专家系统

浅谈专家系统

姓名：陈贺班级：计科1301班学号;201326811102

人工智能在现在的互联网时代得到了飞速的发展，作为一门新兴的学科，人工智能已经成为计算机研究的的一项很重要的技术。而专家系统是目前人工智能中最活跃，最有成效的一个研究领域。

1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。进入20世纪70年代，人工智能研究者开始利用过去的研究成果，并提出各种新的表示技术，搜索技术日趋成熟，人工智能和其他诸如医药、电子、地质和化学领域发生了密切的联系，大量的科研成果证实自然语言理解、计算机视觉和专家系统是可行的，人工智能在实际应用中最引人瞩目的成果应该就是各种专家系统的出现，他是人工智能研究最活跃、最富有成效的研究领域。它的诞生使得人工智能的研究从面相基本技术和基本方法的理论研究走向解决实际问题的的集体研究，从探索广泛的他们已经用于化学、医疗、地质、气象、教学、科学研究和军事等方面，大大的提高了工作效率和工作质量。

长期以来，人工智能的科学家们就希望开发出来一种在某种意义上能够思考的计算机程序。专家系统正是为此所作多年的探索的结果，它的出现为人工智能的研究带来了勃勃生机，使之进入一个新的发展时期。

1968年世界上的第一个专家系统DENDRAL在美国的斯坦福大学研究成功，它是费根鲍姆与化学家勒德贝格合作的成果。20世纪60年代末，美国麻省理工学院开始研究用于解决复杂微积分运算和数学推导的专家系统，经过10年的努力，终于研制成功包含30多万行的LISP语句MACSYMA系统。20世纪70年代中期，专家系统的观点逐渐被人们接受，许多卓有成效的专家系统相继研发成功，其中比较有代表性的是MYCIN，PROSPECTOR等。进入20世纪80年代，专家系统的研发开始趋于商业化。专家系统的研发面向一些实际的应用，目标是要产生实际的经济效应。在近40年的发展中，专家系统的发展虽然取得了很大的进步，但还有许多的问题需要解决。

到目前为止，有关专家系统还没有一个严格工人的形式化定义。但人们普遍认为，专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统，它能运用某个领域一个或者多个专家多年积累的经验和专门的知识，模拟领域专家求解问题的思维过程，以解决该领域的各种复杂的问题，也就是说专家系统是一种具有智能的程序系统。和普通的程序系统不一样，专家系统是一种难运用专家只是和经验进行推理的启发式程序系统。它必须包含有大量的专家水平的领域知识，并能在运行过程中不断的对这些知识进行更新。它能应用人工智能技术模拟人类专家求解问题的推理过程，解决那些本来因该有领域专家才能解决的复杂问题。

专家系统的构建和应用领域有着密切的联系，不同的应用领域对专家系统的功能和性能的要求是不同的，在建造是所采用的技术和方法也会不同。为了在设计和建造专家系统时，更好的选择设计方案，采用适当的开发技术和实现方法，有必要对专家系统在功能和性能上都能符合用户的要求。

对专家系统的类型划分可以分为许多种不同的方法。不同的分类方法所得到的分类结果也会不同。

按专家系统特性和处理问题的类型分类，专家系统可以分为解释型、诊断型、设计型、预测型、规划型、监视型、控制型、调试型、教学型、修理型等。按系统的体系结构分类专家系统可以分为集中式专家系统、分布式专家系统、神经网络专家系统、符号系统与神经网络相结合的专家系统。

在构建专家系统时，首先要考虑专家系统的结构问题，即根据用户提出的要求和性能，确定所要建造的系统应有基本分组成，各部分之间的关系如何，如何对他们进行组织连接等。不同类型的专家系统，其功能和系统结构也都不尽相同，选择恰当的系统结构，对专家系统的有效性与适应性有很大的影响。系统开发人员可以根据用户的要求以及自己具备的软硬件环境决定选择什么样的系统结构。不同的专家系统，其功能和结构也不尽相同，但一个典型的专家系统应有六部分组成，包括人机接口、推理机、知识库及其管理系统、数据库及其管理系统、知识获取机构、解释机构等。其组织关系图如下图所示。

