有哪些曾经火热的人工智能应用研究后来被放弃？
Expert System (专家系统)[1]是人工智能领域曾经非常火热、但现在差不多被放弃的应用研究。 上世纪60年代兴起，70～80年代专家系统曾经是人工智能研究中非常火爆的。没错，就像今天的深度学习。其研究目标是获取专家的知识，然后像专家那样发挥作用。专家系统被寄予厚望，希望它能体现人工智能的实用性，证明我们人工智能研究不是骗科研经费的:-) 目前专家系统几乎被放弃，研究的人或许还有，但不多了。原因如下： 1  知识获取困难。这是主要原因。人类领域专家很难把自己的知识彻底透彻地表达出来，很多知识过于微妙，很难用语言表达，例如老司机飙车的一些微妙动作（误）。专家系统研究中，曾经动用知识工程师去和专家沟通，很不方便。 2  知识表达困难。当时用符号主义手段表达事实、推理规则，语言有LISP，Prolog等。“所有的哺乳动物都是动物，猫是哺乳动物，所以猫是动物”，这个好办，但是，给你一张图，你如何表达“图中有一只白猫”这种事实？是哪一坨像素表征了“猫”？你怎么用Prolog表示它们？猫的眉毛、眼睛和鼻子形成“这是猫”的规则呢？符号主义遇到这种情况差不多会哭晕（深度学习笑了）。 3  知识验证困难。如何验证“所有的天鹅都是白的”？要是不小心遇到黑天鹅怎么办？何况知识库中规则多了之后，它们彼此还会互怼，搅成一团麻。 4  机器学习困难。要实用，更新知识是必然的，但这个过程很痛苦，想用机器学习又不行。机器学习困难的主要原因源自符号主义的根本缺陷。90年代曾经想把符号主义和神经网络结合起来解决问题，最终不了了之（具体原因我不知道，我离开学术圈做游戏去了）。 5 使用困难。立的Flag是“专家”，但专家系统的水平达不到人类专家水平，实际应用场景下得不到用户信任，容易变成砖家。用户使用的机会成本太高。你愿意袁隆平给你种田，还是一个“水稻种植专家系统”给你种田？ 但，专家系统毕竟火热过。在人工智能历史上，对发展和推动知识表示、知识获取、推理等起到了积极作用，而Prolog等语言的实用化也在专家系统发展过程中得到了锻炼。IBM的Waston用到了Prolog语言[2]。 Ref： [1] Expert system - Wikipedia [2] Natural Language Processing With Prolog in the IBM Watson System