AI技术的早期应用曾被广泛地嘲讽。专家系统取得了一些实用的效益，但范围不广，但它的规则管理(rule management)的作法则在实务界引发了广泛地应用，造成「规则管理系统(BRMS)」的兴起，也更促成了今日美欧等先进企业中「决策管理系统(DMS)」的兴起。
台湾企业在AI应用上是落后欧美的。当年我们在ERP应用上落后了十多年，如今在DMS应用上也落后了十年以上。 《人工智慧在台湾》指出台湾企业应找对发展的方向，即选定正确的题目，这是非常正确的诉求，但书中建议的方向不太正确，会使企业界失掉了取得low hanging fruits（挑软柿子吃）的大好机会，我在后面会再说明。为什么呢？让我们看看国外应用的经验。我们要先了解决策的三个分类，简示如下图。
图中的OD在台湾习称「作业性决策」，在大陆则被统一称为「运营决策」，这是AI能最快产生效益的领域。 IBM公司在推广的ODM (Operational Decision Management)就是指这类OD的决策管理。我进一步把决策系统的演进内容简要总括在下图中。
现今决策管理系统中，由电脑来处理的知识来源有两大类：规则与模型。
己知的知识，不论是由专家提供或是企业内部累积的经验，要外化为规则(rules)而由规则引擎(rule engine)来自动处理，不再需要由软体工程师来编写程式。
还不知道的知识，则由机器学习(ML)来找出关联性（其或是因果关系），建成规则集(rule set)或预测的模型(models)以协助决策，这称为预测式分析学(Predictive Analytics, PA)。
这里涉及的内容与术语很多，我另外写文章来做说明，此不赘述。
由这些历程来看，有两个问题要澄清：(1)没有数据(data)就没有AI应用？ (2)专家系统已进寒冬？
手握一个石头，若手松开了，请问石头往哪个方向走？知道地心引力原理的人都知道石头会往下落。不知道地心引力原理的人仅凭经验也会知道答案，不需要分析任何的数据。再问：手握大小不同的两个石头，由一米高的地方松手，一起开始往下落，何者会先着地呢？有不少人会答错哟，以为较重的石头会先落地。人群中只要有一个人（专家）知道地心引力及空气浮力的原理，就可立即提供「两个石头同时落地」的正确答案，其他人拿这个答案来应用即可。
制造企业经常在面临「应采购多少原物料？应制造多少产品？要不要委外加工…？」的决策问题，内部有几个人会去计算净需求呢？一个也没有吧，用MRP（物料需求展开）就解了。用人去算还保证答案是错的（除非企业规模很小而订单量也很少）。
这就是早期专家系统及今日决策管理系统的强大魅力所在！
因此，《人工智慧在台湾》第118页中所述『以今天的技术来说，大数据及机器学习是发展人工智慧的必要条件』是太过武断了。没有大数据就没有AI应用？这当然是错的！我们只能说「没有大数据就没有机器学习」。
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