专家系统(ES)是AI的重要研究领域之一。它由斯坦福大学计算机科学系的研究人员介绍。

什么是专家系统?

专家系统是为解决特定领域中非凡的人类智力和专业知识水平的复杂问题而开发的计算机应用程序。

专家系统的特征

• 高性能
• 可以理解的
• 可靠
• 反应灵敏

专家系统的能力

专家系统能够-

• 忠告
• 指导和协助人类决策
• 示范
• 得出解决方案
• 诊断中
• 讲解
• 解释输入
• 预测结果
• 证明结论
• 建议问题的替代方案

他们不能-

• 替代人类决策者
• 具备人的能力
• 由于知识库不足而产生准确的输出
• 完善自己的知识

专家系统的组成

ES的组成部分包括-

• 知识库
• 推理机
• 用户界面

让我们简短地一一看到它们-

知识库

它包含特定于领域的高质量知识。

需要知识才能表现出智力。任何ES的成功主要取决于收集高度准确和精确的知识。

什么是知识?

数据是事实的集合。该信息被组织为有关任务域的数据和事实。数据，信息和过去的经验结合在一起称为知识。

知识库的组成部分

ES的知识库既包含事实知识，又包含启发式知识。

• 事实知识-是任务领域的知识工程师和学者广泛接受的信息。

• 启发式知识-它涉及实践，准确的判断力，个人的评估能力和猜测能力。

知识表示

它是在知识库中组织和形式化知识的方法。它采用IF-THEN-ELSE规则的形式。

知识获取

任何专家系统的成功主要取决于知识库中所存储信息的质量，完整性和准确性。

知识库是由各种专家，学者和知识工程师的读物形成的。知识工程师是一个具有同理心，快速学习和案例分析能力的人。

他通过记录，采访和观察他的工作等方式从主题专家那里获取信息，然后他以有意义的方式(以IF-THEN-ELSE规则的形式)对信息进行分类和组织，以供干扰机使用。知识工程师还监视ES的开发。

推理机

推理引擎使用有效的程序和规则对于推断正确，无缺陷的解决方案至关重要。

在基于知识的ES的情况下，推理引擎将从知识库中获取并操纵知识以得出特定的解决方案。

对于基于规则的ES，它-

• 将规则重复应用于事实，这些事实是从较早的规则应用程序获得的。

• 如果需要，将新知识添加到知识库中。

• 当多个规则适用于特定案例时，解决规则冲突。

为了推荐解决方案，推理引擎使用以下策略-

• 正向链接
• 向后链接

正向链接

专家系统的策略是回答以下问题： “接下来会发生什么?”

在这里，推理引擎遵循条件和推导链，最后推论出结果。它考虑所有事实和规则，并在得出解决方案之前对它们进行排序。

遵循此策略来得出结论，结果或效果。例如，预测股票市场状况是利率变化的影响。

向后链接

通过这种策略，专家系统可以找到问题的答案， “为什么会这样?”

根据已经发生的情况，推理引擎将尝试找出过去可能发生此结果的条件。遵循此策略以找出原因或原因。例如，诊断人类的血液癌。

用户界面

用户界面提供ES用户与ES本身之间的交互。通常，它是自然语言处理，以便由精通任务域的用户使用。 ES的用户不必一定是人工智能方面的专家。

它说明了ES如何得出特定建议。解释可能以下列形式出现-

• 屏幕上显示自然语言。
• 自然语言的口头叙述。
• 屏幕上显示的规则编号列表。

用户界面可轻松追踪扣减的可信度。

高效ES用户界面的要求

• 它应该帮助用户以最短的方式实现他们的目标。

• 它应该设计为适合用户的现有或期望的工作实践。

• 其技术应适应用户的要求；并非相反。

• 它应该有效地利用用户输入。

专家系统的局限性

没有任何技术可以提供简单而完整的解决方案。大型系统很昂贵，需要大量的开发时间和计算机资源。 ES的局限性包括-

• 技术局限性
• 困难的知识获取
• ES难以维护
• 高昂的开发成本

专家系统的应用

下表显示了可以在何处应用ES。

专家系统技术

有几种级别的ES技术可用。专家系统技术包括-

• 专家系统开发环境-ES开发环境包括硬件和工具。他们是-

  • 工作站，小型计算机，大型机。

  • 高水平的符号编程语言，如LIS T P上在AGC(LISP)和PRO grammation EN LOG神游(PROLOG)。

  • 大型数据库。

• 工具-它们在很大程度上减少了开发专家系统的工作量和成本。

  • 带有多个窗口的强大编辑器和调试工具。

  • 他们提供快速的原型制作

  • 具有模型，知识表示和推理设计的内置定义。

• 外壳-外壳不过是没有知识库的专家系统。 Shell为开发人员提供了知识获取，推理引擎，用户界面和解释工具。例如，下面给出了一些壳-

  • Java专家系统Shell(JESS)，它提供了用于开发专家系统的完整开发的Java API。

  • Vidwan是1993年在孟买国家软件技术中心开发的外壳。它使IF-THEN规则形式的知识编码成为可能。

专家系统的开发：一般步骤

ES开发过程是迭代的。开发ES的步骤包括-

识别问题域

• 该问题必须适合于专家系统来解决。
• 在ES项目的任务域中找到专家。
• 建立系统的成本效益。

设计系统

• 识别ES技术

• 了解并建立与其他系统和数据库的集成度。

• 了解概念如何最好地表示领域知识。

开发原型

从知识库：知识工程师致力于-

• 从专家那里获取领域知识。
• 以If-THEN-ELSE规则的形式表示。

测试和完善原型

• 知识工程师使用样本案例来测试原型是否存在性能缺陷。

• 最终用户测试ES的原型。

开发和完善ES

• 测试并确保ES与环境的所有元素(包括最终用户，数据库和其他信息系统)之间的交互。

• 正确记录ES项目。

• 培训用户使用ES。

维护系统

• 通过定期检查和更新使知识库保持最新。

• 随着这些系统的发展，迎合与其他信息系统的新接口。

专家系统的好处

• 可用性-由于大量生产软件，因此很容易获得它们。

• 降低生产成本-生产成本合理。这使他们负担得起。

• 速度-他们提供了极快的速度。它们减少了个人的工作量。

• 更小的误差率-错误率低相比，人为错误。

• 降低风险-他们可以在对人类有害的环境中工作。

• 稳定的反应-他们平稳地工作，不会感到运动，紧张或疲劳。