【愚公系列】软考高级-架构设计师 046-专家系统ES

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愚公搬代码 发表于 2024/07/25 11:10:53 2024/07/25
【摘要】 🏆 作者简介,愚公搬代码🏆《头衔》:华为云特约编辑,华为云云享专家,华为开发者专家,华为产品云测专家,CSDN博客专家,CSDN商业化专家,阿里云专家博主,阿里云签约作者,腾讯云优秀博主,腾讯云内容共创官,掘金优秀博主,亚马逊技领云博主,51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》:2022年度博客之星TOP2,2023年度博客之星TOP2,2022年华为云十佳博主,2023年华为云十佳博主...

🏆 作者简介,愚公搬代码
🏆《头衔》:华为云特约编辑,华为云云享专家,华为开发者专家,华为产品云测专家,CSDN博客专家,CSDN商业化专家,阿里云专家博主,阿里云签约作者,腾讯云优秀博主,腾讯云内容共创官,掘金优秀博主,亚马逊技领云博主,51CTO博客专家等。
🏆《近期荣誉》:2022年度博客之星TOP2,2023年度博客之星TOP2,2022年华为云十佳博主,2023年华为云十佳博主等。
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🚀前言

专家系统(Expert Systems,简称ES)是一种基于人工智能(AI)的计算机系统,旨在模拟和复制人类专家的决策和问题解决能力。它结合了领域专家的知识和推理技术,用于解决特定领域的问题,通常是那些需要高度专业知识和经验的问题。

专家系统通常包括以下几个组成部分:

  1. 知识库(Knowledge Base):知识库是专家系统中存储领域专家知识的地方。它包含了与特定领域相关的事实、规则、原则、经验等信息,通常以逻辑或规则的形式表示。

  2. 推理引擎(Inference Engine):推理引擎是专家系统的核心组件,负责根据知识库中的规则和事实进行推理和推断,以产生结论或解决问题。

  3. 用户界面(User Interface):用户界面允许用户与专家系统进行交互,输入问题或查询,并接收系统的回答、解释或建议。

  4. 解释器(Explanation Facility):解释器是专家系统的一部分,用于解释系统如何得出特定的结论或建议,以增强用户对系统决策的理解和信任。

专家系统的应用范围非常广泛,涵盖了各种领域,包括医学诊断、工程设计、金融分析、客户服务、决策支持等。它们能够提供高效、可靠的解决方案,特别是在那些需要处理大量知识和复杂逻辑的领域。虽然专家系统的发展受到一些限制,如知识获取困难、推理能力有限等,但它们仍然在许多实际应用中发挥着重要作用。

🚀一、专家系统ES

🔎1.专家系统ES相关概念

基于知识的专家系统(Expert System,ES)是人工智能领域的一个重要分支,其核心能力源自于其拥有的专家知识,并且其知识的表示和推理方法为应用提供了机理。

  1. 定义与特点

    • 专家系统是人工智能的一个分支,其核心能力来自于其所拥有的专家知识。
    • 它能够模拟和复制领域专家的决策和问题解决能力。
    • 专家系统的能力来自于事先向专家学习了大量知识,并根据这些知识进行推理。
  2. 应用场景

    • 专家系统可以被想象成一个智能的机器人,能够像专家一样提供专业建议和解决问题。
    • 例如,在医疗领域,专家系统可以根据患者描述的症状给出诊断意见;在下棋领域,它可以学习大量棋谱和下棋策略,并与人类高手对弈。
  3. 智能表现

    • 专家系统看起来很智能,因为它事先向专家学习了大量知识,并根据这些知识模拟专家进行推理。
    • 但是,专家系统只能解决特定领域的问题,无法像人类一样通用地思考。
  4. 更新与维护

    • 专家系统的知识库需要不断更新和维护,以保证系统能够给出准确的建议和解决方案。

基于知识的专家系统是一种模拟专家进行推理的智能系统,使普通人能够获得专家级的建议和解决方案。

🔎2.专家系统与传统应用程序区别

专家系统与传统应用程序以及其他类型人工智能问题求解程序的区别:

  1. 问题类型与范畴

    • 专家系统处理的问题通常是半结构化或非结构化的问题,属于人工智能范畴。
    • 传统应用程序可能更倾向于处理结构化的问题,例如数据处理、信息管理等。
  2. 推理对象

