法則學派(Rule Based Approach),為人工智能學習的兩大學派之一,另一派為機器學習學派(Machine Learning Approach)。

定義

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法則學派指的是機器模仿人類,以邏輯推論的方式,根據人類學習之法則,並加入環境變數變因而推理出判斷結果。此派人工智能注重的是「推理」而非「學習」。最主要代表系統為專家系統

適用條件

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  • 較結構性的問題
  • 法則明確、穩定、例外少
  • 法則數量不能太大
  • 專家可以清楚完整的描述所依據的法則
  • 大多限制在特定狹隘的領域

主要問題

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當用戶遭遇大範圍大、複雜、高維度、非結構性的問題,法則學派就會遭受到以下問題:

  • 法則過多;當法則太多條時即不適用。舉例來說,學習語言,人類語法太多太複雜,且不同語言間的語法結構不盡相同,此時便不適合使用法則學習。
  • 法則無法表達:只有外顯知識才能夠清楚的描述其法則,但人類文明更多的是內隱知識,「只可意會,不可言傳」,當然也沒有列舉清楚的法則。
  • 法則會變且有例外:很多法則隨着時代變化,可能會隨着異動,此外當法則有例外也會造成法則列舉的難度。

參考文獻

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  1. 林東清. 資訊管理:e化企業的核心競爭能力 七版. 台北市: 智勝文化. 2018年8月: 106頁. ISBN 978-986-457-047-8 (中文).