渐渐远去的专家系统

许多年前，申农对人工智能的期望之一是机器会炒股。所以，我经常把学术界关注的人工智能称为“巴菲特式的智能”。与之相比，我把工业智能称之为“吴淑珍式的智能”。吴淑珍是台湾前领导人陈 水 扁的太太，曾因内线炒股被判刑。内线炒股之所以容易赚钱，靠的不是完善的知识、复杂的推理，而是“及时、完整、准确”的信息。互联网的广泛应用，恰恰是为机器决策带来“及时、完整、准确”的信息，从而可以用简单的知识创造价值。  

我谈“吴淑珍式的智能”时，有个师弟问我：你这种说法很像专家系统啊。的确，这种智能很像最简单的专家系统，甚至只用一条知识。我90年代初读研究生的时，专家系统非常热。老师说:国内外开发了数以千计的专家系统，这些系统能够运用上千条的知识进行推理。  

但问题是：这些系统为什么后来逐渐销声匿迹了？  

要回答这个问题，我想起了一个成语故事，叫做屠龙之技。这个故事说的是: 有个小伙子花了很多年的功夫，学会了杀龙。杀龙的本事非常大，但却无法用来谋生：因为无龙可杀。反之，如果他会杀猪，说不定还能挣口饭吃。  

过去的专家系统就遭遇了这样的尴尬。专家系统可以用成百上千条知识进行推理。但日常生活中，需要这么多知识的场景却不多。于是，专家系统逐渐成了屠龙之技。与之相比，“吴淑珍式的智能”就像杀猪：方法非常简单，应用场景却特别多。  

“吴淑珍式的智能”为什么有很多的应用场景呢？因为互联网能够为机器送来及时、完整、准确的信息，促进了及时决策。这非常有利于价值的创造。  

现实中，很多决策的价值与及时性有关。例如，前段时间我得了心肌梗塞。幸亏治疗及时才躲过了一劫。躲过这一劫的一个重要原因，是医生朋友及时地通过互联网给了我正确的建议。在工厂里，管理或控制效果往往与决策的及时性有关。比如，如果及时发现导致质量问题的根源，就可以减少废品和次品；如果能及时发现设备的隐患，就可以避免出现质量或安全事故。如果能够及时生产出用户所需的产品，就可以获得高价值的订单等。  

所以，互联网与机器决策结合，会带来大量有价值的机会。“吴淑珍式的智能”的方法比传统的专家系统简单，却能创造价值。能创造价值的技术，才有生命力。