老年社会要来了，大家都知道其巨大影响力，不用我多说，看看日本就知道了，20多年来都没能走出困境。
但我们看看最新新闻，中国小船科技采用机云结合的方式，打造居家智慧养老操作系统。AI来了。小船科技的高端智慧养老设备先在北京、上海、杭州、重庆等大城市推出，日间照料中心的智慧养老设备在二三线城市铺开，逐渐形成市场覆盖。
为了避免广告之嫌，笔者不便多说，希望大家发表意见等，我们后续再谈。咱们还是从头说起吧。我们知道在人工智能2.0时代里出现的专家系统堪称“明星选手”。专家系统是指一种人工智能系统，其中包含着某个领域大量专家水平的知识和经验。通过已经编程好的知识，专家系统能够处理这个领域中普通甚至是棘手的问题。也就是说,专家系统可以根据某一个领域已有的知识和经验进行推理和判断，最终作出模拟人类专家的决策，以此解决需要人工判断的问题。年，“专家系统”的大师级人物爱德华·费根鲍姆开发出了一个极具代表性，也是业界第一个专家系统——DENDRAL，它能够对未知的有机化合物进行判别。
DENDRAL利用的原始数据是物质的质谱数据，整个系统按照功能可以分成三个部分：第一个部分是利用已有的质谱数据和化学经验知识对可能的分子结构形成若干约束；第二个部分是通过J.莱德伯格的算法计算出一些可能的分子结构，并对根据第一个部分的约束控制这种可能性的展开，最终得到一个或多个可能的结构；第三个部分是利用化学家的知识对第二个部分得出的结论进行验证、排列，最终得出分子结构图。
AI时代的专家系统怎么回事呢？20世纪70年代末期研发出来的MYCIN系统也是人工智能2.0时代中“专家系统”的典型代表。MYCIN系统是一种能够帮助医生对血液感染患者进行诊断，并且提供抗菌素类药物选择的人工智能。20世纪70年代初期，美国斯坦福大学的科研人员利用人工智能1.0时代的研究理论——LISP语言编写了“专家系统”。这个系统从控制结构上可以分为两个部分：第一个部分是通过患者的病史、病症和化验结果等原始数据，利用数据库中的专业医疗知识进行推断，找出导致感染的病菌。如果是因为多种病菌感染，就用0到1的数字表示出每种可能导致感染的病菌的出现概率；第二个部分是在第一个部分的基础上，结合数据库中的药理数据提供针对这些病菌的治疗药方。
虽然“专家系统”有很多成功的案例，但是也存在一些必须面对的问题：如果需要人类将知识传输给人工智能，那么研究者就必须倾听一个或多个领域多位专家的所有讲解，从他们那里获取知识后，再输入到人工智能系统中，这样做会产生非常高的成本，实际操作起来也有一定的难度。与此同时，如果知识数量不断地增加，那么在实际运行的规则多达成千上万条后，有些规则之间就可能发生矛盾或冲突，所以对这种系统还需要进行维护和管理。虽然“专家系统”具有一定的缺陷，但是俗话说“人无完人”，我们又怎能去苛求一台机器。以当时的技术水平来说，“专家系统”在处理特定领域的知识上有着得天独厚的优势。除了医疗，“专家系统”还被应用于生产、人事、金融、会计等领域。比如，银行采用的“专家系统”可以通过信用卡申请人提交的申请材料判断该申请人是否具备相应资质，以便减少流程，节约成本。看来专家系统要大显身手了。
其实早在年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》就将人工智能写入“十三五”规划纲要。国家要求加快信息网络新技术开发应用，.看来是我们大家没有跟上时代的脚步啊。一场巨变就要到了。本号继续深入报道。