簡單的智能移動問答系統

陳凱

本期文章要介紹的，是一個非常簡單的基于邏輯編程的智能移動問答系統，教師不僅能用它來教學，還能用它來教學——前半句話的意思是，這個系統逐步搭建的過程，可作為人工智能邏輯編程入門階段的教學素材;后半句話的意思是，這個系統搭建成功之后，系統本身也可作為某些學科的教學工具。這個小系統可以在手機或其他移動設備上運行，針對特定查詢類別，使用者提供若干關鍵字，系統能給出和關鍵字相匹配的對象的名稱。為了能夠簡單說明問題，本文以“校園野花查詢系統”為例，對系統的構建過程進行說明。

● 需求——從學用人工智能到學人工智能

對學習者來說，學用人工智能和學人工智能，兩者看上去很相近，或者說的確也有相當部分學習內容存在交集，但兩者的學習目標其實是不同的。若要勉強區分一下，那么前者是學習用人工智能的成果來實現某個任務，或構建出某個功能系統;后者則主要是學習如何利用數學和邏輯上的方法來模擬、延伸和擴展人的智能，學習中還常常涉及腦神經科學、心理學、哲學等多個學科的學習內容。

舉例來說，若想利用人工智能來幫助識別校園里的常見野花，可以用現成的“形色”或“花伴侶”軟件拍攝野花照片并聯網智能識別，這就是利用人工智能的成果來了解植物知識，最多只能算是對人工智能應用進行體驗。如果學習編寫一個Python程序，調用網絡上的接口對野花圖片進行智能識別，那么這其實是利用Python高粘合性的特點，借助人工智能的功能接口來構建出野花識別系統，也很難說是對人工智能本身進行學習。那怎樣算是學習人工智能呢？那就一定要將野花辨識的機器學習過程展現出來，然而，對于基礎教育階段的教學者和學習者來說，這不是件容易的事情，主要的瓶頸在于學習者數學和計算機科學方面知識技能儲備的限制。教學者可以引入一些策略來緩解以上矛盾，比如，將數學運算參與到人工智能實現過程中的關鍵步驟和原理用圖形和動畫的方式直觀顯現出來，保留數學公式的應用而適當略過數學公式的推導過程;或者，重點剖析人工智能相關算法核心思想，同時降低數據結構和算法的復雜性;再者，就是將適應學習者當前知識技能基礎的人工智能學習內容作為優先選取的教學內容，并為學習者指明未來進階的學習路徑。

“校園野花查詢系統”是一個用人工智能邏輯編程語言設計的迷你專家系統，在根據植物特征描述識別野花這一功能上，其能力要強于一般的通用聊天機器人程序。和常見的上傳圖形智能識別野花種類的人工智能（通常用神經網絡搭建）程序相比，這個迷你專家系統只能借助語言描述對植物進行識別，其實現關鍵在于人工智能邏輯編程的運用，能夠適應基礎教育階段學習者的知識技能基礎，不需要引入額外的預備知識技能。基于特征描述的迷你專家系統的應用場景也不同于圖片智能識別，它更適合于植物分類學方面的基礎訓練。

● 實施——用pyDatalog建立知識庫

“校園野花查詢系統”使用邏輯編程語言實現，它不同于基于步驟的程序設計語言，而是根據事實和規則，在知識庫中自動進行演繹推理。圖1所示的是一段Python簡單代碼，通過建立事實和查詢來識別野花。

這是一個極端簡化的例子，它只考慮了花瓣數量和花冠是否對稱（暫時只考慮輻射對稱的情況）。由于使用pyDatalog庫引入了自動演繹推理，所以不需要按傳統的方法用分支結構對用戶輸入信息進行判斷，計算機會自動進行匹配，按代碼中的例子，就是在知識庫中匹配既符合4片花瓣，又符合花冠不對稱情況的所有事實。在這些代碼的基礎上稍微加以擴展，就能體現出其知識積累和查詢的便捷性和靈活性。代碼如圖2所示。

這些簡短的代碼只是用作邏輯編程的示例，要使其功能更加完整，還有許多可以改進的地方。一方面，從植物學角度來看，有許多專業特征，如花序、葉序、葉緣、葉脈等都可以列入知識庫中;另一方面，從應用交互來看，還要考慮到用戶可能有難以描述、描述錯誤或省略描述的情況。

在知識庫中可以用“<=”符號來代表推理，在下頁圖3所示的代碼中，程序會自動將具有“羽狀復葉”和“蝶狀”花這兩項特征的植物視作豆科植物。

從圖3所示的運行結果可以發現，雖然預先沒有存儲植物分類信息，但系統可以自己運用知識庫里的事實和規則，嘗試對植物的分類進行判斷，可以算是有了初步的智能。而為了進一步完善這個專家系統，學習者的進階學習路徑也變得非常明確：一是怎樣對用戶輸入的語言文字進行分析，從變化多端的語言文字中提取出關鍵特征信息;二是如何利用遞歸調用，進一步提升系統的演繹推理能力。

● 拓展——讓系統變得更方便，更有趣

要想在安卓系統的手機或平板上，而不僅僅是計算機上運行這個迷你專家系統，可以安裝QPython應用，同時，要記得用QPython界面的“系統”工具，或者調用“pip”程序在線安裝pyDatalog庫，以實現知識庫和邏輯推理的功能。QPython還能調用安卓接口，使這個迷你專家系統使用起來更方便、更有趣，如調用拍照功能、經緯度查詢功能等。圖4所示的代碼片段，是在QPython中調用安卓語音引擎實現語音輸出。

在實際操作中，可以利用訊飛的語音識別來輸入信息，系統在查詢或推理之后，用安卓的語音引擎將結果朗讀出來，這就使得這個迷你專家系統的應用十分具有趣味性。雖然利用現成的接口實現某些人工智能的能力非常簡單，學習者也比較容易獲得成就感，但有必要提醒學習者的是，這其實就是通過調用、整合現成的人工智能成果來構建自己的功能系統，不能以此代替人工智能內部原理的學習。