專家系統/DENDRAL
Dendral 是 20 世紀 60 年代人工智慧 (AI) 領域的一個具有影響力的先驅專案，以及它所產生的計算機軟體專家系統。它的主要目標是透過分析有機分子的質譜圖並利用化學知識來幫助有機化學家識別未知的有機分子。[1] 它由斯坦福大學的 Edward Feigenbaum、Bruce Buchanan、Joshua Lederberg 和 Carl Djerassi 完成。[2] 它始於 1965 年，涵蓋了人工智慧研究史的大約一半。[3]
Dendral 軟體程式被認為是第一個專家系統，因為它自動化了有機化學家的決策過程和問題解決行為。[4] 它包含兩個子程式，啟發式 Dendral 和 元 Dendral。[5] 它用 Lisp 編寫，Lisp 被認為是人工智慧的語言。[6]
許多系統都是從 Dendral 派生出來的，包括 MYCIN、MOLGEN、MACSYMA、PROSPECTOR、XCON 和 STEAMER。
名稱 Dendral 是術語“樹狀演算法”的混成詞。[7]
啟發式 Dendral 是一個程式，它使用質譜圖或其他實驗資料以及化學知識庫，來生成一組可能對產生這些資料負責的化學結構。[8] 化合物的質譜圖是由質譜儀產生的，用於確定其分子量，即其原子成分質量的總和。例如，化合物水 (H2O) 的分子量為 18，因為氫的質量為 1.01，氧為 16.00，其質譜圖在 18 個單位處有一個峰。啟發式 Dendral 將使用此輸入質量以及原子質量數和價鍵規則的知識，來確定原子成分的可能組合，它們的質量加起來為 18。[9] 隨著重量的增加和分子的變得更加複雜，可能的化合物數量急劇增加。因此，能夠透過假設形成過程減少候選解決方案數量的程式至關重要。
元 Dendral 是一個知識獲取系統，它接收可能的化學結構集和相應的質譜圖作為輸入，並提出一些假設來解釋某些提出的結構和質譜圖之間的相關性。[10] 這些假設將反饋給啟發式 Dendral 以測試其適用性。[11] 因此，“啟發式 Dendral 是一個性能系統，元 Dendral 是一個學習系統”。[12] 該程式基於兩個重要特徵：計劃-生成-測試正規化和知識工程。[13]
計劃-生成-測試正規化是問題解決方法的基本組織，是 啟發式 Dendral 和 元 Dendral 系統使用的通用正規化。[14] 生成器 為特定問題生成潛在的解決方案，這些解決方案在 Dendral 中表示為化學圖。[15] 但是，這隻有在候選解決方案的數量最少的情況下才是可行的。當存在大量可能的解決方案時，Dendral 必須找到一種方法來設定約束，以排除大量候選解決方案。[16] 這是 Dendral 規劃器 的主要目標，它是一個“假設形成”程式，它採用“特定任務的知識來找到生成器的約束”。[17] 最後但並非最不重要，測試器 分析每個提議的候選解決方案，並丟棄那些無法滿足某些標準的解決方案。[span>18] 這種計劃-生成-測試正規化的機制是將 Dendral 結合在一起的原因。[19]
知識工程的主要目標是在可用的知識庫和問題解決技術之間實現有效的互動。[20] 這可以透過開發一個過程來實現，在這個過程中，大量的特定任務的資訊被編碼到啟發式程式中。[21] 因此，知識工程的第一個基本組成部分是大型 “知識庫”。 知識庫將包括關於質譜技術的特定知識、構成化學和圖論基礎的大量資訊，以及可能有助於找到特定化學結構解析問題解決方案的任何資訊。[22] 透過知識工程，Dendral 能夠利用這個“知識庫”來確定與輸入資料相對應的一組可能的化學結構，並形成新的“一般規則”來幫助它減少候選解決方案的數量。因此，終端使用者現在將獲得最少的可能解決方案，這些解決方案現在可以由任何非專家使用者進行測試以找到正確的解決方案。
啟發式是一種經驗法則，一種不保證解決問題的演算法，但透過丟棄不太可能和無關的解決方案來減少可能的解決方案的數量。[23] 使用啟發式解決問題的方法稱為“啟發式程式設計”，它在 Dendral 中被用來讓它在機器中複製人類專家透過經驗法則和特定資訊推匯出問題解決方案的過程。
啟發式程式設計是人工智慧的一種主要方法，也是人工智慧向前邁出的巨大一步，[24] 因為它使科學家們最終能夠使人類智慧的某些特徵自動化。它在 20 世紀 40 年代後期透過 George Polya 的著作 如何解題：數學方法的新視角 在科學家中間變得突出。[25] 正如 Herbert Simon 在 人工科學 中所說，“如果你把啟發式結論當作確定的，你可能會被愚弄和失望；但如果你完全忽略啟發式結論，你就不會有任何進展。”
