人工智能入门系列：探索专家系统
人工智能入门系列：探索专家系统欢迎来到我们的人工智能入门系列！在本篇文章中，我们将向您介绍人工智能领域中的一个重要概念——专家系统。作为一个初学者，您可能对人工智能和编程不太熟悉，但不用担心，我将用简单易懂的语言和生动的例子来帮助您理解专家系统的核心概念。
什么是专家系统？专家系统是一种基于规则和知识的计算机程序，它旨在模拟人类专家在特定领域中的决策和问题解决能力。背后的核心思想是将专家的知识和经验转化为计算机可理解的形式，以便在特定领域中提供有针对性的建议和决策。
专家系统的产生背景专家系统的发展可以追溯到上世纪70年代后期。当时，人们意识到将专家的知识和经验进行编码和利用的潜力。这样的系统可以帮助解决一些复杂的问题，并提供准确而高效的解决方案。随着时间的推移，专家系统得到了不断改进和发展，成为人工智能领域中的重要研究方向之一。
专家系统的组成部分一个基本的专家系统通常由以下几个组成部分构成：
知识库（KnowledgeBase）：存储了关于特定领域的知识和规则。这些知识和规则是通过与领域专家沟通和学习得到的。例如，在一个医学诊断系统中，知识库可以包含各种疾病的症状、治疗方法等信息。
推理引擎（InferenceEngine）：负责根据知识库中的规则进行推理和决策。它使用推理算法来确定应该采取的行动或给出的建议。推理引擎能够将输入事实与知识库中的规则进行匹配，并生成相应的输出结果。
用户接口（UserInterface）：用于与用户进行交互，收集输入事实并显示推理结果。用户接口可以是命令行界面、图形化界面或者通过语音进行交流，具体取决于系统的需求和设计。
常见类型的专家系统在人工智能中，有几种常见类型的专家系统：
1.基于规则的专家系统基于规则的专家系统使用一组事先定义好的规则和推理机制来进行决策。这些规则被编写成“如果-那么”形式，描述了输入与输出之间的关系。让我们通过一个简单的例子来说明：
#专家系统知识库knowledge_base={"症状":{"发热":"感染","咳嗽":"感染","头痛":"偏头痛"},"体征":{"高血压":"心脑血管疾病","高血糖":"糖尿病"}}#用户输入的症状和体征symptoms=["发热","咳嗽"]signs=["高血压"]diagnoses=[]#推理引擎根据规则进行推理forsymptominsymptoms:ifsymptominknowledge_base["症状"]:diagnosis=knowledge_base["症状"][symptom]diagnoses.append(diagnosis)forsigninsigns:ifsigninknowledge_base["体征"]:diagnosis=knowledge_base["体征"][sign]diagnoses.append(diagnosis)iflen(diagnoses)>0:print("您可能患有以下疾病：")fordiagnosisindiagnoses:print("-"+diagnosis)else:print("未找到相关疾病信息。")在上述代码中，我们定义了一个简单的知识库，包含了一些常见症状及对应的诊断。然后，根据用户输入的症状，推理引擎使用规则进行匹配，并给出相应的诊断结果。
2.基于规则专家系统中的不确定性管理在现实世界中，有些问题的答案并不总是确定的。因此，专家系统还需要能够处理不确定性和模糊性的情况。它们使用概率、模糊逻辑等技术来表示和计算不确定性。例如，在一个股票投资系统中，由于市场的波动，无法准确预测未来价格。因此，系统可以给出一组可能的结果以及对应的概率，帮助投资者做出更明智的决策。
importrandom#专家系统知识库knowledge_base={"天气":{"晴天":0.8,"多云":0.6,"阴天":0.3,"下雨":0.2},"活动":{"户外运动":{"晴天":0.9,"多云":0.7,"阴天":0.5,"下雨":0.1},"室内活动":{"晴天":0.1,"多云":0.3,"阴天":0.5,"下雨":0.9}}}#用户输入的天气weather=input("请输入当前天气：")#推理引擎根据规则和不确定性进行推理ifweatherinknowledge_base["天气"]:activity_probs=knowledge_base["活动"]outdoor_prob=activity_probs["户外运动"][weather]indoor_prob=activity_probs["室内活动"][weather]ifrandom.uniform(0,1)AI框架：智能时代的操作系统
本报记者秦枭北京报道
数智时代，AI作为重要的通用技术之一，具有溢出带动性很强的“头雁”效应，在整个AI技术体系中，AI框架处于“承上启下”的位置，南向使能多样化算力，北向孵化各类创新算法模型，是人工智能应用创新的土壤和源泉。
昇思MindSpore开源社区理事长丁诚对《中国经营报》记者表示，在每一个时代的技术更迭中，硬件系统都需要与之密切配合的软件使能，才能将产品更好地推广和应用。所以，在人工智能时代，AI框架便应运而生，它提供了丰富的数学编程接口，便捷的自动微分求导，高效的分布式并行调度能力，与多样化算力系统相结合，帮助人工智能研究者孵化出各种AI算法和应用创新。
