人工智能是一款软件，可以模拟在特定领域中拥有专家的人员或组织的行为和判断，这被称为专家系统。它通过从其知识库中获取相关知识并根据用户的问题对其进行解释来做到这一点。知识库中的数据由特定领域的专家添加，非专家用户使用此软件来获取一些信息。它被广泛用于医疗诊断，会计，编码，游戏等许多领域。
专家系统是一种AI软件，它使用存储在知识库中的知识来解决通常需要人类专家的问题，从而将人类专家的知识保留在其知识库中。他们可以为用户提供建议，并向他们提供有关他们如何得出特定结论或建议的解释。
例子：有很多专家系统的例子。其中一些如下：
- MYCIN：基于反向链接的最早的专家系统之一。它可以识别可能导致严重感染的各种细菌，还可以根据人的体重推荐药物。
- DENDRAL：这是一个用于化学分析的基于人工智能的专家系统。它使用一种物质的光谱数据来预测其分子结构。
- R1 / XCON：它可以选择特定的软件来生成用户希望的计算机系统。
- PXDES：可以根据数据轻松确定患者的肺癌类型和程度。
- CaDet：这是一个临床支持系统，可以在患者的早期阶段识别出癌症。
- DXplain：这也是一种临床支持系统，可以根据医生的发现提示各种疾病。
专家系统的组成部分：
- 知识库：知识库表示事实和规则。它由特定领域的知识以及解决问题的规则，过程和与该领域相关的固有数据组成。
- 推理引擎：推理引擎的函数是从知识库中获取相关知识，对其进行解释并找到与用户问题相关的解决方案。推理引擎从其知识库中获取规则，并将其应用于已知事实以推断新事实。推理引擎还可以包括解释和调试功能。
- 知识获取和学习模块：该组件的函数是允许专家系统从各种来源获取越来越多的知识并将其存储在知识库中。
- 用户界面：该模块使非专家用户可以与专家系统进行交互并找到问题的解决方案。
- 说明模块：该模块帮助专家系统为用户提供有关专家系统如何得出特定结论的说明。
专家系统的特征：
- 人类专家容易腐烂，但专家系统却是永久性的。
- 它有助于传播人类的专业知识。
- 一个专家系统可能包含不止一位人类专家的知识，从而使解决方案更加有效。
- 它降低了在各个领域(例如医学诊断)咨询专家的成本。
- 他们使用知识库和推理引擎。
- 专家系统可以通过现有知识的事实推论新事实来解决复杂的问题，而现有知识大多以“先有即后”规则来表示，而不是通过常规的程序代码来推导。
- 专家系统是最早真正成功的人工智能(AI)软件形式。
局限性：
- 没有像人一样的决策权。
- 无法拥有人的能力。
- 较少的知识无法产生正确的结果。
- 需要过多的训练。
好处：
- 可访问性成本低。
- 反应快。
- 不受人类不同情绪的影响。
- 错误率低。
- 能够解释他们如何达成解决方案。
缺点：
- 专家系统没有情感。
- 常识是专家系统的主要问题。
- 它是为特定领域开发的。
- 需要手动更新。它不会自学。
- 无法解释决策背后的逻辑。
专家系统已经发展如此之快，以至于面对这样的情报，它们已经引发了关于人类命运的各种辩论，例如尼克·博斯特罗姆(牛津大学哲学教授)这样的作者，他们在思考计算能力是否已经超越了我们控制它的能力。 。