Page 327 - 计算机技术与人工智能

第九章 人工智能

面知识与经验的专家对话一样，专家系统解释和回答用户的问题。此外，还有情

报检索系统、数据分析系统和结构优化设计系统等。发展专家系统的关键是如何
表达和运用专家知识即构筑数据库，如何将那些来自人类专家的并已经被证明了
的对解决有关问题有帮助的典型事例符号化后输入计算机。专家系统与过去的一

些计算机系统不同，它是以符号处理为主的计算机程序系统，一般没有算法解
决，经常要在一些不完全、不精确、不确定的信息基础上做出结论。

专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系
统以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可
移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专

家系统属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改
善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强
专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专

家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方
法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家
系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方

法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合
知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、

人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多
主体的第四代专家系统。
专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知

识获取等6部分构成。其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。专家系统
的体系结构随专家系统的类型、功能和规模的不同而有所差异。

为了使计算机能运用专家的领域知识，必须采用一定的方式表示知识。目前
常用的知识表示方式有产生式规则、语义网络、框架、状态空间、逻辑模式、
脚本、过程、面向对象等。基于规则的产生式系统是目前实现知识运用最基本

的方法。产生式系统由综合数据库、知识库和推理机3个主要部分组成，综合数
据库包含求解问题的世界范围内的事实和断言。知识库包含所有用“如果：<前

提＞，于是：<结果＞”形式表达的知识规则。推理机（又称规则解释器）的任
务是运用控制策略找到可以应用的规则。

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