人工智能專家系統:什麼是、特徵、應用和優勢
已發表: 2021-02-04目錄
什麼是專家系統?
在人工智能 (AI) 中,專家系統是基於計算機的決策系統。 它旨在解決複雜的問題。 為此,它應用知識和邏輯推理並遵守某些規則。 專家系統是最早成功的人工智能形式之一。
人工智能專家系統的特點
以下是人工智能專家系統的重要特徵:
- 最高水平的專業知識:人工智能專家系統提供最高水平的專業知識以及效率和準確性。
- 反應時間:人工智能專家系統的反應時間非常短。 解決同樣複雜的問題所需的時間比人類專家要少。
- 可靠:人工智能專家系統可靠且無錯誤。
- 靈活:人工智能專家系統可以靈活地解決不同的問題。
- 有效:人工智能專家系統具有強大的機制來解決複雜問題並隨後對其進行管理。
- 能力:人工智能專家系統可以處理複雜的問題並按時提供解決方案。
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人工智能組件專家系統
AI中的專家系統具有以下組件:
- 用戶界面——它是專家系統軟件最重要的部分。 用戶界面將用戶的查詢傳輸到推理引擎。 然後它將結果顯示給用戶。 它充當專家系統和用戶之間的雙向通信器。
- 推理引擎——推理引擎是專家系統的中央處理單元。 推理引擎根據規則和法規工作以解決複雜問題。 它使用來自知識庫的信息。 它巧妙地選擇事實數據和規則,並處理和應用它們來回答用戶的查詢。 它還對知識庫中的數據進行了適當的推理。 這有助於檢測和推斷複雜問題並防止再次發生。 最後,推理機得出結論。
推理引擎有以下策略:
- 前向鏈接——回答“未來會發生什麼?”的問題。
- 反向鏈接——回答“為什麼會發生這種情況?”這個問題。
- 知識庫——知識庫是信息中心。 它包含有關問題域的所有信息。 它就像一個從各種專家那裡收集的大型信息庫。
知識庫組件

事實和啟發式知識存儲在知識庫中。
- Factual Knowledge - 與知識工程師有關的信息。
- 啟發式知識 - 評估和猜測的能力。
專家系統中使用的其他關鍵術語
除了上面列出的專家系統組件,以下術語在討論專家系統時也被廣泛使用。
- 事實和規則——事實是一小部分重要的知識。 事實的用途有限。 專家系統選擇規則來解決問題。
- 知識獲取——知識獲取是指專家系統用於提取特定領域信息的方法。 該過程首先從人類專家那裡獲取知識,將人類知識轉化為事實和規則,最後將這些規則輸入知識庫。
人工智能專家系統開發的參與者
以下是屬於專家系統的關鍵人群
- 領域專家——獲得技能和知識以開發知識庫的一個人或一群人。
- 知識工程師——使用獲得的知識並將其與專家計算機系統集成的技術人員。
- 最終用戶——使用專家系統獲取領域專家未提供的建議的個人或團體。
構建人工智能專家系統
按照以下步驟構建人工智能專家系統
- 確定或破譯問題的特徵。
- 知識工程師和領域專家合作定義或破譯問題。
- 知識工程師在定義問題後,將其翻譯成可理解的計算機語言知識。 知識工程師設計推理引擎,在被調用時使用知識來協助。
- 知識專家還將未知知識在推理過程中的使用與解釋相結合。
人工智能專家系統技術
專家系統包括以下技術:
- 專家系統開發環境- 它包括工作站和小型計算機等硬件。
- 高級符號編程語言,如 PROgrammation en LOGique (PROLOG) 和 LISt Programming (LISP)。
- 大型數據庫。
- 工具- 減少工作量並且具有成本效益。
- Shells - 沒有知識庫的專家系統。
傳統系統與專家系統
下表描述了傳統系統和專家系統之間的差異。

常規系統 | 專業系統 |
結合處理和知識單元。 | 處理機制和知識數據庫是獨立的實體。 |
程序很少出錯(只有編程錯誤)。 | 專家系統確實會出錯。 |
系統僅在準備就緒時運行。 | 專家系統不斷優化並以次要規則啟動。 |
程序執行按照固定算法進行。 | 執行是按邏輯進行的。 |
需要完整的數據。 | 它適用於完整或更少的數據。 |
人類專家與專家系統
下表描述了人類專家和人工智能之間的區別。
人類專家 | 人工智能 |
用盡 | 永恆的 |
難以轉移 | 可轉讓 |
難以記錄 | 易於記錄 |
不可預測的 | 持續的 |
昂貴的 | 具有成本效益的系統 |
人工智能專家系統的好處
以下是專家系統的好處:

- 提高決策質量。
- 具有成本效益,因為它減少了解決問題時諮詢人類專家的費用。
- 為特定領域中的複雜問題提供快速而強大的解決方案。
- 它收集稀缺的知識並有效地使用它。
- 在為重複性問題提供答案時提供一致性。
- 保持大量信息。
- 提供快速準確的答案。
- 為決策提供適當的解釋。
- 解決複雜和具有挑戰性的問題。
- 工作穩定不疲勞。
人工智能專家系統的局限性
以下是專家系統的局限性:
- 在特殊情況下無法做出決定。
- Garbage-in Garbage-out (GIGO),如果知識庫出現錯誤,我們必然會做出錯誤的決定。
- 維護成本更高。
- 每個問題都是不同的,專家系統在解決各種問題時存在一些局限性。 在這種情況下,人類專家更有創造力。
專家系統在人工智能中的應用
以下是專家系統的一些應用:
- MYCIN:它可以識別引起急性感染的各種細菌。 建議根據患者體重用藥。
- DENDRAL:這是一個使用化學分析預測分子結構的專家系統。
- PXDES:它預測肺癌的階段和類型
- CaDet:早期識別癌症
- 信息管理
- 醫院和醫療設施
- 幫助台管理
- 員工績效評估
- 貸款分析
- 病毒檢測
- 維護和維修項目
- 倉庫優化
- 計劃和調度
- 製造對象的配置
- 協助財務決策
- 過程監控
- 監督工廠操作和控制器
- 股市交易
- 航班時刻表和貨運時刻表
結論
專家系統是任何基於計算機的決策系統,它具有交互性和可靠性,可以解決複雜問題。 專家系統用於人力資源、股票市場等應用。 專家系統的主要好處是更好的決策質量、成本降低、一致性、速度和可靠性。 專家系統不給出開箱即用的解決方案,維護成本高。
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人工智能專家系統的重要特徵是什麼?
人工智能專家系統提供最高水平的能力,以及效率和準確性。 人工智能專家系統的反應時間非常快。 與人類專家相比,解決複雜問題所需的時間更少。 人工智能專家系統可靠且無錯誤。 人工智能專家系統適用於各種問題。 在人工智能中,專家系統提供了一種強大的機制來解決複雜的問題並對其進行管理。 人工智能專家系統可以處理難題並提供及時的解決方案。
如何構建人工智能專家系統?
確定或理解問題的特徵。 為了描述或破譯問題,知識工程師和領域專家互動。 識別問題後,知識工程師將其轉化為可理解的計算機語言知識。 知識工程師創建推理引擎,在需要時使用知識。 知識專家還對在推理過程中使用未識別數據進行了解釋。
人工智能專家系統的局限性是什麼?
他們無法在不尋常的情況下做出決定。 Garbage-in,garbage-out(GIGO)意味著如果知識庫出現錯誤,我們將做出錯誤的決定。 保養費用較高。 專家系統在處理各種問題時有幾個限制,因為每個問題都是獨一無二的。 在這些情況下,人類專家更具創新性。