“知識”始終是人工智能的一個瓶頸

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    在20世紀(jì)80年代，人工智能（AI）開始復(fù)蘇，并成為了最熱門研究領(lǐng)域之一。

　　不少人認(rèn)為，專家系統(tǒng)的出現(xiàn)是AI復(fù)蘇的重要因素。我是這么看AI復(fù)蘇的。

　　一是計算機的普及使用?，F(xiàn)在的年輕人可能很難想象上世紀(jì)70年代的計算機。我的學(xué)校在70年代時就有一臺計算機，這臺計算機差不多有一間普通教室這么大，沒有屏幕、鍵盤等人機界面，更別說鼠標(biāo)了。如何輸入指令和數(shù)據(jù)呢？只能用紙帶機。在紙帶上打孔（比如說，有孔表示“1”，沒孔則表示“0”），在這種工作方式下，你可以想象，多數(shù)人對計算機哪能不望而生畏？

　　時間進入上世紀(jì)80年代，情況發(fā)生了很大的變化。開始有了個人計算機，且計算機有了操作系統(tǒng)，有了屏幕，也有了鍵盤—普通人都可以使用計算機了，人們當(dāng)然會想著用它來做點什么事情。因此，計算機所做的工作，就不僅僅是“計算”了。

　　二是應(yīng)用的驅(qū)動，地質(zhì)勘探以及其他各行各業(yè)的大量數(shù)據(jù)要處理，醫(yī)療診斷面對復(fù)雜病情如何處理等等。應(yīng)用計算機是水到渠成的事情。

　　三是由于AI變成了熱門領(lǐng)域，很多的研究或技術(shù)自然要攀親。不管是什么研究、什么技術(shù)，只要有可能，只要是使用了計算機，前面加個“智能”就變得風(fēng)光很多。這就是 “智能濫用”了。

　　這三個因素加在一起就促進了AI的復(fù)蘇！

　　還是先回到“專家系統(tǒng)”吧。所謂專家系統(tǒng)，簡單說，就是一個計算機程序。當(dāng)然，這個計算機程序同時又不那么簡單。最基本的，它需要有規(guī)則庫、知識庫、推理機、解釋器以及白板（也就是黑板，不過是虛擬的）等等。這些都可以看成是一些程序模塊。

　　人們設(shè)想，把專家的知識結(jié)構(gòu)化（或者計算機化）了以后，“放進”計算機里面，這樣，無論以后你遇到什么問題，把你的問題輸入計算機后總可以得到相應(yīng)的解答了。

　　1975年至1979年間，北京中醫(yī)醫(yī)院與中國科學(xué)院自動化研究所、北京第二醫(yī)學(xué)院合作研究，開發(fā)出著名老中醫(yī)關(guān)幼波教授對肝炎的辨證論治診療經(jīng)驗的專家系統(tǒng)。只需把患者的癥狀和化驗指標(biāo)作為數(shù)據(jù)輸入計算機，計算機就能完成編制病歷檔案、辨證分型、給出處方、計算藥價、開出病假條和醫(yī)囑等功能。據(jù)說是較為準(zhǔn)確地反映了關(guān)幼波教授對于肝病的辨證論治的思想。

　　這套專家系統(tǒng)不知道是為何，已經(jīng)不使用了。

　　什么都不懂的計算機，一下子變成了“專家”，這豈不是很好？那么，我們會遇到什么問題呢？

　　“知識”！沒錯，是“知識”！

　　在機器翻譯時，我們遇到“語義”的問題，現(xiàn)在我們又遇到“知識”的問題。費根鮑姆先生當(dāng)年想必也是遇到了“知識”的問題，這也就是為何他會提出了“知識工程”的概念。

　　可惜，我們?nèi)祟惖闹R并不是什么都能“放進”計算機的，有的東西就是“只可意會不可言傳”，或者說，茶壺里煮餃子—倒不出來！更別說告訴計算機了！再說了，人家老中醫(yī)診病，那是“望聞問切”全方位地信息獲取。所以呀，靠計算機來診斷，是有點懸！

