이렇게 수학문제를 해결하는 것에서 시작하여 인간의 지식을 저장하여 논리적인 추론을 하고 새로운 답을 내어놓기도 하였습니다. 이것을 전문가 시스템이라고 부릅니다.
전문가 시스템은 특정 분야에 있는 지식들을 무더기로 모은 후 논리적 법칙을 적용하여 인간과 비슷한 연역적, 귀납적 추론을 할 수 있었습니다. 초기의 전문가 시스템으로 잘 알려진 것 중 화학 분자 구조를 추론하도록 개발된 덴드럴(DENDRAL)과 혈액 질환을 진단해주는 마이신(MYCIN)이 있습니다.
전문가 시스템은 특정 영역에서는 매우 유용하고 인간보다 뛰어난 저장 및 추론 능력을 지니고 있었지만, 개발비용이 너무 많이 들고 현재와는 달리 저장과 연산에 필요한 컴퓨터의 성능이 뒷받침되지 않았습니다. 전문가 시스템에 대한 비효율성과 회의감으로 인공지능의 붐은 거품이 되어 또다시 겨울을 맞았습니다.
수많은 학자들에 의해 인공지능을 발전시키는 데 해결해야 할 문제점들이 하나 둘씩 해결되었습니다. 먼저 퍼셉트론에서 지적된 해결할 수 없었던 XOR논리문제는 신경망을 이용하여 해결할 수 있었고 무어의 법칙이 적용된 하드웨어의 지속적인 성능 발전 인공지능의 구현을 가능하게 했습니다.
많은 사람들이 인공지능의 위상을 드높인 역사적인 사건으로 알파고와 이세돌의 대결을 꼽지만, 그 이전에도 인공지능과 인간의 대결은 여러 번 있었습니다. 딥 블루와 게리 가스파로프의 체스 플레이 대결, 제퍼디 퀴즈 쇼에서의 왓슨과 인간 챔피언과의 대결은 인간이 인공지능과의 대결에서 패한 사례로 많이 언급됩니다.