专家系统的产生和发展经历了几个阶段。首先是初创期(20世纪60年代中期至20世纪70年代初),这一阶段出现了一些早期的专家系统,如DENDRAL系统(1968年,斯坦福大学费根鲍姆等人)用于推断化学分子结构,以及MYCSYMA系统(1971年,麻省理工学院)用于数学运算。这些系统具有高度专业化和专门问题求解能力,但结构和功能还不完整。
第二阶段是成熟期(20世纪70年代至80年代),在这一阶段,专家系统开始逐渐被工业界和商业界所接受和应用。例如,商业上广泛应用的XCON系统(1980年,Digital Equipment Corporation)用于配置计算机系统。专家系统在医疗诊断、工程设计、生产调度等领域得到了广泛应用。
第三阶段是发展期(20世纪80年代至90年代),这一阶段专家系统开始利用更先进的技术和方法,如神经网络、模糊逻辑等。此时,专家系统的研究和应用进入了一个新的阶段,不仅在技术上得到了提升,同时也在更多领域得到了实际应用。
到了21世纪,随着人工智能和大数据等新技术的发展,专家系统也面临着新的挑战和发展机遇。现代的专家系统已经开始融合更多的技术手段,如机器学习、自然语言处理等,为人们解决更加复杂的问题提供了新的可能性。
专家系统的概念涵盖了很多方面,通常包括知识的表示和推理(或决策)等核心内容。专家系统的工作原理主要基于规则推理,通过规则库中的知识对输入的问题进行推理和求解,从而得到相应的输出结果。知识获取是专家系统建立的重要环节,主要包括知识的获取、表示和存储等过程。专家系统的建立是一个系统工程,需要进行知识建模、系统设计和实现等工作。
专家系统的建立过程包括需求分析、知识获取、知识表示、知识推理、系统设计和实现等多个阶段。在需求分析阶段,需要充分了解用户的需求和问题背景,明确系统的功能和性能要求。接下来是知识获取阶段,通过采访领域专家或文献调研等方式,获取并整理领域知识。
知识表示是将从专家那里获取的知识进行形式化和抽象化的过程,通常以规则、框架、语义网络等形式进行表示。知识推理是专家系统的核心部分,通过利用知识库中的规则进行推理,实现对问题的求解或决策。系统设计和实现阶段是将以上步骤进行整合,并利用相应的开发工具进行系统构建和实现。
专家系统的开发工具包括专家系统开发语言、开发环境和开发平台等,如CLIPS、Prolog、LISP等专家系统开发语言,以及Visual Prolog、Jess、Drools等开发环境和平台。这些工具为专家系统的开发提供了技术支持和便利,加快了专家系统的建立和应用过程。
总的来说,专家系统的建立过程经历了多个阶段,从初创期到现代,专家系统在不断发展和完善。随着人工智能技术的不断进步,专家系统也将在未来为人们解决更多更复杂的问题提供更好的支持和帮助。