《第五代》虽然不是计算机科学的学术专著，但对人工智能第二波高潮的关键技术核心，即“专家系统”和“知识工程”做了全面的介绍。何为“专家系统”？它是一个已被赋予知识和才能的计算机程序，这种程序所起的作用将达到专家的水平。而每一个“专家系统”都是用以解决某一特定任务的。许多“专家系统”的集合就形成知识库，知识库越大，解决问题的“专家系统”就越多，能力也越强。因此知识库的不断发展扩大成为“专家系统”成功的先决条件，其过程称为“知识工程”。需要强调的是，这里的知识还都是人类产生的，是人类赋予计算机的，“知识工程”的主体是人。而新一波人工智能发展的主要标志是，计算机可以通过“深度学习”（deep learning）来产生习得知识，也许可以称之为现代“知识工程”，但主体已不是人类，而是机器。关于AI发展历史的介绍，特别是以“深度学习”为标志的新一轮AI热潮的兴起，建议有兴趣的读者可以参考《环球科学》杂志总编辑陈宗周写的《AI传奇——人工智能通俗史》一书。由于AI的研发目标是面向应用、解决实际问题的，《第五代》重点介绍了“专家系统”在研发过程中所采用的应用场景和研究问题，包括健康医疗、科学研究等，这些应用场景对于今天的“深度学习”研发也许仍能提供一定的参考和借鉴作用，这是再版本书中文版的又一个考虑。

    人工智能研究从上世纪90年代开始进入第二个寒冬，历时二十多年之久，直到2016年“阿尔法狗”（AlphaGo）击败李世石，机器人对人类围棋冠军的首次胜利再度掀起一波人工智能巨浪。即使在寒冬期间，坚持AI研究的科学家团队还是取得了许多重大成果，特别是在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、人工神经网络等领域取得突破性进展。伴随移动互联网、大数据、云计算、物联网、机器人及无人机等信息技术的不断发展和进步，以“深度学习”为引领的人工智能应用，正在渗入到社会的方方面面，从政府到学界，从企业到个人，人们对于人工智能的激情有增无减，各国政府也都纷纷出台相关的产业政策和各种行动计划。《第五代》有相当的篇幅介绍当年美、英、法等国对日本第五代计算机的响应和对策，而这些响应和对策更多是从国家战略层面的考虑。举例来说，人工智能乃至信息技术发展最大的瓶颈来自人才缺乏，《第五代》中有这样一段描述：

    “……从1975年到1981年，主修计算机科学的大学生增加了一倍，按保守估计，到1987年还会增长60%。如果这些学生唯一的动机是为了金钱，那么他们是作了明智的抉择。在1980年，每个计算机学士平均有12个工作机会，开始年薪就在2万美元以上，而且年薪还在不断提高。计算机科学博士则更是前程似锦，在1980年，一个刚毕业的计算机科学博士有34个工作机会可选择。不幸的是，如果这些新博士选择留在学术界，则几年的研究生就算白读了，只能拿到相当于新学士的薪水……由于大学毕业生现有的薪水跟刚进校的教员差不多，所以没有什么激励能把他们留在研究院。”

    历史有惊人的相似性，今天我们学校计算机专业学生的情况和当年的美国如出一辙，报考计算机专业的学生数量全校第一，逐年增长；本科和硕士毕业生的年薪远超其他学科的毕业生。攻读博士学位的比例开始增加，但毕业后的工作首选仍然是工业界。这就产生了一个问题，一方面培养的毕业生基本上都去了工业界；而另一方面学校又招不到足够合格的教师培养人才。为了保证培养的质量，我们学校不得不限制报考计算机专业的学生数量。如何解决这一矛盾，涉及许多宏观政策方面的因素。《第五代》作者通过对宏观政策若干问题的讨论，包括政府在重大科技规划推进方面的主导作用，企业参与研发投入所发挥的市场作用，基础前瞻研究和技术开发引领的相互关系，模仿跟踪和原始创新的差别，教育培养体系和人才需求结构的矛盾等，都提出了具有敏锐战略眼光和超前思维的看法。他们的一些见解，对今天这些问题的探讨和实践仍有相当的参考价值。