第四節

人工智能與專家系統第四節

人工智能與專家系統1信息決策是經濟領域中的一個重大課題，計算機技術的引入及信息技術的廣泛應用，為信息決策的發展提供了新的手段.一方面計算機數據處理技術的發展和推廣應用，使信息決策中的許多問題可以借助于計算機來進行處理，而且，一些復雜的決策問題在采用定量分析時，因其多因素和非線性，過去難以對付，現在則可以用數值方法加以解決，從而可使決策過程中的大量問題可以找到有效的解決方案；可是，信息處理手段的進步和大量新型信息傳媒的出現，卻又造成了信息時代的信息爆炸，而使得許多企業的決策家們不得不面對日益增多、錯綜復雜的信息而難以抽身，對此，在尋求解決方案時，自然而然地就要依賴于包括專家系統、自然語言理解系統、決策支持系統、模式識別系統、機器人系統在內的人工智能工程系統，并通過智能機器人感知到的各種環境狀態、信息及變化，及時作出適當的分析、綜合、計算、推理、聯想、判斷、預測、估計、規劃與決策，以便能夠實現一系列的預期目標.信息決策是經濟領域中的一個重大課題，計算機技術的引入2一、人工智能的研究目標與作用現代人工智能是近40多年發展起來的一門綜合性邊緣學科，目標是研究如何利用計算機等現代化工具設計一種系統來模仿人類的智能行為，使之具有認識問題與解決問題的能力，并能延伸人們的智能.人工智能發展至今，已經形成了一整套的理論與方法，這些理論與方法已經在專家系統、自然語言處理、模式識別、人機交互、智能信息處理與決策、信息檢索、圖像處理、數據挖掘以及知識管理（企業管理的未來發展方向）等各個人工智能的應用領域發揮著巨大的作用.而在眾多的人工智能應用領域中，專家系統又是近30多年發展起來的一種極富代表性的智能應用系統.一、人工智能的研究目標與作用現代人工智能是近40多年發展3二、什么是專家系統

所謂專家系統，就是一種包含知識和推理的人工智能的計算機程序系統，這些程序軟件具有相當于某個專門領域的專家的知識和經驗水平，同時具有處理該領域問題的能力.專家系統的能力來自于它所擁有的專家知識，而知識的表示和推理的方法又提供了應用的機理.這種基于知識的系統設計方法是以知識庫和推理機為中心而展開的.這就是說，知識+推理=系統，而傳統軟件的結構是數據+算法=程序.

但應注意的是，專家系統所要解決的問題一般沒有基本算法，并且通常要在不精確、或不確定、或不完全的信息條件下進行推理，最終作出結論.專家系統是應用人工智能技術和計算機技術進行推理和判斷，進而模擬各行各業的專家解決問題和進行決策，它的獨到之處便是能求解那些只有專家才能求解的高難度的復雜問題.二、什么是專家系統所謂專家系統，就是一種包含知識和推4三、專家系統的特征專家系統既不同于傳統的應用程序，也不同于其它類型的人工智能問題求解程序。

