MARGIE (cf. Schank (75) est le nom du premier système AI complet qui a testé la théorie de dépendence conceptuelle. Nous allons esquisser son fonctionnement pour donner une idée au lecteur de ce qu'est un système AI. MARGIE consiste en trois modules, un analyseur conceptuel, un module d'inférence et un générateur de texte. L'analyseur conceptuel (cf. Riesbeck in Schank 75) lit phrase par phrase d'un petit récit et traduit chaque phrase en une représentation DC simple. Une DC simple comme une conceptualistion d'action contient déjà quelques expections sur ce qui doit être trouvé dans le texte ou dans la mémoire sur le monde, travail qui est effectué par le module d'inférence (cf. Rieger dans Schank 75). En règle générale, l'"inférenceur" essaye de découvrir autant d'information que possible à partir de l'input qui lui est passé en forme de DC simple, et de connecter les différents DCs dans un résau sémantique. Exprimé d'une facon simplifiée, chaque DC passée par l'analyseur provoque une réponse réflexe; c'est-à-dire chaque posssible signification sémantique et pragmatique d'une DC est "éveillée" est testée contre l'input conséquent et le savoir général sur le monde dont dispose le système en forme de règles. Ainsi par exemple si une DC dit que "X est faché contre Y", le programme essaye de savoir pourquoi, et il crée des expectations comme "X va probablement se venger". Le générateur permettait ou bien d'imprimer les possibles inférences que le système a effectué, ou bien des paraphrases de l'input, ou encore des traductions de l'input dans une autre langue. Cette petite esquisse de MARGIE devrait illustrer concore une fois, que comprendre le langage est identique à comprendre le monde dans ce paradigme AI. Toutefois, MARGIE, bien que c'était un chef-d'oeuvre artistique à l'époque, avait des fortes limitations. Du fait qu'il explorait tout possible chemin d'inférence, il était inefficace et il aurait souffert d'une "explosion combinatoire" s'il avait été appliqué à un large domaine de discours. En outre, ce programme ne tient pas compte du fait qu'il est beaucoup plus efficace d'organiser l'information dans des structures plus organisées que des règles d'inférence. Dans certains cas, la concentration sur l'enchaînement d'actions et d'états par des relations causales empêche aussi de saisir certains types d'informations.