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1、 5-1 人工智能及其应用教学讲义人工智能及其应用教学讲义第五章 专家系统5.1 专家系统的基本概念专家系统，英文名称是Expert System，简称ES。1968年由Stanford（斯坦福）大学的Feigenbaum（费根鲍姆）等研制的化学结构分析系统DENDRAL系统，能够进行质谱数据分析，推断化学分子结构，达到了化学专家的水平。DENDRAL系统的问世，标志着专家系统的诞生。经过20年的研究开发，到80年代中期，专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。专家系统的迅速发展和成功应用，是人工智能从学科研究走向实际应用，从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。专家系统是当前人工智
2、能研究与应用中，富有朝气，十分活跃的重要分支。一方面，专家系统是知识表达、知识推理、知识获取技术的应用对象；另一方面，专家系统也是研究知识表达、知识推理、知识获取技术的试验环境。专家系统也称为知识库专家系统，是基于知识库的知识利用系统，是人工智能的应用工程“知识工程”的典型代表，专家系统是知识信息处理的系统，是新一代计算机第五代计算机的技术基础，是第二次计算机技术革命，从数值信息处理转向非数值（知识）信息处理，具有新的转折意义的里程碑。一、专家系统的定义何谓专家系统？目前对此尚无一个精辟的、公认的定义。其主要原因是专家系统学科的历史还很短暂，其理论研究工作刚开始不久，其次是由于各个应用领域的特
3、点不同，人们研制的出发点、看问题的角度和追求的目标也不同。因此，对专家系统定义的看法也不同。尽管如此，专家系统还是有一个比较粗略而一致的定义：专家系统是一个在某特定领域内，用人类专家水平去解决该领域中难以用精确数学模型表示的困难问题的计算机程序。人类专家之所以能成为求解某领域问题的专家，其关键在于他掌握了求解有关领域问题的大量的专门知识。这些知识一部分是书本知识，但主要是在长期实践中逐渐积累起来的经验性知识。因此专家系统的基本思想是让计算机能够存贮某一领域的专门知识，并能像专家那样有效地利用这些知识去解决该领域的复杂问题。二、专家系统的特点1启发性通常人们把具有严谨理论依据的专门知识称为逻辑性
4、知识，而把没有严谨理论依据、主要来源于专家经验的知识称为启发性知识。启发性知识很难保证在各种情况下是普遍正确的，但在一定条件下用来解决问题往往能有效地简化问题或快速求得问题的解。使用启发性知识处理问题是人类推理的特征之一。人类专家的技能主要来源于启发性知识。因此，专家系统要达到人类专家处理问题的水平就必须能够存储和利用启发性知识，像专家那样，通过推理和判断来求解问题。专家系统的这个特点称为启发性。2透明性专门知识大都是人类专家在实践中积累起来的启发性知识，通常只有专家本人掌握。为了使用户对求得的结果放心，专家系统必须具有向用户解释推理过程、回答用户提问的解释功能，使它对用户是透明的。3灵活性要
5、把专家头脑中的经验知识全部而明确地表示出来不是一件容易的事，而要反复多次，不断扩充才能达到。况且这些启发性知识往往是有针对性的，在特定情况下才是正确的，情况变化后也要随之而变化。这就要求专家系统具有灵活性。系统中的知识要便于修改、扩充。三、专家系统的结构专家系统的结构是指专家系统各组成部分的构造方法和组织形式。系统结构选择恰当与否，是与专家系统的适用性和有效性密切相关的。选择什么结构最为恰当，要根据系统的应用环境和所执行任务的特点而定。目前对于专家系统的结构尚没有完全一致的看法。人 机 接 口知识获取咨询解释推理机数据库知识库专家用户图5-1 专家系统的基本结构1基本结构实用专家系统的基本结构
