知識工程
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AI 是怎麼「動腦」的？
這篇帶你白話理解「推理系統（Inference System）」的核心邏輯，解析順向推論與逆向推論差異，並用醫療問診、工業警報與貸款審核等案例，拆解專家系統如何根據規則一步步找出答案。
知識工程是將人類專家的知識、經驗與直覺，整理成電腦能理解的規則與知識庫的技術。它是早期專家系統的核心，重點在於「知識獲取」與「知識表示」。最大挑戰是專家的「隱性知識」難以被完整說明，因此形成著名的「知識獲取瓶頸」。如今知識工程仍廣泛應用於醫療診斷、知識圖譜與高精準 AI 系統中。
曾經有人來找我母上，學習神秘學。那人的做法是拿著錄音機問問題。這個方法聽起來就非常像質性研究的訪談，所以接下來應該要把錄音轉成逐字稿。那個時代沒有 AI，轉成逐字稿是非常費力的工作，後來就不了了之，當然那人也沒有學成。根據母上的說法，很多人想要學，但不管母上怎麼解釋，對方都很難明白。
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