1.專家系統區別于傳統應用程序的主要特征2.專家系統區別于其它人工智能問題求解程序的主要特征三、專家系統的特征專家系統既不同于傳統的應用程序，1.專家系5四、專家系統的結構專家系統的結構是指專家系統各個組成部分的構造方法和組織形式.圖6-1便是專家系統的一個簡化結構圖.在實際使用的各個不同的專家系統中，由于不同的應用領域和應用目標，往往需要采用不同的系統結構.對此，我們可以根據具體情況，在系統的簡化結構圖上，進行相應調整：或簡化、或細化、或刪除、或增加某些部分.在基本結構中，專家系統主要包括下述幾個部分：人機接口解釋機構知識庫推理機全局數據庫知識獲取機構過程接口圖6-1專家系統簡化結構圖四、專家系統的結構專家系統的結構是指專家系統各個組成61.知識庫知識庫是專家系統的核心組成部分，用于存取和管理問題求解所需的專家知識和經驗，包括廣泛共有的事實、可行操作與規則等.通過知識庫管理系統，可以實現對知識庫知識存取、檢索、編輯、修改和知識更新以及維護等功能.一個專家系統的能力很大程度上取決于其知識庫中所含知識的數量和質量.知識庫的建造包括知識獲取和知識表示.知識獲取要解決的問題是如何從專家那里獲得專門知識；而知識表示則要解決如何用計算機能理解的形式來表達所獲取的專家知識并存入知識庫中.1.知識庫72.全局數據庫全局數據庫又稱綜合數據庫或簡稱數據庫，它是問題求解過程中符號或數據的集合，也稱工作存儲器.它用于存儲求解問題所需的原始數據和推理過程中得到的中間信息（數據），包括原始信息、推理的中間假設和中間結論、推理過程的信息等.因此，數據庫中的事實可以而且也是經常變化的.在描述數據庫的結構時，常會用到黑板這一概念.黑板是溝通系統中各個部件的全局工作區.它以全局性的數據結構形式，組織問題，求解數據，處理知識源之間的通信.黑板模型可以分為若干個信息層，每一層用于描述問題的某一類信息.各個信息層之間形成一個松散的層次結構，高一層的黑板元素可以近似地看成是下一級若干個黑板元素的抽象.根據需要黑板還可以劃分為一系列子黑板.在某些系統中數據庫就是黑板，其意義是強調了它用來記錄推理過程中用到的控制信息、中間假設和中間結果.有些系統中黑板是數據庫的一部分，有些系統中將黑板獨立于數據庫之外.在簡單的系統中，經常省略黑板.2.全局數據庫83.推理機推理機是專家系統的組織控制機構.在推理機的控制和管理下，整個專家系統能夠以邏輯方式協調地工作.它可以根據用戶的輸入數據，利用知識庫中的知識，在一定的推理策略下，根據數據庫的當前狀態，按照類似專家水平的問題求解方法，進行分析、判斷、作出決策，推出新的結論或事實，或者執行某個操作.推理機的程序應符合專家的推理過程，而與知識庫的具體結構和組成無關，即推理機與知識庫是分離的，這是專家系統的重要特征.它的優點是對知識庫進行修改和擴充時，無需改動推理機.4.解釋機構解釋機構負責對求解過程作出說明和解釋，回答用戶的提問，并使用戶了解推理過程及其所運用的知識和數據.解釋機構在工作中通常要用到知識庫中的知識、數據庫推理過程中的中間結構、中間假設和記錄等.專家系統的透明性主要取決于解釋機構的性能.解釋結構已成為故障診斷、生產操作指導等實時專家系統的重要輸出通道.3.推理機95.知識獲取機構知識獲取機構負責建立、修改與擴充知識庫，以及對知識庫的一致性、完整性等進行維護.知識獲取機構具有知識變換手段，能夠把與專家對話的內容變換成知識庫的內部知識，可以進行修改知識庫中原有知識，增加新的知識.知識庫中的知識可以通過“人工移植”和機器學習的方法獲得.所謂“人工移植”即專家系統的設計者通過與專家交談，將專家的知識分析整理后，以計算機能理解的形式輸入知識庫；而機器學習是指知識獲取機構通過用戶對每次求解的反饋信息，自動進行知識庫的修改和完善.并可在求解過程中自動積累，形成一些有用的中間知識，自動追加到知識庫中去，實現專家系統的自學習.6.接口接口又稱界面，是用戶與系統的信息傳遞紐帶，為用戶使用專家系統提供了一個友好的交互環境.它可以完成用戶到專家系統、專家系統到用戶的雙向信息轉換，使系統與用戶間能夠進行對話，用戶能夠輸入數據，提出問題，了解推理過程及推理結果；系統可通過人機接口，回答用戶提出的問題，進行必要的解釋.現在，多媒體的人機接口是最有效的形式.從專家系統的基本組成可以看出，它的核心部分是知識庫、數據庫和推理結構.因此，要設計一個專家系統，主要應解決這三方面的問題.5.知識獲取機構10五、專家系統的類型

