Welche Faktoren trugen zum Rückgang der KI-Forschung in den 1970er Jahren bei?
Der erste KI-Winter 1974-1980
In den 1970er Jahren war die KI der Kritik und finanziellen Rückschlägen ausgesetzt. Die KI-Forscher hatten die Schwierigkeit der Probleme, vor denen sie standen, nicht erkannt. Ihr enormer Optimismus hatte die Erwartungen ins Unermessliche gesteigert, und als die versprochenen Ergebnisse ausblieben, wurden die Mittel für die KI gestrichen. Gleichzeitig wurde das Gebiet des Konnektionismus (oder der neuronalen Netze) durch Marvin Minskys vernichtende Kritik an den Perceptrons für zehn Jahre fast vollständig stillgelegt. Trotz der Schwierigkeiten mit der öffentlichen Wahrnehmung der KI in den späten 70er Jahren wurden neue Ideen in der logischen Programmierung, dem logischen Denken und vielen anderen Bereichen erforscht.

Die Probleme
In den frühen Siebzigern waren die Fähigkeiten von KI-Programmen begrenzt. Selbst die beeindruckendsten Programme konnten nur triviale Versionen der Probleme bewältigen, die sie lösen sollten; alle Programme waren in gewisser Weise "Spielzeuge" Die KI-Forscher stießen in den 1970er Jahren auf einige grundlegende Grenzen, die nicht überwunden werden konnten. Obwohl einige dieser Grenzen in späteren Jahrzehnten überwunden wurden, halten andere das Feld bis heute in Atem.

Begrenzte Computerleistung: Es gab nicht genug Speicher oder Verarbeitungsgeschwindigkeit, um etwas wirklich Nützliches zu erreichen. Ross Quillians erfolgreiche Arbeit über natürliche Sprache wurde zum Beispiel mit einem Wortschatz von nur zwanzig Wörtern demonstriert, weil das alles war, was in den Speicher passte. Hans Moravec argumentierte 1976, dass Computer immer noch millionenfach zu schwach seien, um Intelligenz zu entwickeln. Er schlug eine Analogie vor: Künstliche Intelligenz erfordert Computerleistung, so wie Flugzeuge Pferdestärken benötigen. Unterhalb einer bestimmten Schwelle ist es unmöglich, aber mit zunehmender Leistung könnte es schließlich einfach werden. In Bezug auf Computer Vision schätzte Moravec, dass allein die Fähigkeit der menschlichen Netzhaut, Kanten und Bewegungen in Echtzeit zu erkennen, einen Allzweckcomputer mit einer Leistung von 109 Operationen pro Sekunde (1000 MIPS) erfordern würde. Im Jahr 2011 waren für praktische Computer Vision Anwendungen 10.000 bis 1.000.000 MIPS erforderlich. Zum Vergleich: Der schnellste Supercomputer im Jahr 1976, der Cray-1 (der zwischen 5 und 8 Millionen Dollar kostete), schaffte nur etwa 80 bis 130 MIPS, und ein typischer Desktop-Computer erreichte damals weniger als 1 MIPS.
Unüberschaubarkeit und die kombinatorische Explosion. 1972 zeigte Richard Karp (aufbauend auf Stephen Cooks Theorem von 1971), dass es viele Probleme gibt, die wahrscheinlich nur in exponentieller Zeit (in der Größe der Eingaben) gelöst werden können. Die Suche nach optimalen Lösungen für diese Probleme erfordert unvorstellbare Mengen an Computerzeit, außer wenn die Probleme trivial sind. Das bedeutet mit ziemlicher Sicherheit, dass viele der "Spielzeug"-Lösungen, die von der KI verwendet werden, wahrscheinlich nie zu nützlichen Systemen heranwachsen werden.
Allgemeingültiges Wissen und logisches Denken. Viele wichtige Anwendungen der künstlichen Intelligenz, wie z. B. das Sehen oder die natürliche Sprache, erfordern einfach enorme Mengen an Informationen über die Welt: Das Programm muss eine Vorstellung davon haben, was es gerade sieht oder worüber es spricht. Das setzt voraus, dass das Programm die meisten Dinge über die Welt weiß, die auch ein Kind weiß. Forscherinnen und Forscher entdeckten bald, dass dies eine wirklich riesige Menge an Informationen ist. Niemand konnte 1970 eine so große Datenbank aufbauen und niemand wusste, wie ein Programm so viele Informationen lernen könnte.
Moravecs Paradoxon: Theoreme zu beweisen und Geometrieprobleme zu lösen ist für Computer vergleichsweise einfach, aber eine vermeintlich einfache Aufgabe wie das Erkennen eines Gesichts oder das Durchqueren eines Raums, ohne gegen etwas zu stoßen, ist extrem schwierig. Das erklärt, warum die Forschung im Bereich des Sehens und der Robotik bis Mitte der 1970er Jahre so wenig Fortschritte gemacht hat.
Das Rahmen- und Qualifikationsproblem. KI-Forscher (wie John McCarthy), die mit Logik arbeiteten, entdeckten, dass sie gewöhnliche Schlussfolgerungen, die Planung oder Standardschlussfolgerungen beinhalten, nicht darstellen konnten, ohne die Struktur der Logik selbst zu verändern. Sie entwickelten neue Logiken (wie nicht-monotone Logiken und Modallogiken), um zu versuchen, die Probleme zu lösen.
Das Ende der Finanzierung
Siehe auch: KI-Winter
Die Behörden, die die KI-Forschung finanzierten (wie die britische Regierung, DARPA und NRC), waren frustriert über den mangelnden Fortschritt und stellten schließlich fast alle Mittel für die ungerichtete KI-Forschung ein. Das Muster begann bereits 1966, als der ALPAC-Bericht erschien, in dem die Bemühungen um maschinelle Übersetzung kritisiert wurden. Nachdem das NRC 20 Millionen Dollar ausgegeben hatte, stellte es die Förderung ein. 1973 kritisierte der Lighthill-Bericht über den Stand der KI-Forschung in England das völlige Versagen der KI bei der Erreichung ihrer "grandiosen Ziele" und führte zur Auflösung der KI-Forschung in diesem Land.(In dem Bericht wurde das Problem der kombinatorischen Explosion als Grund für das Versagen der KI genannt.) Die DARPA war sehr enttäuscht von den Forschern, die am Programm "Speech Understanding Research" an der CMU arbeiteten, und strich einen jährlichen Zuschuss in Höhe von drei Millionen Dollar. Ab 1974 war es schwer, Mittel für KI-Projekte zu finden.