打破国外垄断
AI框架就类似Windows、安卓一般，是“AI领域的操作系统”，所有人工智能的算法及应用都要通过AI框架进行训练与部署。作为人工智能领域的“根技术”，AI框架在人工智能技术的发展中具有重要作用。
AI框架是算法模型开发的必备工具和基础设施，承担着人工智能操作系统的重要角色。可以帮助开发者降低开发难度，提高开发效率；可以帮助项目快速落地，平衡项目的投入成本、安全性、合规性、性能和上市时间等因素；在项目落地之后，还可以帮助项目实现规模化应用。
丁诚表示，人工智能框架南向对接不同的算力，北向通过编程接口帮助开发者实现算法创新应用。在整个大模型生态当中，人工智能框架是起到一个大模型使能的定位，作为大模型使能，就是帮助开发者孵化他们的大模型，人工智能框架不会自己去做大模型，但是它会把做大模型的算法团队作为它的用户。
简而言之，AI框架是一个集合了所有主流AI算法模型，以及他们使用说明的大型软件仓库。开发者可以按需取用。
不过，在AI框架领域则呈现双寡头的格局。Google的TensorFlow，和Meta的PyTorch两款AI框架起步早、发展快，占据了业界的主导地位。
从市场占有情况看，产业界以TensorFlow为主，学术界以PyTorch为主。这与两款AI框架的发展历程不无关系。
TensorFlow的初始版本源于2015年，由谷歌大脑团队开发并发布在Apache2.0开源许可证下。TensorFlow是谷歌大脑的第二代机器学习工具，谷歌旗下部署的商业应用包括搜索、图片、地图、广告、翻译等都与此有关。
在一年后，由Meta人工智能团队开发的开源机器学习工具PyTorch面市，虽然它的出现比TensorFlow晚了近一年，但它兼收并蓄地改进了Caffe、Torch等几款主流AI框架，PyTorch起步之初就迎合了大量开发者的需求与习惯。
而国内也有一些厂商奋起直追，呈现出双寡头并驱下的多元发展态势，也涌现出一批以昇思MindSpore、百度PaddlePaddle、腾讯TNN、阿里MNN、字节跳动BytePS等为代表的优秀AI框架。
丁诚认为，在智能时代飞速发展的今天，特别是近年来大模型的兴起，使得AI算力需求和模型复杂度以突破摩尔定律的速度飞速增长。这意味着，除了对物理计算量的硬件要求外，软件的开发和调度效率也面临着巨大的挑战。在此背景下，AI框架既要如同汽车方向盘一般，给AI用户提供便捷的操作接口，也要像变速箱和传动轴一般，将算力合理高效地调度，发挥出系统最佳的性能。可以说，在整个AI技术体系中，AI框架南向使能多样化算力，北向孵化各类创新算法模型，处于人工智能技术体系的核心中坚，是人工智能的创新源泉。
仍需砥砺前行
Omdia发布的《中国人工智能框架市场调研报告》，在中国开发者的心目中，MindSpore、PaddlePaddle在国产AI框架中认知度排前两位。
具体来看，中国人工智能开发者认为TensorFlow、PyTorch,Mindspore、PaddlePaddle等框架具备全方位能力，既能提供特定的能力（如开发大模型、进行科学计算），又能实现全生命周期的开发（即端到端开发，从训练到部署）。其中，Pytorch提供了便捷灵活的动态图执行模式和调试能力，TensorFlow在生产模型部署上具备领先优势，PaddlePaddle提供了PaddleoCR为代表的北向算法套件，Mindspore原生支持大模型、科学计算并能实现端边云路平台部署。
不过，国产框架与国外仍有很大的差距，尤其是易用性和性能方面。人工智能框架隔离了底层的复杂性，更加易用的框架能够让开发人员以更快的速度和更高的效率，来探索、创建、改进和迭代人工智能项目。而人工智能框架的性能则涉及到框架本身的底层性能，包括框架的底层算法效率，以及框架利用底层硬件资源进行优化开发、训练和推理的能力。
根据Omdia的报告，开发者认为TensorFlow和PyTorch的易用性更好，而本土框架昇思MindSpore和飞桨PaddlePaddle紧随其后；性能方面，开发者认为TensorFlow和PyTorch性能更好，昇思MindSpore和飞桨PaddlePaddle同样紧随其后。
而为了共建人工智能框架生态，在人工智能框架生态峰会2023上，18家AI头部企业、高校、科研机构、开源社区等共同发布首个AI框架生态倡议，倡议通过政产学研用的共同努力，支撑中国人工智能框架生态走向新高度，推进中国人工智能产业新发展。
丁诚表示，AI框架的生态锚点会从API走向模型，MindSpore开源社区将承载更多业界高质量算法模型，把这些模型打造成一个算法套件，帮助传统赛道的AI用户能快速得到行业场景应用。第二件事情，MindSpore在保持自己自主创新的一套原生API基础之下，兼容业界现有像Pytorch这样的API的生态。对传统用户来讲，如果想重新学习MindSpore，学习成本将会很低，通过这样的方式，把传统的生态逐渐吸引到MindSpore生态圈里。
（编辑：张靖超校对：颜京宁）