做自媒體那幾個網(wǎng)站好點(diǎn),長沙網(wǎng)絡(luò)seo公司助企業(yè)突破,如何做一款app需要多少錢,wordpress背景音樂插件2.4 專家系統(tǒng)繁榮#xff08;1980-1987#xff09;#xff1a;知識工程、商業(yè)應(yīng)用與第五代計算機(jī)計劃 第一次AI寒冬暴露了“知識貧乏”的通用問題求解范式的根本缺陷。作為對這一困境的回應(yīng)與轉(zhuǎn)向#xff0c;1970年代末至1980年代#xff0c;人工智能領(lǐng)域迎來了以專家系統(tǒng)…2.4 專家系統(tǒng)繁榮1980-1987知識工程、商業(yè)應(yīng)用與第五代計算機(jī)計劃第一次AI寒冬暴露了“知識貧乏”的通用問題求解范式的根本缺陷。作為對這一困境的回應(yīng)與轉(zhuǎn)向1970年代末至1980年代人工智能領(lǐng)域迎來了以專家系統(tǒng)為核心的一次復(fù)興與繁榮。這一時期的研究范式從追求通用智能轉(zhuǎn)變?yōu)闃?gòu)建在特定狹窄領(lǐng)域內(nèi)達(dá)到人類專家水平性能的專用系統(tǒng)。這一轉(zhuǎn)變不僅催生了“知識工程”這一新學(xué)科推動了AI的首次大規(guī)模商業(yè)化更激發(fā)了日本“第五代計算機(jī)計劃”這一雄心勃勃的國家級項(xiàng)目將符號AI推向了歷史高潮。2.4.1 知識工程方法論的確立與核心原則專家系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)源于一個核心洞見在許多復(fù)雜領(lǐng)域高水平的性能并非源自強(qiáng)大的通用推理機(jī)制而是依賴于大量領(lǐng)域特定的、啟發(fā)式的知識。愛德華·費(fèi)根鮑姆將這一思想概括為“知識原則”在人工智能中知識就是力量。一個系統(tǒng)的性能主要取決于其所擁有的特定領(lǐng)域知識庫的規(guī)模和質(zhì)量而非其推理機(jī)制的通用性與形式化程度[1]。在這一原則指導(dǎo)下知識工程作為一門系統(tǒng)的學(xué)科和方法論被建立起來。其目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人類專家知識的獲取、形式化表示和計算機(jī)可用的推理。其標(biāo)準(zhǔn)流程通常包括知識獲取知識工程師與領(lǐng)域?qū)＜颐芮泻献魍ㄟ^訪談、案例分析、協(xié)議分析等方法提取專家用于解決問題的事實(shí)性知識、經(jīng)驗(yàn)規(guī)則啟發(fā)式和判斷流程。這是整個過程中最耗時且困難的“瓶頸”。知識表示將獲取的知識編碼為計算機(jī)內(nèi)部表示形式。這一時期的主流表示方法包括產(chǎn)生式規(guī)則最流行的形式采用“IF條件THEN結(jié)論/動作”的格式。例如在醫(yī)療診斷系統(tǒng)中“IF 患者發(fā)熱 AND 出現(xiàn)紅色斑疹 THEN 疑似麻疹置信度0.7”。語義網(wǎng)絡(luò)與框架用于表示對象、概念及其之間的層次和屬性關(guān)系。推理引擎一個與具體領(lǐng)域知識分離的、通用的程序負(fù)責(zé)根據(jù)知識庫中的事實(shí)和規(guī)則使用前向鏈數(shù)據(jù)驅(qū)動或后向鏈目標(biāo)驅(qū)動等控制策略進(jìn)行推理得出結(jié)論或建議。解釋接口能夠回溯推理路徑向用戶解釋“為什么”得出某個結(jié)論以及“如何”得出的這提高了系統(tǒng)的透明度和可信度。知識工程的興起標(biāo)志著AI研究的重心從推理機(jī)制轉(zhuǎn)向了知識本身。2.4.2 專家系統(tǒng)的成功典范與商業(yè)化浪潮基于上述方法論一批成功的專家系統(tǒng)原型被開發(fā)出來并最終走向商業(yè)應(yīng)用成為AI技術(shù)首次產(chǎn)生廣泛經(jīng)濟(jì)影響的標(biāo)志。1. 先驅(qū)性系統(tǒng)DENDRAL與MYCINDENDRAL由斯坦福大學(xué)的費(fèi)根鮑姆、布坎南等人于1960年代末開發(fā)用于根據(jù)質(zhì)譜數(shù)據(jù)推斷有機(jī)化合物的分子結(jié)構(gòu)[2]。