知识工程的杰作——专家系统

电脑既可以成为国际象棋大师和数学家，也可以成为教授、医学家、地质专家等等。使计算机具有专家的作用，这就是人工智能研究的另一个领域

——专家系统。专家系统就是利用专家的知识来解决实际问题的计算机系统，是一个典型的知识处理系统，是当今知识工程的一大杰作。

专家系统必须知识渊博，并且不断更新。它可以集各位人类专家之所长， 模拟人类专家的决定过程，来解决那些不是一般人而是专家才能解决的复杂问题。这样可以使专家的专长不受时空的限制，被普通工作者所作用，发挥专家更大的作用。

目前世界上已研制出很多专家系统。例如，美国匹兹堡大学研制成功一个医术十分高明的医疗专家系统，能够进行具有专家水平的内科诊断，能诊断 3500 种病证，治疗 500 种疾病，堪称“神医”，而且这种“神医”是可以进行大量复制的。随着个人电脑涌入家庭，会有各种类型的“专家”、“学者”走进人们的生活。

专家系统是怎样实现像人类专家那样解决具体问题的呢？为了做到这一点，必须将人类专家的知识预先告诉计算机，而且要赋予计算机有应用这些知识的能力。

专家系统通常由知识库、推理机和人机接口三大部分组成。

知识库用来存储和管理知识。建立知识库首要的问题是知识如何表达， 也就是如何把知识存入计算机，然后是知识的检索和更新以及计算机自觉学习的问题。未来的专家系统除了需要人给它灌输知识外，它自己也能在解决实际问题的过程中学到新的知识，而且把这些新的知识存入自己的知识库， 使自己的知识能不断更新、不断积累。知识表达，首先需要专家把自己的知识（包括专业知识、工作经验和解决实际问题的能力）整理出来，然后采用某种合适的程序语言和方式把这些知识表示出来，以便存入知识库，使计算机能够进行检索、增删和推理。

推理机是根据放在知识库中的知识对待定问题进行推理以求得到解答。推理方式有正向推理、反向推理和正反向混合推理。正向推理是从原始数据出发，利用有关知识推出结论。反向推理是先假设，然后去找支持该假设的证据。如果该假设的证据都能从原始数据中找到，断定假设成立，否则认为假设不成立；这时需要重新作出假设，再重复上述过程，看能否把证据找全； 如果任何可能的假设都试过了，而证据不能找全，那么推理失败。正反向混合推理是先根据原始数据通过正向推理，帮助提出假设；再用反向推理，进一步寻找支持假设的证据。反复这种达程，直到推出结论。

人机接口是计算机的输入输出系统，是专家、系统管理员＄用户同计算机打交道的接口，计算机通过此接口从外界获取知识，程序管理员通过此接口管理和运用专家系统。采用智能人机接口，可在计算机与用户之间无“中间人”的情况下，通过自然语言（口头谈话方式或文字书写方式）使用专家系统”

专家系统的一个重要特点是知识库与推理机互相分离。这样当知识库需要删改陈旧或错误的知识、丰富和增加新的知识时，不会因为知识库的变化而改变推理机。这样就可以使专家系统的知识水平不断提高。

专家系统已在许多领域获得应用。如医疗诊断、信息咨询、情报检索、设备维修、矿山开采、超大规模集成电路的设计等等。专家系统在柔性自动化生产系统中非常有用，设计师有了它，可以不必求助工艺师而自行选择某个零件的制造工艺，这将大大提高自动化生产效率。