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爱德华·费根鲍姆

爱德华·费根鲍姆

费根鲍姆1936年生于新泽西州的威霍肯,生父是波兰移民,但在费根鲍姆一岁时就去世了。他的继父是一个食品店的会计,使用着一台笨重的机电式蒙络计算器(Monroecalculator,是20世纪初的发明),这引起少年费根鲍姆的极大好奇与兴趣。1952年,费根鲍姆进入卡内基梅隆大学(当时还叫卡内基理工学院)电气工程系。在那里,他遇到了著名的诺贝尔奖得主西蒙教授。
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人物生平

  父亲是波兰移民至美国的分析化学家,母亲是乌克兰人,他们生有三个孩子:爱德华、米切尔和 Glenda。爱德华有著神童的一切特质,米切尔却非。

  爱德华·费根鲍姆并不享受他的中小学生活。他在12岁时自学钢琴,高中时自学微积分。他又从父亲的朋友得到一部有交换线路的机器和一份由克劳德·艾尔伍德·香农所写、关于布林逻辑的论文。这些东西都令费根鲍姆著迷。

  1960年2月他入读纽约市立学院电机工程。他上了所有数学和物理课程,用了不足4年便毕业。接着他入读MIT,最初打算研究电机工程的,最后转到物理系研读广义相对论,不过他仍是自学这门学问的。他的正式课程有量子力学、经典力学和复函数论。他在参观纽约理工大学布鲁克林分校时首次使用电脑,并在一小时内便写了一个用牛顿法开方的程序。

详细介绍

  他的重大贡献在于通过实验和研究,证明了实现智能行为的主要手段在于知识,在多数实际情况下是特定领域的知识。

  1994年度的图灵奖由两位人工智能专家分享,其一是声名卓著的爱德华·费根鲍姆(Edward Albert Feigenbaum);另一位是后起之秀的雷伊·雷蒂(Raj Reddy)。

爱德华·费根鲍姆

  在他的指导下,费根鲍姆实现了一个模拟人在反应环境中记忆单词时的反应的程序,叫做EPAM(基本识别和存储设备系统的缩写),并以此为题完成了他的博士论文。获得博士学位之后,费根 鲍姆获得Fulbright奖学金到著名的英国国立物理实验室NPL工作过一段时间。图灵曾是NPL的研究员,在那里设计和制造了最早的计算机之一ACE。费根鲍姆去NPL时,图灵已于1954年去世,但图灵在NPL留下的巨大影响还在,活跃而富于创造性的空气还在,甚至ACE计算机也还在使用。费根鲍姆在NPL的时间虽然不长,但这段经历对他的影响却很大。

  回到美国以后,费根鲍姆进入斯坦福大学继续其人工智能的研究。在人工智能初创的第一个10年中,人们着重的是问题求解和推理的过程。费根鲍姆的重大贡献在于:通过实验和研究,证明了实现智能行为的主要手段在于知识,在多数实际情况下是特定领域的知识,从而最早倡导了"知识工程"(Knowledge engineering),并使知识工程成为人工智能领域中取得实际成果最丰富、影响也最大的一个分支。

  费根鲍姆本人,作为知识工程的倡导者和实践者,于1965年和遗传学系主任、诺贝尔奖得主莱德伯格(Joshua Lederberg)等人合作,开发出了世界上第一个专家系统程序DENDRAL。DENDRAL中保存着化学家的知识和质谱仪的知识,可以根据给定的有机化合物的分子式和质谱图,从几千种可能的分子结构中挑选出一个正确的分子结构。

  DENDRAL的成功不仅验证了费根鲍姆关于知识工程的理论的正确性,还为专家系统软件的发展和应用开辟了道路,逐渐形成具有相当规模的市场,其应用遍及各个领域、各个部门。因此,DENDRAL的研究成功被认为是人工智能研究的一个历史性突破。费根鲍姆领导的研究小组后来又为医学、工程和国防等部门研制成功一系列实用的专家系统,其中尤以医学专家系统方面的成果最为突出,最负盛名。例如,用于帮助医生诊断传染病和提供治疗建议的著名专家系统MYCIN等。目前,学术界公认,在将人工智能技术应用于医学方面,斯坦福大学处于世界领先地位,这和费根鲍姆是分不开的。

