我們不能低估20世紀70年代中期人工智能發展遇到的重挫，許多學者將人工智能視為一門偽科學——直到最近這一領域才算是恢複了名譽。不過，就在萊特希爾報告廣為流傳並且造成嚴重後果之時，一種新的研究方法開始引起人們的注意，它宣稱可以解決人工智能受人詬病的問題。20世紀70年代末到80年代初，不少研究人員都突然決定朝這個方向進行研究，他們認為人工智能領域此前存在的問題是過度關注搜索和解決問題這種通用法則。有人提出，這些“弱”方法缺少一個關鍵的要素，而這一要素才是在所有智能行為中起決定性作用的組成部分：知識。Scientia potentia est(知識就是力量)，17世紀哲學家弗朗西斯·培根(Francis Bacon)如是說。人工智能研究者從字麵上理解培根的名言，他們支持以知識為基礎的人工智能研究，確信捕捉和使用人類現有的知識才是人工智能進步的關鍵。
一種基於知識的人工智能係統——專家係統開始出現，它能利用人類專業的知識來解決特定的、狹義領域的問題。專家係統提供的證據證明，人工智能在完成某些特定領域的任務方麵遠勝人類，更重要的是，它們首次向人們證明，人工智能可以應用於商業領域。基於知識的人工智能係統可以向廣大受眾傳授相關的技術，這一代的人工智能研究畢業生決心把他們的知識應用在此領域。
專家係統與通用人工智能不同，它的目標是解決非常狹義、非常具體的問題，解決這類問題通常需要相當專業的知識。通常，能夠解決這類專業問題的人類專家都需要花費極長的時間來學習相關知識，而這類專家相當稀少。
在接下來的10年裏，基於知識的專家係統是人工智能研究的主要焦點，工業界的巨額投資流入了這一領域。20世紀80年代開始，人工智能的冬天趨於結束，另一股更狂熱的人工智能浪潮悄然到來。