模拟专家决策的计算机程序：深度解析专家系统

专家系统是基于人工智能技术的计算机软件系统，其核心在于模拟人类专家的专业知识和决策过程，以解决特定领域内的复杂问题。在《人工智能与专家系统(第二版）》这本书中，专家系统被详细探讨，分为以下几个关键部分： 1. **专家系统概述**： - 专家系统的研究意义深远，它满足了计算机科学应用和发展的需求，提供了有效保存、传播和利用知识的手段，同时具有显著的经济效益潜力。 - 与传统程序相比，专家系统的特点在于其知识结构和推理过程的分离，数据结构和算法仅构成程序，而专家系统则涉及领域知识和推理机。 2. **专家系统结构与开发方法**： - 知识库是存储专家领域知识的核心组件，采用特定的存储结构。全局数据库，也称为“黑板”，用于存储问题的初始数据、推理结果和最终结论。 - 推理机是关键逻辑部分，根据当前数据库内容查找并执行匹配的规则，更新数据库直到得出问题答案。 - 解释器负责向用户展示系统运作过程，确保透明度和可理解性。 - 用户接口作为系统与用户交互的界面，允许用户输入问题并与系统交互。 - 知识获取模块负责将知识工程师提供的外部知识转化为系统能理解的形式，并进行一致性、完整性检查。 3. **专家系统特点**： - 知识驱动：系统以专家领域知识为核心，通过推理解决问题。 - 自适应：能够根据新数据进行学习和适应。 - 交互性：用户与系统之间有直接的交流。 - 结构化：包含明确的知识表示和推理机制。 4. **关键技术组件**： - LISP语言可能在早期专家系统开发中扮演重要角色，作为一种编程语言支持知识表达和推理。 5. **章节内容深入**： - 分别讨论了知识库、推理机、解释机制、知识获取和专家系统工具等细节，展现了专家系统设计的复杂性和精细程度。 专家系统是人工智能领域的重要组成部分，其设计和应用涉及知识表示、推理机制、用户交互等多个方面，旨在模拟人类专家的决策过程，解决复杂问题，尤其在工程、医学、金融等领域具有广泛应用潜力。