以下是关于知识库的相关知识：
符号人工智能的早期成就之一是专家系统——为充当某个有限问题领域的专家而设计的计算机系统。它们基于从一个或多个人类专家那里提取的知识库，并包含一个推理引擎，在此基础上进行推理。专家系统就像人类的推理系统一样，包含短期记忆和长期记忆。同样，在以知识为基础的系统中，我们会区分以下几个部分：问题记忆（Problem memory）：包含与当前要解决的问题有关的知识，如病人的体温或血压、是否有炎症等。这种知识也被称为静态知识（static knowledge），因为它包含了快照信息，记录着我们在当前状态下对问题的了解——即所谓的问题状态（problem state）。知识库（Knowledge base）：代表某个问题领域的长期知识。它是从人类专家那里人工提取的，不会因外部的咨询而改变。由于它允许我们从一个问题状态前往另一个问题状态，因此也被称为动态知识（dynamic knowledge）。推理引擎（Inference engine）：协调在问题状态空间中搜索的整个过程，必要时向用户提问。它还负责找到适用于每个状态的正确规则。举例来说，下面这个专家系统是根据动物的物理特征来判断动物的：这种图称为AND-OR树，是一组产生式规则的图形表示。在从人类专家那里提取知识的早期阶段，绘制树形图非常有用。要在计算机中表示知识，使用规则更为方便：你可以注意到，规则左侧的每个条件和操作本质上都是对象-属性-值（OAV）三元组。工作记忆包含与当前要解决的问题相对应的OAV三元组。规则引擎会查找满足条件的规则，并应用这些规则，从而向工作记忆中添加另一个三元组。✅为你喜欢的主题写一个AND-OR树！
“我们都知道，探索知识善如磨刀，面对复杂多元的在人工智能（AGI）领域，如何打破条条框框，去捕捉每一丝有价值的信息和知识呢？那么我相信答案就是：通往AGI之路「WaytoAGI」，一个由开发者、学者和有志人士等等参与的学习社区和开源的AI知识库。在这里，你既是知识的消费者，也是知识的创作者。这个世界上有很多走走停停的探索者，所以，我们以"无弯路，全速前进"为目标，助力每一个怀揣AI梦想的人能疾速前行。每一份崭新的尝试都值得赞美，每一份坚毅的付出都应得到鼓励。AI知识库的生长正得益于每一个你平凡而坚持的时间，因为你们的一致肯定和支持，我们才充满信心，不断修炼，探寻AGI领域的无限可能。「通往AGI之路」不仅是一个知识库，它是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。我们在共创计划的道路上，不断收获，快速成长。对于一切，我们都满怀期待，乐观向阳。继续坚持，信息世界中你我皆是探索者。感谢您对“通往AGI之路”的持续关注！通过举办的活动和分享，我们有幸获得了一些奖项和媒体报道，这一切都离不开大家的鼎力支持。我们深感荣幸，并期待在未来的旅程中，能够持续为大家带来更多、更好的内容。
把它想象成：一位24小时在线的AI老师一个永不嫌烦的知识管家一个不断成长的智慧宝库里面都藏着啥宝贝?AI工具的"傻瓜式说明书"大神们的"踩坑经验分享"实用的"一招制胜"秘籍"如何开启宝藏?"-新手探索指南第一步：点击飞书链接(对,就是那个网址啦：[通往AGI之路](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e))里面都有啥：这里有个文章直接就一个一个板块讲了：[知识库有什么｜感谢银海inhai](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JU9fw2gqBi7hbakzNJgcSYlln5S)界面就像一张藏宝图：左边的导航栏：你的指南针上面的搜索框：你的探宝雷达中间的内容区：知识的海洋