DENDRAL成功地將化學(xué)家的專業(yè)知識編碼為規(guī)則其性能在某些方面超越了人類專家證明了基于知識的系統(tǒng)在科學(xué)發(fā)現(xiàn)中的潛力。MYCIN同樣由斯坦福大學(xué)開發(fā)用于診斷細(xì)菌感染并推薦抗生素治療方案[3]。MYCIN引入了幾個關(guān)鍵創(chuàng)新不確定性處理使用確信度因子CF模型來量化規(guī)則和證據(jù)的不確定性計算公式為C F ( H , E ) M B ( H , E ) ? M D ( H , E ) CF(H, E) MB(H, E) - MD(H, E)CF(H,E)MB(H,E)?MD(H,E)其中M B MBMB為信任度量M D MDMD為不信任度量。清晰的規(guī)則結(jié)構(gòu)與解釋能力。知識庫與推理引擎的分離其推理引擎EMYCIN后來被抽離出來成為一個可用于構(gòu)建其他診斷型專家系統(tǒng)的“外殼”極大地促進(jìn)了專家系統(tǒng)的普及。2. 商業(yè)化的里程碑XCON與產(chǎn)業(yè)繁榮專家系統(tǒng)商業(yè)化的標(biāo)志性事件是數(shù)字設(shè)備公司DEC于1980年開始部署的XCON系統(tǒng)。XCON用于根據(jù)客戶訂單自動配置VAX系列計算機(jī)系統(tǒng)確保所有組件兼容[4]。該系統(tǒng)創(chuàng)造了巨大經(jīng)濟(jì)價值顯著減少了配置錯誤、縮短了交貨時間、降低了人力成本每年為DEC節(jié)省數(shù)千萬美元。證明了AI的實(shí)用價值XCON的成功向企業(yè)界證明AI技術(shù)可以解決復(fù)雜的、知識密集型的實(shí)際問題并帶來可觀的投資回報。在XCON的示范效應(yīng)下一大批初創(chuàng)公司如Teknowledge, IntelliCorp和大型企業(yè)如IBM涌入這一領(lǐng)域開發(fā)用于醫(yī)療診斷、金融分析、故障診斷、過程監(jiān)控等領(lǐng)域的專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)外殼和工具包成為熱門商品形成了一個活躍的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。2.4.3 第五代計算機(jī)計劃國家意志與符號AI的巔峰野心專家系統(tǒng)的成功及其對更強(qiáng)大計算能力的需求刺激了更為宏大的構(gòu)想。1982年日本通商產(chǎn)業(yè)省發(fā)起了為期十年的第五代計算機(jī)計劃。該計劃的目標(biāo)并非制造更快的傳統(tǒng)計算機(jī)而是旨在突破“馮·諾依曼瓶頸”研制專門為人工智能應(yīng)用尤其是大規(guī)模知識處理和邏輯推理設(shè)計的并行推理機(jī)[5]。核心目標(biāo)與技術(shù)路線硬件開發(fā)大規(guī)模并行邏輯處理器架構(gòu)以實(shí)現(xiàn)每秒數(shù)億次邏輯推理LIPS的性能。軟件基于邏輯編程語言Prolog構(gòu)建全新的操作系統(tǒng)和軟件開發(fā)環(huán)境旨在高效處理知識表示與符號推理。應(yīng)用最終目標(biāo)是構(gòu)建能夠進(jìn)行人機(jī)自然語言對話、機(jī)器翻譯、圖像理解等任務(wù)的智能系統(tǒng)。全球影響與挑戰(zhàn)FGCP的宣布在西方世界引起了巨大震動被視為日本在信息技術(shù)領(lǐng)域爭奪領(lǐng)導(dǎo)權(quán)的戰(zhàn)略舉措直接促使了美國如DARPA的戰(zhàn)略計算計劃、英國Alvey計劃和歐洲ESPRIT計劃啟動類似的國家級AI研究計劃以保持競爭力。然而該計劃也面臨根本性挑戰(zhàn)技術(shù)路線過度樂觀嚴(yán)重依賴邏輯編程和并行硬件低估了構(gòu)建實(shí)用大規(guī)模知識系統(tǒng)所需的常識知識、非單調(diào)推理、不確定性處理等問題的復(fù)雜性。硬件與軟件的雙重挑戰(zhàn)設(shè)計高效的并行推理硬件和穩(wěn)定的系統(tǒng)軟件均極為困難。與微型計算機(jī)革命的錯位當(dāng)FGCP專注于昂貴的專用機(jī)時基于微處理器的個人計算機(jī)和工作站性能正遵循摩爾定律飛速提升性價比遠(yuǎn)勝專用系統(tǒng)。