我們知道，研制實用的、高性能的專家系統是當前人工智能研究的一項主要任務，而與此同時，我們還應重視專家系統的分類研究.因為如果其分類合理，在求解問題時，我們便可引用有關專家系統，為問題的求解提供快捷準確的處理方式；同時，相鄰學科應用問題的知識庫有很多相同的規則和知識，在設計知識庫時，如果能直接引用或共享，則能節約開發時間.對于專家系統的分類，可以按照不同的角度進行，如按應用領域分類，可分為醫學、地質等；按執行任務分類，可分為解釋、預測等；按實現方法和技術分類，可分為演繹型、工程型等.這些分類都有交叉.若按執行任務分類，可把專家系統分為下列幾種類型：五、專家系統的類型我們知道，研制實用的、高性能的專家11（1）解釋型.這類專家系統能處理不完整的信息及有矛盾的數據.由分析和解釋所采集到的數據和信息，找出與之一致的、符合客觀規律的解釋，進而確定它們的實際含義.典型的有：信號理解、圖像分析和化學結構解釋等專家系統.（2）診斷型.這類專家系統可以根據輸入信息推斷對象存在故障的原因.主要包括醫療診斷、電子機械診斷和材料失效診斷等.都是通過處理對象內部各部件的功能及其相互關系，找到可能的故障所在，包括多種并存故障.（3）預測型.這類專家系統可以根據對對象的過去和現在已知狀況的分析，推測未來的演變結果.典型的有：人口預測、財政預測、交通預測、軍事預測和天氣預報等，都是進行與時間有關的推理，處理隨時間變化的數據和按時間順序發生、發展的事件.而且，這類專家系統也能處理不完整信息.（1）解釋型.12（4）維修型.這類專家系統可以對發生故障的對象進行處理，使其恢復正常工作.典型的有：航空和宇航電子設備的維護等，如計算機網絡專家系統、有線電視維護修理專家系統等都是根據糾錯方法的特點，按照某種標準從多種糾錯方案中制定代價最小的方案.（5）調試型.這類專家系統可以根據處理對象和出現故障的特點，給出故障的排除意見和方法，從多種糾錯方案中選擇最佳方案.該類型主要用于計算機輔助調試系統，也可用于維修站進行被修設備的調整與試驗.（6）教育型.這類專家系統主要用于教學和培訓任務.可根據學生的特點，輔導學生學習和處理學生學習中存在的錯誤.（7）設計型.這類專家系統可根據給定要求，提供最佳設計方案或圖樣描述.典型的有：電路設計、生產工藝設計、計算機結構設計、自動程序設計等專家系統.（4）維修型.13（8）規劃型.這類專家系統可根據給定的目標，在一定的約束條件下，不斷調整步驟，擬定行動計劃，最終以較小的代價達到給定的目標.典型的有：機器人動作規劃與交通運輸調度等專家系統.（9）監督型.這類專家系統通過隨時收集被控對象的數據，建立其特征與時間變化的數據模型，用于對系統或過程的行為進行觀察，并與其應當具有的行為進行比較，如發現異常，則發出報警.典型的有：防空監視、國家財政的監控和電話監控等專家系統.（10）控制型.這類專家系統可完成按要求對受控對象進行管理的全面行為，即自動控制系統的全部行為.通常用于實時控制型系統.典型的有：商場管理監控、戰場指揮和自主機器人控制等專家系統.以上10種類型的專家系統的相互關聯關系及按任務分類的層次結構如圖6-2所示.（8）規劃型.14解釋預測診斷規劃教育調試監督維修設計控制圖6-2專家系統按任務分類的層次結構解釋預測診斷規劃教育調試監督維修設計控制圖6-2專家系統15