Hans Moravec machte für die Krise die unrealistischen Prognosen seiner Kollegen verantwortlich. "Viele Forscherinnen und Forscher waren in einem Netz zunehmender Übertreibungen gefangen." Es gab jedoch noch ein weiteres Problem: Seit der Verabschiedung des Mansfield Amendment im Jahr 1969 stand die DARPA unter zunehmendem Druck, "missionsorientierte direkte Forschung statt ungerichteter Grundlagenforschung" zu finanzieren. Die Finanzierung der kreativen, freilaufenden Forschung, die in den 60er Jahren stattgefunden hatte, würde nicht mehr von DARPA kommen. Stattdessen flossen die Gelder in konkrete Projekte mit klaren Zielen, wie z. B. autonome Panzer und Gefechtsführungssysteme.

Kritik von anderen Universitäten
Siehe auch: Philosophie der künstlichen Intelligenz
Mehrere Philosophen hatten starke Einwände gegen die Behauptungen der KI-Forscher. Einer der ersten war John Lucas, der argumentierte, dass der Gödelsche Unvollständigkeitssatz zeige, dass ein formales System (z. B. ein Computerprogramm) niemals die Wahrheit bestimmter Aussagen erkennen könne, ein Mensch hingegen schon. Hubert Dreyfus machte sich über die gebrochenen Versprechen der 1960er Jahre lustig und kritisierte die Annahmen der Künstlichen Intelligenz, indem er argumentierte, dass das menschliche Denken in Wirklichkeit nur sehr wenig "Symbolverarbeitung" und sehr viel verkörperte, instinktive, unbewusste "Kenntnisse" beinhaltet. 120] John Searle versuchte 1980 mit seinem Argument des chinesischen Zimmers zu zeigen, dass ein Programm die Symbole, die es verwendet, nicht "verstehen" kann (eine Eigenschaft, die "Intentionalität" genannt wird). Wenn die Symbole für die Maschine keine Bedeutung haben, so Searle, kann die Maschine nicht als "denkend" bezeichnet werden.

