早期的AI系统在尝试更广泛的问题选择和更困难的问题时都会失败。1965年，机器定理证明领域遇到了瓶颈，计算机推了数十万步也无法证明两个连续函数之和仍是连续函数。萨缪尔的跳棋程序也没那么神气了，它停留在州冠军的层次，无法进一步战胜世界冠军。
最糟糕的事情发生在机器翻译领域，早期的自动翻译系统对人类自然语言的背景知识了解甚少。计算机在自然语言理解与翻译过程中表现得极其差劲，一个最典型的例子就是下面这个著名的英语句子：
The spirit is willing but the flesh is weak. （心有余而力不足。）
当时，人们让机器翻译程序把这句话翻译成俄语，然后再翻译回英语以检验效果，得到的句子竟然是：
The wine is good but the meet is spoiled.（酒是好的，肉变质了。）
这简直是风马牛不相及。有人挖苦道，美国政府花了2000万美元为机器翻译挖掘了一座坟墓。
程序在原理上可以找到解决方案，不代表该机制就能应用于实践。就在人们开始逐渐放弃对AI的幻想时，最后一根导火索被点燃了：应用数学领域的大师，詹姆斯·莱特希尔爵士在给英国科学研究委员会所做的报告中，用详尽的数据和调查结果狠狠批判了AI产业的发展现状，并且断言“人工智能研究没有带来任何重要影响”。这场带来AI之冬的报告，引发了西方各国政府大幅度削减AI研究经费，林立的实验室接连破灭。越来越多的不利证据迫使政府和大学削减了人工智能的项目经费，这使得人工智能进入了寒冷的冬天。来自各方的事实证明，人工智能的发展不可能像人们早期设想的那样一帆风顺，人们必须静下心来冷静思考。
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