在 20 世紀中葉，“機器會思考嗎？”這個問題在科學家中間變得引人入勝，並廣受歡迎，其主要目的是為機器行為新增人性化的特點。約翰·麥卡錫是該領域的主要研究人員之一，他在 1956 年的達特茅斯夏季研討會上將這種機器智慧的概念稱為“人工智慧”（AI）。AI 通常被定義為機器執行類似人類認知能力的操作的能力。[26] 20 世紀進行了大量創造 AI 的研究。
同樣在 20 世紀中葉，科學，特別是生物學，面臨著快速增長的需求，需要發展一種“人機共生”來幫助科學家解決問題。[27] 例如，由於其複雜性，肌紅蛋白、血紅蛋白和其他蛋白質的結構分析迫切需要儀器開發。
在 1960 年代初，約書亞·萊德伯格開始與計算機合作，並很快對建立互動式計算機產生了濃厚興趣，以幫助他進行外生物學研究。[28] 具體來說，他對設計能夠幫助他研究外星有機化合物的計算系統感興趣。[29] 由於他既不是化學專家也不是計算機程式設計專家，因此他與斯坦福大學化學家卡爾·迪耶拉西合作，請他幫助他進行化學方面的研究，並與愛德華·費根鮑姆合作進行程式設計，以自動化從原始質譜資料中確定化學結構的過程。[30] 費根鮑姆是程式語言和啟發式方法的專家，他幫助萊德伯格設計了一個系統，該系統模擬了卡爾·迪耶拉西解決結構解析問題的方式。[31] 他們設計了一個名為**樹狀演算法**（Dendral）的系統，該系統能夠生成與質譜資料相對應的可能化學結構作為輸出。[32]
然後，Dendral 在評估酮、醇和化學化合物異構體的光譜方面仍然非常不準確。[33] 因此，如圖 1 所示，迪耶拉西“教會”了 Dendral 一些通用規則，這些規則可以幫助消除大多數“化學上不可能”的結構，併產生一組結構，這些結構現在可以由“非專家”使用者進行分析以確定正確的結構。[34] 圖 2 顯示了在將所有通用規則輸入 Dendral 的知識庫後，Dendral 如何在沒有專家指導的情況下執行。[35]
Dendral 團隊招募了布魯斯·布坎南來完善費根鮑姆的 Lisp 程式。[36] 布坎南與費根鮑姆和萊德伯格有著類似的想法和興趣，但他特別感興趣的是假設形成。[37] 正如約瑟夫·諾文伯在《數字化生命：計算機在生物學和醫學中的引入》中所說，“（布坎南）希望系統（Dendral）能夠自己做出發現，而不僅僅是幫助人類做出發現”。布坎南設計了“Meta-Dendral”，它是一個“假設生成器”。[38] Meta-Dendral 和 Dendral 融合在一起，在 1966-67 年創造了“啟發式 Dendral”。[39] 主要區別在於，啟發式 Dendral “將作為其他領域類似系統的模板”，而不是僅僅專注於有機化學領域。[40]
- ↑ November, 2006
- ↑ Lederberg, 1987
- ↑ Lindsay et al., 1980
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- ↑ Berk, 1985
- ↑ Lederberg, 1963
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- Berk, A A. LISP: the Language of Artificial Intelligence. New York: Van Nostrand Reinhold Company, 1985. 1-25.
- Lederberg, Joshua. An Instrumentation Crisis in Biology. Stanford University Medical School. Palo Alto, 1963.
- Lederberg, Joshua. How Dendral Was Conceived and Born. ACM Symposium on the History of Medical Informatics, 05 Nov. 1987, Rockefeller University. New York: National Library of Medicine, 1987.
- Lindsay, Robert K., Bruce G. Buchanan, Edward A. Feigenbaum, and Joshua Lederberg. Applications of Artificial Intelligence for Organic Chemistry: The Dendral Project. McGraw-Hill Book Company, 1980.
- November, Joseph A. “Digitizing Life: The Introduction of Computers to Biology and Medicine.” Doctoral dissertation, Princeton University, 2006.