专家系统：人工智能中的复杂问题解决

"第六章专家系统讲解了人工智能中专家系统的概念、结构以及不确定性推理方法，以MYCIN系统为例介绍了置信度（CF）方法。" 专家系统是人工智能的一个重要分支，它们模仿人类专家的决策过程，利用专业知识和推理能力解决特定领域的复杂问题。这一章主要围绕以下几个知识点展开： 1. **专家系统的定义**：专家系统是一种特殊的计算机程序，通过存储和处理专业知识，并运用推理机制，来解决那些通常需要领域专家才能解答的问题。1982年，费根鲍姆对此进行了定义。 2. **早期的知名专家系统**：包括DENDRAL（用于分析分子结构）、MYCIN（诊断血液疾病）、EMYCIN（专家系统开发工具）、PROSPECTOR（地质勘探）和XCON（计算机配置系统）等，这些系统展示了专家系统在不同领域的应用潜力。 3. **专家系统的结构**：一般包括人机界面、推理机、解释系统、知识库、知识库管理系统、动态数据库、自学习系统和黑板结构等组件。其中，人机界面用于用户交互，推理机执行推理过程，解释系统则解释推理结果。 4. **解释系统**：分为Why解释（解释为什么得出某个结论）、How解释（解释推理过程）和其他解释（如处理不确定性或冲突的情况）。 5. **不确定性推理**：在处理真实世界问题时，常常会遇到随机性、模糊性、不完全性和不一致性等不确定性因素。MYCIN中的CF（置信度）方法是处理不确定性的例子，通过计算置信度来评估规则的可信度。 6. **CF方法**：在MYCIN中，置信度是评估规则有效性的度量。IF-THEN规则的CF值通过结合证据A对假设B的信任增加（MB）和不信任增加（MD）来计算。规则的合成和逻辑运算如逻辑与（AND）、逻辑或（OR）以及逻辑非（NOT）也有对应的置信度计算方式。 7. **推理过程**：在已知IF-THEN规则和置信度（CF）的情况下，可以计算目标变量的置信度。例如，如果已知IF A THEN B的CF值，可以通过乘以A的置信度并限制在0到1之间来求得B的置信度。 通过以上内容，我们可以深入理解专家系统的基本原理和实现方法，以及如何在不确定性环境下进行推理和决策。这些知识对于构建和理解实际的人工智能应用至关重要。