这一站的主人公，是科学家爱德华·费根鲍姆，大家后来称他为「专家系统之父」。那时候的 AI 想做一台「万能」的机器——什么都会一点，可什么都不精。

费根鲍姆有了一个新想法：真正厉害的人——老医生、老化学家——靠的不是万能，而是一大堆宝贵的经验知识。能不能把这些知识一条一条装进电脑里呢？他后来在斯坦福大学建起了「知识系统实验室」，专门研究这件事。

1965 年，费根鲍姆和遗传学家、化学家们一起动手：把化学家判断分子结构的经验，一条条写成「如果……就……」的规则，再统统装进电脑。这个程序叫 DENDRAL——它是历史上第一个「专家系统」。

办法听起来很朴素，可它做成了一件全新的事：电脑第一次有了「专业知识」。它不再只会算数，而是能像一个懂行的人那样，一条条推理出结论。

真正让全世界记住「专家系统」的，是医学。费根鲍姆团队里的博士生肖特利夫，做出了一个叫 MYCIN 的程序：他把医生判断血液感染的约 600 条经验写成规则。你告诉它病人的情况，它就一步步推理，给出该用哪种抗生素的建议。

最厉害的是它还会「解释自己」——它会说清「我为什么这么判断」。在测试里，它给出的建议常常不输给人类医生。消息一传开，「专家系统」就成了当时 AI 最火的成果。

有个好玩的小细节：MYCIN 这个名字，是从药名里「借」来的。那时候常用的抗生素，名字大多以 -mycin 结尾——链霉素 streptomycin、红霉素 erythromycin……所以这个专门帮医生挑抗生素的程序，就干脆叫 MYCIN 了。

不过它也有点「宅」：当年算一次很慢，还要在专门的大机器上跑，所以它一直待在实验室里做研究，从来没有真正进过病房。真正的「上岗」，要再等十年。

到了 1980 年代，专家系统真的开始「上班」了：工厂用它配置机器、银行用它审批贷款、医院用它帮忙判断病情，公司抢着买。电脑也第一次大批走进办公室和医院——就是图里这种样子的机器。

不过它有个小毛病：只会在自己熟悉的领域里照章办事，规则里没写的情况，它就一问三不知。而且把专家脑子里的经验「挖」出来、写成规则，实在太费劲了——这后来成了它的一个大麻烦。

专家系统可不只是实验室里的新鲜玩意。1980 年，美国 DEC 公司用一套叫 XCON 的专家系统来配置电脑，一年省下几千万美元——专家系统从此变成了一个真正的产业，各行各业都造起了自己的「专家系统」。

这条路一直走到今天：2011 年，IBM 的 Watson 在美国电视问答节目《危险边缘》里和两位人类冠军同台比赛，最后以 77,147 美元赢下比赛；2022 年，ChatGPT 出现，成为今天最被大家熟知的 AI。它已经不用人手写规则了——知识全靠自己从海量文字里学，但费根鲍姆那句话一直没变：知识里藏着力量。（ChatGPT 的故事，第 13 课会细讲。）