В результате всех возникших затруднений в последние годы был проявлен огромный интерес к стремительно развивающемуся искусственному интеллекту, в частности к инженерии знаний (ИЗ). По сравнению с обычными программными системами системы обработки знаний отличаются такими достоинствами, как возможность сравнительно простой реализации, лёгкая адаптируемость к изменениям окружающей среды, простота освоения, и потому при надлежащем выборе проблемы, укладывающейся в концепции обработки знаний, можно надеяться на получение хороших результатов. Однако возможности системы, использующей только базовые функции, роль которых играют дедуктивные выводы и базы знаний, будут также находиться на уровне простой машины, а диапазон решаемых проблем будет ограничен простейшим их типом.

На сегодняшний день информационные системы, которые созданы в рамках нынешних представлений, весьма тривиальны по своему развитию именно как системы.

Чтобы создание сложной системы стало действительно возможным, необходимо разработать такие методы представления информации и управления обработкой, чтобы система функционировала независимо (в логическом смысле) от объёма циркулирующей в ней информации. В сегодняшних системах инженерии знаний в принципе возможно неограниченное наращивание объёма знаний, но на практике при этом существенно увеличиваются трудности управления знаниями.

Необходимо утвердить новый стиль обработки информации и создать новые системы, воплощающие данный стиль в практические дела.