这两天的专家系统课，让我越听越郁闷。
我在上这门课之前，对人工智能、专家系统这一块是非常向往的。人工智能是早就有印象，而我现在说起专家系统，最早的印象是凌志军写过一本书《中国人在微软》，里面讲的李开复早年在CMU读研究生的经历。说当时李开复的导师和其他一些人工智能领域的权威，一直深信让计算机听懂人话是要用专家系统，像教小孩说话一样来让计算机慢慢学习。结果李开复独排众议，改用了统计的方法，结果把识别率提升到高达98%。这件事我之前也写过，我一直对这个故事有着深刻的印象，因为隐隐觉得如果真能做到这个底部，或许成就还无法达到CMU那帮人的水平，但这种研究已经很有趣了。所以这学期我发现专家系统课和另一门同样是必修的autometa课有冲突时，我毫不犹豫的选择这个学期先修专家系统。
我们这学期的一门课是专家系统，在课上我们用Jess作为编程语言。我们的老师也算大方，把Jess的作者写的一本书《Jess in Action》全书影印下来给我们看，又把另外一本《Building Expert Systems: Principles, Procedures, and Applications》借给我们看。前几个星期，我因为第二本书是借的，就在一个周末把全书浏览了一遍，写了一篇文章。这个周末，我把第一本书带到学校，看了几章。
每周一三五的《专家系统》课，原本是我这学期最有期待的课了，现在却让我有些幻灭，每次听课都觉得不舒服。
我最早听说专家系统，是在一本名叫《追随智慧-中国人在微软》的书中介绍李开复的章节里。那一部分讲的是李开复在CMU跟随导致致力于计算机语音识别领域的研究。李开复的导致和很多主流专家认定语音识别要用人工智能来解决，通过建立一个专家系统来模拟人的语言学习过程，然后像教小孩说话一样来教计算机能听懂人话。而李开复独排众议，用统计的方法解决了这个问题。那时我就对专家系统这个领域充满了好奇，如果能建造出有学习能力的系统，哪怕就是像CMU那帮“老家伙”们那种程度，也是挺令人激动的。所以在这学期的开头，终于能够接触这个领域后，我相当兴奋。
本文是我看了一小节老师给我们的《Jess in Action》书后得出的对“专家系统”的不成熟的感觉。
在计算机系里上了这么长时间的课，我发觉我对“人工智能”的兴趣不小。但自从我去年上过对于人工智能的介绍后，我就知道人们对于人工智能的研究还很浮浅。比如我们学校里搞的也不过是弄机器人踢足球之类的，从录像上来看也不过是刚刚起步。话说日本从90年代就开始搞人工智能，搞到现在他们产的机器人也不过如此，远远达不到电影中的只能程度。