人工智能技术专家系统

什么是专家系统？

专家系统被定义为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。它被认为是人类智慧和专业知识的最高水平。它是一个计算机应用程序，可以解决特定域中最复杂的问题。

专家系统可以解决通常需要人类专家的许多问题。它基于从专家那里获得的知识。它还能够表达和推理某些知识领域。专家系统是当今人工智能，深度学习和机器学习系统的前身。

专家系统的例子

以下是专家系统的示例

MYCIN：它基于反向链接，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。
DENDRAL：用于化学分析的专家系统，用于预测分子结构。
PXDES：用于预测肺癌程度和类型的专家系统
CaDet：可以在早期识别癌症的专家系统

专家系统的特点

为什么需要专家系统？

以下是专家系统的重要特征：

最高专业水平：专家系统提供最高水平的专业知识。它提供了效率，准确性和富有想象力的问题解决方案。
正确的时间反应：**专家系统在非常合理的时间段内与用户进行交互。总时间必须小于专家为同一问题获得最准确解决方案所花费的时间。
良好的可靠性：专家系统需要可靠，并且不能犯任何错误。
灵活：至关重要的是它保持灵活性，因为它是专家系统所拥有的。
有效机制：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

专家系统包括以下给定组件：

用户界面

用户界面是专家系统中最重要的部分。此组件以可读形式获取用户的查询，并将其传递给推理引擎。之后，它会向用户显示结果。换句话说，它是一个帮助用户与专家系统通信的界面。

用户界面是专家系统中最关键的部分。该组件以可读的形式获取用户的查询，并将其传递给推理机。之后，它向用户显示结果。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

推理机是专家系统的大脑。推理机包含解决特定问题的规则。它是指从知识库中获取的知识。当试图回答用户的查询时，它选择要应用的事实和规则。它为知识库中的信息提供了推理。它也有助于解决问题。这一组成部分也有助于制定结论。

知识库

知识库是事实的储存库。它存储有关问题域的所有知识。它就像一个巨大的知识容器，它是从某一特定领域的不同专家那里获得的。

因此，专家系统的成功主要取决于高精度的知识。

专家系统中使用的其他关键术语

事实和规则

事实是重要信息的一小部分。事实本身的用处非常有限。这些规则对于选择和应用事实来解决用户问题至关重要。

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。整个过程首先从人类专家中提取知识，将所获得的知识转化为规则，并将已开发的规则注入知识库。

参与专家系统开发

参加者角色领域专家他是一个人或团队，他的专业知识和知识用于开发专家系统知识工程师知识工程师是将知识集成到计算机系统中的技术人员最终用户使用专家系统获取专家无法提供的建议的是一个人或一组人
构建专家系统的过程

确定问题的特征
知识工程师和领域专家协调一致地定义问题
知识工程师将知识转化为计算机可理解的语言。他设计了一个推理引擎，一个推理结构，可以在需要时使用知识。
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解释有用。

传统系统与专家系统

传统系统专业系统知识和处理组合在一个单元中知识库和处理机制是两个独立的组件程序不会出错（除非编程错误）专家系统可能会出错该系统仅在完全开发后才可运行专家系统持续优化，可以使用少量规则启动需要根据固定算法逐步执行执行是按逻辑和启发式完成的它需要完整的信息它可以在足够或不充分的信息下起作用
人类专家与专家系统

人类专家人工专长易腐常驻很难转移转让难以记录易于记录不可预知的一贯昂贵经济有效的系统
专家系统的好处

它提高了决策质量
削减咨询专家的费用，以解决问题
它为狭窄的专业领域的问题提供快速有效的解决方案。
它可以收集稀缺的专业知识并有效地使用它。
为重复性问题提供一致的答案
保持重要的信息水平
帮助您获得快速准确的答案
对决策的正确解释
能够解决复杂和具有挑战性的问题
专家系统可以稳定地工作，而不会感到情绪化，紧张或疲劳。

专家系统的局限性

在特殊情况下无法做出创造性的回应
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高
每个问题都不同，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

专家系统用户的一些流行应用：

信息管理
医院和医疗设施
帮助办公桌管理
员工绩效评估
贷款分析
病毒检测
适用于维修和保养项目
仓库优化
规划和安排
制造对象的配置
财务决策知识发布
过程监控和控制
监督工厂和控制器的运行
股市交易
航空公司时刻表和货运时间表

摘要

专家系统是一个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
专家系统开发的主要参与者是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，速度是专家系统的关键优势
专家系统无法提供创造性的解决方案，维护成本也很高。
专家系统可用于广泛的应用，如股票市场，仓库，人力资源等

文章来源：人工智能技术专家系统 - 知乎

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