第五章专家系统

什么是专家系统 专家系统的产生与发展专家系统的功能与结构专家系统的基本特征专家系统的设计和开发专家系统的分类专家系统展望第五章专家系统

一、什么是专家系统 1.1专家 • 专家：指在某一专业领域内其专业知识与解决问题的能力达到很高水平的学者或技术人员。 • 专家的能力：指专家对某一领域问题的理解及解决问题的技能。 • 专业知识 • 公开知识； • 个人知识。

1.2专家系统的概念 • 专家系统(Expert Systems,ES)：目前尚无统一的定义。 • 简单定义为，专家级、智能型的计算机程序系统。 • 具体地说，就是利用存储在计算机内的某一特定领域内人类专家的知识，来解决过去需要人类专家才能解决的现实问题的计算机系统。 • 专家系统与专家在知识广度、深度、速度和精度上存在差异。

二、专家系统的产生与发展 2.1 孕育期（1965年前） 1956年人工智能诞生，早期的人工智能是从具体的问题入手的。如1956年Newell和Simon编制的LT系统实现定理证明；Samuel研制的西洋跳棋程序CHECKERS。 60年代初期，AI集中开发通用的方法和技术，如通用问题求解程序( GPS)； 60年代中期AI工作者认识到知识在问题求解过程中的重要性； 1960年， J. McCarthy研制成功了面向人工智能程序设计的LISP语言。

2.2产生期(1965~1971) 1965年， E. A. Feigenbaum研制成功化学结构专家系统DENDRAL；标志ES的诞生，并第一次显示知识对AI的重要性； 1968年，数学领域的专家系统MACSYMA产生； DENDRAL 和MACSYMA被称为第一代专家系统。它们通过牺牲通用的问题求解能力，开始了专门知识的建模，以获取专门领域的高性能；它们把启发式程序、符号推理技术运用到了实际问题的求解。

2.3成熟期(1972~1977) 此阶段一批卓有成效的专家系统出现，涉及领域包括医疗、地质、教学、数学、自然语言理解等。几个典型代表： • 74年，MYCIN：用于治疗和诊断感染性疾病； • 76年，CASNET：用于治疗青光眼疾病； • 76年，PROSPECTOR: 用于根据地质寻找矿藏； • 73年，HEARSAY: 语言理解； • 1972年，A. Colmerauer 提出逻辑程序设计语言PROLOG面世。

此阶段相比于第一代专家系统，在以下几个方面开始了研究和改进：此阶段相比于第一代专家系统，在以下几个方面开始了研究和改进： • 知识组织的形式化技术：开始了知识库方式的建模和各种知识表示技术的应用和研究。 • 系统的人机接口：开始研制近乎自然语言的交互式人机接口，使ES能够适应非计算机专业人员的使用和掌握。 • 系统的解释机制：开始了专家系统透明性的研究，使用户能够理解系统的行为。

不精确推理技术：针对客观存在的不精确或不完全的数据和知识，增强了专家系统对专家启发式知识的表达能力。不精确推理技术：针对客观存在的不精确或不完全的数据和知识，增强了专家系统对专家启发式知识的表达能力。 • 专家系统通用性的研究：开始把具有一定通用性的推理方法和领域的专门知识结合起来，试图构造有通用性的专家系统框架。

2.4发展期(1978~至今) 此阶段研究突出在以下几个方面： • 自动知识获取系统研制采用归纳式知识获取设计Meta-DENDRAL • 骨架系统等建造ES的工具相继出现 EMYSIN、EXPERT • 知识库管理系统(KBMS)的研制 • 新型专家系统研制生物学专家系统MOLGEN

三、专家系统的功能与结构 3.1功能专家系统应当具备以下几个功能： • 存储专业领域知识； • 存储具体问题求解过程中的初始证据数据和推理过程中的各种信息与数据； • 利用已有知识解决专业问题； • 对推理过程和结论作出必要的解释； • 提供用户接口； • 提供知识获取、知识库修改完善等维护手段。

知识工程师 数据知识库推理机用户结果领域专家 3.2结构 (一)基本结构

用户专家人机接口推理机解释程序知识获取程序综合数据库知识库 (二)一般结构

知识库：用以存放领域专家提供的专门知识，知识库中拥有知识的数量和质量是系统性能和问题求解能力的关键因素，此是建立ES的核心任务。知识库：用以存放领域专家提供的专门知识，知识库中拥有知识的数量和质量是系统性能和问题求解能力的关键因素，此是建立ES的核心任务。 • 综合数据库：用于存放问题求解的初始证据、中间结果、目标、求解状态及最终结果等。 • 推理机：在一定控制策略下针对综合数据库中的当前信息，识别和选取知识库中的有用知识进行推理。常采用不精确推理。

知识获取程序：辅助知识工程师获取知识的程序及系统的自学习模块等。知识获取程序：辅助知识工程师获取知识的程序及系统的自学习模块等。 • 解释程序：根据用户的提问，对系统得出的结论、求解过程提供说明。除了能增加系统的可接受性外，在系统自身的生成、测试、运行和维护过程中起着重要的作用。 • 人机接口：专家或用户能理解的信息系统能理解的形式.