有些專家系統常常完成幾種任務，然而，不管專家系統完成何種性質的任務，就其問題領域的基本操作而言，專家系統求解的問題都可分為分類問題和構造問題.求解分類問題的專家系統稱為分析型專家系統，廣泛用于診斷、解釋和調試等任務；求解構造問題的專家系統稱為設計型專家系統，廣泛用于規劃、設計等任務.人工智能與專家系統有著極其誘人的目標，并正在向著更為健康更加成熟的方向發展.現在，人工智能計算機輔助決策的水平已經有了很大的提高，其應用范圍也在不斷深入與拓廣.在當今的信息社會中，隨著科學發展的高度分化和高度綜合以及系統論、信息論、控制論的產生與發展，科學決策的“開拓型思維方式”正在成為一種系統網絡的思維方式，科學決策將會成為一個創造性思維與創造性工程的過程，可以說，這是一個辨證唯物的“開拓型思維方式”的階段性飛躍.可以預言，隨著信息社會的不斷發展以及信息高速公路和多媒體等計算機主流技術的新突破，人工智能與專家系統的研究必將進一步活躍起來，并將結出更加豐碩的成果.有些專家系統常常完成幾種任務，然而，不管專家系統完成16第四節

人工智能與專家系統第四節

人工智能與專家系統17信息決策是經濟領域中的一個重大課題，計算機技術的引入及信息技術的廣泛應用，為信息決策的發展提供了新的手段.一方面計算機數據處理技術的發展和推廣應用，使信息決策中的許多問題可以借助于計算機來進行處理，而且，一些復雜的決策問題在采用定量分析時，因其多因素和非線性，過去難以對付，現在則可以用數值方法加以解決，從而可使決策過程中的大量問題可以找到有效的解決方案；可是，信息處理手段的進步和大量新型信息傳媒的出現，卻又造成了信息時代的信息爆炸，而使得許多企業的決策家們不得不面對日益增多、錯綜復雜的信息而難以抽身，對此，在尋求解決方案時，自然而然地就要依賴于包括專家系統、自然語言理解系統、決策支持系統、模式識別系統、機器人系統在內的人工智能工程系統，并通過智能機器人感知到的各種環境狀態、信息及變化，及時作出適當的分析、綜合、計算、推理、聯想、判斷、預測、估計、規劃與決策，以便能夠實現一系列的預期目標.信息決策是經濟領域中的一個重大課題，計算機技術的引入18一、人工智能的研究目標與作用現代人工智能是近40多年發展起來的一門綜合性邊緣學科，目標是研究如何利用計算機等現代化工具設計一種系統來模仿人類的智能行為，使之具有認識問題與解決問題的能力，并能延伸人們的智能.人工智能發展至今，已經形成了一整套的理論與方法，這些理論與方法已經在專家系統、自然語言處理、模式識別、人機交互、智能信息處理與決策、信息檢索、圖像處理、數據挖掘以及知識管理（企業管理的未來發展方向）等各個人工智能的應用領域發揮著巨大的作用.而在眾多的人工智能應用領域中，專家系統又是近30多年發展起來的一種極富代表性的智能應用系統.一、人工智能的研究目標與作用現代人工智能是近40多年發展19二、什么是專家系統

所謂專家系統，就是一種包含知識和推理的人工智能的計算機程序系統，這些程序軟件具有相當于某個專門領域的專家的知識和經驗水平，同時具有處理該領域問題的能力.專家系統的能力來自于它所擁有的專家知識，而知識的表示和推理的方法又提供了應用的機理.這種基于知識的系統設計方法是以知識庫和推理機為中心而展開的.這就是說，知識+推理=系統，而傳統軟件的結構是數據+算法=程序.

