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人工智能創(chuàng)新有望解決大數(shù)據(jù)難題

譯文
大數(shù)據(jù)
專家系統(tǒng)被一些分析師認(rèn)為是過時了的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù),但這種久經(jīng)考驗的人工智能解決方案仍屹立不倒。本文介紹了構(gòu)建專家系統(tǒng)的若干最佳實踐。

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 我經(jīng)常遇到著迷于深度學(xué)習(xí)、壓縮分類和自動駕駛汽車的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊,它們渴望運(yùn)用當(dāng)下流行的算法。比如說,我最近在與一家大型金融機(jī)構(gòu)合作,共同加強(qiáng)其網(wǎng)絡(luò)安全;我們甚至還沒有開始基本的監(jiān)控,我團(tuán)隊中的一名數(shù)據(jù)科學(xué)家就在談?wù)揔-均值聚類和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

我們要始終記得先要了解問題和機(jī)會,然后運(yùn)用正確的系統(tǒng)或算法。有時候,自學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能是最佳的選擇;而有時候,你得采用經(jīng)典的技術(shù):專家系統(tǒng)。

專家系統(tǒng)是一種基于規(guī)則的引擎,它基于專家們的集體智慧。它是人工智能(AI)領(lǐng)域歷史最悠久的創(chuàng)新之一,實際應(yīng)用可以追溯到上世紀(jì)70年代。

數(shù)據(jù)科學(xué)界經(jīng)常開玩笑說,專家系統(tǒng)好比是過時的恐龍,它們很有意思,但是就現(xiàn)代應(yīng)用而言不切實際。我完全不同意,人工智能領(lǐng)域沒有哪一項進(jìn)步完全取代得了專家系統(tǒng)的功能和效用。此外,由于專家系統(tǒng)已存在相當(dāng)一段長的時間,你可以運(yùn)用久經(jīng)考驗的最佳實踐。下面是使用專家系統(tǒng)、讓你開始入手的六個最佳實踐。

1. 征集需求

構(gòu)建一套專家系統(tǒng)最困難的部分就是,與實際的專家們見面討論。與任何最終用戶見面討論已夠困難了,而你項目需要的那些專家是非常特殊的最終用戶,每個人都想要與之討論。在征集需求之前,要征得管理層的同意,批準(zhǔn)你與專家們見面討論。

比如說,我在接觸一家跨國交易處理公司時,整個公司只有五六個人知道交易網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。如果你沒有讓管理層承諾專家到時抽出時間,那么你休想與他們談?wù)?5分鐘以上。

2. 進(jìn)行分析

盡量少花時間在分析上。忍住對專家訪談進(jìn)行定性分析的沖動,這沒有必要。

專家系統(tǒng)旨在進(jìn)行自己的分析。艱苦的工作在分析中并不多,難就難在框架的搭建和微調(diào)上。在這方面,它類似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。你的任務(wù)就是告訴系統(tǒng)如何思考,然后讓系統(tǒng)為自己處理思考任務(wù)。

3. 設(shè)計框架

將冗余性(verbosity)設(shè)計到你的專家系統(tǒng)框架中。專家系統(tǒng)由兩個基本部分組成:知識庫和推理引擎。知識庫負(fù)責(zé)存儲關(guān)于設(shè)計領(lǐng)域的事實,而推理引擎負(fù)責(zé)將歸納(正向鏈)推理和演繹(反向鏈)推理運(yùn)用到知識庫中的事實。

這兩個系統(tǒng)都必須精心設(shè)計,讓你可以了解專家系統(tǒng)在想什么。你需要非常詳細(xì)地了解專家系統(tǒng)知道的情況,以及它如何得出結(jié)論。先進(jìn)系統(tǒng)更側(cè)重于采用自然語言界面――這是我支持的一個最佳實踐。

4. 開發(fā)系統(tǒng)

開發(fā)速度要快。與分析一樣,如果你在開發(fā)方面花了大量的時間,那么做法不當(dāng)。你唯一要開發(fā)的東西就是框架(知識庫和推理引擎)。暫時盡量避免編寫程序代碼。

然而,要從長計議。在程序代碼可以取代框架推理的地方構(gòu)建接口。雖然將程序代碼換成基于框架的推理有悖于大眾的看法,但是一旦規(guī)則得到了全面審查,它就是你專家系統(tǒng)的一種實際延伸。程序代碼讓你有機(jī)會大大加快執(zhí)行,這對許多應(yīng)用程序(比如嵌入式系統(tǒng))來說更切實際。

5. 訓(xùn)練系統(tǒng)

不要低估了合理訓(xùn)練專家系統(tǒng)所需要投入的時間、精力和專家數(shù)量。我使用“訓(xùn)練”這個詞很寬泛――專家系統(tǒng)嚴(yán)格上來說并不是一種學(xué)習(xí)系統(tǒng)。但是,決定專家系統(tǒng)成敗的卻是領(lǐng)域知識以及它如何進(jìn)行推理。專家必須是這個過程的一部分,因為一旦饋送了需求征集階段收集的信息,專家就需要微調(diào)引擎。

這時候,情況變得有意思起來。讓一個專家解釋過程原本夠難的,更不用說讓一組專家就合適的過程達(dá)成共識了。到頭來這是值得的,但是勤奮和耐心在這個階段會給你帶來好處。

6. 改進(jìn)系統(tǒng)

請專家委員會做以后的審查。一旦你的專家系統(tǒng)部署到位,很難長時間留住你的專家;他們需要定期審查實際的結(jié)論,確保你的系統(tǒng)仍盡到作為專家的責(zé)任。事先獲得他們的這種承諾。就像你在需求征集階段那樣征得管理層的同意――可以這么說,專家系統(tǒng)穩(wěn)定下來后,至少每年每季度你需要一次得到他們的關(guān)注。在你開始動手之前,確保每個人對這個想法意見一致。

結(jié)束語

盡管種種新奇的系統(tǒng)和算法涌入數(shù)據(jù)科學(xué)界,但使用一種有幾十年歷史,并久經(jīng)考驗的解決方案:專家系統(tǒng)根本不會錯。別因為設(shè)計的簡潔性而誤以為它過時或無效,事實恰恰相反。

只要你能找到合適的專家,就可以立即搭建起一套專家系統(tǒng);與此同時,其他數(shù)據(jù)科學(xué)家仍在為壓縮分類絞盡腦汁。掌握了這里給出的幾個要點(diǎn),以及你自己汲取的經(jīng)驗教訓(xùn),你可能自己都沒意識到,就成了專家系統(tǒng)的專業(yè)人士。

責(zé)任編輯:趙立京 來源: 51CTO
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