1、反思发展期：20世纪70年代

人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，然而计算力及理论等的匮乏使得不切实际目标的落空，人工智能的发展走入低谷。

• 1974年，哈佛大学沃伯斯(Paul Werbos)博士论文里，首次提出了通过误差的反向传播(BP)来训练人工神经网络，但在该时期未引起重视。 BP算法的基本思想不是（如感知器那样）用误差本身去调整权重，而是用误差的导数（梯度）调整。通过误差的梯度做反向传播，更新模型权重, 以下降学习的误差，拟合学习目标，实现'网络的万能近似功能'的过程。

• 1975年，马文·明斯基(Marvin Minsky)在论文《知识表示的框架》(A Framework for Representing Knowledge)中提出用于人工智能中的知识表示学习框架理论。
• 1976年，兰德尔·戴维斯（Randall Davis）构建和维护的大规模的知识库，提出使用集成的面向对象模型可以提高知识库（KB）开发、维护和使用的完整性。
• 1976年，斯坦福大学的肖特利夫(Edward H. Shortliffe)等人完成了第一个用于血液感染病的诊断、治疗和咨询服务的医疗专家系统MYCIN。
• 1976年，斯坦福大学的博士勒纳特发表论文《数学中发现的人工智能方法——启发式搜索》，描述了一个名为“AM”的程序，在大量启发式规则的指导下开发新概念数学，最终重新发现了数百个常见的概念和定理。
• 1977年，海斯·罗思(Hayes. Roth)等人的基于逻辑的机器学习系统取得较大的进展，但只能学习单一概念，也未能投入实际应用。
• 1979年，汉斯·贝利纳（Hans Berliner）打造的计算机程序战胜双陆棋世界冠军成为标志性事件。(随后，基于行为的机器人学在罗德尼·布鲁克斯和萨顿等人的推动下快速发展，成为人工智能一个重要的发展分支。格瑞·特索罗等人打造的自我学习双陆棋程序又为后来的强化学习的发展奠定了基础。)