3.3知识获取 (一)知识获取的概念知识获取就是把用于问题求解的专门领域知识，从拥有这些知识的知识源中抽取处理，并转换为特定的计算机表示形式。知识源包括书籍、杂志、数据库、专家和人类自身的经验。计算机表示形式有产生式、逻辑、语义网络、框架等表示。

(二)知识获取的主要任务 • 对专家或书本等知识进行理解、认识、选择、抽取、汇集、分类和组织； • 检查和保证已获取知识的一致性和完整性； • 尽量保证已获取知识的无冗余性； • 从已有知识和实例中产生新知识。

(三)知识获取的困难 • 知识工程师与领域专家的互不理解； • 知识表示失配； • 专家的启发性知识是不确定的； • 有些启发性的知识表示的不可能性； • 缺乏开发专家系统的现代技术； • 知识测试与调试的困难性。

知识工程师 专家知识库知识工程师知识库专家编辑系统 (四)知识获取方法的分类非自动型原始模式高级模式

书本文字 文字识别语音识别专家口语图像识别图像景物景物分析自然语言理解系统知识归纳工具视觉处理系统知识库自动型知识获取

半自动化知识获取： 指在人工知识获取的基础上增加了部分机器学习功能，使专家系统本身能够从大量的事实中归纳出知识。常采用的方法有： • 智能知识编辑器； • 知识发现系统。

3.4专家系统与传统程序 (一)算法和启发式程序算法是为求解一类问题而规定的一个可被机械执行的确定步骤的有穷序列，具有如下性质： • 通用性：能求解问题范围内的全部问题； • 确定性：算法中的问题求解状态、求解步骤应该是精确唯一的； • 有效性：问题范围内的任何具体问题带入算法后，都可经有限步骤，达到期望结果。

启发式方法是帮助人们找出问题解法的一种提示或经验估计，它更注重解决问题行之有效的经验，如策略、技巧、窍门、简化步骤等。启发式方法是帮助人们找出问题解法的一种提示或经验估计，它更注重解决问题行之有效的经验，如策略、技巧、窍门、简化步骤等。启发式程序相对与算法有如下性质： • 局部性:可能只适用求解某一具体问题； • 试探性:采用一般情况下能保证正常工作的方法进行问题求解，当此法失效，允许使用其他方法； • 针对性:常利用求解问题的一些特殊规律。

(二)专家系统与传统程序 从程序设计的角度看，传统程序和ES的区别是： • 传统程序：数据＋算法＝程序 • 专家系统：知识＋推理＝系统

专家系统与传统程序主要区别在于： • 启发性； • 灵活性； • 透明性； • 符号推理； • 更好的人机接口。

四、专家系统的基本特征 4.1专家系统的优点 • 适应性强； • 成本低； • 危险性低； • 持久性； • 复合专家知识； • 可靠性强； • 解释、说明； • 响应快； • 始终稳定、理智和完整的响应。

4.2基本特征 一个高性能的专家系统应具备以下几个特征： • 具有专家水平的专门知识； • 符号处理； • 一般问题求解能力； • 复杂度和难度； • 具有解释功能； • 具有知识获取能力； • 知识库和推理机相互独立。启发性透明性灵活性

五、专家系统设计和开发 5.1专家系统适用的领域 • 开始建造专家系统之前，决定采用专家系统是不是必要的。如果传统程序可以解决此问题，则专家系统就不是最好的选择。 • 专家系统适合于那些没有高效算法解决的非结构化问题。

什么情况下开发专家系统是可能的，需要考虑：什么情况下开发专家系统是可能的，需要考虑： • 问题求解主要依靠经验性知识吗？ • 存在真正的领域专家吗？ • 某领域的多个专家对领域问题求解有基本一致的看法？ • 专家能够解释他的知识以使知识工程师理解吗？ • 求解问题的知识主要是启发式和模糊的吗？

