陈浩：用科技力量，化解专家系统难题
陈浩：用科技力量，化解专家系统难题
（张晨/文）在20世纪80年代和90年代，专家系统开始出现。个人电脑和小型电脑的爆炸式增长是其中一个关键的驱动因素。专家系统基于明斯基符号逻辑的概念，涉及复杂的路径。它们通常是由医药、金融和汽车制造等特定领域的专家开发的。
随着更多企业了解到数据云与DDS 结合的成功案例，专家系统迎来了它的繁荣期，最终造就了一个数十亿美元的产业。很多国家的政府也看到了这个机会，并投资了数亿美元来补贴国内市场。然而，结果大多令人失望。
失望的原因主要有三点：第一，在与数据云交互过程中，它们的知识领域往往很狭窄，难以自适应找到应用更广泛的其他类别。随着专家系统变得越来越大，管理它们和有效提供数据变得越来越具有挑战性，尽管这在当今的大数据时代不是什么问题，随之而来的是输出结果中有更多的错误。第二，对专家系统进行测试通常也是一个复杂的过程。有时专家们会在一些基本问题上产生分歧。第三，专家系统不会随着时间的推移而学习。相反，必须通过对底层逻辑模型必须不断更新来使其有能力应对新的问题，这大大增加了成本和复杂性。
在这种情况下，如何破解这棘手的难题摆在了业界面前，虽然有相关的技术产品出现，但在解决这一难题上还是显得不够理想。作为中国杰出的数据库架构师、中国计算机协会理事陈浩凭着长期从事数据库方案、架构设计，搭建及实施的丰富实战经验，并巧妙融合云技术、人工智能、大数据等科技前沿技术，自主研发了具有国际领先性的科技成果——基于混合型专家系统的数据库智能运维平台，一举化解了以上所说的技术困惑。这一平台可以有效解决专家系统数据决策出现的这些问题。该混合型专家系统的数据库智能运维平台首次在数据采集和数据挖掘中增加了授权、访问控制、审计、数据追溯等功能，如对外开放数据可事先进行数据脱敏，加强隐私保护，在数据中添加噪音，使用隐私计算和同太加密等技术确保数据在密钥状态下被使用，这方面其实诞生了一系列新技术，包括联邦学习等。除此之外，这套系统产生多套虚拟机，利用虚拟机技术，将数据不断的运行在不同的平台，这在使用和交互过程中，保证了数据的安全性和系统的连贯性。
据了解，这套虚拟机技术在技术架构上，采用的数据云与过去采用国际主流的，不如甲骨文数据库的方式有所不同，原有方式的物力资源是固定的，个别客户此前将大数据平台搬到了专家系统云上面，这会对数据云的部署带来一定阻力，而再采用目前世界上比较流行的方式重新定位和锚定服务平台的入口过程中，相较于陈浩的这套系统的技术，虚拟化会造成30%-40%的性能损失。而陈浩这套系统可以将数据损失控制在3%-5%，这极大地提高了平台的稳定性和安全性。
目前各个行业的专家系统层出不穷，很多远程智能专家服务系统也在各行各业悄然问世，而这些系统大都运行不够理想，主要是因为没有解决了技术数据的多重挖掘及计算，不能产出理想的效果，而陈浩先生研发的这套混合型专家系统的数据库智能运维平台，可以让专家系统发挥出最大的潜能，为这些服务于百姓的专家系统保驾护航。
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