爱德华·费根鲍姆

概况

爱德华·阿尔伯特·费根鲍姆（Edward Albert Feigenbaum）1936年1月20日生于美国新泽西州威霍肯（Weehawken），被称为「专家系统之父」。^[1] 这个称号说的不是某一个程序，而是一条研究路线：与其造一个试图对任何问题都进行推理的系统，不如把某一领域专家的经验知识集中装进程序里，让它在狭窄的一类问题上给出专业水准的判断。

教育与早期研究

1956年，他在卡内基理工学院（Carnegie Institute of Technology）获得电气工程学士学位；1960年9月，在该校工业管理研究生院获得博士学位。^[1] 博士论文工作由赫伯特·西蒙（Herbert Simon）指导，成果是 EPAM（Elementary Perceiver and Memorizer，基本感知机与记忆机），一个模拟人如何接收并记住所见项目的程序。^[1] 这类研究的做法是：先看人在实验中怎样表现，再写出一个行为可以与之对照的程序，把两者不一致的地方当作了解心智的线索。

伯克利与斯坦福

1960年至1965年，他在加州大学伯克利分校担任研究与教职，其中1960年至1963年为商学院助理教授。^[1] 此后他转到斯坦福大学：1965年至1968年任计算机科学副教授，1969年至1995年任计算机科学教授，1995年至2000年任 Kumagai 计算机科学讲席教授（Kumagai Professor of Computer Science）。^[1] 教学与研究之外，他还承担了多项管理职务：1965年至1968年任斯坦福计算中心主任，1976年至1981年任计算机科学系主任，1965年至2000年任知识系统实验室（Knowledge Systems Laboratory）主任，后任联席主任。^[1] 实验室的名字本身就是他那套主张的概括——研究对象是那些主要资产为储存起来的知识的系统。

用机器读出分子结构

他的 Heuristic DENDRAL 程序能从化学式和质谱数据（mass spectral data）推断复杂化合物的结构，META-DENDRAL 则能自行导出新规则来改进它。^[1] 质谱记录的是分子被打碎后形成的碎片及其重量，要从这些碎片反推整体结构，等于在一个极大的可能结构集合中做选择。程序真正管用的是它携带的化学知识，而不是某种万能的推理诀窍；META-DENDRAL 接着回答了随之而来的问题：规则从哪里来。一个能自己提出新规则的程序，把建造知识库的一部分负担从写规则的人身上转移到了检验规则的机器身上。

医学专家系统与「外壳」

他参与的项目做出的医学专家系统包括 MYCIN 与 ONCOCIN，而 EMYCIN 是第一个可移植的通用专家系统「外壳」（shell）。^[1] 外壳就是从一个会诊程序里抽掉医学知识之后剩下的东西：一套推理机制，加上一套书写规则的格式，本身不含任何领域内容。别的领域于是可以在同一套机器上编码自己的知识，而不必重新造一台引擎——这正是让程序可以被重复使用、而不是只为一个场合服务的办法。「外壳」一词在今天仍然这样用：把通用引擎与为具体任务提供的规则分开。

给一个领域命名

「知识就是力量」（Knowledge is Power）、「专家系统」、「知识工程」（knowledge engineering）这些说法，都是他率先使用和推广的。^[1] 在一个年轻的研究领域里，命名不是装饰。一旦「知识工程」成为一个说法，把规则从专家那里一点点问出来、整理成机器可用的形式，这项工作就可以被描述、被教授、被争论，而不只是编程之前一段说不清的准备工作。

其他经历与荣誉

他与朱利安·费尔德曼（Julian Feldman）合编的《计算机与思维》（Computers and Thought）于1963年出版。^[1] 1994年至1997年，他担任美国空军首席科学家。^[1] 1986年他当选美国国家工程院院士，曾担任美国人工智能协会（American Association for Artificial Intelligence）的 past president（卸任主席），并于1994年与拉吉·雷迪（Raj Reddy）共同获得 ACM 图灵奖。^[1]

这条路线留下了什么

费根鲍姆建立并命名的这些系统，把知识而不是某种通用的推理方法放在了人工智能的中心。这一选择也划出了这种做法的边界：系统的水平取决于它拿到的规则，而从忙碌的专家那里收集规则很慢，领域一旦变化，规则还得跟着改。外壳的思路和知识工程的实践，正是对这些代价的回应；后来即便底层的机器换了，被延续下来的也主要是这两样东西。