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- 麦肯锡的预测
许多学者探讨DMS内容时，使用的另一个名词是「知识自动化 (KA：Knowledge Automation)」。例如，著名的专家Alan N. Fish在他2012年出版的书《Knowledge Automation __How to Implement Decision Management in Business Processes》中即讲述了KA的目的在做决策管理，而决策服务（电脑系统）中的知识则主要来自规则。
2013年5月，麦肯锡全球研究所发布了《颠覆技术：即将变革生活、商业和全球经济的进展》的报告，预测了12项可能在2025年之前决定未来经济的颠覆性技术，其中代表「知识工作自动化」的智能软体系统位居第二，列于「移动互联网」之后，「物联网和云计算」之前。这一分析预测使得「知识自动化」一时风行于整个世界，引发大量热议与探讨。
麦肯锡的预测可佐证我们前面所说「ES→BRMS→DMS=KA应用」的演进历程，它也证明了规则管理的重要性，而规则不是（也不必）如同《人工智慧在台湾》书中所说要全部由机器学习得来。
- Deloitte的调查
2018年勤业众信公司出版的《2017 Deloitte人工智慧现况调查》对AI发展的现况与未来给出了专家观点。这份调查统计了美国「对AI有认识且在企业内部实际应用」的250位高阶主管的看法与应用AI的状况，得到了许多具有高度启发性的观点。
Deloitte把AI技术与认知技术(cognitive technology)当成同义词，包括了电脑视觉、机器学习、自然语言处理/生成、语音辨识、规则式系统，与实体机器人。
虽然AI技术仍在初期应用阶段，但实际应用AI的受访者表示他们的企业已因应用AI而获得相当程度(53%)或重大(30%)的效益。随着AI应用的频率增加，效益也随之提高。
约半数的企业都采用了规则式或专家系统。初期应用AI的企业着重进行自动化，而应用更成熟的企业则着重在创新。由上述报告的发现可知：《人工智慧在台湾》宣称1990年后专家系统开始离开产业是错误的。
- 美国对中国的出口管制产品
2018年底美国商务部公布的对中国出口管制建议名单中，总计有14类技术的产品，其中第二类是AI和机器学习技术，其下列举的内容包括深度学习、电脑视觉、专家系统（及决策支援系统）、语音处理、自然言处理….等技术。
如果专家系统（及决策支援系统）真如《人工智慧在台湾》所说的已经失败了，远离产业了，美国为不么不卖给中国？向中国企业收些钞票，又可「害」他们退步，不是正合美国政府的心意吗？
- 人工智慧发展的面向
《人工智慧在台湾》谈到了AI的发展方向。书中第147页的重点国际会议表列中，第3项是 Expert Systems with Application，第9项是Knowledge-based Systems。这就佐证我在上述的论点：现今AI发展中当然包括了专家系统与规则管理系统。
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