1960년대 일반적인 인공지능 시도가 실패한 후, 1980년대에는 협소하고 특정한 범위에 한정해서 인간 전문가들의 지식을 논리 체계를 이용해 규칙으로 나타내려는 전문가 시스템(Expert System)이 등장하였다. 즉, 전문가가 평생 경험을 통해 학습한 상황에 대한 대응 규칙(rule)을 컴퓨터에 "If (상황) Then (대응규칙) Else (대응 규칙)"라는 논리 형태로 입력하여 만들었다. 그런데, 전문가의 지식은 종종 조건문의 전건과 후건 사이의 상관관계가 취약하거나, 모호하고 부정확한 언어(예: 자주, 때때로, 드물게 등)로 표현되거나, 또는 다수의 전문가의 지식이 충돌하고 모순되는 등 불완전해 효용이 낮았다(Negnevitsky, 2013: 88-90). 무엇보다 실세계의 상황·조건은 매우 다양하고 복잡하여 모든 가능한 상황에 대한 대응규칙을 만드는 것은 어려운 문제이다. 규칙 기반의 추론은 마치 문법을 토대로 언어를 처리할 수 있다고 믿는 것이나 마찬가지였는데, 현실의 언어가 가진 수많은 예외와 모호함으로 인해 규칙의 적용에 한계가 있었다.
1960년대 인공지능 시도 실패 이후, 1980년대에 전문가의 대응 규칙을 컴퓨터의 논리 형태로 입력하는 전문가 시스템이 등장했다. 그러나 전문가의 지식이 불완전에 효용이 낮았고, 실세계의 상황･조건이 다양하고 복잡해 대응규칙을 만드는 것 자체가 어려웠다. 