系统专家，请输入，什么是专家系统？

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专家系统是一种人工智能计算机程序或一组人工智能计算机程序，可以应用大量的专业知识和推理方法来解决某些特定领域的复杂问题。

专家系统的基本工作流程是用户通过人机界面系统提问，推理机将用户输入的信息与知识库中各规则的条件进行匹配，并将匹配规则的结论存储在综合数据库中。 最后，专家系统向用户提出最终结论。

专家系统的大部分基本结构，即知识库和推理机器。 知识库存储解决问题所需的知识，推理机器负责利用知识库解决实际问题。 知识库的建设需要知识工程师和领域专家的通力合作，将领域专家脑海中的知识梳理出来，用系统的知识方法存储在知识库中。

在解决问题时，用户向系统提供一些已知数据，并可以从系统中得出专家级的结论。

专家系统具有相当数量的权威知识，能够采取一定的策略，运用专家知识进行推理，解决人们在正常情况下难以解决的问题。

它克服了专家匮乏、知识成本高、永久保存难、专家在解决问题时容易受到心理、环境等因素影响，使现场表现不好等缺点。 因此，自专家系统问世以来，发展非常迅速，专家系统成为人工智能最活跃、最成功的领域。

专家系统，简称ES，是一种计算机程序或信息系统，它模拟人类专家在处理问题时的行为，并利用知识和推理技术来解决问题。 它将某一领域的专业知识、推理和决策系统的过程结合到一个计算机系统中，以解决一些实际问题。

所谓专家，是指在某一领域有较深造诣的专业人才，如机械专家、计算机专家、医学专家、农业专家等。 人们认为，如果把专家处理问题的过程组合成计算机，那么机器就有了专家的智能，而这种智能主要体现在信息分析上。

计算机之所以成为“专家”，是因为它们被赋予了知识，并被模仿人脑进行推理，因此它们可以回答各种问题。 整个过程由计算机的软件系统完成。

专家系统按其功能可分为管理专家系统、专家系统、诊断专家系统、解释专家系统等。 目前，专家系统已在生产实践中得到应用，部分已商业化。

一个结构良好的专家系统通常由六个部分组成，即知识库、数据库、推理机器、知识获取机制、解释机制和人机界面。

知识库是以某种方式存储在计算机系统中用于解决问题和推理的知识集合，用于存储领域专家提供的专业知识。

推理机包括推理机制和控制部分，其功能是利用知识库中的知识推导出新的知识或结论。 控制部分的作用是确定推理的顺序，即决定什么知识，什么顺序，推理方法自然离不开演绎推理、归纳推理、精确推理和不精确推理。 推理的基本任务是决定系统下一步应该做什么，选择什么知识，完成什么动作。

例如，在人机对弈中，计算机利用存储的知识和推理过程来决定如何走一步棋，并根据棋步计算对手下一步可能如何走棋以及采取什么对策进行攻击或防守。

知识获取机制一方面要接受专家对知识库的扩展和修改，另一方面要根据反馈信息自动对知识库进行修改和完善。 获取知识的方式一般有两种：人机结合的半自动方式，即由知识工程师收集知识，然后在知识库中将其转化为知识; 另一种是自动机器学习方法，它是人工智能的一个分支学科，它从研究人类的学习行为和学习方法出发，建立一些学习模型，使计算机系统具有一定的学习能力。

人机界面是专家与用户与系统之间的双向“翻译”，即专家与用户之间的沟通部分。

由于专家系统有时比人类专家更有能力处理复杂问题，例如结构设计、数据分析和诊断问题，因此他们往往优于该领域的普通专家。

专家系统：一种智能计算机程序系统。

专家系统：一种智能计算机程序系统。

它是 IT 的专家系统吗？ 如果是这样的话，专家系统是早期人工智能的一个重要分支，可以看作是一类具有专业知识和经验的计算机智能程序系统，它一般使用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家解决的复杂问题。

一般来说，专家系统=知识库+推理机，所以专家系统也被称为基于知识的系统。 专家系统必须具备三个要素：

领域专家级知识。

模拟专家思维。

达到专家的水平。

专家系统适用于诊断、解释、监测、**、规划和设计等任务，这些任务没有公认的理论和方法，数据不精确或不完整，人类专家稀缺，或者专业知识非常昂贵。 一般专家系统执行的求解任务是知识密集型的。

知名专家系统。

Exsys：首款商用专家系统。

MyCin：一种性能出奇的诊断系统，在专家级别具有误诊率，超过了某些诊所的医生。

Siri：一种识别语音工作的专家系统，被苹果收购并作为个人秘书功能推广到其产品中。