在构建专家系统时，如何使用Prolog语言进行知识表示和推理？请提供一个简单的示例。

Prolog作为一种声明式逻辑编程语言，非常适合用于实现专家系统中的知识表示和推理。专家系统通过模拟人类专家的知识和决策过程来解决特定领域的复杂问题。在专家系统中，知识通常以事实（facts）和规则（rules）的形式表示，而Prolog的逻辑声明特性使得它成为实现专家系统的理想选择。

参考资源链接：[《人工智能初步》课程教学大纲-掌握AI基础知识与应用](https://wenku.csdn.net/doc/2kgpts4afr?spm=1055.2569.3001.10343)

在Prolog中进行知识表示，通常会定义一系列的事实和规则。事实代表了领域的已知信息，而规则定义了知识间的逻辑关系。例如，在一个医疗诊断专家系统中，事实可能包括症状和疾病之间的关系，而规则则定义了根据症状推断疾病的过程。

下面是一个简单的Prolog知识表示和推理示例：

1. 定义事实：

illness(flu).
symptom(cough).
symptom(fever).
causes(flu, cough).
causes(flu, fever).

在这个例子中，我们定义了疾病“flu”、症状“cough”和“fever”，以及“flu”引起“cough”和“fever”这样的规则。

2. 定义规则：

diagnose(Illness) :- symptom(Symptom), causes(Illness, Symptom).

这条规则表示如果某个症状是由一种疾病引起的，那么该疾病可能是病人的病因。

3. 推理过程：
要诊断一个病人是否患有流感，可以查询Prolog解释器：

?- diagnose(flu).

解释器会根据已定义的事实和规则进行推理，如果病人有流感的症状，那么查询会返回真（true），表示诊断结果为流感。

通过这个简单的示例，我们可以看到Prolog在知识表示和推理方面的强大能力。专家系统的设计者可以通过添加更多的事实和规则来扩展系统，使其能够处理更复杂的决策过程。掌握Prolog语言对于设计和实现专家系统是必不可少的，而《人工智能初步》课程教学大纲提供了一个很好的起点，帮助学生掌握相关的基础知识和技能。

参考资源链接：[《人工智能初步》课程教学大纲-掌握AI基础知识与应用](https://wenku.csdn.net/doc/2kgpts4afr?spm=1055.2569.3001.10343)