🎓 符号主义学派(Symbolism)

代表系统：

✓ DENDRAL(1968) - 费根鲍姆研制，化学结构分析

✓ MACSYMA(1971) - MIT开发，数学问题求解(微积分、微分方程)

阶段特点：体系结构不完整，可移植性差

MYCIN(1972-1978) - 斯坦福大学

✓ 功能：血液感染诊断和抗菌素药物选择

✓ 知识库：300多条规则，识别51种病菌

✓ 成果：治疗方案可接受度约69%

PROSPECTOR(1976-1978) - 斯坦福研究所

✓ 功能：地质勘探数据分析，探查矿床

✓ 成就：首次发现华盛顿州钼矿床

✓ 影响：首个有明显经济效益的专家系统，促进AI从学院走向市场

XCON - DEC公司与卡内基-梅隆合作

✓ 功能：计算机硬件配置

✓ 成效：节约近1亿美元

EMYCIN - 从MYCIN抽象的骨架系统

✓ 应用：SACON(结构分析)、LITHO(地下岩层识别)

✓ 应用：PLANT/CDP(麦田虫害预测)、肺病诊断

阶段特点：多种AI语言、综合运用各种方法、启发性与灵活性

技术特点：

✓ 大型多专家协作系统

✓ 多种知识表示与综合知识库

✓ 自组织解题机制

✓ 多学科协同解题与并行推理

✓ 人工神经网络知识获取

✓ 学习机制

目标：多知识库、多主体系统

定义：从专家、书籍、传感器、文件等各种知识源获取知识的过程

知识来源：

✓ 领域专家的经验与见解

✓ 专业书籍和文献资料

✓ 传感器采集的实时数据

✓ 历史文件和数据库记录

重要性：这是知识工程中最困难和最耗时的环节，被称为"知识工程瓶颈"

定义：通过测试用例和实际应用验证知识的质量和正确性

验证方法：

✓ 设计典型测试用例

✓ 与领域专家讨论验证

✓ 实际应用场景测试

✓ 交叉验证与对比分析

目标：确保知识库中的知识准确、完整、一致且无冲突

定义：准备知识地图，以结构化形式在知识库中编码和存储知识

常用表示方法：

✓ 逻辑表示法：使用一阶谓词逻辑表达知识

✓ 产生式表示法：IF-THEN规则形式

✓ 语义网络表示法：节点和边构成的网络图

✓ 框架表示法：面向对象的结构化表示

作用：使计算机能够理解、存储和处理人类知识

定义：设计推理软件，使用存储的知识进行逻辑推论，得出结论

推理方式：

✓ 正向推理：从已知事实出发，推导结论(数据驱动)

✓ 反向推理：从目标出发，寻找支持证据(目标驱动)

✓ 混合推理：结合正向和反向推理

推理引擎：专家系统的核心组件，负责执行推理过程

应用：问题求解、诊断分析、决策支持等

定义：提供解释功能，向用户说明系统的推理过程和决策依据

解释类型：

✓ HOW解释：说明如何得到某个结论(推理路径)

✓ WHY解释：说明为什么需要某个信息(推理依据)

✓ WHAT IF解释：假设条件变化会产生什么结果

重要性：

✓ 增强用户对系统的信任

✓ 帮助用户理解系统决策

✓ 便于系统调试和改进

✓ 满足透明性和可解释性要求

1. 知识获取：从专家或实际问题搜集、整理、归纳知识

2. 知识表示：以结构形式表达并存储知识

3. 知识组织与管理：知识库建立与维护

4. 知识运用：使用知识进行推理

✓ 试图将人的思想、行为抽象为简洁规则定理

✓ 人脑的复杂性远超逻辑和推理

✓ 人类智能不仅仅是逻辑和推理

过度简化导致无法捕捉人类智能的全貌

✓ 难以确定什么网络能产生预期智能

✓ 导致大量探索失败

✓ 开发周期长，成本高

缺乏有效的设计方法论

符号的来源：

✓ 人类符号源于身体对物理世界的感知

✓ 计算机只处理符号，不可能有类人感知

"潜智能"问题：

✓ 意会而不能言传的知识

✓ 无法形式化为符号

结论：要实现类人智能不能仅依靠计算机