6、如图5-1所示，由6部分组成：知识库、数据库、推理机、知识获取、咨询解释和人机接口。其中知识库和推理机是核心部分。(1) 知识库：用于存放系统求解问题所需要的领域专门知识。知识获取过程中获得的专门知识，以适当的知识表达方式和结构形式存入知识库中。一个专家系统性能的高低，决定于知识库中知识的完善程度和良好的组织结构。它是开发专家系统的一项最关键的工作。知识库具有存贮、检索、修改等功能。(2) 数据库：用于存放原始数据和推理过程中得到的各种中间信息。为了使推理机能方便地求解问题，数据的表示和组织形式应尽量和知识库的表示相容。(3) 推理机：是用来控制、协调整个专家系统工作的一组程序。根据数据库中的
7、信息，利用知识库中的知识，按一定的推理策略去解决所研究的问题。推理机还具有向知识库添加新内容或删去旧内容的功能。为保证专家系统的透明性和灵活性，应力求知识库和推理机相分离，以免知识的修改引起推理机的变动。(4) 知识获取：为知识库的建立、修改和扩充提供手段。知识获取部分也称为学习功能。它在专家与系统交互过程中，发现需要修改、删除或增加的知识及由此引起的一切必要的改动，都要利用这部分。它是保证系统灵活性的必要部分。直接影响系统的生命力。(5) 咨询解释：负责对推理出的结果作出必要的解释。以便向用户说明推理过程，使用户容易接受推理的结果，同时也有利于新手向专家系统学习和为用户维护和管理专家系统提供
8、方便。(6) 人机接口：为用户提供直观方便的人机交互手段。为了使用方便，大多数专家系统有人机接口。人机接口负责把用户熟悉的信息表示手段（如自然语言、表格、图形），转换成内部表示形式，再交给各相应的组成部分去处理。专家系统输出的信息也由人机接口转换成用户能理解的形式显示给用户。2理想结构执行程序调度程序一致性处理程序记事簿黑板事实规则语言处理程序解释程序用户中间结果解题规划图5-2 专家系统的理想结构专家系统的理想结构如图5-2所示。(1) 语言处理程序：负责用户与系统之间的信息交流和转换。分析用户输入的信息，并将其转换为系统内部表示的形式；回答用户提出的问题；将系统内部存储的信息转换成用户易于
9、理解的形式，显示给用户等。(2) 黑板：用于记录系统在求解问题过程中所产生的中间假设和结果。它是沟通系统中各个部件的工作区，黑板中记录着三种信息：解题规划、记事簿和中间结果。解题规划 描述总体解题步骤，包括系统拟定达到的目标和子目标，为达到这些目标而制定的处理计划及实施这些计划所要求的条件和预期的状态等。记 事 薄 记录等待执行的动作，它们通常对应着知识库中与先前记录在黑板中的某一结果有关的规则。中间结果 表示系统到目前为止所生成的候选假设和中间结果及这些结果之间的依赖关系。(3) 解释程序：向用户解释系统的行为。回答用户提出的“为什么获得某些结论”和“为什么不选择另一种可能”等问题。它应能从
10、黑板中找出对回答用户的问题有意义的信息。此外，解释程序还应该能够回答用户提出的一些关于系统自身的问题，如系统求解某种问题的能力如何、系统如何组织与管理其自身知识等等。(4) 调度程序（调度器）：管理、控制记事簿，决定下一步做哪个工作。在调度程序中可以利用一些策略性知识，指导对记事簿中各个项目的调度。因此，调度程序应根据解题计划和其它信息排定各个项目的优先级，这通常要估计规则应用的效果。(5) 执行程序（执行器）：完成调度程序从记事簿上选出的待执行项目。通常情况下，执行程序检验所用规则的条件部分，把条件中的变量约束到黑板中的特定中间结果上，并把规则所预言的变化记录到黑板中。(6) 一致性处理程序