Diese Kritik wurde von den KI-Forschern nicht ernst genommen, weil sie oft so weit von der Sache entfernt zu sein schien. Probleme wie Widerspenstigkeit und vernünftiges Wissen schienen viel unmittelbarer und ernster zu sein. Es war unklar, welchen Unterschied "Know-How" oder "Intentionalität" für ein tatsächliches Computerprogramm machten. Minsky sagte über Dreyfus und Searle: "Sie verstehen das falsch und sollten ignoriert werden." Dreyfus, der am MIT lehrte, wurde die kalte Schulter gezeigt: Er sagte später, dass sich KI-Forscher "nicht trauten, mit mir zu Mittag zu essen." Joseph Weizenbaum, der Autor von ELIZA, empfand die Behandlung von Dreyfus durch seine Kollegen als unprofessionell und kindisch. Obwohl er Dreyfus' Positionen offen kritisierte, machte er "absichtlich deutlich, dass man einen Menschen nicht so behandeln sollte."

Weizenbaum begann, ernsthafte ethische Zweifel an der KI zu haben, als Kenneth Colby ein "Computerprogramm, das einen psychotherapeutischen Dialog führen kann", auf der Grundlage von ELIZA schrieb. Weizenbaum störte sich daran, dass Colby ein geistloses Programm als ernstzunehmendes therapeutisches Werkzeug ansah. Eine Fehde begann, und die Situation wurde nicht besser, als Colby Weizenbaums Beitrag zu dem Programm nicht anerkannte. 1976 veröffentlichte Weizenbaum das Buch Computer Power and Human Reason (Computermacht und menschliche Vernunft), in dem er die Meinung vertrat, dass der Missbrauch künstlicher Intelligenz das Potenzial hat, das menschliche Leben zu entwerten.

Perceptrons und der Angriff auf den Konnektionismus
Ein Perceptron war eine Form des neuronalen Netzwerks, das 1958 von Frank Rosenblatt eingeführt wurde, der ein Schulkamerad von Marvin Minsky an der Bronx High School of Science gewesen war. Wie die meisten KI-Forscherinnen und -Forscher war er optimistisch, was ihre Leistungsfähigkeit angeht, und sagte voraus, dass "Perceptrons irgendwann in der Lage sein werden, zu lernen, Entscheidungen zu treffen und Sprachen zu übersetzen". In den 1960er Jahren wurde ein aktives Forschungsprogramm zu diesem Paradigma durchgeführt, das jedoch mit der Veröffentlichung von Minskys und Paperts Buch "Perceptrons" (1969) abrupt zum Stillstand kam. Darin wurde festgestellt, dass die Möglichkeiten von Perceptrons stark eingeschränkt sind und dass die Vorhersagen von Frank Rosenblatt stark übertrieben waren. Die Wirkung des Buches war verheerend: 10 Jahre lang wurde im Bereich Konnektionismus so gut wie gar nicht geforscht. Schließlich belebte eine neue Generation von Forscherinnen und Forschern das Gebiet wieder, und danach wurde es zu einem wichtigen und nützlichen Teil der künstlichen Intelligenz. Rosenblatt erlebte dies nicht mehr, da er kurz nach der Veröffentlichung des Buches bei einem Bootsunfall starb.

Logik und symbolisches Denken: die "Neats"
Die Logik wurde bereits 1959 von John McCarthy in seinem Advice Taker-Vorschlag in die KI-Forschung eingeführt. 1963 entdeckte J. Alan Robinson eine einfache Methode zur Implementierung der Deduktion auf Computern, den Resolution and Unification Algorithm. Einfache Implementierungen, wie sie McCarthy und seine Schüler/innen Ende der 1960er Jahre versuchten, waren jedoch besonders schwerfällig: Die Programme benötigten astronomisch viele Schritte, um einfache Theoreme zu beweisen. Ein fruchtbarerer Ansatz für die Logik wurde in den 1970er Jahren von Robert Kowalski an der Universität Edinburgh entwickelt und führte bald zur Zusammenarbeit mit den französischen Forschern Alain Colmerauer und Philippe Roussel, die die erfolgreiche logische Programmiersprache Prolog schufen. Prolog verwendet eine Teilmenge der Logik (Horn-Klauseln, eng verwandt mit "Regeln" und "Produktionsregeln"), die eine nachvollziehbare Berechnung ermöglichen. Regeln sollten auch weiterhin einflussreich bleiben und die Grundlage für Edward Feigenbaums Expertensysteme und die weitere Arbeit von Allen Newell und Herbert A. Simon bilden, die zu Soar und ihren vereinheitlichten Erkenntnistheorien führen sollten.

