一、案例定位

理解知識型人工智慧如何嘗試解決「常識知識」的表示問題。

二、學習目標

• 區分事實、關係、脈絡與語意資源。
• 理解人工知識工程的建置與維護負擔。

三、案例情境

原書指出，Douglas Lenat 啟動 Cyc 計畫，團隊人工輸入事實與規則，並保留脈絡，例如「鳥通常會飛，但企鵝是例外」。其他重要計畫包括 WordNet、ConceptNet、OpenCyc；WordNet 會把詞彙整理成同義詞集合，並記錄語意關係。

四、開始資料

五、Excel／AI 分析方法

可建立 事實｜例外｜脈絡｜來源｜最後審查日期 表，避免單一規則忽略例外情境。

六、計算結果

原書未提供 Cyc 的事實數量或維護成本數字，因此不補造結果。

七、結果分析與管理解讀

知識庫的困難不只是「資料量」，還包括脈絡與例外。人工逐條輸入也使建置與維護成本很高。

八、AI 提問詞

根據已提供的事實與例外建立具脈絡的規則表；不得自行新增來源沒有提供的常識事實。

九、思考／情境變動

**題目：**只寫「鳥 → 飛行」而忽略企鵝例外，會有什麼問題？

**參考解答：**會把一般規則錯誤套用到例外；原書用此例說明脈絡的重要性。