人工智能与计算机教学研究：专家系统的力量及优势

2023-11-15 理论教育版权反馈

【摘要】：由于专家系统是一个正在发展的新兴课题，所以对什么是专家系统还没有一个严格的定义。简而言之，专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统。专家系统中，最基本的假设就是“知识就是力量”。因为专家系统的实际是根据专家的方法、知识与经验而设计的，只要系统结论与专家的结论相同，设计就达到目的了。专家系统可以使专家的专长不受时间和空间的限制。

在日常生活中，人们所称的专家是在某个学科或者特定的技术领域中有着丰富的知识和实践经验，对该领域有着专门的研究或者技术专长的人，并且应该具有如下处理工作能力。

首先，处理的问题难于用某种形式表达或者难于转换成计算问题。例如，一个医生为患者诊断患有何种疾病，不同的病人所患病的类型是不一样的，即使所患的是同一种病，其诱发原因、病情的轻重、患者的身体状况也各不相同。医生很难用某一个数学模型算出患者患有何种疾病。原因很简单，医生要诊断患者的病情，特别是一些疑难杂症，不是用一个数学公式所能够表示和概括得了的。在我们现实生活中，有许多问题的解决要由各个领域中的专家来决定，他们对各种问题的求解，除了依据他们渊博的学识之外，还要靠各自经历中积累起来的丰富经验和长期练就的直觉，以及一些不确定的知识来判断。

其次，某一个专业领域的知识往往具有多意性或者不定性，如果一种知识非常肯定，那么就不用专家来处理了。正因为问题的多意性或者不定性，才需要用专家的知识、经验来处理。由此可以看出，专家通常与某一个领域的知识缺少“严格性、准确性和条理性”相联系。

培养一位专家，不仅需要很长的时间，而且花费很大的代价。随着年龄的增长，专家本人的经验也随之增多，他们工作的“增加价值”也高。所以，在社会里，许多经验丰富的人经常是“老”专家。正是这个“老”字，随之带来许多问题。人的生命是有限的，专家们一生积累的丰富的经验是人类宝贵的财富，它应该超越时空的限制，造福子孙后代，造福全人类。

随着计算机人工智能各种技术的发展，人们希望应用这些技术，把专家的知识和经验以适当的形式存入计算机，利用类似专家的思维规则，对事物的原始数据进行逻辑或者可能性的推理、演绎，做出判断和决策，形成计算机专家系统，使得在特定的领域中计算机专家系统起到该领域专家所能够起的作用，也就是使计算机专家系统成为该领域的专家。

由于专家系统是一个正在发展的新兴课题，所以对什么是专家系统还没有一个严格的定义。但是大家公认的是专家系统是一个智能程序系统，它内部具有大量专家水平的专业知识与经验，能够利用某项专业中专家可用的知识、解决问题的方法来解决该专业的问题。

简而言之，专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统。它是应用人工智能技术，根据一个或者多个专家提供的特殊领域的专业知识、经验进行推理和判断，以模拟专家做决定的过程来解决那些需要由专家决定的复杂问题。具体地说，专家系统是一种计算机程序，可以以专家水平（甚至有时可以超过专家水平）完成专门的、困难的专业任务。

专家系统能够运用专家的知识与经验进行推理和判断，它具有启发性。因为世界上大部分需要解决的问题是非数性的，只有一小部分内容是我们在工程和物理运用中所看到的那种公式作为核心。例如，在化学中，思考大部分是靠推理，而不是靠计算；至于生物学，大部分医学和所有的法律来说情况都是如此；而企业管理的思考更不是靠计算。专家系统解释本身的推理过程能够回答用户提出的问题，具有透明性。

专家系统中，最基本的假设就是“知识就是力量”。著名科学家爱德华·费根鲍姆说：“知识就是力量，电子计算机是这种力量的放大器，而能够把人类知识予以扩大的机器也会把一切方面的力量予以扩大。”也就是说，它能够不断地增长知识，修改原有的知识，具有灵活性。