Die Kritiker des logischen Ansatzes stellten wie Dreyfus fest, dass Menschen bei der Lösung von Problemen nur selten Logik anwenden. Experimente von Psychologen wie Peter Wason, Eleanor Rosch, Amos Tversky, Daniel Kahneman und anderen lieferten den Beweis dafür. McCarthy entgegnete, dass es irrelevant ist, was Menschen tun. Er argumentierte, dass wir Maschinen brauchen, die Probleme lösen können - und nicht Maschinen, die wie Menschen denken.

Frames und Skripte: die "Raufereien"
Zu den Kritikern von McCarthys Ansatz gehörten auch seine Kollegen am MIT im ganzen Land. Marvin Minsky, Seymour Papert und Roger Schank versuchten, Probleme wie "Story Understanding" und "Object Recognition" zu lösen, bei denen eine Maschine wie ein Mensch denken musste. Um gewöhnliche Begriffe wie "Stuhl" oder "Restaurant" verwenden zu können, mussten sie die gleichen unlogischen Annahmen treffen wie Menschen. Leider lassen sich solche unpräzisen Begriffe nur schwer in der Logik darstellen. Gerald Sussman stellte fest, dass "die Verwendung einer präzisen Sprache zur Beschreibung von im Wesentlichen unpräzisen Konzepten diese nicht präziser macht." Schank bezeichnete ihre "anti-logischen" Ansätze als "schmuddelig", im Gegensatz zu den "ordentlichen" Paradigmen von McCarthy, Kowalski, Feigenbaum, Newell und Simon.

1975 stellte Minsky in einem bahnbrechenden Aufsatz fest, dass viele seiner "schäbigen" Forscherkollegen dieselbe Art von Werkzeug verwenden: einen Rahmen, der all unsere Annahmen über etwas erfasst, die wir mit unserem gesunden Menschenverstand machen. Wenn wir zum Beispiel das Konzept eines Vogels verwenden, gibt es eine Konstellation von Fakten, die uns sofort in den Sinn kommen: Wir könnten annehmen, dass er fliegt, Würmer frisst und so weiter. Wir wissen, dass diese Fakten nicht immer wahr sind und dass Schlussfolgerungen, die auf diesen Fakten basieren, nicht "logisch" sind, aber diese strukturierten Annahmen sind Teil des Kontexts von allem, was wir sagen und denken. Er nannte diese Strukturen "Frames". Schank benutzte eine Version von Frames, die er "Skripte" nannte, um erfolgreich Fragen zu Kurzgeschichten auf Englisch zu beantworten.
Unrealistische Erwartungen, fehlende finanzielle Mittel, die Herausforderung, aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, und die Entdeckung einer Reihe grundlegender Einschränkungen, die KI-Wissenschaftler in den 1970er Jahren nicht überwinden konnten, trugen alle zum Niedergang der KI-Forschung in diesem Jahrzehnt bei
What factors contributed to the decline of AI research in the 1970s?
TThe first AI winter 1974–1980
In the 1970s, AI was subject to critiques and financial setbacks. AI researchers had failed to appreciate the difficulty of the problems they faced. Their tremendous optimism had raised expectations impossibly high, and when the promised results failed to materialize, funding for AI disappeared.[101] At the same time, the field of connectionism (or neural nets) was shut down almost completely for 10 years by Marvin Minsky's devastating criticism of perceptrons.[102] Despite the difficulties with public perception of AI in the late 70s, new ideas were explored in logic programming, commonsense reasoning and many other areas.[103]

The problems
In the early seventies, the capabilities of AI programs were limited. Even the most impressive could only handle trivial versions of the problems they were supposed to solve; all the programs were, in some sense, "toys".[104] AI researchers had begun to run into several fundamental limits that could not be overcome in the 1970s. Although some of these limits would be conquered in later decades, others still stymie the field to this day.[105]