2.4.4 繁榮下的隱憂與局限性盡管取得了商業(yè)成功和國際關(guān)注專家系統(tǒng)范式固有的缺陷在其繁榮期已逐漸顯現(xiàn)為第二次寒冬埋下了伏筆。知識獲取瓶頸知識獲取過程緩慢、昂貴且依賴于少數(shù)專家成為系統(tǒng)開發(fā)和維護(hù)的主要障礙。知識難以保持更新。脆弱性與狹窄領(lǐng)域?qū)＜蚁到y(tǒng)只在嚴(yán)格定義的狹窄領(lǐng)域內(nèi)有效缺乏常識。一旦問題稍微超出其知識邊界性能會急劇下降甚至產(chǎn)生荒謬錯誤。維護(hù)與擴(kuò)展困難隨著規(guī)則數(shù)量增加大型系統(tǒng)可達(dá)數(shù)萬條規(guī)則之間可能產(chǎn)生難以預(yù)見的交互和沖突導(dǎo)致系統(tǒng)變得難以調(diào)試、驗(yàn)證和維護(hù)。未能解決根本AI問題專家系統(tǒng)本質(zhì)上是人類專家經(jīng)驗(yàn)的編碼器而非具備自主學(xué)習(xí)或真正理解能力的智能體。它回避了認(rèn)知與學(xué)習(xí)等核心問題。表專家系統(tǒng)繁榮期1980-1987代表性系統(tǒng)與發(fā)展脈絡(luò)系統(tǒng)/項(xiàng)目名稱領(lǐng)域主要貢獻(xiàn)/特點(diǎn)影響與意義DENDRAL化學(xué)分析首個成功的專家系統(tǒng)證明了知識密集型問題求解的可行性。專家系統(tǒng)的先驅(qū)確立了知識原則的價值。MYCIN醫(yī)療診斷引入確信度因子、規(guī)則解釋、EMYCIN外殼。成為診斷型專家系統(tǒng)的典范推動了專家系統(tǒng)工具化。XCON (R1)計算機(jī)配置首個大規(guī)模成功部署的商業(yè)專家系統(tǒng)創(chuàng)造了巨大經(jīng)濟(jì)效益。AI技術(shù)商業(yè)化的里程碑直接引發(fā)了產(chǎn)業(yè)投資浪潮。PROSPECTOR地質(zhì)勘探綜合多種知識表示曾成功預(yù)測礦藏。展示了專家系統(tǒng)在復(fù)雜決策支持中的應(yīng)用潛力。第五代計算機(jī)計劃計算機(jī)體系結(jié)構(gòu)/AI國家級戰(zhàn)略項(xiàng)目旨在開發(fā)并行推理機(jī)和智能軟件。將符號AI推向國家戰(zhàn)略競爭高度但因其技術(shù)路線局限性而未能完全實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。本章節(jié)核心知識點(diǎn)總結(jié)范式轉(zhuǎn)向第一次AI寒冬后AI研究從追求“通用智能”和“通用求解器”的范式轉(zhuǎn)向了以專家系統(tǒng)為代表的“知識密集型”和“領(lǐng)域?qū)Ｓ谩狈妒?。方法論確立“知識就是力量”的原則催生了知識工程這一系統(tǒng)化方法核心流程包括知識獲取、表示以產(chǎn)生式規(guī)則為主、推理利用推理引擎與解釋。商業(yè)成功與產(chǎn)業(yè)化以XCON為標(biāo)志專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了AI技術(shù)的首次大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用創(chuàng)造了顯著經(jīng)濟(jì)價值并催生了一個包括初創(chuàng)公司、工具軟件和咨詢服務(wù)在內(nèi)的新興產(chǎn)業(yè)。國家戰(zhàn)略競爭日本的第五代計算機(jī)計劃代表了符號AI發(fā)展的巔峰野心旨在通過專用硬件和邏輯編程實(shí)現(xiàn)智能突破引發(fā)了全球范圍內(nèi)的AI研究競賽但也因其技術(shù)路線的局限性和對根本AI問題的回避而最終未能達(dá)成全部目標(biāo)。內(nèi)在局限專家系統(tǒng)的繁榮未能克服知識獲取瓶頸、系統(tǒng)脆弱性缺乏常識與泛化能力和維護(hù)擴(kuò)展困難等根本問題這些局限隨著系統(tǒng)復(fù)雜度的增加而日益凸顯為下一輪低谷奠定了基礎(chǔ)。參考文獻(xiàn)[1] FEIGENBAUM E A. 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