专家系统的核心是知识库和推理机，其工作工程是根据知识库中的知识和用户提供的事实进行推理，不断地由已知的前提推出未知的结论（或中间结果），并将中间结果存放到数据库中，作为已知的状态。在专家系统的运行过程中，会不

专家系统的一般结构

断的通过人机接口跟用户进行交互，向用户提问，并向用户作出解释，下面对系统的各部分进行介绍。

（1）人机接口

人机接口是专家系统与领域专家或知识工程师及一般用户间进行信息交互的媒介，由一组程序及相应的硬件组成。领域专家或者知识工程师通过他输入知识，更新、完善知识库。一般用户通过它输入欲求解的问题、已知事实以及向系统提出的询问。系统通过它输出运行结果、回答用户的询问或者向用户索取进一步的事实。

在输入和输出的过程中，人机接口需要进行内部表示形式与外部表示形式的转换。如再输入时，它将把领域专家、知识工程师或者一般用户输入的信息转换成系统的内部表示形式，然后分别交给相应的机构进行处理。输出时它将把系统要输出的信息转化成人们易理解的外部形式显示给相应的用户。

在不同的系统中，由于硬件、软件环境不同，接口的形式与功能有较大的差别。如有的系统可用简单的自然语言与系统交互，而有的系统只能用最基本的方式（如编辑软件）实现与系统的信息交流。目前，有些专家系统和工具开始利用声、图、文一体的多媒体技术开发新一代的用户界面。

（2）推理机

推理机是专家系统的“思维”机构，是构成专家系统的核心部分，其任务是模拟领域专家的思维过程，控制并执行对问题的求解。它能根据当前已知的事实，利用数据库中的知识，按一定的推理方法和控制策略进行推理，求得问题的答案或证明某个假设的正确性。

人 机 接 口 知识获取机制 推理机 解释机构 知识库及管理系统 数据库及管理系统

用户

知识工程

师或领域

（3）数据库及其管理系统

数据库又称为“黑板”、“综合数据库”等，它用来存储有关领域的问题的初始事实、问题描述以及推理过程中得到的各种中间状态或结果等，系统的目标结果也存于其中。数据库相当于专家系统的工作存储器，其规模和结构可根据系统目的的不同而不同，在推理过程中，数据库中的内容是动态变化的，在求解问题开始时，它存放的是用户提供的初始事实和对问题的基本描述。在推理过程中，它又把推理过程的中间结果存入其中。推理机将数据库中的数据作为匹配条件去只是苦衷选择合适的知识进行推理，再把推理的结果存入数据库中。

（4）知识库及其管理系统

知识库是专家系统的知识存储器，用来存放被求解问题相关领域内的原理性知识或一些相关的事实以及专家的经验性知识。原理性或事实性知识是一种广泛公认的知识，即书本知识和常识，而专家的经验知识则是长期实践的结晶。

知识库管理系统实现对知识库中的知识的合理组织和有效管理，并能根据推理过程中的需求去探索，运用知识和对知识库中的知识做出合理的解释。它还负责对知识库进行维护，以保证数据库的一致性、完备性和相容性。

（5）知识获取机构

知识获取机构是专家系统中的一个重要部分，它负责系统知识的获取，由一组程序组成。其基本任务是从知识工程师那里获取知识或从训练数据中自动获取知识，并把得到的知识送入数据库中，并确保知识的完整性及一致性。

不同的专家系统中其知识获取机构的功能和实现方法也不同，有些系统的知识获取机构自动化功能比较弱，需要通过知识工程师向领域专家获取知识，再通过相应的知识编辑软件把获得的知识送入数据库中。有些系统自身就具备部分的学习功能，由系统直接与领域专家对话获取知识以辅助知识工程师进行数据库的建设。

（6）解释机构

解释机构能够对自己的行为作出解释，回答用户提出的“为什么？”、“结论是如何得出的？”等问题，是专家系统区别于一般程序的重要特种之一，也是它取信与用户的一个重要措施。另外，通过对自身行为的解释还可以帮助系统建造者发现知识库寄推理机中的错误，有助于对系统进行调试与维护。因此无论是对

用户还是对系统自身，解释机构都是专家系统不可缺少的一个重要组成部分。专家系统要完全做到实用化，还存在许多尚待研究和解决的技术课题，诸如知识获取问题、知识深层次化问题，不确定性推理问题等。