Limited computer power: There was not enough memory or processing speed to accomplish anything truly useful. For example, Ross Quillian's successful work on natural language was demonstrated with a vocabulary of only twenty words, because that was all that would fit in memory.[106] Hans Moravec argued in 1976 that computers were still millions of times too weak to exhibit intelligence. He suggested an analogy: artificial intelligence requires computer power in the same way that aircraft require horsepower. Below a certain threshold, it's impossible, but, as power increases, eventually it could become easy.[107] With regard to computer vision, Moravec estimated that simply matching the edge and motion detection capabilities of human retina in real time would require a general-purpose computer capable of 109 operations/second (1000 MIPS).[108] As of 2011, practical computer vision applications require 10,000 to 1,000,000 MIPS. By comparison, the fastest supercomputer in 1976, Cray-1 (retailing at $5 million to $8 million), was only capable of around 80 to 130 MIPS, and a typical desktop computer at the time achieved less than 1 MIPS.
Intractability and the combinatorial explosion. In 1972 Richard Karp (building on Stephen Cook's 1971 theorem) showed there are many problems that can probably only be solved in exponential time (in the size of the inputs). Finding optimal solutions to these problems requires unimaginable amounts of computer time except when the problems are trivial. This almost certainly meant that many of the "toy" solutions used by AI would probably never scale up into useful systems.[109]
Commonsense knowledge and reasoning. Many important artificial intelligence applications like vision or natural language require simply enormous amounts of information about the world: the program needs to have some idea of what it might be looking at or what it is talking about. This requires that the program know most of the same things about the world that a child does. Researchers soon discovered that this was a truly vast amount of information. No one in 1970 could build a database so large and no one knew how a program might learn so much information.[110]
Moravec's paradox: Proving theorems and solving geometry problems is comparatively easy for computers, but a supposedly simple task like recognizing a face or crossing a room without bumping into anything is extremely difficult. This helps explain why research into vision and robotics had made so little progress by the middle 1970s.[111]
The frame and qualification problems. AI researchers (like John McCarthy) who used logic discovered that they could not represent ordinary deductions that involved planning or default reasoning without making changes to the structure of logic itself. They developed new logics (like non-monotonic logics and modal logics) to try to solve the problems.[112]
The end of funding
See also: AI winter
The agencies which funded AI research (such as the British government, DARPA and NRC) became frustrated with the lack of progress and eventually cut off almost all funding for undirected research into AI. The pattern began as early as 1966 when the ALPAC report appeared criticizing machine translation efforts. After spending 20 million dollars, the NRC ended all support.[113] In 1973, the Lighthill report on the state of AI research in England criticized the utter failure of AI to achieve its "grandiose objectives" and led to the dismantling of AI research in that country.[114] (The report specifically mentioned the combinatorial explosion problem as a reason for AI's failings.)[115] DARPA was deeply disappointed with researchers working on the Speech Understanding Research program at CMU and canceled an annual grant of three million dollars.[116] By 1974, funding for AI projects was hard to find.

Hans Moravec blamed the crisis on the unrealistic predictions of his colleagues. "Many researchers were caught up in a web of increasing exaggeration."[117] However, there was another issue: since the passage of the Mansfield Amendment in 1969, DARPA had been under increasing pressure to fund "mission-oriented direct research, rather than basic undirected research". Funding for the creative, freewheeling exploration that had gone on in the 60s would not come from DARPA. Instead, the money was directed at specific projects with clear objectives, such as autonomous tanks and battle management systems.[118]

Critiques from across campus
See also: Philosophy of artificial intelligence
Several philosophers had strong objections to the claims being made by AI researchers. One of the earliest was John Lucas, who argued that Gödel's incompleteness theorem showed that a formal system (such as a computer program) could never see the truth of certain statements, while a human being could.[119] Hubert Dreyfus ridiculed the broken promises of the 1960s and critiqued the assumptions of AI, arguing that human reasoning actually involved very little "symbol processing" and a great deal of embodied, instinctive, unconscious "know how".[120][121] John Searle's Chinese Room argument, presented in 1980, attempted to show that a program could not be said to "understand" the symbols that it uses (a quality called "intentionality"). If the symbols have no meaning for the machine, Searle argued, then the machine can not be described as "thinking".[122]

These critiques were not taken seriously by AI researchers, often because they seemed so far off the point. Problems like intractability and commonsense knowledge seemed much more immediate and serious. It was unclear what difference "know how" or "intentionality" made to an actual computer program. Minsky said of Dreyfus and Searle "they misunderstand, and should be ignored."[123] Dreyfus, who taught at MIT, was given a cold shoulder: he later said that AI researchers "dared not be seen having lunch with me."[124] Joseph Weizenbaum, the author of ELIZA, felt his colleagues' treatment of Dreyfus was unprofessional and childish.[125] Although he was an outspoken critic of Dreyfus' positions, he "deliberately made it plain that theirs was not the way to treat a human being."[126]

