AI商业时代（人工智能如何改变商业就业和社会）（精）

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然而，这一系统几乎没有哪一个最终能实现物尽 其用。因为我们所生活的现实世界里充斥着太多的例 外与各种细微的差距，人类专家可以对这些问题采取 灵活的处理方式，但对于只会墨守成规的AI(专家系 统)来说却完全应付不了。 因此，大部分的专家系统都被束之高阁。以美国 为首，那些为专家系统的研发投入了大批设备和人才 的风险企业接连倒闭，AI的研发完全陷入了崩溃。 虎头蛇尾的巨额研发计划 同一时期，日、美、英等发达国家纷纷投入巨额 国家预算，推进AI系统研发。例如，1982年，日本宣 布启动“第五代计算机技术开发计划”。该计划由通 商产业省(经济产业省的前身)主导，采取产官学(即 企业、政府和高校)相结合的共同研发方式。当时， 在全球市场上如日中天的日本综合电机等企业也纷纷 加盟了此次计划。 第五代计算机开发计划的目标在于要研发出能够 像人类一样操纵语言并能进行推论的新一代电子计算 机。其基本原理同上述专家系统一样，以“规则库” 为基础。日本政府最初投入了1 000亿日元的预算， 但没想到这次计划后劲不足，仅使用了500多亿日元 便草草谢幕了。 虽然有人说这次计划促进了日本的AI人才培养， 但从结果来看，这项计划并没有产生什么醒目的预期 成果和业界影响。同一时期，美英等国的研发计划也 没有取得实质性成果。就这样，从20世纪80年代末期 开始，AI研发进入了很长一段时间的低迷期，被称为 “AI的冬天”。统计与概率推理理论在AI中的应用 说来也是讽刺，正是在AI黯然退场的这段时间里 ，一种全新理念的AI研发悄然萌芽了。所谓全新理念 ，就是指将“统计与概率推理理论”引入AI系统中。 加州大学洛杉矶分校(UCLA)的计算机科学教授朱迪亚 ·珀尔(Judea Pearl)提出的“贝叶斯网络”便是其 中的代表。 贝叶斯网络得名于托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)的“贝叶斯定理”。贝叶斯是18世纪英国的一 位牧师兼数学家。他认为，事先确定的概率，即先验 概率，在经过一系列的实验、观测及测定之后，可以 转化为更为正确的概率，即后验概率。贝叶斯定理就 是用来描述两种概率之间转换关系的一则定理。 完善数据可以使概率更准确 珀尔教授运用贝叶斯定理，发明了以概率形式来 表现事件之间因果关系的网络，即贝叶斯网络。比如 ，院子里的草坪湿漉漉的→A．刚刚下过雨(概率为70 ％)；B．刚刚浇过水(概率为30％)。和之前只能依据 既定规则行事的AI相比，这种系统能够更加灵活地描 述现实世界。 1990年后，WWW(World Wide Web，环球信息网) 的登场更是让概率式AI系统如虎添翼。而且，加州大 学洛杉矶分校和斯坦福大学等美国西海岸的大学里，