11、（协调器）：保持系统所得出结果的前后一致性。当黑板的结果部分表示假设的判断，并且推得一些新数据时，维护一致性工作可以采用可能性修正；当结果部分表示逻辑结论和它们的真值关系时，一致性处理程序可能实现的是真值维护过程。多数专家系统使用某种数值调整方案决定每种潜在的结果的可信程度。这种方法试图确保可以得出可能的结论，同时又避免不一致的结论。至今还没有一个专家系统的结构包括图中所有部分，而只是根据其任务和特点由其中的几个部分组成。四、专家系统与传统程序的区别传统的程序设计方法可表示为：数据算法程序专家系统程序设计方法可表示为：知识推理程序尽管其形式相似而且均是用计算机软件求解问题，但实质上是不同的。前
12、者按人事先指定的步骤求解问题（即指定它做什么），后者解题的步骤由程序自己（即推理）决定（即由它自己决定做什么）。传统程序对于一个待解决的问题，首先要根据它的内在规律，建立一个数学和物理模型，然后用数值仿真的方法，以算法的形式将数值信息安排在计算机中，使机器按数学模型规定的步骤完成数据的处理和计算。解题的全部知识隐含在整个程序中，因而不易实现解释功能。专家系统对待解决的问题的内在规律往往不能只用数学模型来表示，许多地方还必须用专门的经验知识（又称启发性知识）来表示。这些经验知识是以规则符号、形式语言或网络图等形式表示的。因此计算机处理的信息还必须有字符信息，而不全是数值信息。问题求解的过程不是按
13、预先确定的步骤进行，而是根据环境、条件及要达到的目的，在控制策略指导下，通过推理搜索而寻找问题解答的过程。在理想的专家系统中，由于知识库和推理机是互相独立的，因此知识和推理是分开的。这样，不仅易于实现解释功能，而且因为在修改知识时只涉及到知识库，不会影响程序，使增减知识也很方便。专家系统和传统的程序在程序设计方面各有特点，其差别大致归纳如下：比 较 项 目传 统 程 序专 家 系 统领域知识的表达数学模型和算法规则、框架等知识表示问题的求解数值仿真逻辑推理、判断处理的信息数值信息字符信息知识及知识处理混在一起明确分开影响可信度的因素模型和算法的精度事实和规则的可信度增大知识的方式改程序模块，增
14、减困难修改知识库，容易解释能力差好五、专家系统的分类专家系统可按应用领域、知识表示技术、处理问题的特征和难度、用途性质等分类。按应用领域可分为： 医疗专家系统 化学专家系统 地质专家系统 按知识表示技术可分为： 基于逻辑的专家系统 基于规则的专家系统 基于框架的专家系统 按控制策略可分为： 正向推理专家系统 反向推理专家系统 混合推理专家系统按用途性质可分为： 解释型专家系统：根据实验、勘测得到的信号数据，确定这些数据的含义。如著名的DENDRAL专家系统就属于此类型，它通过质谱和数据分析的结果，判定有机化合物的分子结构，并进行解释。 诊断型专家系统：根据观察现象及测得的数据，推断系统故障的地
15、点和性质。如医疗诊断专家系统MYCIN、计算机硬件故障诊断系统DART、化学处理工厂故障诊断系统FALCON等。 预测型专家系统：根据过去和现在的数据来预报未来的趋向。如谷物黑夜盗蛾虫害系统PLANTcd、各种气象预报系统、军事冲突预测系统I&W等。 规划型专家系统：根据给定的目标及一定的约束条件来拟定计划。如安排宇航员实现空间站中活动的KNEECAP系统、制订最佳行车路线的CARG系统等。 设计型专家系统：根据给定的要求形成所需要的方案。如计算机的总体配置XCON系统、自动程序设计系统PSI、超大规模集成电路辅助设计系统KBVLSI等。 监测型专家系统：用于完成实时监测任务的。如航空母舰周围空中交通管理系统AIRPLA、核反应堆事故诊断与处理系统REACTOR、高危病人监护系统VM等。 教育型专家系统：根据学生的问题，找出学习中存在的问题并提出解决方法。如计算机辅助医学、科学教育的GUIDON系统，医疗辅助教学的NEOMYCIN系统。 决策型专家系统