Weizenbaum began to have serious ethical doubts about AI when Kenneth Colby wrote a "computer program which can conduct psychotherapeutic dialogue" based on ELIZA.[127] Weizenbaum was disturbed that Colby saw a mindless program as a serious therapeutic tool. A feud began, and the situation was not helped when Colby did not credit Weizenbaum for his contribution to the program. In 1976, Weizenbaum published Computer Power and Human Reason which argued that the misuse of artificial intelligence has the potential to devalue human life.[128]

Perceptrons and the attack on connectionism
A perceptron was a form of neural network introduced in 1958 by Frank Rosenblatt, who had been a schoolmate of Marvin Minsky at the Bronx High School of Science. Like most AI researchers, he was optimistic about their power, predicting that "perceptron may eventually be able to learn, make decisions, and translate languages." An active research program into the paradigm was carried out throughout the 1960s but came to a sudden halt with the publication of Minsky and Papert's 1969 book Perceptrons. It suggested that there were severe limitations to what perceptrons could do and that Frank Rosenblatt's predictions had been grossly exaggerated. The effect of the book was devastating: virtually no research at all was done in connectionism for 10 years. Eventually, a new generation of researchers would revive the field and thereafter it would become a vital and useful part of artificial intelligence. Rosenblatt would not live to see this, as he died in a boating accident shortly after the book was published.[102]

Logic and symbolic reasoning: the "neats"
Logic was introduced into AI research as early as 1959, by John McCarthy in his Advice Taker proposal.[129] In 1963, J. Alan Robinson had discovered a simple method to implement deduction on computers, the resolution and unification algorithm. However, straightforward implementations, like those attempted by McCarthy and his students in the late 1960s, were especially intractable: the programs required astronomical numbers of steps to prove simple theorems.[130] A more fruitful approach to logic was developed in the 1970s by Robert Kowalski at the University of Edinburgh, and soon this led to the collaboration with French researchers Alain Colmerauer and Philippe Roussel who created the successful logic programming language Prolog.[131] Prolog uses a subset of logic (Horn clauses, closely related to "rules" and "production rules") that permit tractable computation. Rules would continue to be influential, providing a foundation for Edward Feigenbaum's expert systems and the continuing work by Allen Newell and Herbert A. Simon that would lead to Soar and their unified theories of cognition.[132]

Critics of the logical approach noted, as Dreyfus had, that human beings rarely used logic when they solved problems. Experiments by psychologists like Peter Wason, Eleanor Rosch, Amos Tversky, Daniel Kahneman and others provided proof.[133] McCarthy responded that what people do is irrelevant. He argued that what is really needed are machines that can solve problems—not machines that think as people do.[134]

Frames and scripts: the "scuffles"
Among the critics of McCarthy's approach were his colleagues across the country at MIT. Marvin Minsky, Seymour Papert and Roger Schank were trying to solve problems like "story understanding" and "object recognition" that required a machine to think like a person. In order to use ordinary concepts like "chair" or "restaurant" they had to make all the same illogical assumptions that people normally made. Unfortunately, imprecise concepts like these are hard to represent in logic. Gerald Sussman observed that "using precise language to describe essentially imprecise concepts doesn't make them any more precise."[135] Schank described their "anti-logic" approaches as "scruffy", as opposed to the "neat" paradigms used by McCarthy, Kowalski, Feigenbaum, Newell and Simon.[136]

In 1975, in a seminal paper, Minsky noted that many of his fellow "scruffy" researchers were using the same kind of tool: a framework that captures all our common sense assumptions about something. For example, if we use the concept of a bird, there is a constellation of facts that immediately come to mind: we might assume that it flies, eats worms and so on. We know these facts are not always true and that deductions using these facts will not be "logical", but these structured sets of assumptions are part of the context of everything we say and think. He called these structures "frames". Schank used a version of frames he called "scripts" to successfully answer questions about short stories in English.[137]
Unrealistic expectations, a lack of funding, the challenge of producing significant results, and the discovery of a number of fundamental limitations that AI scientists could not overcome in the 1970s all contributed to the decline of AI research in that decade