看板 ott
作者 標題 2012 [人工智慧] MYCIN
時間 2013年02月18日 Mon. AM 07:50:28
http://finalfrank.pixnet.net/blog/post/30497078-[人工智慧]-mycin
[人工智慧] MYCIN
MYCIN是一個早期的專家系統，可以針對病人的情況，對症下藥開不同種類的抗生素。
名稱的由來，是由於許多細菌都有-mycin字尾。
MYCIN是使用一個簡單的推論引擎，並且以知識為基礎(大約600條規則)。
以往的人工智慧都是基於邏輯和Symbol，但是因為系統缺乏Common Sense飽受批評。而專家系統主要是先給予既定的規則和知識，使得之前這方面的問題能夠被解決。
MYCIN主要是一個以Lisp撰寫的系統輸入方面，乃詢問醫生一連串是非題(例如：病患是否開過刀)，或者是簡短的問題。
經過史丹佛大學醫學院的調查，MYCIN的診斷結果有65%的正確率，儘管不是完全診斷正確，其準確率已經比許多專家醫師高。(因為此類問題往往沒有標準答案)
這系統最後會產生可能致病的細菌排名，而這排名是基於每一個診斷的機率，以及做出該診斷的理由，甚至也可以詢問為什麼要針對某個問題去做詢問。
MYCIN也能夠列出它診斷排名，所依據的問題和規則。
MYCIN也能更進一步指示出針對該病症應該用藥為何。
MYCIN雖然有不錯的正確率和表現，但是仍未用在現實世界，這乃是因為當系統若出錯，開錯了藥導致死亡，並沒有可以負責的人。(開發商或醫生，誰該負責？)
這可能牽扯到另外一個專家系統的問題。若專家系統真正能在社會上運作，則許多高等知識份子可能面臨遭受機器取代，而失業的問題。儘管專家系統面對特定領域，已經被證實能夠比一般人類專家有更好的表現，但它會面臨到一些恐懼的因素，例如人類專家擔心自己飯碗不保，進而影響其發展。此外，當時的運算能力仍然很不足，例如做一個診斷需要花30分鐘的時間，顯然較人類專家所需判斷的時間多出很多。而且當時沒有網路的協助，病人臨床的資料每次都要重新輸入，相當費時費力。如今電腦運算速度和網路均發達，專家系統的發展應會更順利。
MYCIN對於人工智慧的影響，乃是之後的專家系統往往會以其作為一個框架，來做進一步的研發。例如Ｅ-MYCIN、KEE…等等。原本MYCIN是用於醫學領域，基於它的專家系統則藉由知識庫的改變，可以用於其他領域上。因此在專家系統上MYCIN占有一定程度的地位，也足以讓專家系統研究的後輩參考或改良。
![[圖]](http://www.amia.org/staff/eshortliffe/Buchanan-Shortliffe-1984/BUCHANAN.JPG)
※ 編輯: ott 時間: 2013-02-18 07:53:12
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