什么是人工智能中的专家系统？举例说明

什么是专家系统？

专业系统 是一种交互式、可靠的计算机决策系统，它使用事实和启发式方法来解决复杂的决策问题。它被认为是人类智慧和专业知识的最高水平。专家系统的目的是解决特定领域中最复杂的问题。

人工智能专家系统

人工智能中的专家系统可以解决许多通常需要人类专家解决的问题。它基于从专家那里获得的知识。人工智能和专家系统能够表达和推理某些知识领域。专家系统是当今的前身 人工智能、深度学习和机器学习系统.

专家系统的例子

以下是专家系统示例：

• 霉素： 它基于后向链接，可以识别可能导致急性感染的各种细菌。它还可以根据患者的体重推荐药物。它是最好的专家系统示例之一。
• 丹德拉尔： 用于化学分析预测分子结构的专家系统。
• PXDES： 用于预测肺癌程度和类型的专家系统示例
• 钙德特： 能够早期识别癌症的最佳专家系统示例之一

专家系统的特点

以下是人工智能专家系统的重要特征：

• 最高水平的专业知识： 人工智能中的专家系统提供最高水平的专业知识。它提供高效、准确和富有想象力的解决问题的方法。

• 及时反应： 人工智能专家系统在非常合理的时间内与用户进行交互。总时间必须小于专家获得相同问题最准确解决方案所用的时间。

• 可靠性高： 人工智能中的专家系统需要可靠，并且它不能犯任何错误。

• 灵活： 由于它是由专家系统拥有的，因此保持其灵活性至关重要。

• 有效机制： 人工智能中的专家系统必须有一个有效的机制来管理其中现有知识的汇编。

• 能够处理具有挑战性的决策和问题： 专家系统能够处理具有挑战性的决策问题并提供解决方案。

专家系统的组成部分

人工智能中的专家系统由以下给定组件组成：

用户界面

用户界面是专家系统软件最关键的部分。该组件以可读形式接收用户的查询并将其传递给推理引擎。之后，它将结果显示给用户。换句话说，它是一个帮助用户与专家系统进行通信的界面。

推理机

推理引擎是专家系统的大脑。推理引擎包含解决特定问题的规则。它引用知识库中的知识。它选择在尝试回答用户查询时要应用的事实和规则。它提供有关知识库中信息的推理。它还有助于推断问题以找到解决方案。该组件还有助于得出结论。

知识库

知识库是事实的储存库。它存储有关问题领域的所有知识。它就像一个巨大的知识容器，里面装满了从特定领域的不同专家那里获得的知识。

因此，我们可以说，专家系统软件的成功主要取决于高度准确和精确的知识。

专家系统中使用的其他关键术语

事实与规则

事实是重要信息的一小部分。事实本身的用处非常有限。规则对于选择事实并将其应用于用户问题至关重要。

知识获取

知识获取是指专家系统如何获取所需的领域知识。整个过程从人类专家那里提取知识开始，将获取的知识转化为规则，并将开发的规则注入知识库。

专家系统开发参与者

参与者	角色
领域专家	他是利用其专业知识和知识来开发专家系统的个人或团体。
知识工程师	知识工程师是将知识融入计算机系统的技术人员。
最终用户	一个人或一群人利用专家系统来获取专家无法提供的建议。

建立专家系统的过程

• 确定问题的特征
• 知识工程师和领域专家齐心协力定义问题
• 知识工程师把知识翻译成计算机可以理解的语言，设计一个推理引擎，即一个推理结构，在需要的时候可以使用知识。
• 知识专家还确定如何在推理过程中整合不确定知识的使用，以及哪种类型的解释是有用的。

传统系统与专家系统

常规系统	专业系统
知识和处理结合在一个单元中。	知识数据库和处理机制是两个独立的组成部分。
程序不会出错（除非编程出现错误）。	专家系统可能会犯错误。
系统只有完全开发后才可以运行。	专家系统不断进行优化，仅需少量规则即可启动。
需要按照固定的算法一步步执行。	执行是合乎逻辑且启发式地完成的。
它需要完整的信息。	无论信息充足与否，它都能发挥作用。

人类专家与专家系统

人类专家	人工智能专业知识
易腐烂	常驻
难以转移	可转让
难以记录	易于记录
变幻莫测	一致：
昂贵	经济高效的系统

专家系统的优点

以下是人工智能（AI）专家系统的主要优点/好处：

• 它提高了决策质量
• 减少咨询专家解决问题的费用
• 它为狭窄专业领域内的问题提供快速有效的解决方案。
• 它可以聚集稀缺的专业知识并有效地利用它们。
• 对重复的问题提供一致的答案
• 保持大量信息
• 帮助您获得快速准确的答案
• 对决策的正确解释
• 解决复杂且具有挑战性的问题的能力
• 人工智能专家系统可以稳定地工作，而不会产生情绪、紧张或疲劳。

专家系统的局限性

以下是人工智能专家系统的缺点/局限性：

• 在特殊情况下无法做出创造性的反应
• 知识库中的错误可能导致错误的决策
• 专家系统的维护成本太昂贵
• 每个问题都是不同的，因此人类专家的解决方案也可能不同且更具创造性

专家系统的应用

专家系统的一些流行应用：

• 信息管理
• 医院和医疗设施
• 服务台管理
• 员工绩效评估
• 贷款分析
• 病毒检测
• 适用于维修和维护项目
• 仓库优化
• 计划与安排
• 制造对象的配置
• 金融决策 知识出版
• 过程监控和控制
• 监督工厂和控制器的运行
• 股票交易
• 航空航班时刻表和货运时刻表

总结

• 专家系统是一种交互式、可靠的基于计算机的决策系统，它使用事实和启发式方法来解决复杂的决策问题
• 专家系统的关键组件是 1）用户界面，2）推理引擎，3）知识库
• 主要参与者 人工智能 专家系统开发包括 1）领域专家 2）知识工程师 3）最终用户
• 提高决策质量、降低成本、一致性、可靠性、速度是专家系统的主要优势
• 专家系统不能提供创造性的解决方案并且维护成本很高。
• 专家系统可用于股票市场、仓库、人力资源等广泛应用

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