21世紀AI「知識顧問中心」的架構與市場機制效能
Artificial Intelligence人工智慧
知識管理專家系統－功能效益摘要
「知識論及方法論創造－21世紀知識經濟產業」
1.	結合各項產業「知識庫」的知識效益基礎：
知識經濟時代－「產業專家內隱知識資料庫」
2.	以AI人工智慧專家系統導入事物處理程序正確方法：
「AI人工智慧科技－人性的超高速推理邏輯」
AI人工智慧的研發與過程，便先應了解Artificial Intelligence  Expert  System K .M各項事務

的「邏輯分析」與相關事物基礎架構。在中國都知道各項事務的起源－陰與陽。在西方科學的分類

大致如下：正與負，0與1，規則與不規則等相關數據等，作為事物「分析數據」與起源架構。但是

一般正常的人在處理事物「決策選擇」或「分析判斷」時刻，並不會快速地運用「科技系統數學推

理」邏輯架構，與規則或不規則方式，如此計算方式與快速分析的思考結構，除基本採用「模糊理

論」及運用「類神經網路」架構未數理推論之系統整合效益，AI人工智慧專家知識化專家系統其主

要效益：係藉透過科技系統數理推理能力，將當事人的決策選擇或判斷分析的相關問題，減小及縮

小問題的「模糊範圍」，藉由AI人工智慧科技系統運算方式，來針對所面對暨檢視縮小模糊範圍，

提供當事者的正確分析判斷的能力。將這便是人工智慧知識化專家系統的基礎能力，在未來因應「

知識經濟」時代，以AI人工智慧科技數理推論方式快速地，為我們做許多事物初期的「分析規劃」

與相關「決策判斷」，（蝴蝶鼓動之邊際效益15﹪與85﹪的相互關聯）所以如果所製作的AI人工智

慧系統永遠無法為選擇「規則的程序」或「非規則的架構」等相關數理邏輯推理機制，來自動製定

規則或程序。這樣AI人工智慧的基礎架構便無法存在。
換句話說！如果人工智慧系統存在一個，可以用來選擇「規則與不規則」法則架構（模糊法則辨別

系統），這個系統規則，就會與被選擇的那些規則合並成為一個新的規則系統，所以許多萬世萬物

的訊息起源，（便是在0-1或是規則與不規則之間產生模糊架構的概念）即是一個「由模糊的數理

歸類分析邏輯，走向正確分析的數理結構模式」架構，及具有選擇與被選擇的數理推論運算整合系

統規則。如此AI人工智慧便可以產生一些相關「科技哲學概念」與「數理邏輯推論」其相關摘要如

後︰

1. AI人工智慧－新的演算思考邏輯概念：
AI人工智能的架構是無法以「參數系統」統計方式而產生，因此我們無法編寫一個單一參數與統計

互動關係的－電腦程式，以獨立的程序方式或運用以選擇其他程式操作達到其人工智慧效能產生。

因此人工智能專家系統是不能完全以程式參數系統架構來運作執行的，或者說它是不能靠單一個程

式的「邏輯運算」，與相關架構組合及傳統運作程序實現的。
2. AI人工智慧－「認知」性的邏輯演算：
人類對各項事物分析與判斷，其價值觀在現處的世界環境中，知識化的認知層級與事物判斷處理能