但應注意的是，專家系統所要解決的問題一般沒有基本算法，并且通常要在不精確、或不確定、或不完全的信息條件下進行推理，最終作出結論.專家系統是應用人工智能技術和計算機技術進行推理和判斷，進而模擬各行各業的專家解決問題和進行決策，它的獨到之處便是能求解那些只有專家才能求解的高難度的復雜問題.二、什么是專家系統所謂專家系統，就是一種包含知識和推20三、專家系統的特征專家系統既不同于傳統的應用程序，也不同于其它類型的人工智能問題求解程序。

1.專家系統區別于傳統應用程序的主要特征2.專家系統區別于其它人工智能問題求解程序的主要特征三、專家系統的特征專家系統既不同于傳統的應用程序，1.專家系21四、專家系統的結構專家系統的結構是指專家系統各個組成部分的構造方法和組織形式.圖6-1便是專家系統的一個簡化結構圖.在實際使用的各個不同的專家系統中，由于不同的應用領域和應用目標，往往需要采用不同的系統結構.對此，我們可以根據具體情況，在系統的簡化結構圖上，進行相應調整：或簡化、或細化、或刪除、或增加某些部分.在基本結構中，專家系統主要包括下述幾個部分：人機接口解釋機構知識庫推理機全局數據庫知識獲取機構過程接口圖6-1專家系統簡化結構圖四、專家系統的結構專家系統的結構是指專家系統各個組成221.知識庫知識庫是專家系統的核心組成部分，用于存取和管理問題求解所需的專家知識和經驗，包括廣泛共有的事實、可行操作與規則等.通過知識庫管理系統，可以實現對知識庫知識存取、檢索、編輯、修改和知識更新以及維護等功能.一個專家系統的能力很大程度上取決于其知識庫中所含知識的數量和質量.知識庫的建造包括知識獲取和知識表示.知識獲取要解決的問題是如何從專家那里獲得專門知識；而知識表示則要解決如何用計算機能理解的形式來表達所獲取的專家知識并存入知識庫中.1.知識庫232.全局數據庫全局數據庫又稱綜合數據庫或簡稱數據庫，它是問題求解過程中符號或數據的集合，也稱工作存儲器.它用于存儲求解問題所需的原始數據和推理過程中得到的中間信息（數據），包括原始信息、推理的中間假設和中間結論、推理過程的信息等.因此，數據庫中的事實可以而且也是經常變化的.在描述數據庫的結構時，常會用到黑板這一概念.黑板是溝通系統中各個部件的全局工作區.它以全局性的數據結構形式，組織問題，求解數據，處理知識源之間的通信.黑板模型可以分為若干個信息層，每一層用于描述問題的某一類信息.各個信息層之間形成一個松散的層次結構，高一層的黑板元素可以近似地看成是下一級若干個黑板元素的抽象.根據需要黑板還可以劃分為一系列子黑板.在某些系統中數據庫就是黑板，其意義是強調了它用來記錄推理過程中用到的控制信息、中間假設和中間結果.有些系統中黑板是數據庫的一部分，有些系統中將黑板獨立于數據庫之外.在簡單的系統中，經常省略黑板.2.全局數據庫243.推理機推理機是專家系統的組織控制機構.在推理機的控制和管理下，整個專家系統能夠以邏輯方式協調地工作.它可以根據用戶的輸入數據，利用知識庫中的知識，在一定的推理策略下，根據數據庫的當前狀態，按照類似專家水平的問題求解方法，進行分析、判斷、作出決策，推出新的結論或事實，或者執行某個操作.推理機的程序應符合專家的推理過程，而與知識庫的具體結構和組成無關，即推理機與知識庫是分離的，這是專家系統的重要特征.它的優點是對知識庫進行修改和擴充時，無需改動推理機.4.解釋機構解釋機構負責對求解過程作出說明和解釋，回答用戶的提問，并使用戶了解推理過程及其所運用的知識和數據.解釋機構在工作中通常要用到知識庫中的知識、數據庫推理過程中的中間結構、中間假設和記錄等.專家系統的透明性主要取決于解釋機構的性能.解釋結構已成為故障診斷、生產操作指導等實時專家系統的重要輸出通道.3.推理機255.知識獲取機構知識獲取機構負責建立、修改與擴充知識庫，以及對知識庫的一致性、完整性等進行維護.知識獲取機構具有知識變換手段，能夠把與專家對話的內容變換成知識庫的內部知識，可以進行修改知識庫中原有知識，增加新的知識.知識庫中的知識可以通過“人工移植”和機器學習的方法獲得.所謂“人工移植”即專家系統的設計者通過與專家交談，將專家的知識分析整理后，以計算機能理解的形式輸入知識庫；而機器學習是指知識獲取機構通過用戶對每次求解的反饋信息，自動進行知識庫的修改和完善.并可在求解過程中自動積累，形成一些有用的中間知識，自動追加到知識庫中去，實現專家系統的自學習.6.接口接口又稱界面，是用戶與系統的信息傳遞紐帶，為用戶使用專家系統提供了一個友好的交互環境.它可以完成用戶到專家系統、專家系統到用戶的雙向信息轉換，使系統與用戶間能夠進行對話，用戶能夠輸入數據，提出問題，了解推理過程及推理結果；系統可通過人機接口，回答用戶提出的問題，進行必要的解釋.現在，多媒體的人機接口是最有效的形式.從專家系統的基本組成可以看出，它的核心部分是知識庫、數據庫和推理結構.因此，要設計一個專家系統，主要應解決這三方面的問題.5.知識獲取機構26五、專家系統的類型