什么情况下开发专家系统是合理的： • 问题的求解能带来较高的经济效益； • 人类专家奇缺； • 人类专家经验不断流失； • 危险场合需要专业知识。

5.2专家系统开发的基本步骤 • 准备阶段问题的确定和描述、问题的基本范围、可行性分析等。 • 研究问题 • 划定问题范围，把大任务化为若干个小任务； • 根据问题的难度，确定所需的人力、物力和财力，确定进度。 • 整理知识

建立原型系统 可以通过原型系统，检验前面阶段工作的正确性，以及增加专家对系统开发的兴趣。原型系统不必追求系统尽善尽美，保持系统的简单化。 • 改进和扩充完善推理机制，扩充解释功能和知识获取功能，增加和完善知识库、开发系统的测试工具。 • 测试和维护 • 评价和商品化

5.3开发过程中的误区 • 专家知识错误； • 语法错误； • 语义错误； • 推理机错误； • 推理链错误； • 未知界限错误。

5.4专家系统开发工具 各种专家系统有其各自的特性，但是又有很多共性。如：推理机制、知识表示模式、运行方式、体系结构和控制流程等。从而使各种专家系统开发工具成为可能。利用开发工具开发专家系统可以提高效率，缩短开发周期，降低开发难度等优点。

专家系统开发工具一般应包括： • 一种或多种知识表示方法； • 具有知识编辑器； • 具有知识库维护和管理功能； • 提供一套或多套推理机制； • 设置一个跟踪解释机制。

目前，开发工具可分为四种主要类型： • 程序设计语言 • 面向问题的：VB、VC、Delphi等。 • 面向符号的：LISP、PROLOG等。 • 骨架系统：EMYCIN、EXPERT、KAS、雄风平台等。 • 通用型开发工具：OPS5、HEARSAYIII等。 • 组合型开发工具： AGE、KEE、ADVISE等。

六、专家系统分类 可按不同的标准进行分类。例如： • 按应用领域分类：可分为医疗、勘探、数学、物理、化学、气象、生物专家系统等； • 按知识表示技术分类：基于规则的、逻辑的、语义网络、框架的专家系统等； • 按推理策略分：基于正向、反向、双向推理等； • 按采用不精确推理技术分：基于确定理论、主观Bayes、模糊理论、D-S理论推理技术的ES； • 按结构分：单和群ES。

和最常用的分类标准是处理问题的类型

七、专家系统展望 7.1专家系统的研究方向今后一段时间，ES研究主要集中在以下方面： • 继续开展各种实用专家系统的研制 • 知识表示方面 • 表层表示：表示事物的表面联系； • 深层表示：表示事物的本质联系； • 多知识表示共存于一个系统。

知识获取 知识的提取、多位专家知识的提取、确定适当的知识量、知识的添加、知识使用频度、自动知识获取。 • 推理技术演绎推理、归纳推理、类比推理、不精确推理等。 • 知识库方面大型知识库管理系统。 • 工具系统的研制骨架系统、辅助工具、综合工具等。

7.2新一代专家系统的特征 (一)新一代专家系统应具备的特征 • 并行技术与分布处理； • 高级专家系统描述语言和知识表示语言； • 高级知识获取与学习功能； • 新的推理机制； • 自动改错和自我完善功能； • 先进的智能人机接口。

(二)新一代专家系统的概况 • 分布式专家系统此系统具有分布处理的特征，其主要目的是把一个专家系统的功能经分解后分布到多个处理器上并行地工作。一般需要解决： • 系统各个部分功能合理均衡地分配到各处理器上，即功能分布； • 根据功能分布把有关知识合理分配到各处理器中，即知识分布； • 尽可能使各部分之间相互独立，达到各部分之间相互通讯和同步进行，即接口设计。

协同式专家系统 亦称群专家系统，能综合若干个相近领域或一个领域的多个方面的分专家系统，使它们互相协作共同解决一个更广领域问题的专家系统。它强调分系统之间的协同合作，而不着重处理的分布和知识的分布。一般须解决： • 任务的分解； • 裁决问题； • 系统的结构。

具有学习功能的专家系统 系统通过自身的不断运行，从而不断总结经验、增长知识的专家系统。此系统需要： • 用它写的程序能通过运行而不断修改自身； • 它能方便地表示各种形式的知识； • 它能方便地进行推理、归纳、联想、类比、乃至直觉的功能； • 具有学习功能，自动总结经验与教训不断获取新知识，丰富知识库，提高系统解释能力。

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第五章 专家系统