　　所以，專家系統(tǒng)的瓶頸就在于：知識表示、知識運用和知識獲?。▽W(xué)習(xí)）。

　　我這里并不是完全否定專家系統(tǒng)。計算機有計算機的優(yōu)勢，比如說，記憶量大、記憶可靠、搜索速度快等。正確的做法應(yīng)該是，將計算機的優(yōu)勢和人的智慧相結(jié)合，我把這稱為計算機輔助問題求解（CAPS）。你看，這里沒有用到“智能”的字眼！

　　1981年日本政府宣布開發(fā)第五代計算機（智能計算機）。日本政府的計劃也是促進AI發(fā)展的一個因素。因為源于此，美國政府和英國政府也增加了對AI的資助。

　　按照設(shè)想，第五代計算機與現(xiàn)在我們所使用的計算機的最大不同可以歸結(jié)為三點：1.用推理機加問題求解系統(tǒng)替代CPU；2.用知識庫、規(guī)則庫代替一般意義下的數(shù)據(jù)庫；3.使用智能接口替代鍵盤、鼠標(biāo)等人機接口，或者說，計算機應(yīng)該可以通過自然語言與人交流。

　　不難看出，第五代計算機本質(zhì)上就是一個通用的專家系統(tǒng)。

　　日本松下電信的總經(jīng)理曾經(jīng)得意地說，第五代計算機就像空氣一樣，誰都可以使用它。

　　1985年，第五代計算機的圖像處理和語言識別部分停止了研究。

　　同時停止的另一項研究是計算機的核心部分—知識系統(tǒng)。研究團隊選擇了一條異乎尋常的途徑，盡力研制知識存儲與檢索的硬件而不是軟件。

　　其實，到此為止，已經(jīng)就可以宣告第五代計算機研制的失敗了，但還是拖了幾年。

　　1992年6月，在預(yù)定的研制期限到期三個月后，日本政府終于宣布第五代計算機研制失敗。

　　除了科研體制之外的，第五代計算機應(yīng)該是栽在“知識”和“自然語言”這個問題上。當(dāng)年的決策者過低地估計了使計算機“智能化”的難度。

　　專家系統(tǒng)是否能稱為成功？我不是這方面的專家，不敢妄加評論。我想就AI研究中存在的局限性談?wù)勛约旱目捶ā?/p>

　　重技術(shù)輕理念：有多少從事AI研究的人，往往都是一頭扎入AI的某個具體的方法。沒有多少人想到了解“智能”的真正含義；沒有多少人從認(rèn)知科學(xué)的角度看問題；至于有過哲學(xué)層次的思考的人更是少之又少。

　　設(shè)想一下，第五代計算機的決策者，如果能在決策之前，聽聽一些哲學(xué)家的意見（盡管他們平時顯得“很無用”），如果其領(lǐng)軍者能有哲學(xué)層面的思考（想想計算機到底不能做什么），第五代計算機也許不會死得太慘！

　　重方法（框架）輕知識：所有AI的方法和技術(shù)最終是要靠計算機編程來實現(xiàn)的。所有從事AI研究的人往往都會突出自己的方法（或算法），有意或無意地忽略了在實現(xiàn)其方法時已經(jīng)不知不覺地將自己解決問題的知識“放進”程序中了。大家都知道，問題的解決最終是要靠“IF……THEN……”的方式來實現(xiàn)（不管有多少重的循環(huán)或者多少次的嵌套）。我們永遠都不要忘記，在“IF……THEN……”中最有價值的部分是其中包含的知識。

　　專家系統(tǒng)盡管提供了一個專家的框架，但最終發(fā)揮作用的，是其中的“知識”。

　　“知識”始終都會是AI的一個瓶頸，知識如何獲取、知識如何表達、知識如何運用等。更為困難的是，如何創(chuàng)造知識？這些也正是知識管理所研究的范疇。