规则基础与机器学习架构：AI系统实施中的关键选择
在实施AI系统时，选择基于规则与机器学习架构之间的权衡对于应用的可用性、兼容性和效率至关重要。从基于规则的AI系统获取输出可能简单且几乎立即完成，但机器学习系统能够以更高的适应性处理更复杂的任务。企业在利用两者之前，应了解基于规则和机器学习系统之间的核心差异，包括它们的优势和局限性。
什么是基于规则的系统？
基于规则的系统是一种基本的AI模型，它使用一组预定义的规则来做出决策和解决问题。开发人员根据人类专家的知识创建规则，从而使系统能够处理输入数据并产生结果。
要构建一个基于规则的系统，开发人员首先需要为系统创建一组规则和事实。然后，推理引擎将这些信息与规则进行比对。在这里，人类知识被编码为if-then语句形式的规则。系统遵循设定的规则，仅执行编程功能。
基于规则系统的优势和劣势
组织经常使用基于规则的系统，原因如下：
- 准确性。基于规则的系统通过因果关系运行，且仅在其规则集内。因此，系统的规则作为护栏确保精确性和准确性。
- 易用性。基于规则的系统仅需要少量的简单数据来执行任务和重复过程。这使得开发人员更容易创建、使用和调试它们。
- 速度。经过适当训练后，基于规则的系统可以快速有效地做出明智的决策，因为没有解释或增长的空间。其有限的参数确保响应尽可能快地到来。
然而，由于它们的简单性质，基于规则的系统在以下方面经常表现不足：
- 有限的范围。基于规则的系统是精确的，没有学习能力，这限制了它们只能在原始编程的范围内工作。包含过多规则可能会减慢系统速度并引入复杂性。
- 不可变性。基于规则的系统本质上不会改变且不可扩展。修改现有规则或添加新规则可能会引入耗时且昂贵的复杂性。
- 受限的智能。基于规则的系统仅与开发人员设定的规则一样好，不能独立于这些规则做出决策。这意味着系统只能根据其明确的编程行事，并将反映原始规则集中的任何缺陷或疏忽。
什么是机器学习系统？
机器学习是一种AI类型，使应用程序能够预测结果，而无需明确编程这样做。机器学习算法独立检测和分析数据模式，并据此修改其行为以产生新的输出。
要创建机器学习系统，开发人员选择一个合适的AI模型，并向其提供大量数据集。所选算法分析数据集并确定数据内的关系。
机器学习系统内的逻辑嵌入在算法中，而不是由人类编码。顾名思义，机器学习模型从其训练数据中自主“学习”，在数据推论和未来数据输出之间建立直接关系。
机器学习系统的优势和劣势
机器学习系统为组织提供以下好处：
- 适应性。机器学习系统随着新数据的呈现而无需人工干预进行调整，通过持续学习做出明智的决策和预测。这使得它们非常适合解决快速变化环境中的动态问题。
- 自我学习。机器学习系统根据其输入数据中的模式和关系进行调整，使模型能够定义自己的规则，这些规则考虑到了广泛的变量。这种能力使机器学习成为解决包含多个因素、规则和随时间变化的模式的复杂过程的良好选择。
- 可扩展性。随着项目和环境的增长，机器学习系统可以相应地扩展和适应新数据、基础设施资源和算法。例如，组织可以通过扩展其训练数据集和基础架构来将简单分类器升级为神经网络。
尽管机器学习系统可以解决许多问题，但它们也存在以下缺点：
- 对训练数据质量的依赖。由于数据质量直接影响模型质量，机器学习系统必须在历史和相关数据上进行彻底训练，以做出明智的决策和预测。然而，构建足够大和相关的数据集可能是一个资源密集型和耗时的过程。
- 复杂性。尽管机器学习系统可以处理比基于规则的系统更大、更复杂的任务和环境，但它们也需要团队具备更高的技术专长来开发有效的应用程序。诸如编写机器学习算法、识别有用数据和监控生产中的模型等任务需要数据科学团队和经过适当培训的员工。
- 有限的适应性。机器学习系统可以调整和增长，但它们无法适应其训练范围之外的情况或问题。这些系统缺乏人类直觉，无法在其知识范围之外得出结论。
在基于规则与机器学习系统之间做出选择
基于规则的AI和机器学习在运行所使用的逻辑类型以及所需的人类干预水平方面存在差异。对于基于规则的系统，系统的决策逻辑在开始时就被灌输，部署后几乎没有灵活性。另一方面，机器学习系统可以在没有人类指导的情况下持续学习。
AI、机器学习和深度学习是相关概念，但它们在处理数据、生成输出和需要人类监督方面有所不同。
鉴于这些学习方法之间的差异，是否使用基于规则或机器学习系统的问题归结为组织需求。不同类型的AI可以采取不同类型的行动并产生不同的分析或见解。
应用机器学习和基于规则的系统