    • 专家系统模拟的是人类专家在特定问题领域的推理过程,而不是模拟问题领域本身。
    • 传统应用程序通常是根据程序员编写的代码执行特定任务,不涉及模拟人类专家的推理过程。
  3. 系统组成要素

    • 专家系统由综合数据库、知识库和推理机三个要素组成,分别对应数据级、知识库级和控制级三级知识。
    • 传统应用程序通常只包含数据和程序两个级别的结构。
  4. 问题领域

    • 专家系统处理的问题通常是实际应用中遇到的问题,而不是纯学术性质的问题。
    • 传统应用程序可能更多地涉及纯粹的技术或功能实现。
  5. 解决手段的特点

    • 专家系统在解决特定问题时具有专用性强的特点,但通用性较差。
    • 传统应用程序可能更倾向于通用性强,可以用于解决多种类型的问题,但可能缺乏专业领域的深度知识和推理能力。

专家系统与传统应用程序及其他类型人工智能问题求解程序的主要区别在于其处理的问题类型、推理对象、系统组成要素、问题领域以及解决手段的特点。

🔎3.人工智能(AI)

人工智能(AI)旨在利用机械、电子、光电或生物器件等制造的装置或机器模仿人类的智能。AI研究的重点放在开发具有智能行为的计算机系统上,智能行为表现出以下5个特点:

  1. 从过去的事件或情形中汲取经验,并将从经验中得到的知识应用于新的环境和场景。
  2. 具有在缺乏重要信息时解决问题的能力。
  3. 具有处理和操纵各种符号、理解形象化图片(图像)的能力。
  4. 想象力和创造力。
  5. 善于启发。

人工智能是一个极为广泛的领域,AI的主要分支有专家系统、机器人技术、视觉系统、自然语言处理、学习系统和神经网络等。

🔎4.专家系统的特点

特点 描述
超越时间限制 专家系统能够随时提供专业水平的意见和建议,不受时间限制。
操作成本低廉 使用专家系统通常成本更低,因为不需要支付人工薪水或培训成本。
易于传递与复制 知识以数字化形式存储,可以轻松传递和在不同地点复制使用。
处理手段一致 不会因人而异,处理手段一致,结果不受个体主观因素影响。
善于克服难题 具有处理复杂问题的能力,能够根据丰富的知识库提供解决方案。
适用特定领域 专家系统通常针对特定领域开发,具有深入的专业知识和能力。

🔎5.专家系统的组成

组件 描述
知识库 用来存放系统求解实际问题的领域知识。知识库包括事实性知识和启发性知识,构成静态知识库。
综合数据库 专家系统在执行与推理过程中用以存放所需要和产生的各种信息的工作存储器,动态变化的内容构成综合数据库。
推理机 是专家系统的核心组件,包括推理机制和控制策略,用来控制系统的运行、执行各种任务、进行搜索和推理。
知识获取 包括知识的编辑、求精和自学习功能,用于不断更新和完善知识库。
解释程序 为用户提供服务,负责解答用户提出的各种问题,是用户与系统之间的沟通桥梁。
人机接口 包括专家系统与用户的接口,以及与领域专家和知识工程师的接口,确保系统与外界的有效交互。

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🔎6.应用场景

应用领域 描述
医疗诊断 专家系统可根据患者的症状和病史进行诊断和建议治疗方案,比如针对感冒症状提供可能的疾病诊断和自我治疗建议。
金融规划 用于个人财务规划和投资建议,根据用户的财务目标、风险承受能力和投资偏好等信息,推荐适合的投资组合和理财计划,比如根据收入和年龄建议资产的分配。
故障诊断与维修 用于设备故障诊断和维修,用户通过与系统对话描述问题的细节,专家系统参考故障库和修复方案提供初步排查指南或建议维修措施,如在家电或汽车维修方面发挥作用。
烹饪食谱推荐 用于根据用户口味和饮食需求推荐合适的烹饪食谱,用户提供喜好、食物过敏情况和烹饪方式偏好等信息,系统生成适合的食谱,并提供烹饪步骤和营养信息,有助于用户做出健康的饮食选择。

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