站在计算机、而非人类的立场上，描述客观世界，进而从这一体系出发，可以用传统AI的诸多算法，实现诸多功能。
这一体系，早在诞生之初，就引起IT业界的浓厚兴趣，但也有很多业内人士不以为然。
反对者的一大武器，便是FSCIM体系的低效，这种低效，并不是体系架构本身多么拙劣，而是由于FSCIM的开发初衷：
描绘计算机眼中的世界，进而，为计算机提供一种内禀的通用“语言”。
这样的体系，显而易见，并无人类对客观世界的既有认识，以其为基础开发的程序，一般而言，也几乎无法借助人类已有的科学技术成果，去加快处理的速度。
这是什么意思呢，譬如说，物流网络的运力规划问题，用AI解决的一般思路，是挂载深度学习网络，并根据问题的性质给定大量边界条件，AI上线运行后，很快就能根据初始条件与运行数据，逐步优化策略，给出较好的解决方案。
旧时代的IT领域中，人工智能，往往就是应用在这样的场合。
这种“自动化、智能化”，实质上仍然是一种低级重复劳动的替代，是用人类智慧，分割、定义问题，给出算法，然后利用计算机的速度，迅速做