作者:Peter Friedland
ACM通信，1985年9月，第28卷第9期，902-903页
10.1145/4284.214937
评论
自20世纪60年代末以来，构建应用人工智能(AI)系统的首选方法发生了根本性转变。以前的工作集中在通用智能系统的建设;重点是强大的推理方法，即使在可用的特定于领域的知识相对贫乏的情况下也能有效地发挥作用。今天的重点是具体和详细的知识的作用，而不是推理方法。
这种被称为基于知识或专家系统研究的方法的第一个成功应用是斯坦福大学的DENDRAL项目，这是化学家和计算机科学家之间的一个长期合作项目，旨在从经验公式和质谱数据自动确定分子结构。关键思想是，知识就是力量，因为专家，无论他们是人还是机器，往往是那些知道更多关于一个领域的事实和启发的人，而不是那些较少解决问题的人。因此，构建专家系统的任务主要是“教授”一个系统足够多的这些事实和启发式，使其能够在特定的解决问题的上下文中胜任地执行。这样的事实和启发式的集合通常称为知识库。基于知识的系统仍然依赖于对知识库执行推理的推理方法，但经验表明，当与强大的知识库相结合时，诸如生成和测试、向后链接和向前链接等简单的推理方法在各种各样的问题领域中都非常有效。
如果这种方法保持优势，那么构建知识库的任务就会成为专家系统开发的限速因素。事实上，在过去十年中，应用人工智能研究的很大一部分都是针对开发知识表示的技术和工具。我们现在正处于这种努力的第三代。第一代的标志是开发了增强的AI语言，如Interlisp和PROLOG。第二代见证了AI研究机构知识表示工具的发展;例如，斯坦福生产了EMYCIN、The Unit System和MRS.第三代现在正在生产完全支持的商业工具，如KEE和S.1。每一代都见证了构建重要专家系统所需时间的大幅减少。十年前，原型系统通常需要两年的时间来证明概念;如今，这样的系统通常只需几个月就能完成。
三种基本方法——框架、规则和逻辑——已经出现，以支持在专家系统中存储人类知识的复杂任务。本特别节中的每一篇文章都描述并说明了其中的一种方法。Richard Fikes和Tom Kehler的《基于框架的表示在推理中的作用》描述了一种以对象为中心的知识表示观点，在这种观点中，所有的知识都被划分为具有单独属性(槽)的离散结构(框架)。框架可以用来表示广泛的概念、对象的类或对象的个别实例或组件。它们在一个继承层次结构中连接在一起，该继承层次结构提供了在框架之间传输公共属性的功能，而无需对这些属性进行多个规范。作者使用KEE知识表示和操作工具对多个领域实例说明了基于框架的表示的特点。它们还展示了如何使用基于框架的系统来合并逻辑和基于规则的系统所共有的一系列推理方法。
Frederick Hayes-Roth的“基于规则的系统”记录了历史，并将生产规则的实现描述为知识表示的框架。在本质上，产生式规则使用IF条件THEN结论和IF条件THEN动作结构来构建知识库。作者列举了广泛的应用，在这些应用中，这种方法被证明是自然的，并且(至少部分地)成功地复制了智能行为。本文还研究了一些已经可用的计算工具，以促进基于规则的知识库的构建，并讨论了作为这些工具的一部分提供的推理方法(特别是向后和向前链接)。文章最后对这些工具的未来改进和扩展进行了考虑。
第三篇文章“逻辑编程”，由Michael Genesereth和Matthew Ginsberg撰写，提供了一个通过谓词演算中的描述来介绍编程的形式化方法的教程。与强调如何执行计算的传统编程不同，逻辑编程关注对象的内容及其行为。本文说明了如何轻松地对面向逻辑的知识库进行增量添加，以及由这种形式描述产生的推理(通过定理证明)和解释的自动工具。通过一个数字设备故障诊断的实例，说明了如何用形式主义来表示重要和复杂的问题。
对于那些可能会推断AI社区正被以下三种方法分裂成竞争阵营的读者，请注意:尽管每种方法在某些特定的领域中都具有优势(逻辑中，该领域很容易公理化，并且有完整的因果模型可用;规则中，大部分知识可以方便地表示为经验启发式;框架中，需要复杂的结构描述来充分描述该领域)，但目前的观点是综合而不是排他性。逻辑系统和基于规则的系统通常都包含类似框架的结构，以促进大量事实信息的表示，而像KEE这样基于框架的系统允许生成规则和谓词演算语句存储在框架中，并从框架中激活以进行推理。下一代的知识表示工具甚至可以帮助用户为每一类特定的知识选择适当的方法，然后自动地将所选择的各种方法集成到一个一致的知识框架中。
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