第202章 AI萌芽，专家系统初现（1/2）

获得【人工智能基础逻辑框架】带来的震撼与凝重，并未让张彬却步。相反，一种强烈的、将其付诸实践的冲动驱使着他。然而，他深知“人工智能”这个词在当前时代的敏感性，如同怀抱着一块稀世璞玉，却需小心遮掩其真正光芒，以免引来不必要的麻烦甚至灾难。他需要一个恰当的切入点，一个既能验证框架可行性，又不会过于惊世骇俗的应用场景。

他选择了飞机故障诊断。

这是一个知识密集、规则相对清晰（尽管复杂），且对效率和准确性要求极高的领域。一线机务工程师的经验无比宝贵，但培养周期长，且面对层出不穷的新机型、新故障，有时难免力有未逮。若能构建一个系统，将优秀工程师的经验知识固化下来，辅助进行故障排查，其价值不言而喻，也更容易被理解和接受。

在“南风项目”和研究所的框架下，他低调地启动了一个名为“飞行器状态智能研判辅助系统”的子课题，对外宣称是构建一个“高级的、基于规则的故障数据库查询与逻辑判断系统”。 ternally，他称之为“烛龙之眼”计划，取上古神兽烛龙“视为昼，瞑为夜”洞察万物之意。

他将这个原型系统的开发，放在了经过小幅升级、运算能力和存储空间略有提升的“星火-1号”改进型上。核心程序由他亲自编写，运用【人工智能基础逻辑框架】中关于知识表示和推理机制的部分。他设计了一种基于“产生式规则”（如果-那么规则）的知识库结构。

大量的前期工作投入在知识获取和规则录入上。他找来几位经验丰富的机务工程师，耐心引导他们，将各种典型故障现象、可能原因、排查步骤、维修经验，分解成一条条清晰的逻辑规则。小王带领一个小团队，负责将这些口语化的经验，翻译、整理、编码成系统能够识别的规则语句，工作量巨大且繁琐。

“如果发动机启动时振动值超限，且伴随滑油压力异常波动，那么优先检查主轴承磨损可能性（置信度0.8），其次检查联轴器对中（置信度0.6）。”

“如果空中仪表显示供电电压持续下降，且无线电通讯出现杂音，那么检查发电机碳刷（置信度0.9），并排查相关线路接头（置信度0.7）。”

成千上万条这样的规则被输入系统，构建起一个初具规模的航空故障知识图谱。张彬严格限制了系统的“智能”边界。它没有自主学习和创造能力，其“智慧”完全来源于预先输入的人类知识。它的推理，也严格遵循预设的逻辑链条，绝不会天马行空。决策权限更是被牢牢掌握在人类手中，系统只提供可能性排序和建议，最终判断仍需工程师确认。

即使如此，当系统初步完成，进行第一次内部演示时，依旧引起了不小的波澜。张彬邀请了几位提供案例的工程师、项目组相关领导、以及小王等核心成员到场，郑工也闻讯而来，脸上带着惯有的审视与好奇。

张彬在系统中输入了一组模拟的、经过精心设计的故障参数——这些参数指向一个极其隐蔽的、由多个子系统偶发故障耦合导致的异常现象。在场的资深工程师看着那些分散、看似不相关的数据，眉头紧锁，快速思考着各种可能性。

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