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与此同时，符号人工智能的倡导者正在撰写拨款提案，并承诺将在语音和语言理解、常识推理、机器人导航，以及自动驾驶汽车等领域取得突破。到了20世纪70年代中期，虽然有几个聚焦面狭窄的专家系统得到了成功部署，但之前承诺过的更通用的人工智能突破并未实现。
资助机构也注意到了这一点。两份分别由英国科学研究理事会和美国国防部征集的报告，对人工智能研究的进展和前景的评价均非常消极。英国的报告特别指出：“面向高度专业化的问题领域的专家系统，只有当其编程非常充分地借鉴了人类经验和人类智能在相关领域的知识时，才有前景，但得出的结论是，迄今为止的结果，对通用问题求解器试图在更广泛的领域内模仿人类（大脑）活动来解决问题而言，彻底令人沮丧。这样一个通用目标程序，似乎仍然和以往一样，离人工智能领域梦寐以求的长期目标相当遥远。” 25 这份报告导致了英国政府对人工智能研究的资助骤减，同样，美国国防部也大幅削减了对美国基础人工智能研究的资助。
这是人工智能领域的泡沫不断产生又破灭这种循环的一个早期例子。这一循环是这样运转的：
· 第一阶段，新想法在研究领域得到了大量的支持。相关研究人员承诺人工智能即将取得突破性的成果，并被新闻媒体各种炒作。政府资助部门和风险投资者向学术研究界和商业初创公司注入大量资金。
· 第二阶段，曾经承诺的人工智能突破没有如期实现，或者远没有当初承诺的那么令人满意。政府资助和风险资本枯竭，初创公司倒闭，人工智能研究放缓。
研究人工智能的群体已经熟悉了这一模式：先是“人工智能的春天”，紧接着是过度的承诺和媒体炒作，接下来便是“人工智能的寒冬”。从某种程度上来说，这一现象以5～10年为周期在不断上演。当我在1990年研究生毕业时，这一领域正处在一个寒冬，并且形成了一个非常恶劣的氛围，以至于有人甚至建议我在求职申请中避免使用“人工智能”这个词。