள் குறிப்பாக சிக்கலற்றவை: நிரல்களுக்கு எளிய கோட்பாடுகளை நிரூபிக்க வானியல் எண்கள் தேவைப்பட்டன. எடின்பர்க் பல்கலைக்கழகத்தில் ராபர்ட் கோவால்ஸ்கி 1970களில் தர்க்கத்திற்கு மிகவும் பயனுள்ள அணுகுமுறையை உருவாக்கினார், விரைவில் இது வெற்றிகரமான தர்க்க நிரலாக்க மொழியான ப்ரோலாக்கை உருவாக்கிய பிரெஞ்சு ஆராய்ச்சியாளர்களான அலைன் கோல்மராயர் மற்றும் பிலிப் ரூசல் ஆகியோருடன் ஒத்துழைக்க வழிவகுத்தது. ப்ரோலாக் தர்க்கத்தின் துணைக்குழுவைப் பயன்படுத்துகிறது (ஹார்ன் உட்பிரிவுகள், "விதிகள்" மற்றும் "உற்பத்தி விதிகள்" ஆகியவற்றுடன் நெருங்கிய தொடர்புடையவை) அவை கணக்கிடக்கூடிய கணக்கீட்டை அனுமதிக்கின்றன. விதிகள் தொடர்ந்து செல்வாக்கு செலுத்தும், எட்வர்ட் ஃபைஜென்பாமின் நிபுணத்துவ அமைப்புகளுக்கான அடித்தளத்தை வழங்கும் மற்றும் ஆலன் நியூவெல் மற்றும் ஹெர்பர்ட் ஏ. சைமன் ஆகியோரின் தொடர்ச்சியான பணிகளும் சோர் மற்றும் அவர்களின் ஒருங்கிணைந்த அறிவாற்றல் கோட்பாடுகளுக்கு வழிவகுக்கும். தர்க்கரீதியான அணுகுமுறையின் விமர்சகர்கள், ட்ரேஃபஸ் கூறியது போல், மனிதர்கள் பிரச்சனைகளை தீர்க்கும் போது தர்க்கத்தை அரிதாகவே பயன்படுத்தினார்கள். பீட்டர் வாசன், எலினோர் ரோஷ், அமோஸ் ட்வெர்ஸ்கி, டேனியல் கான்மேன் போன்ற உளவியலாளர்களின் சோதனைகள் ஆதாரத்தை அளித்தன. மக்கள் என்ன செய்கிறார்கள் என்பது பொருத்தமற்றது என்று மெக்கார்த்தி பதிலளித்தார். உண்மையில் தேவைப்படுவது பிரச்சனைகளை தீர்க்கும் இயந்திரங்கள் தான், மக்கள் நினைப்பது போல் சிந்திக்கும் இயந்திரங்கள் அல்ல என்று அவர் வாதிட்டார். பிரேம்கள் மற்றும் ஸ்கிரிப்டுகள்: "சண்டைகள்" மெக்கார்த்தியின் அணுகுமுறையை விமர்சித்தவர்களில் எம்ஐடியில் நாடு முழுவதும் உள்ள அவரது சக ஊழியர்கள் இருந்தனர். மார்வின் மின்ஸ்கி, சீமோர் பேப்பர்ட் மற்றும் ரோஜர் ஷாங்க் ஆகியோர் "கதையைப் புரிந்துகொள்வது" மற்றும் "பொருள் அங்கீகாரம்" போன்ற சிக்கல்களைத் தீர்க்க முயன்றனர், இது ஒரு நபரைப் போல சிந்திக்க ஒரு இயந்திரம் தேவைப்படுகிறது. "நாற்காலி" அல்லது "உணவகம்" போன்ற சாதாரண கருத்துகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு, மக்கள் பொதுவாக செய்யும் அதே நியாயமற்ற அனுமானங்களை அவர்கள் செய்ய வேண்டியிருந்தது. துரதிர்ஷ்டவசமாக, இது போன்ற துல்லியமற்ற கருத்துக்கள் தர்க்கத்தில் குறிப்பிடுவது கடினம். ஜெரால்ட் சுஸ்மான், "அடிப்படையில் துல்லியமற்ற கருத்துக்களை விவரிக்க துல்லியமான மொழியைப் பயன்படுத்துவது அவற்றை மேலும் துல்லியமாக்காது" என்று குறிப்பிட்டார். McCarthy, Kowalski, Feigenbaum, Newell மற்றும் Simon ஆகியோரால் பயன்படுத்தப்படும் "சுத்தமான" முன்னுதாரணங்களுக்கு மாறாக, அவர்களின் "தர்க்க-எதிர்ப்பு" அணுகுமுறைகளை "ஸ்க்ரஃபி" என்று ஷாங்க் விவரித்தார். 1975 ஆம் ஆண்டில், ஒரு ஆய்வறிக்கையில், மின்ஸ்கி தனது சக "ஸ்க்ரஃபி" ஆராய்ச்சியாளர்களில் பலர் ஒரே மாதிரியான கருவியைப் பயன்படுத்துவதாகக் குறிப்பிட்டார்: ஏதோவொன்றைப் பற்றிய நமது அனைத்து பொது அறிவு அனுமானங்களையும் படம்பிடிக்கும் ஒரு கட்டமைப்பு. உதாரணமாக, நாம் ஒரு பறவையின் கருத்தைப் பயன்படுத்தினால், உடனடியாக நினைவுக்கு வரும் உண்மைகளின் தொகுப்பு உள்ளது: அது பறக்கிறது, புழுக்களை சாப்பிடுகிறது மற்றும் பலவற்றை நாம் கருதலாம். இந்த உண்மைகள் எப்பொழுதும் உண்மையல்ல என்பதையும், இந்த உண்மைகளைப் பயன்படுத்திக் குறைப்பது "தர்க்கரீதியானதாக" இருக்காது என்பதையும் நாங்கள் அறிவோம், ஆனால் இந்தக் கட்டமைக்கப்பட்ட அனுமானங்கள் நாம் சொல்லும் மற்றும் நினைக்கும் எல்லாவற்றின் சூழலின் ஒரு பகுதியாகும். அவர் இந்த கட்டமைப்புகளை "பிரேம்கள்" என்று அழைத்தார். ஆங்கிலத்தில் சிறுகதைகள் பற்றிய கேள்விகளுக்கு வெற்றிகரமாக பதிலளிக்க, ஷாங்க் "ஸ்கிரிப்ட்கள்" என்று அழைக்கப்பட்ட பிரேம்களின் பதிப்பைப் பயன்படுத்தினார்.
நம்பத்தகாத எதிர்பார்ப்புகள், நிதி பற்றாக்குறை, குறிப்பிடத்தக்க முடிவுகளை உருவாக்கும் சவால் மற்றும் 1970 களில் AI விஞ்ஞானிகளால் கடக்க முடியாத பல அடிப்படை வரம்புகளின் கண்டுபிடிப்பு ஆகியவை அந்த தசாப்தத்தில் AI ஆராய்ச்சியின் வீழ்ச்சிக்கு பங்களித்தன.