Finalmente aparecen críticas y escepticismo en los centros de investigación: la inteligencia artificial no es lo que se decía que era, no resuelve lo que se decía que resolvería. Se han generado muchas decepciones a raíz de todo lo prometido; el GPS y los sucedáneos, así como otros proyectos que del mismo modo (con iguales expectativas de éxito) surgieron en estos primeros años, no han triunfado, y han decepcionado a creadores y a financiadores.

¿Qué ocurre?, ¿no vale nada de lo que hemos desarrollado?, ¿esa máquina en la que trabajamos no cumple las expectativas que se le presuponían?, ¿por qué?, ¿es que entonces una máquina no puede ser inteligente y sólo nos vale si le programamos las tareas exactas que queremos que resuelva?, ¿seguirán siendo entonces las máquinas meros dispositivos de cálculo?, quizá solo sean eso, sí… o, espera… quizá si no pretendemos abarcar todos los problemas del mundo y nos centramos en algunos más concretos, modelables, y a los que se puedan aplicar las técnicas que hemos estado desarrollando todo este tiempo…

Bingo!

La época romántica ha terminado, la época pragmática ha comenzado, la especialización de las tareas, el enfoque a tareas concretas, la búsqueda de expertos en ciertos dominios, la ingeniería del conocimiento… están perfilándose finalmente.

Después de esta dramatización que intenta explicar un poco la motivación del cambio de rumbo, ahí nos plantamos, en medio del desarrollo de los sistemas expertos, de los sistemas basados en conocimiento, en medio de, en definitiva, una época que le dio mucho sentido a la ciencia que tratamos, en la que se encontraron numerosísimas aplicaciones que vemos hoy día.

En estos momentos, la inteligencia artificial buscaba resolver problemas concretos, es decir, se buscaba un dominio de acción que fuera susceptible de ser mejorado al tratarlo con técnicas de inteligencia artificial. Se consideraría mejorado si el diseño que se le aplicara consiguiera hacer la misma tarea que podría desempeñar un humano en menos tiempo, o de forma más óptima. Estamos en los 70.

Estos sistemas expertos se impulsan principalmente en la universidad de Stanford, con MYCIN, el primer sistema experto reconocido como tal (anteriormente apareció Dendral, el que muchos consideran verdaderamente el primero). Su función era detectar enfermedades infecciosas de la sangre.

De todos estos sistemas y de los demás logros y decepciones que depararon esta época hablaremos próximamente.