  费根鲍姆有句名言:"知识中蕴藏着力量"(In the Knowledge lies the power)。这句话和培根的名言"知识就是力量"意义相近,但似乎更确切些:知识只有被人所发掘和掌握时,才能生成力量。

  费根鲍姆除在斯坦福大学计算机科学系任教授外,还是美国空军的首席科学家。

重要著作

  1963年他主编了《计算机与思想》( Computersand Thought,McGraw Hill),这本书被认为是世界上第一本有关人工智能的经典性专著。书中收录的21篇文章是人工智能学者早期的研究成果,但其中的大部分观点和结论至今仍被认同。

  80年代,费根鲍姆和 Avron Barr 等人合编了四卷本的《人工智能手册》 ( The Handbook of Artificial Intelligence),前三卷于1981年、1982年由 William Kaufmann 出版社出版,第四卷于1989年由 Addison Wesley 出版社出版。这套手册的内容涵盖了人工智能的理论与实践的方方面面,是从事人工智能研究和开发的工程技术人员必备的参考书。

  日本推出5代机计划以后,费根鲍姆曾到日本进行深入考察,写出了 《第五代:人工智能和日本计算机对世界的挑战》( The 5th Generation: AIand Japan’s Computer Challenge to the World,New American Library,1984)。本书在中国大陆和台湾省都被译成中文出版,在中国人工智能界也有很大影响。还有一本有影响的著作是《专家公司的兴起》( The Rise of the Expert Company,Times Books,1988)。

  费根鲍姆在接受图灵奖时发表了题为"什么"怎样变成"如何"的演说(How the "what" Becomes the "How"),对人工智能的发展作了一个历史性的回顾与总结,全文刊载于《Communications of the ACM》 ,1996年5月,97~104页。

知识工程

  知识工程(knowledge engineering)是在计算机上建立专家系统的技术。知识工程这个术语最早由美国人工智能专家E.A.费根鲍姆提出。由于在建立专家系统时所要处理的主要是专家的或书本上的知识,正像在数据处理中数据是处理对象一样,所以它又称知识处理学。其研究内容主要包括知识的获取、知识的表示以及知识的运用和处理等三大方面。

  费根鲍姆及其研究小组在20世纪70年代中期研究了人类专家们(而不是万能博士们)解决其专门领域问题时的方式和方法,注意到专家解题的4个特点:

  ①为了解决特定领域的一个具体问题,除了需要一些公共的知识,例如哲学思想、思维方法和一般的数学知识等之外,更需要应用大量与所解问题领域密切相关的知识,即所谓领域知识。

  ②采用启发式的解题方法或称试探性的解题方法。为了解一个问题,特别是一些问题本身就很难用严格的数学方法描述的问题,往往不可能借助一种预先设计好的固定程式或算法来解决它们,而必须采用一种不确定的试探性解题方法。

  ③解题中除了运用演绎方法外,必须求助于归纳的方法和抽象的方法。因为只有运用归纳和抽象才能创立新概念,推出新知识,并使知识逐步深化。

  ④必须处理问题的模糊性、不确定性和不完全性。因为现实世界就是充满模糊性、不确定性和不完全性的,所以决定解决这些问题的方式和方法也必须是模糊的和不确定的,并应能处理不完全的知识。总之,人们在解题的过程中,首先运用已有的知识开始进行启发式的解题,并在解题中不断修正旧知识,获取新知识,从而丰富和深化已有的知识,然后再在一个更高的层次上运用这些知识求解问题,如此循环往复,螺旋式上升,直到把问题解决为止。由上面的分析可见,在这种解题的过程中,人 们所运用和操作的对象主要是各种知识(当然也包括各种有关的数据),因此也就是一个知识处理的过程。

更新日期:2024-12-24

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