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[人工智能] 人工智能——专家系统

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发表于 2017-4-25 11:53:42 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 manew_JR 于 2017-4-25 11:59 编辑

专家系统(ES)是人工智能领域的研究热点之一。
什么是专家系统?
专家系统是为了解决特定领域的复杂问题而开发的计算机应用程序,它是一种特殊的人类智力和专门知识。
专家系统特性
· ·高性能
· ·理解性
· ·可靠
· ·高度敏感

专家系统能力

专家系统能−
· ·通知
· ·指导和协助决策人
· ·演示
· ·得到解决方案
· ·诊断
· ·解释
· ·解释输入
· ·预测结果
· ·证明结论
· ·提示选择一个问题
·
他们不能−
· ·替代人类的决策者
· ·拥有人类的能力
· ·以不足的知识库准确输出结果
· ·训练自己的知识
专家系统的组成

专家系统的组成部分包括−
· ·知识库
· ·推理机制
· ·用户界面
让我们一个一个地看看他们−

01.jpg
知识库

它包含特定领域和高质量的知识。知识需要集中于智慧。任何的成功主要取决于高度准确和精确的知识收集。

什么是知识?

数据是事实的集合。信息组织的任务域的数据和事实。 数据、信息和过去的经验,   结合在一起被称为知识。

知识库组成

ES的知识库是一个存储,事实和启发式知识。

事实性知识 −是信息被广泛接受的知识工程师和学者的任务域。
启发式知识是实践,准确的判断,一个人的能力评价和预计。

知识表达
它是用于组织和形式化知识的知识库的方法。它的运算法则为IF-THEN-ELSE
知识获取
任何专家系统的成功主要取决于质量,完整性,和存储在知识库信息的准确性。
知识库是由各种专家、学者阅读形成的,当然还有知识工程师。知识工程师是一个具有理解力、快速学习和案例分析能力的人。
他通过记录,访谈,和观察某些领域专家的工作来获取知识。然后他将这些信息分类并且再组织通过一种特殊的方式。根据IF-THEN-ELSE规则,借助推理机制来被使用,知识机制还监控ES的发展
推理机制

使用有效的程序和规则的推理引擎是必不可少的要素来生成一个正确的,完美的解决方案。
在知识为基础的ES的情况下,推理引擎获取和操纵知识库中的知识基础,以达到一个特定的解决方案。
以规则为基础,它−

· 适用规则重复的事实,这是从早期就有的规则应用。
· 如果需要的话,增添新的知识到知识库。
· ·当多个规则适用于一个特定的情况下,解决规则冲突。

为了推荐方案,推理机制采用以下策略−

· ·正向链接
· ·反向链接

正向链接

这是专家系统一个战略来回答这个问题, ”下一步会发生什么?“
在这里,推理引擎遵循条件和推导链最后推导的结果。它考虑所有的事实和规则,并在得出结论之前对它们进行排序。
这一战略遵循的依据为结论,结果,或效果。例如,预测利率变化对股票市场地位的影响。
02.jpg
反向链接
有了这个策略,专家系统找出问题的答案,“为什么会这样?“
在已经发生的基础上,推理机试图找出在过去的情况下,可能会发生这样的结果。这个策略是为了找出原因或原因。例如,诊断人类血癌。
03.jpg

用户界面

用户界面提供ES用户和ES本身之间的交互。它通常是自然语言处理,以便由熟练掌握任务领域的用户使用。ES的用户不一定是人工智能的专家。

它解释了ES如何到达一个特定的建议。原因可能出现在下面的表格−

· ·自然语言在屏幕上显示。
· ·口头叙事的自然语言。
· ·规则列表显示在屏幕上。

用户界面可以很容易地跟踪推理的可信性。
高效ES用户界面的要求
· ·应该帮助用户在最短的可能的方式实现自己的目标。
· ·应设计为用户现有或预期的工作实践。
· ·技术应该适应用户的要求;而不是相反。
· ·它应该让用户输入有效的使用。

专家系统的局限性

没有技术可以提供简单和完整的解决方案。大型系统是昂贵的,需要显着的开发时间和计算机资源。ESS有其局限性,包括−
· ·技术的局限性
· ·知识获取困难
· ·ES都难以维持
· ·开发成本高
专家系统应用
下表显示了ES的应用范围。
Application
Description
Design Domain
Camera lens design, automobile design.
Medical Domain
Diagnosis Systems to deduce cause of disease from observed data, conduction medical operations on humans.
Monitoring Systems
Comparing data continuously with observed system or with prescribed behavior such as leakage monitoring in long petroleum pipeline.
Process Control Systems
Controlling a physical process based on monitoring.
Knowledge Domain
Finding out faults in vehicles, computers.
Finance/Commerce
Detection of possible fraud, suspicious transactions, stock market trading, Airline scheduling, cargo scheduling.


专家系统技术
有几个层次的技术是可用的。专家系统技术包括:

专家系统开发环境 −专家系统开发环境包括硬件和工具。他们是−
工作站、小型机、大型机。

象征性的高层次的编程语言如 listprogramming(LISP)和 Programmation EN logique(PROLOG)。
大型数据库。

工具 −他们减少工作量和成本,在很大程度上参与开发专家系统。
·强大的编辑和调试工具多窗口。
· ·他们提供快速成型
· ·有内置模型,定义知识表示、推理设计。

壳 −壳只不过是一个没有知识库专家系统。shell为开发人员提供知识获取、推理引擎、用户界面和解释工具。例如,一些shell如下−
java专家系统外壳(Jess),提供了充分发展的java API创建一个专家系统。
专家系统的发展:一般步骤

ES开发的过程是迭代的。开发ES的步骤包括−

确定问题领域
· ·问题必须适合解决专家系统。
· ·找到专家在任务域的ES项目。
· ·建立系统的成本效益。

设计系统
· ·识别专家系统技术
· ·知道建立与其他系统和数据库的集成度。
· ·理解概念是怎样最好的表示领域知识的。

开发原型
从知识库开始:知识引擎的工作就是去——
· ·获取领域知识专家。
· ·通过if-then-else规则表示。

测试和完善原型
· 知识工程师使用样本来测试任何性能不足的原型
· ·最终用户测试的原型。

开发和完成ES
· ·测试确保ES与环境各要素的相互作用,包括最终用户,数据库,和其他信息系统。
· ·ES项目文件。
· ·培养用户使用ES。
·
维持ES
· ·保持知识库的更新通过定期审查和更新。
· ·迎合与其他信息系统新的接口,为系统的发展。

专家系统的好处

可用性 −他们很容易由于软件批量生产。
·
·
生产成本低 −生产成本是合理的。这使他们负担得起。
·
·
速度 −他们提供高速。他们减少个人投入的工作量。
·
·
相对于人类的错误更少的错误率 −错误率低。
·
·
降低风险 −他们可以在环境中对人类有危险的工作。
·
·
稳态响应 −他们工作稳定不动,紧张或疲劳。
原文标题:Artificial Intelligence - Expert Systems







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人工智能。。。好厉害的样子

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感謝大大分享 學習了
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謝謝分享知識

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过时的技术,在AI领域似乎已经沉寂多年了

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感谢楼主分享~

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