在实际应用中，评论一个专家系统的优劣一般是看其符合率，而不是看其准确率。例如，一个医疗专家系统，诊断100个患者，其诊断结果若与医生的诊断结果有95个相同，就是说其符合率为95%。那么在专家系统中为什么讲符合率而不讲准确率呢？因为专家系统的实际是根据专家的方法、知识与经验而设计的，只要系统结论与专家的结论相同，设计就达到目的了。一般准确的高低取决于专家水平的高低（当然，有时会超过某一个专家）。因此，在研制专家系统时，设计者总希望能够找到该领域的知名专家合作。

专家系统的研究工作已经有30年的历史，在设计应用方面，涉及的领域越来越多，在解决问题中所起的作用也越来越大。专家系统之所以发展迅速，并且扩展到人类社会的各个方面，还受到科学技术界、工商企业界、医疗卫生、军事部门，乃至领导阶层等方面的重视。其原因在于，它具有许多优良特性，在经济、军事等方面具有重要意义，能够发挥重要作用。

无论是哪个专业领域的专家，他工作起来总难免因为疏忽、遗忘、紧张、疲倦等诸多因素的干扰和时间限制等而产生偏差和错误。例如，一个专家大夫出现误诊，多数是由于疏忽，未考虑到所有的可能性。在正常情况下，一个专家处理一个问题，需要从不同的角度去考虑问题，但是往往很难做到全面周到。而专家系统却能够高效率、准确无误、周密全面、迅速并且不知疲倦地进行工作。

人是有感情的，在解决问题时往往受到环境的影响。例如，一个医生在出诊之前遇到了不愉快的事情，那么在他给病人看病时就会受到一些影响。使用计算机不会发生这样的事情。专家系统解决问题时不受周围环境的影响，它们的条理性及处理问题的方法往往胜过编制程序的专家。它们不会遗漏或忘记事情，也不会疲倦，不会消极怠工和急急忙忙应付差事，不怕脏、不怕传染病、不怕高温酷暑，人类有时有不愿意干的事情，它们可以毫无怨言地去干。

人类专家的生命是有限的，他的知识、经验及思维方法会随着他的离去而消失。专家系统可以使专家的专长不受时间和空间的限制。要想把一个专家的专长保留下来，最好的办法是以他为原型，制成他的专家系统，那么就可以永远的保留下来。这就是不受时间限制的意义。社会上有突出贡献的专家很少，如社会上真正的名医很少，边远的城镇和乡村名医就更少，如果开发成功一个名医的专家系统，不论任何地方都可以使用这个专家系统，这就是专家系统不受空间限制的意义所在。(www.chuimin.cn)

一个高水平的专家系统，可以汇集许多领域专家的知识与经验和他们相互合作解决问题的能力，因此它解决问题的能力和知识的广博可以超过单个专家。

专家系统的研究在科学技术研究方面有着极为重要的作用，它可以促进科学技术的发展，可以促进专业领域的发展，专家系统的推广应用还可以产生巨大的经济效益和社会效益。总之，专家系统是专家可以利用的高水平的智能帮手，是第二次计算机革命的工具。专家系统有许多不同的类型，其结构不一定完全相同。一般来说，专家系统由知识库、推理机、解释部分、知识获取和数据库五部分组成。

知识库是一个专业知识存储器，它是将从专家那里获得的专业知识以统一的形式表示，并将它们集中起来存在知识库里，以备推理判断之用。一个专家系统的强弱，取决于知识库的可用性、确实性、完善性。因此，知识库的设计与建造是专家系统中一个关键性的工作。