力，不管是年紀較小與成年人，都是必須藉由「知識學習」及後天生存環境適應下，所產生的知識

化判斷能力。所以就電腦的知識化分析判斷能力而言：我們所能夠做的就是把電腦的「認知架構」

暨自動化「數理邏輯」規則與其他配套架構規則，合並運作以製定一個新的知識架構規則（認知分

析系統）。這種系統架構方式可以使（AI內部運算系統）及知識化分析能力，快速分辨及製定更多

更好的「程序判斷」與『語意分析』架構的運算分析－新規則。
就現有的人類生活而言：在我們生活中所面臨的大量事物處理，是無法且不能完全快速的運用「數

理邏輯推論」及程序化法則。AI的專家電腦智能系統，就是要能夠快速分析處理尚未「程序化」的

訊息問題，和包括決策分析選擇規則與不規則的分析，使在內部所分析的問題，快速經過「邏輯推

理」產生知識性的基礎判斷與相關訊息過濾，如此那些無法辨別或分析判斷，乃至程序化或規則化

架構的問題，便可迎刃而解。

3. AI人工智慧－沒有『情緒』的邏輯認知與知識判斷：
AI人工智慧最『難』的部分：我想就是培養系統內部高層次的「認知判斷」概念能力。（亦可稱為

：知識萃取前的前置作業系統）所以如果無法具備高層次的認知判斷（決策分析與相關事物建議）

能力，便稱不上是具有人工智能的系統，所以在知識經濟與資訊科技時代下：任何無智能分析判斷

系統都不具備選擇規則或不規則基礎知識能力，換句話說，具有這種「知識分析」判斷能力的系統

，可以被認為是具有智能的生命或具有智能的「人工生命」系統架構。一個非具生命或非人工生命

的專家自動系統，是無法立即產生「事實分析與事物辨認」，所以具備生命或以人工生命架構的專

家系統，是可以在適當的「語意分析」傳送至知識化分析模組架構中，以數位「邏輯推理」與「數

據分析」語意程序運作下，產生一個或以上的知識化分析判斷，暨處理程序及提供知識訊息，如此

當它面對規則與不規則的選擇架構時，即可快速連結相關運算與分析的「知識庫群組」，以提供知

識化分析與決策建議。

4. AI人工智慧科學數理系統邏輯效益：
AI科技－「數理邏輯」推論的決策分析，其目的不外乎「科技系統」快速提供當事人正確的知識訊

息，以解決相關繁瑣難以處理的相關問題。就現況而言：人類經常會遇到大量的各種選擇或決策事

項（資訊時代的系統已逐漸提昇至知識訊息時代）。但是我們通常無法或沒有機會運用精確的「數

理規則」的相關系統，協助讓我們作出決策與相關選擇。在21世紀「知識經濟」時代人類和其他高

級生命所運用的方式，通常是運用「直覺本能」和自我學習的「知識經驗」，與人生價值觀進行「

分析判斷」和「決策選擇」，而「直覺本能」和「價值觀」稱不上是數學邏輯架構，它既不是「數

理規則」也不是科學「分析程序」，但人們透過這樣的方式，往往決定了許許多多的事物與相關決

定與選擇。往往「潛藏性」的危機與決策盲點往往就此孕育而生，許多人便為日後的「決策錯誤」

付出相當大的代價。知識經濟時代便是要改變以AI科技協助「決策」的分析選擇以提昇效益，改善

知識與智力指數不是一蹴可及運作的過程，透過科學系統改變錯誤再度學習，它們是知識化思想和

行為標的知識學習指標，以及提昇企業與自我的內在知識智慧驅動力。

5. AI科技－具備「哲學思維」整合性架構：
AI人工智慧系統架構，就好比科技內部運作需要「數理」邏輯思維，「哲學」的思維便不需要外顯

性之「數理與規則」，人生的許多事物亦不就如此！（許多決策選擇時刻，均未能具備好的邏輯思

考性）！AI人工智慧系統內部程序性數理分析，在選擇規則架構時候，則需要人工智能作為基礎，

但「執行程序」與「規則運作」是不需要智能的。數理的推理思維和相關計算法則，並不是在執行

