人工智能(第七章)

第七章专家系统吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐27.1 专家系统概述7.1.1 专家系统的产生与发展1968年世界上的第一个专家系统DENDRAL在美国的斯坦福大学研发成功，它是费根鲍姆与化学家勒德贝格合作的结果。

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MACSYMA，该系统包含了30多万行的LISP语句。

同一时期，卡内基－梅隆大学也相继开发了用于语音识别的专家系统HEARTSAY、HEARTSAY-Ⅱ和HEARTSAY-Ⅲ。

1974年，匹兹堡大学的鲍波尔和内科医生合作研制成功内科病诊断咨询系统INTERNIST，并发展成专家系统CADUCEUS。

1976年，美国斯坦福大学的E.H.Shortliffe开发成功MYCIN，其主要设计目的是为细菌感染疾病提供抗菌剂治疗建议。

同年，美国斯坦福大学国际研究所人工智能研究中心的R.O.Duda等人研制一个探矿专家系统PROSPECTOR。

20世纪70年代中期，专家系统观点逐渐被人们接受，许多卓有成效的专家系统相继研制成功。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐3由数字设备公司（DEC）和卡内基－梅隆大学合作研发的专家系统XCON，是一个用于为VEX计算机系统制定硬件配置方案的商用系统，创造了巨大的经济效益。

ACE是有贝尔实验室于80年代初开发的一个用于设备错误诊断的专家系统，AT&T公司一直用它来定位和识别在电话网络中的故障点。

进入20世纪80年代以后，专家系统的研发开始趋于商品化。

DELTA是由通用电气公司在80年代中期开发的错误诊断系统，它被通用电气公司投入商业应用以帮助维修人员发现在柴油发电机中的故障。

南京大学开发的新结构找水专家系统、吉林大学开发的勘探专家系统和油气资源评价专家系统、西安交通大学和中科院西北水土保持研究所联合开发的旱地小麦综合管理专家系统，以及北京中医学院开发的关幼波肝病诊断专家系统等，这些专家系统都取得了明显的经济效益和社会效益，为专家系统的理论研究和推广应用起到了积极的推动作用。

我国专家系统的研究起步于20世纪80年代，开发成功了许多具有实用价值的应用型专家系统。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐420世纪70年代后期，专家系统的研发技术和体系结构发生了巨大的变化，由最初的单一知识库和单一推理机发展为多知识库和多推理机，由集中式专家系统发展为分布式专家系统。

随着神经网络研究近几年的再度兴起，人们开始研究神经网络型专家系统以及把符号处理与神经网络相结合开发的专家系统。

随着人工智能研究的不断深入，近40年来，专家系统的研究技术也取得了长足的发展。

知识的自动获取方法，深层知识的表示和利用方法，分布式知识的处理方法，以及知识的完备性等问题。

专家系统还有许多问题需要进一步研究并加以解决：7.1.2 专家系统的定义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多个专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家求解问题时的思维过程，以解决该领域中的各种复杂问题。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐127.1.4 专家系统的一般特点在总体上，专家系统还具有以下一些共同特点：（1）启发性专家系统能够运用专家的知识和经验进行推理、判断与决策。

（2）透明性专家系统能够解释本身的推理过程或行为，并回答用户提出的问题，使用户能够理解它的推理过程，提高用户对系统的信任度，增加系统的透明度。

（3）灵活性一般专家系统的体系结构都采用了知识库与推理机相分离的构造原则，彼此既有联系，又相互独立。

当对知识库进行增、删、修改或更新时，灵活方便，对推理程序不会造成大的影响。

（4）交互性专家系统一般都是交互式系统，这种交互性既有利于系统从专家那里获取知识，又便于用户在求解问题时输入条件或事实。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐13（5）推理有效性在设计专家系统时，针对不同领域问题的特点，选择不同的推理机制，从而保证问题求解过程中的推理有效性。

（6）复杂性在建造专家系统时，如何实现对不确定知识的表示，如何构造不确定性的传递算法和匹配算法以实现推理计算，其复杂性和难度都是比较大的。

（7）实用性由于专家系统中储存了相关领域许多高水平专家知识，所以它具有解决问题的高水平和高效率，从而可以产生巨大的社会效益和经济效益，具有非常良好的实用性。

（8）知识的专门性专家系统的知识都具有专门性，但只局限于所面向的领域，针对性很强。

（9）易推广性专家系统使人类专家的领域知识突破了时间和空间的限制，专家系统程序可永久保存，并可复制任意多的副本或在网上供不同地区或不同部门的人们使用。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐157.2.1 综合数据库及其管理系统综合数据库简称数据库，用来存储有关领域问题的初始事实、问题描述以及系统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。

在专家系统中的应用过程：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，它又把推理过程所得到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知识库中选择合适的知识（规则）进行推理，再把推理的结果存入数据库中；这样循环往复，继续推理，直到得到目标结果。

对数据库的管理由其管理系统来完成，它负责对数据库中的数据进行增、删、改以及维护等工作，以保证数据表示方法与知识表示方法的一致性。

7.2.2 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的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。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐16知识库建立的关键是要解决知识的获取和知识的表示问题。

