第202章 AI萌芽，专家系统初现（2/2）

就在他们尚未理清头绪时，“星火”改进型的屏幕闪烁，系统在几秒钟内，依据知识库中的规则链进行了快速推理和概率计算，输出了三条最可能的故障原因，并按照置信度高低排列，后面还附带了详细的排查建议。排在第一位的，正是那个难以察觉的耦合故障！

“这……这就出来了？”一位老工程师扶了扶眼镜，凑近屏幕仔细观看推理路径，脸上写满了难以置信，“这个耦合情况，我当年也是碰巧才发现的……它居然能直接推出来？”

演示的成功，让在场者既感到兴奋，又隐隐生出一丝不安。兴奋于这种辅助工具带来的巨大效率提升和知识传承价值；不安则源于对这种“机器判断”的本能疑虑，以及对其背后运作机制的一知半解。

郑工咂咂嘴，摇头感叹：“这东西……有点邪性啊。按规则来是没错，可这世上总有规则涵盖不了的意外。机器，终究是机器。”他的话代表了相当一部分人的保守心态。

项目组领导则更看重其应用前景：“如果能确保准确性和可靠性，这将极大提升我们的地勤保障效率，尤其是面对新型号时！张彬同志，这个方向很有价值，但要稳妥，一定要稳妥！”

【叮！签到成功！恭喜宿主获得：机器学习基础概念（监督学习）】

关于如何让机器通过大量已标注的输入-输出数据对（即“训练数据”）自动学习并构建模型，从而对新数据进行预测或决策的基础原理和方法涌入脑海。这为“烛龙之眼”系统指明了一条进化之路——从完全依赖人工输入的规则，走向能够从历史故障数据中自动学习规律、发现潜在关联的新阶段！

张彬心中豁然开朗。他意识到，可以将历史上积累的大量飞机维护记录、传感器数据与最终确认的故障原因，作为训练数据，尝试让系统学习其中的模式。这不仅能补充人工编写规则的不足，甚至可能发现人类专家都未曾注意到的细微关联。当然，这需要更强大的计算能力和更严谨的数据处理，是下一步的远景规划。

他将“烛龙之眼”系统的首次成功演示记录在案，并在“雅典娜计划”的笔记中写道：

“‘烛龙之眼’初试，基于规则之专家系统，于故障诊断显威。速度超人力，然其智囿于人所授之规。郑工之虑，亦吾之警。今获机器学习之匙，或可引其自数据中觅知，然此路更险，需如临深渊，如履薄冰。AI之力，初露锋芒，慎之重慎。”

“烛龙之眼”的第一次闪烁，虽然微弱，却照亮了一条全新的技术路径。张彬知道，这只是人工智能在这片古老土地上投下的第一缕微光，前方是广阔的未知，以及随之而来的巨大机遇与严峻挑战。他必须小心翼翼地守护这株幼苗，让它既能汲取养分成长，又不会因过早暴露风雨而夭折。