「規則」，實際上！是在試圖選擇知識庫群組的判斷與所小相關模糊範圍，使之產生具有人工智慧

智能化的選擇分析規則。人工智慧期系統內部的「智能」規則選擇是一種：「模糊處理過程、使其

將判斷分析內容的模糊範圍縮小，以提供正確的分析與相關判斷」，而在數理的運算與規則其本身

是精確的。主智控系統內部運作時，它在尋找一種規則、或選擇改變必要的規則（知識化分析處理

時），和製定規則都包括了規則選擇這樣的一個過程。它們在原理上都適用這樣的一個理論法則,

所以透過存在於知識訊息系統架構的規則運算，可以用來協助尋找、或改變和製定其他「運算規則

」與不規則的新定律－＞整合性演算法則。

6. AI人工智慧－主智控中樞的－邏輯決策選擇：
所以AI人工智慧系統科技內部「主智控」系統架構，它能夠尋求自我改變架構（主智控的邏輯決策

分系中樞），與整合相關「數理邏輯」規則選擇，一般的數理計算規則是並行存在的。不過，如果

這個改變過程需要尋找新規則的話，它必須能夠產生其他一個以上的規則運算與相關功能，或連結

外在系統的綜效表現，是可以由數理推論的計算方式，產生自我變化選擇與計算分析的，如此計算

規則自動改變的過程中，才有可能產生知識化的基本架構與相關效益。AI人工智慧系統電腦是以類

神經網路及基因演算法為基礎，透過語意輸入人機交談方式，使用知識庫模組模式及資料以協助決

策者解決非結構化的決策問題。


21世紀AI知識管理－專家系統五大系統發展方向
1.	建構專業情治機構－情資邏輯分析管理專家系統
2.	設立各項產業知識庫－產業知識訊息來源處理及邏輯推演程序運作方式
3.	架構心理諮詢專家系統－協助心理諮詢專家整合運用心理諮詢專家系統
4.	分項設立投資分析輔助系統－建立投資分析邏輯模式程序及超高速決策管理
5.	企業知識教育管理系統－依各階段及產業特性完成專家知識庫教育經驗學習
一、依AI人工智慧技術層次 
針對每一特定的決策問題建立一套對應的AI人工智慧人機介面系統，簡稱「人機介面特用AI人工智

慧DSS(Spceific(DSS))」集合相同部分，免除單獨建立之浪費，可建立一AI人工智慧的母體架構，

利用DSS Generator來產生Specific DSS以解決特定問題。而用來建立此二者之工具，稱為AI人工

智慧DSS tool。 
二、依決策者數目與參與決策方式 
1. AI人工智慧獨立決策(independent)：單獨一人負責作出完整決定，此類型需AI人工智慧個人支

援專家系統(Personal Support)。 
2.序列性AI人工智慧相依決策(Sequential interdependent)：決策者只作部份決定，然後交給專

家系統及其他相關人員，需組織支援(Organizational Support)。 
3. AI人工智慧集合相依性決策(Pooled interdependent)：由一個以上決策者經由協商而決定，需

團體支援決策分析模式(Group Support)。
三、依規模劃分 
1. AI人工智慧：知識模組的結構性，建立整合產業專家知識庫，可以用來長期持續支援組織決策

系統與相關修正，係以由專人模擬設計，處理結構性問題、處理建構產生知識分類報表，較少處理

菲真意性問題及人機交談模式分析。 
2. AI人工智慧：應急的知識庫推論模組，為了緊急決策而臨時開發隻專家系統。通常用來做警及

決策判斷(1)誘導使用者開始用DSS(2)應付臨時發生之決策(3)決定是否要建立機構性DSS(4)在機構

性DSS未建好前先行使用，其有三種類型： 
1.報表性知識庫模組：本案運用範疇較廣亦被常做企業專案決策使用，其相關用途最廣 。
2.個案式簡短的決策知識分析模式：由決策者提出個案問題自行編寫架構，輸入資料量較小 ，所