在基于规则与机器学习系统之间做出选择取决于参数必须多么严格、效率和训练成本的要求，以及是数据科学团队还是算法将创建规则。
机器学习可以处理相对可变环境中复杂和密集的问题，而基于规则的AI系统更容易解释并促进精确性。此外，机器学习系统的适应性和速度是有代价的。机器学习需要高水平承诺，因为算法需要大量数据才能有效。
在这些数据上的训练可能需要很长时间，因此对于更简单的任务，采用基于规则的方法可能更有意义。基于规则的系统适用于不涉及高度复杂决策或大量复杂数据的场景。
底线：何时机器学习系统是最佳选择
机器学习系统通常被视为比基于规则的AI更优越，因为它们能够进行更复杂的分析，并可以不断从变化的数据中学习和适应。与基于规则的系统相比，机器学习功能（如预测分析、异常检测和计算机视觉）可以实现更全面和细致的结果。因此，如果企业能够支持构建机器学习模型所需的成本和时间，那么这样做通常是更好的选择。
然而，基于规则的系统仍然有其时间和场合。首先，它们对于更基本的用例可能很有帮助，并且与机器学习相比通常更具成本效益。它们也比机器学习系统的错误窗口更窄。因此，在具有明确规则的场景中，准确性和速度至关重要，基于规则的系统可能更为成功——例如，简单的医疗诊断或在线评分系统。
需要考虑的用例和限制
尽管基于规则的系统本质上通常不复杂，但添加更多规则和缓解因素可能会引入矛盾和重叠。虽然机器学习系统可以处理更大的复杂性，但这可能会以准确性为代价。例如，考虑以下现实世界用例以及根据所使用的系统类型可能出现的各种限制。
住房贷款审批
在需要平均收入才能获得住房贷款批准的例子中，基于规则的系统将让数据科学家创建规则，例如要求月收入为估计的每月抵押贷款支付金额的三倍。然而，在大型AI应用中，情况并非如此简单：必要的修改越多，基于规则的系统可能变得越复杂。
这些修改可能包括从考虑申请人的位置到考虑经济衰退的任何因素。这些新规则显著增加了最初预期的时间和计划量。虽然这种基础工作的增加提高了适应性，但也花费了更多时间。因此，缓解限制因素也可能降低易用性。
当基于规则系统中的修改变得繁琐时，转向机器学习模型是有意义的。机器学习在不断变化的环境中表现出色，因为它具有可扩展性和可变性。
创建算法、在相关数据集上训练它，并教它识别模式和关系需要更大的初期投资。但是，所得模型可以处理比基于规则的系统更复杂的任务。
在住房贷款审批系统中，机器学习系统可以使用反向传播进行优化，以在学习数据的过程中找到批准规则。因此，模型最终可以得出一个更细致的规则，该规则考虑了申请人的收入、信用历史和位置。
电子商务聊天机器人
在电子商务聊天机器人的情况下，基于规则的系统可能足以满足基本的聊天机器人服务。例如，考虑一个小企业想要使用聊天机器人提供有关服务、营业时间和产品的预设答案。基于规则的系统可以根据客户使用的特定词汇预先编程回答。开发这样的系统将比编程机器学习系统更具成本效益且耗时更少。
然而，客户问题通常很复杂，并且规则可能会根据外部情况发生变化。对于更动态的聊天机器人，使用机器学习系统可以创建更复杂的问答，从而整体上增强用户体验。然而，企业可能需要投入更多时间和资金来维护机器学习系统，并监控其是否存在不准确性或偏见。
客户个性化和推荐引擎
许多组织选择将客户个性化集成到其服务中。例如，一家公司可以使用机器学习系统分析历史数据，以购买建议的形式个性化客户的体验。机器学习系统还可以为推荐引擎提供动力。Netflix就是一个很好的例子——它对其流媒体平台上用户观看内容的精细分析使该服务能够为用户创建策划推荐。
相比之下，基于规则的系统无法从用户行为中学习；相反，基于规则的系统仅通过狭窄的if-then编程提供推荐和个性化。例如，如果流媒体平台上的观众观看了三部曲的第一部电影，基于规则的系统可以在用户看完第一部电影后被编程为推荐该系列的第二部电影。
银行业和欺诈保护
如果一个AI模型试图发现新的或罕见的事件——就像在欺诈保护中那样——可以从中收集示例的领域将受到限制。没有足够的标记数据将阻碍模型的性能，使银行业和欺诈保护用例通常最适合机器学习系统。
例如，机器学习系统可以评估信用卡用户的过去购买趋势以检测潜在欺诈。相比之下，基于规则的系统在识别购买习惯中的细微差别方面会遇到困难。它可能会在满足某些规则时自动暂停信用卡，例如当进行国际购买时。相反，机器学习系统能够识别出某个美国客户经常穿越加拿大边境，因此不会将加拿大境内的购买标记为可疑行为。
相关文章
