人工智慧 - 專家系統

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專家系統（ES）是 AI 中一個重要的研究領域。它是由斯坦福大學計算機科學系的研究人員提出的。

什麼是專家系統？

專家系統是開發的計算機應用程式，用於解決特定領域中的複雜問題，達到超越普通人類智慧和專業知識的水平。

專家系統的特點

• 高效能
• 易於理解
• 可靠
• 響應迅速

專家系統的功能

專家系統能夠：

• 提供建議
• 指導和輔助人類決策
• 演示
• 推匯出解決方案
• 診斷
• 解釋
• 解釋輸入
• 預測結果
• 證明結論
• 為問題提出替代方案

它們不能：

• 取代人類決策者
• 擁有人類的能力
• 在知識庫不足的情況下產生準確的輸出
• 改進自身的知識

專家系統的組成部分

ES 的組成部分包括：

• 知識庫
• 推理引擎
• 使用者介面

讓我們簡單地逐一瞭解一下：

知識庫

它包含特定領域的高質量知識。

知識是展現智慧所必需的。任何 ES 的成功都主要取決於收集高度準確和精確的知識。

什麼是知識？

資料是事實的集合。資訊是以資料和事實的形式組織起來的，關於任務領域。資料、資訊和過去的經驗結合在一起被稱為知識。

知識庫的組成部分

ES 的知識庫既儲存事實知識也儲存啟發式知識。

• 事實知識 - 它是任務領域中知識工程師和學者廣泛接受的資訊。

• 啟發式知識 - 關於實踐、準確判斷、評估能力和猜測。

知識表示

它是用於組織和形式化知識庫中知識的方法。它以 IF-THEN-ELSE 規則的形式存在。

知識獲取

任何專家系統的成功都主要取決於儲存在知識庫中的資訊的質量、完整性和準確性。

知識庫是由來自各種專家、學者和知識工程師的閱讀資料形成的。知識工程師是一個具有同理心、快速學習和案例分析能力的人。

他透過記錄、訪談和觀察專家在工作中的表現等方式獲取資訊。然後，他以有意義的方式對資訊進行分類和組織，以 IF-THEN-ELSE 規則的形式，供推理機使用。知識工程師還監控 ES 的開發。

推理引擎

推理引擎使用有效的程式和規則來推匯出正確、完美的解決方案至關重要。

在基於知識的 ES 中，推理引擎從知識庫獲取和操作知識以得出特定解決方案。

在基於規則的 ES 中，它：

• 將規則重複應用於從先前規則應用中獲得的事實。

• 如果需要，將新知識新增到知識庫中。

• 當多個規則適用於特定情況時，解決規則衝突。

為了推薦解決方案，推理引擎使用以下策略：

• 前向連結
• 後向連結

前向連結

這是一種專家系統策略，用於回答“接下來會發生什麼？”這個問題。

在這裡，推理引擎遵循條件和推導的鏈，最終推匯出結果。它考慮所有事實和規則，並在得出結論之前對它們進行排序。

此策略用於處理結論、結果或影響。例如，預測利率變化對股市狀況的影響。

後向連結

使用此策略，專家系統可以找到“為什麼會發生這種情況？”問題的答案。

基於已經發生的事情，推理引擎試圖找出過去可能發生過哪些條件導致了這個結果。此策略用於找出原因。例如，人類血液癌症的診斷。

使用者介面

使用者介面提供 ES 使用者與 ES 本身之間的互動。它通常是自然語言處理，以便使用者可以輕鬆使用，並且熟悉任務領域。ES 的使用者不必一定是人工智慧專家。

它解釋了 ES 如何得出特定建議。解釋可能以以下形式出現：

• 在螢幕上顯示自然語言。
• 用自然語言進行口頭敘述。
• 在螢幕上顯示規則編號列表。

使用者介面使跟蹤推論的可信度變得容易。

高效 ES 使用者介面的要求

• 它應該幫助使用者以最短的時間完成目標。

• 它應該設計用於使用者現有的或期望的工作實踐。

• 其技術應適應使用者的需求，而不是反過來。

• 它應該有效地利用使用者輸入。

專家系統的侷限性

任何技術都不能提供簡單而完整的解決方案。大型系統成本高昂，需要大量的開發時間和計算機資源。ES 存在一些侷限性，包括：

• 技術的侷限性
• 知識獲取困難
• ES 難以維護
• 開發成本高

專家系統的應用

下表顯示了 ES 可以應用的領域。

專家系統技術

有幾種級別的 ES 技術可用。專家系統技術包括：

• 專家系統開發環境 - ES 開發環境包括硬體和工具。它們是：

  • 工作站、小型機、大型機。

  • 高階符號程式語言，例如LISt Programming (LISP) 和PROgrammation en LOGique (PROLOG)。

  • 大型資料庫。

• 工具 - 它們在很大程度上減少了開發專家系統的精力和成本。

  • 功能強大的編輯器和具有多視窗的除錯工具。

  • 它們提供快速原型設計

  • 具有模型、知識表示和推理設計的內建定義。

• 外殼 - 外殼只不過是一個沒有知識庫的專家系統。外殼為開發人員提供了知識獲取、推理引擎、使用者介面和解釋功能。例如，以下是一些外殼：

  • Java 專家系統外殼 (JESS)，它提供用於建立專家系統的完全開發的 Java API。

  • Vidwan，1993 年在孟買國家軟體技術中心開發的外殼。它能夠以 IF-THEN 規則的形式進行知識編碼。

專家系統的開發：一般步驟

ES 開發過程是迭代的。開發 ES 的步驟包括：

確定問題領域

• 問題必須適合使用專家系統來解決。
• 為 ES 專案找到任務領域的專家。
• 確定系統的成本效益。

設計系統

• 確定 ES 技術

• 瞭解並確定與其他系統和資料庫的整合程度。

• 瞭解哪些概念可以最好地表示領域知識。

開發原型

從知識庫：知識工程師的工作是：

• 從專家那裡獲取領域知識。
• 以 If-THEN-ELSE 規則的形式表示它。

測試和改進原型

• 知識工程師使用示例案例來測試原型在效能方面的任何缺陷。

• 終端使用者測試 ES 的原型。

開發並完成 ES

• 測試並確保 ES 與其環境的所有元素（包括終端使用者、資料庫和其他資訊系統）的互動。

• 妥善記錄 ES 專案。

• 培訓使用者使用 ES。

維護系統

• 透過定期審查和更新使知識庫保持最新。

• 隨著這些系統的發展，滿足與其他資訊系統的新介面的需求。

專家系統的優勢

• 可用性 - 由於軟體的大規模生產，它們很容易獲得。

• 生產成本低 - 生產成本合理。這使得它們價格合理。

• 速度 - 它們提供極快的速度。它們減少了個人投入的工作量。

• 錯誤率低 - 與人為錯誤相比，錯誤率低。

• 降低風險 - 它們可以在對人類危險的環境中工作。

• 穩定的響應 - 它們穩定地工作，不會產生情緒化、緊張或疲勞。