AI技术的演变：从专家系统到深度学习

专家系统的来龙去脉是什么？

上世纪70年代，人们对AI抱有极大的期望。最早的尝试源于“专家系统”的概念：通过将人类专家的经验规则编写成计算机程序，可以模拟专家的诊断和决策过程。比如，斯坦福大学在1970年代初开发的MYCIN系统，用于传染病的诊断中。MYCIN在许多测试中与资深医生水平相当，展示出了规则系统的潜力。然而，现实的问题过于复杂，以至于一套固定的规则无法应对所有情况，“直觉”难以被简单的逻辑规则表述。

为什么知识库没能解决问题？

随着80年代的发展，研究人员意识到单靠规则不够用，于是转而构建庞大的知识库。像Cycorp的CYC项目企图将人类所有常识录入数据库——工程浩大，历经数十年才录入了百万条信息。然而，人类知识的表达往往隐含于语境和文化之中，比如“马上等于不马上”，这些微妙的关联难以形式化描述，导致了项目最终的失败。

深度学习如何改变了游戏？

2010年以后，人工智能的关注点转向深度学习。这是一个受人脑启发的技术，通过数据训练神经网络，将简单的输入输出关联进行复杂化处理。一个里程碑是2012年多伦多大学团队的AlexNet在图像识别竞赛中获得优胜，通过大量数据模型自我学习，将错误率大幅降低。这种“数据驱动”的理念证明，只要数据和计算资源充足，AI可以自学技能。但也带来了挑战：输出过程为何体验为“黑盒”，研究人员无法解释其决策机制。

新技术iRAG为何值得关注？

百度推出的iRAG代表了一种新方向：结合知识图谱实现的AI技术。与单纯依赖数据驱动不同，iRAG像“研究型画家”：在生成图像前先进行深度的背景知识分析，然后才创作。这使其对生成目标的理解更精准。过去AI系统易犯“幻觉”式错误，例如把“日历”画成“美女图”，但iRAG通过知识补全，显著提高了准确性与可靠性。

AI发展的核心问题是什么？

尽管如今AI能产生大量视觉震撼的内容，但很多功能对企业实际场景作用有限。当消费者和企业需要准确、可控、稳定的解决方案时，过分追求“炫酷”毫无意义。像建筑设计、电商图片处理、广告创意等都要求内容生产标准化。iRAG的实用性和稳定性，能更好地解决这些业务痛点。

感悟

我认为：AI的演变展示了一个从理想到现实的转化过程，每一步的尝试，不单是技术的进步，也是对人类理解边界的挑战。AI的未来需兼备学习能力与知识的高效结合，能在实际场景中创造真正的价值。技术感创新之重要，也是令人赞叹的领域。, , , , , ,