人工智能导论章.pptxVIP

1Chapter1Introduction

导论1.1专家系统概述当人工智能（ArtificalIntelligence，简记为AI）于五十年代中期诞生时，主要用于研究博弈、规划以及问题求解。在当时的科学技术环境下，无法预料AI在发展三十年后最重要的应用领域会是知识工程，特别是应用于专家系统（ExpertSystems，简记为ES）。ES最早期的研究工作是在六十年代末，由美国斯坦福大学的Prof.EdwardFeigenbaum等人首先开始的。其中一个有代表性的研究成果是基于知识的系统设计范例MYCIN。

2Chapter1Introduction

导论MYCIN系统的成功极大地促进了ES的发展。自从八十年代初期ES进入商业应用以来，在某些特定领域（如医学诊断、计算机配置等方面）取得了成功，使其应用领域更为广泛很大的发展，现已被广泛应用到科学、工程、制造、军事等各个领域（如战略规划管理、故障诊断、证券市场、信用评估等）。由此导致了两个寻求：（1）关键问题的处理方法（如知识表示、推理以及不确定性处理等）；（2）ES外壳和编程语言的开发（以便减少实际应用中设计知识表示与开发推理机的工作量）。

3Chapter1Introduction

导论解决任何问题的首要步骤是划定要解决问题的范围或领域（Domain）。ES的先驱EdwardFeigenbaum说过：“ES的力量是从它处理的知识中产生的，而不是从某种形式主义及其使用的参考模式中产生的。”可见，ES是随着AI应用的研究而产生的，是在产生式系统的基础上发展起来的。AI有许多备受关注的领域，如图1-1。

4图1-1人工智能的主要领域机器人视觉语言自然语言人工神经系统理解ES

51.2专家系统的定义ES是对传统人工智能问题中智能程序设计的一个非常成功的近似解决方法。Prof.EdwardFeigenbaum把ES定义为：“一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题”。可见，ES是一种模拟（Emulate）人类专家决策能力、解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的、某个领域的专家水平的知识和经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程来解决该领域的复杂问题。

6模拟（Emulate）表明ES要在所有方面都做得像人类专家一样。模拟比模仿更进一步，模仿只要求在某些方面做得像真正的事物一样，模拟要求在所有方面做得一模一样。专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一。自从1965年第一个专家系统DENDRAL（一种能帮助化学家判断某待定物质分子结构的专家系统）在美国斯坦福大学问世以来，各种专家系统已遍布各个领域，取得很大的成功。

71.3专家系统的组成和结构ES是AI的一个分支，它大量利用专业知识来解决只有专家才能解决的问题。这里的专家（Expert）是在特定领域里具有专门知识（Expertise）的人，专家具有不为大多数人所知或所利用的专门技能。ES技术包括：（1）专家系统语言（2）专家系统程序（3）为专家系统开发和执行而设计的硬件图1-2描述了一个基于知识的ES的基本概念。

8Chapter1Introduction

导论用户知识库推理机图1-2专家系统功能的基本概念事实专门知识

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导论基于知识的ES是由用户提供事实或其他信息给ES，相应地收到专家建议或专门知识。ES内部包括两个主要部分：知识库和推理机。知识库包含有为推理机（Inferenceengine）所使用而得出结论的知识。这些结论是ES对用户询问的响应。与通用问题求解技术方面的知识不同，ES知识是指特定问题域（Problemdomain）方面的知识。例如，医学，经济，科学或工程学等。解决特定问题的专家知识称为专家的知识域。（Knowledgedomain）。如图１－３。

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导论问题域知识域图１－３问题域和知识域的一个可能关系

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导论参与者问题管理者我能用它做什么技术人员