专家系统中的知识获取是由知识获取机构辅助人工来完成，当把所获取的知识放于知识库中后，推理机在求解问题时就可以到知识库中搜索所需的知识。

所以，知识库与推理机、知识库与知识获取机构都有着密切的关系。

知识库管理系统实现对知识库中知识的合理组织和有效管理，并根据推理过程的需求去搜索、运用知识和对知识库中的知识做出正确解释；它还负责对知识库进行维护。

7.2.3 知识获取机构知识获取机构负责系统的知识获取，由一组程序组成。

知识获取机构的基本任务是：从知识工程师那里获得知识或从训练数据中自动获取知识，并把得到的知识送入知识库中，并确保知识的一致性及完整性。

7.2.4 推理机推理机是专家系统在解决问题时的思维推理核心，它是一组程序，用以模拟领域专家思维过程，以使整个专家系统能够以逻辑方式进行问题求解。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐17推理机能够依据综合数据库中的当前数据或事实，按照一定的策略从知识库中选择所需的启用知识，并依据改知识对当前的问题进行求解；它还能判断输入综合数据库的事实和数据是否合理，并为用户提供推理结果。

7.2.5 解释器解释器是与人－机接口相连的部件，它负责对专家系统的行为进行解释，并通过人－机接口界面提供给用户。

解释器的主要功能：对系统的推理过程进行跟踪和记录，回答用户的提问，使用户能够了解推理的过程及所运用的知识和数据，并负责解释系统本身的推理结果。

7.2.6 人－机接口人－机接口是专家系统的另一个关键组成部分，它是专家系统与外界进行通讯与交互的桥梁，由一组程序与相应的硬件组成。

领域专家或知识工程师通过人－机接口可以实现知识的输入与更改，并可实现知识库的日常维护；而最终用户则可通过人－机接口输入要求解的问题描述、已知事实以及所关心问题；系统则可通过人－机接口输出推理结果、回答用户提出的问题或者向用户索要进一步求解问题所需的数据。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐187.3 知识获取知识获取是专家系统建造中的关键，是一个与知识工程师、领域专家以及专家系统自身都密切相关的复杂问题，也是专家系统开发中的一个瓶颈问题。

7.3.1 知识获取的任务知识获取的基本任务是利用某种手段，从知识源中获取专家系统实现问题求解所需要的专门知识，并以某种形式在计算机中存储，以建立起健全、完善、有效的知识库，满足领域问题求解的需求。

一般包括知识抽取、表示、输入和检测等几项工作。

1. 知识的抽取知识抽取是指把蕴含于多个知识源中的知识经过分析、识别、理解、遴选、归纳等处理后抽取出来，以便用于知识库的建立。

知识源是指专家系统知识的来源，包括领域专家、技术报告、课本教材、相关论文、实例研究、经验数据及系统本身的运行实践等。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐192. 知识的表示在建立知识库时，必须要将知识源中的知识转换为计算机能够识别或运用的形式。

这种转换通常先由知识工程对知识源中的知识进行分析和抽象，并用适当的知识表示形式表示出来，然后再把这种知识表示形式通过某种编译程序翻译成计算机可直接识别或应用的内部编码。

3. 知识的输入知识输入就是要把经过知识工程师从知识源获取的、以某种表示形式表示的知识经过在计算机上编辑、编译送入知识库中的过程。

要把知识输入计算机，目前一般有两条途径：一条是利用计算机系统附带的应用编辑软件；另一条是利用专门编制的人工智能知识编辑系统。

4. 知识的检测知识检测的主要任务是保证知识库的一致性和完整性。

对知识库检测的目的就是希望尽早发现和纠正可能出现的错误。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐207.3.2 知识获取主要途径按照知识获取所使用的手段，可将知识获取分为人工获取、半自动化获取和自动化获取三种方式。

1. 人工知识获取它是一种通过知识工程师对知识源中的数据进行分析处理，以获取知识的一种途径。

通常由知识工程师直接从领域专家的经验中，或者在领域专家的指导下从其他知识源中提取知识，然后对获取知识以某种合适的知识表示形式送入知识库中。

从领域专家那里获取知识时一般采用如下的技术步骤：（1）现场观察为了真正理解专家解决实际问题的方法，尤其是对那些不可言传知识的获取，知识工程师应该到领域专家工作的现场对专家解决实际问题的过程进行观察。

（2）问题讨论对现场观察中的一些心得或疑问以及一些有代表性的问题，知识工程师可与专家作一些非正式的讨论。

吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐21（3）问题描述领域专家要为知识工程师就每类可能的答案给出一个典型的问题描述，以便知识工程师能对每类答案定义一个原型问题。

（4）问题分析知识工程师在观察领域专家解答一系列问题的过程中，分析并探索专家在求解问题中的推理方法。

（5）建造原型系统知识工程师在与领域专家充分接触交流之后，根据自己的分析抽象，在选定知识表示方法之后，即可着手建立系统所需要的实验子集，它包括整个模型的典型知识，而且只涉及与实验有关的一些简单的任务和推理过程。