系統專家，請輸入，什麼是專家系統？

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專家系統是一種人工智慧電腦程式或一組人工智慧電腦程式，可以應用大量的專業知識和推理方法來解決某些特定領域的複雜問題。

專家系統的基本工作流程是使用者通過人機介面系統提問，推理機將使用者輸入的資訊與知識庫中各規則的條件進行匹配，並將匹配規則的結論儲存在綜合資料庫中。 最後，專家系統向使用者提出最終結論。

專家系統的大部分基本結構，即知識庫和推理機器。 知識庫儲存解決問題所需的知識，推理機器負責利用知識庫解決實際問題。 知識庫的建設需要知識工程師和領域專家的通力合作，將領域專家腦海中的知識梳理出來，用系統的知識方法儲存在知識庫中。

在解決問題時，使用者向系統提供一些已知資料，並可以從系統中得出專家級的結論。

專家系統具有相當數量的權威知識，能夠採取一定的策略，運用專家知識進行推理，解決人們在正常情況下難以解決的問題。

它克服了專家匱乏、知識成本高、永久儲存難、專家在解決問題時容易受到心理、環境等因素影響，使現場表現不好等缺點。 因此，自專家系統問世以來，發展非常迅速，專家系統成為人工智慧最活躍、最成功的領域。

專家系統，簡稱ES，是一種電腦程式或資訊系統，它模擬人類專家在處理問題時的行為，並利用知識和推理技術來解決問題。 它將某一領域的專業知識、推理和決策系統的過程結合到乙個計算機系統中，以解決一些實際問題。

所謂專家，是指在某一領域有較深造詣的專業人才，如機械專家、計算機專家、醫學專家、農業專家等。 人們認為，如果把專家處理問題的過程組合成計算機，那麼機器就有了專家的智慧型，而這種智慧型主要體現在資訊分析上。

計算機之所以成為“專家”，是因為它們被賦予了知識，並被模仿人腦進行推理，因此它們可以回答各種問題。 整個過程由計算機的軟體系統完成。

專家系統按其功能可分為管理專家系統、專家系統、診斷專家系統、解釋專家系統等。 目前，專家系統已在生產實踐中得到應用，部分已商業化。

乙個結構良好的專家系統通常由六個部分組成，即知識庫、資料庫、推理機器、知識獲取機制、解釋機制和人機介面。

知識庫是以某種方式儲存在計算機系統中用於解決問題和推理的知識集合，用於儲存領域專家提供的專業知識。

推理機包括推理機制和控制部分，其功能是利用知識庫中的知識推導出新的知識或結論。 控制部分的作用是確定推理的順序，即決定什麼知識，什麼順序，推理方法自然離不開演繹推理、歸納推理、精確推理和不精確推理。 推理的基本任務是決定系統下一步應該做什麼，選擇什麼知識，完成什麼動作。

例如，在人機對弈中，計算機利用儲存的知識和推理過程來決定如何走一步棋，並根據棋步計算對手下一步可能如何走棋以及採取什麼對策進行攻擊或防守。

知識獲取機制一方面要接受專家對知識庫的擴充套件和修改，另一方面要根據反饋資訊自動對知識庫進行修改和完善。 獲取知識的方式一般有兩種：人機結合的半自動方式，即由知識工程師收集知識，然後在知識庫中將其轉化為知識; 另一種是自動機器學習方法，它是人工智慧的乙個分支學科，它從研究人類的學習行為和學習方法出發，建立一些學習模型，使計算機系統具有一定的學習能力。

人機介面是專家與使用者與系統之間的雙向“翻譯”，即專家與使用者之間的溝通部分。

由於專家系統有時比人類專家更有能力處理複雜問題，例如結構設計、資料分析和診斷問題，因此他們往往優於該領域的普通專家。

專家系統：一種智慧型電腦程式系統。

專家系統：一種智慧型電腦程式系統。

它是 IT 的專家系統嗎？ 如果是這樣的話，專家系統是早期人工智慧的乙個重要分支，可以看作是一類具有專業知識和經驗的計算機智慧型程式系統，它一般使用人工智慧中的知識表示和知識推理技術來模擬通常由領域專家解決的複雜問題。

一般來說，專家系統=知識庫+推理機，所以專家系統也被稱為基於知識的系統。 專家系統必須具備三個要素：

領域專家級知識。

模擬專家思維。

達到專家的水平。

專家系統適用於診斷、解釋、監測、**、規劃和設計等任務，這些任務沒有公認的理論和方法，資料不精確或不完整，人類專家稀缺，或者專業知識非常昂貴。 一般專家系統執行的求解任務是知識密集型的。

知名專家系統。

Exsys：首款商用專家系統。

MyCin：一種效能出奇的診斷系統，在專家級別具有誤診率，超過了某些診所的醫生。

Siri：一種識別語音工作的專家系統，被蘋果收購並作為個人秘書功能推廣到其產品中。