1970년대 말, 뒤늦게 깨달은 사실은 프로그램의 문제해결 능력이 프로그램에 사용된 추론 방략(strategy)에서 나오는 것이 아니라, 프로그램이 보유하고 있는 지식의 양에 좌우된다는 것이었다. 20년 가까운 시행착오 끝에 얻은 값진 교훈이었다.
 1970년대 말, 뒤늦게 깨달은 사실은 프로그램의 문제해결 능력이 프로그램에 사용된 추론 방략(strategy)에서 나오는 것이 아니라, 프로그램이 보유하고 있는 지식의 양에 좌우된다는 것이었다. 다시 말해 프로그램이 보다 지능적이기 위해서는 특정한 문제영역(problem domain)에 관한 특정의 지식을 가급적이면 많이 보유하고 있어야 한다는 것이다. 20년 가까운 시행착오 끝에 얻은 값진 교훈이었다. 이러한 개념상의 방향전환에 힘입어 인공지능은 다시 태어나는 계기를 맞았다. 그로부터 지식을 프로그램에 효과적으로 표상(representation)하는 기법 연구가 인공지능의 최대 과제가 됐다. 정보의 특정 실체(entity) 또는 유형(type)을 구체적으로 밝혀 주는 형식체계(formal system)를 ‘표상’이라고 한다.
 지식의 표상에 대한 연구의 가장 괄목할 만한 성과로 표출된 것은 전문가 시스템의 개발이다. 전문가 시스템은 특정 분야의 전문가가 소관 분야의 문제해결에 사용하고 있는 경험적 법칙(rule of thumb)을 모아 놓은 지식베이스(knowledge base)와, 이것을 사용해 실제로 문제를 해결하는 프로그램인 추론기관(inference engine)으로 구성된 인공지능 소프트웨어이다. 전문가 시스템의 성공적인 개발과 응용에 따라 인공지능은 1980년대 초반부터 활기를 되찾았다. 하지만 보통사람들이 일상생활에서 겪는 문제를 처리하는 능력을 프로그램으로 실현하는 데는 한계를 드러냈다. 아무나 알 수 없는 것(전문지식)은 소프트웨어로 흉내내기 쉬운 반면에 누구나 알고 있는 것(상식)은 그렇지 않다는 사실이 밝혀진 셈이다. 왜냐하면 전문지식은 단기간 훈련으로 습득이 가능하지만, 상식은 살아가면서 경험을 통해 획득한 엄청난 규모의 지식과 정보를 차곡차곡 쌓아 놓은 것이기 때문이다.
