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第202章 AI萌芽,专家系统初现

获得【人工智能基础逻辑框架】带来的震撼与凝重,并未让张彬却步。相反,一种强烈的、将其付诸实践的冲动驱使着他。然而,他深知“人工智能”这个词在当前时代的敏感性,如同怀抱着一块稀世璞玉,却需小心遮掩其真正光芒,以免引来不必要的麻烦甚至灾难。他需要一个恰当的切入点,一个既能验证框架可行性,又不会过于惊世骇俗的应用场景。

他选择了飞机故障诊断。

这是一个知识密集、规则相对清晰(尽管复杂),且对效率和准确性要求极高的领域。一线机务工程师的经验无比宝贵,但培养周期长,且面对层出不穷的新机型、新故障,有时难免力有未逮。若能构建一个系统,将优秀工程师的经验知识固化下来,辅助进行故障排查,其价值不言而喻,也更容易被理解和接受。

在“南风项目”和研究所的框架下,他低调地启动了一个名为“飞行器状态智能研判辅助系统”的子课题,对外宣称是构建一个“高级的、基于规则的故障数据库查询与逻辑判断系统”。 internally,他称之为“烛龙之眼”计划,取上古神兽烛龙“视为昼,瞑为夜”洞察万物之意。

他将这个原型系统的开发,放在了经过小幅升级、运算能力和存储空间略有提升的“星火-1号”改进型上。核心程序由他亲自编写,运用【人工智能基础逻辑框架】中关于知识表示和推理机制的部分。他设计了一种基于“产生式规则”(如果-那么规则)的知识库结构。

大量的前期工作投入在知识获取和规则录入上。他找来几位经验丰富的机务工程师,耐心引导他们,将各种典型故障现象、可能原因、排查步骤、维修经验,分解成一条条清晰的逻辑规则。小王带领一个小团队,负责将这些口语化的经验,翻译、整理、编码成系统能够识别的规则语句,工作量巨大且繁琐。

“如果发动机启动时振动值超限,且伴随滑油压力异常波动,那么优先检查主轴承磨损可能性(置信度0.8),其次检查联轴器对中(置信度0.6)。”

“如果空中仪表显示供电电压持续下降,且无线电通讯出现杂音,那么检查发电机碳刷(置信度0.9),并排查相关线路接头(置信度0.7)。”

成千上万条这样的规则被输入系统,构建起一个初具规模的航空故障知识图谱。张彬严格限制了系统的“智能”边界。它没有自主学习和创造能力,其“智慧”完全来源于预先输入的人类知识。它的推理,也严格遵循预设的逻辑链条,绝不会天马行空。决策权限更是被牢牢掌握在人类手中,系统只提供可能性排序和建议,最终判断仍需工程师确认。

即使如此,当系统初步完成,进行第一次内部演示时,依旧引起了不小的波澜。张彬邀请了几位提供案例的工程师、项目组相关领导、以及小王等核心成员到场,郑工也闻讯而来,脸上带着惯有的审视与好奇。

张彬在系统中输入了一组模拟的、经过精心设计的故障参数——这些参数指向一个极其隐蔽的、由多个子系统偶发故障耦合导致的异常现象。在场的资深工程师看着那些分散、看似不相关的数据,眉头紧锁,快速思考着各种可能性。

就在他们尚未理清头绪时,“星火”改进型的屏幕闪烁,系统在几秒钟内,依据知识库中的规则链进行了快速推理和概率计算,输出了三条最可能的故障原因,并按照置信度高低排列,后面还附带了详细的排查建议。排在第一位的,正是那个难以察觉的耦合故障!

“这……这就出来了?”一位老工程师扶了扶眼镜,凑近屏幕仔细观看推理路径,脸上写满了难以置信,“这个耦合情况,我当年也是碰巧才发现的……它居然能直接推出来?”

演示的成功,让在场者既感到兴奋,又隐隐生出一丝不安。兴奋于这种辅助工具带来的巨大效率提升和知识传承价值;不安则源于对这种“机器判断”的本能疑虑,以及对其背后运作机制的一知半解。

郑工咂咂嘴,摇头感叹:“这东西……有点邪性啊。按规则来是没错,可这世上总有规则涵盖不了的意外。机器,终究是机器。”他的话代表了相当一部分人的保守心态。

项目组领导则更看重其应用前景:“如果能确保准确性和可靠性,这将极大提升我们的地勤保障效率,尤其是面对新型号时!张彬同志,这个方向很有价值,但要稳妥,一定要稳妥!”

【叮!签到成功!恭喜宿主获得:机器学习基础概念(监督学习)】

关于如何让机器通过大量已标注的输入-输出数据对(即“训练数据”)自动学习并构建模型,从而对新数据进行预测或决策的基础原理和方法涌入脑海。这为“烛龙之眼”系统指明了一条进化之路——从完全依赖人工输入的规则,走向能够从历史故障数据中自动学习规律、发现潜在关联的新阶段!

张彬心中豁然开朗。他意识到,可以将历史上积累的大量飞机维护记录、传感器数据与最终确认的故障原因,作为训练数据,尝试让系统学习其中的模式。这不仅能补充人工编写规则的不足,甚至可能发现人类专家都未曾注意到的细微关联。当然,这需要更强大的计算能力和更严谨的数据处理,是下一步的远景规划。

他将“烛龙之眼”系统的首次成功演示记录在案,并在“雅典娜计划”的笔记中写道:

“‘烛龙之眼’初试,基于规则之专家系统,于故障诊断显威。速度超人力,然其智囿于人所授之规。郑工之虑,亦吾之警。今获机器学习之匙,或可引其自数据中觅知,然此路更险,需如临深渊,如履薄冰。AI之力,初露锋芒,慎之重慎。”

“烛龙之眼”的第一次闪烁,虽然微弱,却照亮了一条全新的技术路径。张彬知道,这只是人工智能在这片古老土地上投下的第一缕微光,前方是广阔的未知,以及随之而来的巨大机遇与严峻挑战。他必须小心翼翼地守护这株幼苗,让它既能汲取养分成长,又不会因过早暴露风雨而夭折。