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　　知识就是力量？

　　人工智能从微型世界场景发展到现实世界时遇到的挫折令很多人大失所望，导致20世纪70年代中期的研究资金遭到削减，业内人人相互责难。这段消沉的时期被称为“人工智能寒冬”。但到了20世纪70年代末，一种新的观点横扫人工智能领域，其核心就是克服在黄金时代阻碍人工智能发展的那些问题。

　　新观点非常简单：问题的显性知识（explicit knowledge，也叫编码知识）是解决复杂度的关键。例如，国际象棋大师每次下棋时不是从零开始穷尽所有可能，而是凭借其渊博的知识和经验判断哪种情况下该用哪种策略。这类知识和经验会帮助他集中精力解决问题，避免走进死胡同，迅速找到最优解决方案。有人认为，要成功应用人工智能系统，就必须获取并使用这类知识。

　　新的人工智能系统开始陆续诞生。这些“专家系统”（expert systems）可以利用人类专家已有的知识在有限的专业领域解决问题。专家系统并非通用人工智能，但其似乎证明人工智能系统在解决某些问题时可以比大多数人类做得好，接下来的十年间，基于知识的人工智能系统一直是研究的主要方向。 企鹅科普（第一辑）