6. 1980 年代人工智慧發展出的專家系統(Expert System)把取自專家的資訊彙編成一組規則，這些規則往往以「若...則...」 結構呈現，稱為下列何種規則？
(A)設計規則
(B)生產規則
(C)推論規則
(D)專家規則

• 人工智慧的發展的三次熱潮：

（一）第一次熱潮(1950~1960年)

「人工智慧」1956年夏天的「達特茅斯會議(Dartmouth Conference)」。讓機器具備「推論」或「探索」的功能，使用的主要工具是樹狀結構的搜尋演算法，用以做「狀況區分」。

（二）第二次熱潮(1980~1990年)

焦點轉移至「知識」，因而發展出「專家系統(Expert System)」：讓電腦汲取專業領域的知識後，透過推論，展現有如該領域專家般的表現。基本元件是一個知識庫(Knowledge Base)和一個推理引擎。儲存在知識庫的資訊是透過與該領域的專家訪談所取得，訪談者(或知識工程師)把取自專家的資訊彙編成一組規則，這些規則往往以「若…則…」的結構呈現，稱為「生產規則(Production Rule)」。史丹佛大學開發的MYCIN即為早期專家系統的重要範例。

（三）第三次熱潮(2000年~現今)

由於半導體技術的進步，電腦運算能力大幅提昇，且半導體成本的下降，使用雲端儲存變得便宜，加上在雲端伺服器內收集了世界各地的「大數據(Big Data)」，為人工智慧建立了發展基礎。

其中「機器學習」與「深度學習」扮演了相當關鍵的角色。

機器學習：「學習」的基本目標是「分類」。是非題就是一種最常見的分類問題，機器學習使電腦運用「已知」的大數據學習分類，學成之後即可對「未知」資料做分類。機器學習的發展方向，是在設計、分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法，讓機器得以從自動分析資料的過程中建立規則，並利用這些規則對還沒有進行分析的未知資料進行預測。

? 為什麼選 (B)？

在 1980 年代，專家系統是主流。它模擬人類專家的決策過程，將知識轉化為電腦可理解的邏輯，這種結構被正式稱為**「生產系統模型」**：

• 結構： 也就是你題目中提到的 「若...則...」 (If-Then)。

  • If (條件/前提)： 如果發生了某種狀況。

  • Then (動作/結論)： 則執行某個動作或得出某個推論。

• 命名由來： 這種將知識條列化、並能透過推論引擎不斷「產生」新結論的規則，在電腦科學中被統稱為 「生產規則」。

❌ 其他選項的解析

• (A) 設計規則： 這通常是指 UI/UX 或硬體設計的準則，不是 AI 知識表示法的術語。

• (C) 推論規則： 這是一個很容易搞混的陷阱！「推論」是指處理這些規則的過程（推論引擎 Inference Engine），而這些被處理的「If-Then 內容」本身叫做生產規則。

• (D) 專家規則： 這只是描述這些規則「來自專家」，並非學術上的正式分類名稱。