討論個案及決策分析量亦為較小。
3. AI人工智慧母體架構
◎AI人工智慧知識化專家系統應用現狀 
1.持續使用知識訊息整合分析與結構性 
2.應急式的決策模擬分析需求性急速成長 
3.逐漸擴大於企業相關個案決策判斷及運用電腦圖形搭配 
4.試算預測決策分析架構與相關概念軟體之企業使用急速成長
決策專家支援系統的發展趨勢 
一、短期趨勢 
　1.支援高階主管的科技決策分析逐漸盛行 
　2.整合性的決策判斷概念 
　3.企業與產業專家科技決策支援架構產生 
二、人工智慧專家系統變得人性化及較友善 
三、語意輸入識別系統誕生 
類深經網路及基因演算法其實是很相類似的東西，其實它們都是要解決決策問題，所設計的相關程

式及表現的語法概念，因此透過知識訊息的輸入與分析資料的架構與程序，提供了決策問題模組分

析的意義及特性，對於了解人工智慧專家決策分析系統將會有所幫助! 
◎一個成功的決策分析模式程序架構上需具備： 
1.知識論及方法論運用
2.問題簡單化－分類規則化 
3.訊息問題輸入簡易 
4.知識化解決配套－輸出訊息易懂 
5.科技人性系統架構－可完全處理決策重要問題
決策問題的意義與特性： 
1.問題分析與判斷
2.問題架構與未來導向 
3.知識判斷的認知：決策問題分成下列三類 
　(1)已知確定(certainly)：每一方案只有一出項，且完全確知 
　(2)風險概算(risk)：每一方案有多個出項，且每一出項之機率已知 
　(3)不確定分析(uncertainly)：每一方案有多個出項，但不知其發生機率 
4.程式化與非程式化的決策問題：是否能預先設定一組規則或決策程序 
5.決策的準則：
規範式(normative or prescriptive)：告訴決策者該如何作決策，利用數理推論架構理論、統計

決策理論、線性規劃。（準則為尋得最大或最佳的效用）　 
描述式(descriptive)：描述決策者實際上如何作決策。（準則為「滿意」的，而非「最佳」。因

為“有限的理性”（人的能力有限）規範式的假設：「採用古典經濟模型」　 
(1)所有替代方案及結果均為已知　 
(2)決策者追求效用或利益的極大　 
(3)決策者對各不同結果的效果認知清楚　 
描述式的假設：採用「決策者管理模式」　 
(1)所有替代方案及結果均為不知　 
(2)有限的研究中尋找滿意的替代方案　 
(3)在決策者的期望水準下作決策　 
（基於啟發式或大數法則的解決策略，目標會修改）
6.不同階層會有不同之決策活動 
◎決策活動的進行過程（Simon的三階段模式） 
1.智力(intelligence)：掃描環境的各種狀況以找出問題（與過去狀況比較、與計劃中狀況比較、

與組織中其他單位比較、與同業比較）。 
2.設計(Design)：依目標來確定有關的人、事、物，找出變數間關係，形成可行方案。 
(1)確認目標，界定範圍(2)找出其中變數並確認關係(3)分析變數組合形成可行方案。 
3.選擇(Choice)：從可行方案中，選擇一個方案。 
(1)最佳解(2)決策樹(3)統計推估(4)償付矩陣......
例如：電腦病毒就會改變自身的功能。（但是這種變化是在原有設定規則與相關規範之中）。原理

既然是如此！所以一般程式在任何規則當中，就程式屬性而言：都與它相反的規則有相關的屬性與

特性，或是具有同等級的架構方式只是改變方向架構，區別在於我們用兩種相反的方式來解釋它。

任何一個規則一旦與其它規則發生具體的聯結效益，其AI人工智慧系統就會與這些規則合並成為一

個新的「數理運算」規則。在人工智慧的發展中，系統內部的自動連結，和「規則」與「不規則」

的運算分析，及相關模糊識別處理及過程規則改變等，系統中這種整體運作暨「主智控系統」運算

連結，以及相關系統的數理邏輯運作，就是AI人工智慧「基本智能」綜合效益上展現。


全球化時代，「知識」是成功的關鍵，勇敢是成功的心態，
唯有以科技知識化競爭，才能在全球知識經濟時代脫穎而出。 
21世紀AI科技「知識經濟」產業全球加盟連鎖事業
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