推理机是一组程序，用来控制、协调整个系统的运行。利用知识库中的知识，解释外部输入的数据或者事实，推导出结论并向用户提示，根据要求说明得出结论的根据等。在专家系统中，推理方式有正向推理、反向推理、正反向混合推理。这里所说的推理，意味着“根据事实选择最合理的结论”这样的过程，在这种推理过程中要使用知识才能够进行。而且，事实与结论假定并不是直接连接的，往往要经过所谓的假定步骤。因此，可以说知识是一直用于控制推理的形式化信息。由于知识库和推理库相互独立，不仅便于对知识的管理，而且还可以实现具有可塑性、通用性的系统。

解释机制负责在系统与用户的对话过程中，对系统自身的行为和推理结果做出某种合理的解释与说明。为用户理解推理过程、向系统学习和维护系统提供方便，使用户容易接受。它的重要功能是解释系统本身的推理结果，回答用户提出的问题。

知识获取也称学习功能，指从各种知识源（人类专家、教科书、专著、工具书、数据库等）中获取可以供专家系统使用的知识设施。有两种获取方式，即人机结合的半自动方式和机器自动学习方式。前者由人采集知识，再转化为知识库中的知识；后者又称为机器学习，它从研究人类学习行为和学习方式入手建立学习模型，企图使计算机系统具有一定的学习能力。不过在目前，机器学习尚在初级阶段，离使用还有相当长的距离。

数据库。在进行推理过程中，许多情况下输入的数据要作为有关事实的知识保管在知识库中。也有不少场合要保存那些作为实施的例子的案例数据，或者要保存从外部数据库直接输入的数据。在这种情况下，知识库就要有一个独立的数据库。该数据库的规模和结构可以根据系统的目的不同来确定。至今开发的专家系统大部分都供实验之用，因而其数据库功能并不要求很全。今后若要开发实用的系统的话，则需要管理大量的信息，那时真正的数据库将是不可缺少的。

专家系统可以结合许多专家的知识，掌握、复制和扩散专家的知识，并且依靠电子计算机本身的优势，在较短的时间内解决那些即便是专家也需要较长时间才能解决的复杂问题。

专家系统应用最早也是最为普遍的是医疗领域。1965年，第一个专家系统——DENDRAL（有机化合物结构分析专家系统）在美国开发成功。之后，匹斯堡大学研制了内科医疗专家系统，斯坦福大学设计了一种可以诊断血液病和脑膜炎等疾病的医疗专家系统。

我国也成功开发了中医专家系统。1978年，中国科学院自动化研究所和北京中医医院、北京第二医学院合作研制成功的“医疗自动化系统工程与中医电子计算机诊疗程序”就是一个专家系统。

关幼波大夫是我国著名的老中医，治疗肝病的著名专家，找关大夫看病的人非常多，为了挂关大夫的号，有时会排几天几夜的队。关大夫和研究人员一起，将他多年积累的诊治肝病的经验和方法编成程序，“传授”给电子计算机。这个程序把肝病分为8个主型、36个亚型，可以对病人的不同症候，从200多项病状与化验指标及170种药物中作出辩证施治的诊断及处方，可以提供不同的处方达到19亿种以上。病人来看病时不一定需要关大夫自己亲自诊断，医务人员只要将病人的症状、化验结果输入电子计算机，只需要很短的时间，电子计算机就能够完成对病情的诊断，开出药方，计算出医药费。如果需要的话，还能够开好病假条，根据对近300人的诊断试验，开出处方的符合率非常高。通过门诊试验，电子计算机开出的处方符合率达到97.7%，得到关教授的首肯。在最需要专家丰富实践经验、针对病人千差万别的症候保证施治的中医领域，电子计算机能够达到这么高的契合率还挺有本领。

当前专家系统的应用领域主要有管理、控制、设计、诊断、故障处理、治疗、计划、预测、学习指导、问题或现象的解释等。随着人工智能的发展，相信专家系统将在很多领域中替代人类专家成为决策管理的“智囊团”，以及具有高智商和丰富知识的各个专门领域的专家。

人工智能与计算机教学研究：专家系统的力量及优势

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