我們知道，研制實用的、高性能的專家系統是當前人工智能研究的一項主要任務，而與此同時，我們還應重視專家系統的分類研究.因為如果其分類合理，在求解問題時，我們便可引用有關專家系統，為問題的求解提供快捷準確的處理方式；同時，相鄰學科應用問題的知識庫有很多相同的規則和知識，在設計知識庫時，如果能直接引用或共享，則能節約開發時間.對于專家系統的分類，可以按照不同的角度進行，如按應用領域分類，可分為醫學、地質等；按執行任務分類，可分為解釋、預測等；按實現方法和技術分類，可分為演繹型、工程型等.這些分類都有交叉.若按執行任務分類，可把專家系統分為下列幾種類型：五、專家系統的類型我們知道，研制實用的、高性能的專家27（1）解釋型.這類專家系統能處理不完整的信息及有矛盾的數據.由分析和解釋所采集到的數據和信息，找出與之一致的、符合客觀規律的解釋，進而確定它們的實際含義.典型的有：信號理解、圖像分析和化學結構解釋等專家系統.（2）診斷型.這類專家系統可以根據輸入信息推斷對象存在故障的原因.主要包括醫療診斷、電子機械診斷和材料失效診斷等.都是通過處理對象內部各部件的功能及其相互關系，找到可能的故障所在，包括多種并存故障.（3）預測型.這類專家系統可以根據對對象的過去和現在已知狀況的分析，推測未來的演變結果.典型的有：人口預測、財政預測、交通預測、軍事預測和天氣預報等，都是進行與時間有關的推理，處理隨時間變化的數據和按時間順序發生、發展的事件.而且，這類專家系統也能處理不完整信息.（1）解釋型.28（4）維修型.這類專家系統可以對發生故障的對象進行處理，使其恢復正常工作.典型的有：航空和宇航電子設備的維護等，如計算機網絡專家系統、有線電視維護修理專家系統等都是根據糾錯方法的特點，按照某種標準從多種糾錯方案中制定代價最小的方案.（5）調試型.這類專家系統可以根據處理對象和出現故障的特點，給出故障的排除意見和方法，從多種糾錯方案中選擇最佳方案.該類型主要用于計算機輔助調試系統，也可用于維修站進行被修設備的調整與試驗.（6）教育型.這類專家系統主要用于教學和培訓任務.可根據學生的特點，輔導學生學